A batalha pela IA empresarial está esquentando. A Microsoft está agregando o Copilot ao Workplace. O Google está empurrando o Gemini para o Workspace. OpenAI e Anthropic estão vendendo diretamente para empresas. Cada fornecedor de SaaS agora envia um assistente de IA.
Na disputa pela interface, Glean aposta em algo menos visível: tornar-se a camada de inteligência abaixo dela.
Há sete anos, Glean se propôs a ser o Google para empresas – uma ferramenta de pesquisa baseada em IA projetada para indexar e pesquisar na biblioteca de ferramentas SaaS de uma empresa, do Slack ao Jira, do Google Drive ao Salesforce. Hoje, a estratégia da empresa mudou de construir um chatbot empresarial melhor para se tornar o tecido conjuntivo entre modelos e sistemas empresariais.
“A camada que construímos inicialmente – um bom produto de pesquisa – exigia que entendêssemos profundamente as pessoas, como elas trabalham e quais são suas preferências”, disse Jain ao TechCrunch no episódio da semana passada do Fairness, que gravamos no Net Summit Qatar. “Tudo isso agora está se tornando elementary em termos de construção de agentes de alta qualidade.”
Ele diz que embora os grandes modelos de linguagem sejam poderosos, eles também são genéricos.
“Os próprios modelos de IA não entendem nada sobre o seu negócio”, disse Jain. “Eles não sabem quem são as diferentes pessoas, não sabem que tipo de trabalho você faz, que tipo de produtos você constrói. Então você tem que conectar o raciocínio e o poder gerador dos modelos com o contexto dentro da sua empresa.”
O argumento de Glean é que ele já mapeia esse contexto e pode ficar entre o modelo e os dados corporativos.
O Glean Assistant costuma ser o ponto de entrada para os clientes — uma interface de bate-papo acquainted alimentada por uma mistura dos principais modelos proprietários (ou seja, ChatGPT, Gemini, Claude) e de código aberto, baseados nos dados internos da empresa. Mas o que mantém os clientes, argumenta Jain, é tudo o que está por trás deles.
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23 de junho de 2026
O primeiro é o acesso ao modelo. Em vez de forçar as empresas a se comprometerem com um único fornecedor de LLM, o Glean atua como uma camada de abstração, permitindo que as empresas alternem ou combinem modelos à medida que as capacidades evoluem. É por isso que Jain diz que não vê OpenAI, Anthropic ou Google como concorrentes, mas sim como parceiros.
“Nosso produto fica melhor porque somos capazes de aproveitar a inovação que eles estão fazendo no mercado”, disse Jain.
Em segundo lugar estão os conectores. O Glean se integra profundamente a sistemas como Slack, Jira, Salesforce e Google Drive para mapear como as informações fluem entre eles e permitir que os agentes atuem dentro dessas ferramentas.
E em terceiro lugar, e talvez o mais importante, é a governação.
“Você precisa construir uma camada de governança e uma camada de recuperação com reconhecimento de permissões que seja capaz de trazer as informações corretas, mas sabendo quem está fazendo essa pergunta para que filtre as informações com base em seus direitos de acesso”, disse Jain.
Em grandes organizações, essa camada pode ser a diferença entre testar soluções de IA e implementá-las em escala. As empresas não podem simplesmente carregar todos os seus dados internos em um modelo e criar um wrapper para classificar as soluções posteriormente, diz Jain.
Também é elementary garantir que os modelos não tenham alucinações. Jain diz que seu sistema verifica os resultados do modelo em relação aos documentos originais, gera citações linha por linha e garante que as respostas respeitem os direitos de acesso existentes.
A questão é se essa camada intermediária sobrevive à medida que os gigantes das plataformas avançam cada vez mais na pilha. A Microsoft e o Google já controlam grande parte da área de fluxo de trabalho empresarial e estão ávidos por mais. Se o Copilot ou o Gemini puderem acessar os mesmos sistemas internos com as mesmas permissões, uma camada de inteligência autônoma ainda será importante?
Jain argumenta que as empresas não querem ficar presas a um único modelo ou conjunto de produtividade e preferem optar por uma camada de infraestrutura neutra em vez de um assistente integrado verticalmente.
Os investidores acreditaram nessa tese. Glean levantou US$ 150 milhões na Série F em junho de 2025, quase dobrando sua avaliação para US$ 7,2 bilhões. Ao contrário dos laboratórios de IA de ponta, Glean não precisa de grandes orçamentos computacionais.
“Temos um negócio muito saudável e em rápido crescimento”, disse Jain.
