Glean: Neviditelná vrstva AI, která mění podnikové aplikace

V dnešním rychle se rozvíjejícím světě umělé inteligence se velké technologické firmy předhánějí v integraci AI asistentů do svých produktů. Microsoft začleňuje svého Copilota do kancelářského balíku Office, Google zase investuje do svého modelu Gemini v rámci Workspace. OpenAI a Anthropic nabízejí AI přímo podnikům a téměř každý software nyní obsahuje nějakého AI pomocníka.

Glean však zvolil jinou cestu. Místo přímého boje o uživatelské rozhraní buduje „vrstvu pod povrchem“ – middleware, který spojuje generativní AI modely s podnikových systémy a daty. Tato strategie vychází z původního záměru Glean být „Googlem pro podniky“ – tedy vyhledávačem indexujícím data napříč nástroji jako Slack, Jira, Google Drive či Salesforce.

Proč je kontext klíčový pro AI v podnicích

Velké jazykové modely (LLM) jsou sice výkonné, ale mají jednu zásadní nevýhodu – jsou obecné a neznají specifika konkrétní firmy. Nevědí, kdo jsou lidé v organizaci, jaké projekty řeší, ani jaké mají interní procesy. Bez přístupu k těmto informacím jsou schopné generovat pouze obecné odpovědi, které nemusí odpovídat realitě dané společnosti.

„Musíte spojit sílu modelů s kontextem, který máte ve firmě,“ říká Arvind Jain, CEO Gleanu. A právě to Glean nabízí – mapuje a rozumí firemním procesům a datům, a tak dokáže zajistit, že AI asistenti pracují s relevantními informacemi přístupnými jen pro oprávněné osoby.

Tato vrstva funguje jako „inteligentní mezičlánek“ mezi AI modelem a podnikovými systémy, zajišťuje správné rozdělení přístupových práv a minimalizuje riziko chybných nebo nepřesných odpovědí (tzv. halucinací), protože výstupy AI jsou ověřovány proti zdrojovým dokumentům a opatřeny citacemi.

Praktické přínosy a budoucnost podnikové AI

Glean nabízí zákazníkům vstupní bod v podobě známého chat rozhraní, které využívá kombinaci špičkových modelů jako ChatGPT, Gemini nebo Claude, ale skutečná hodnota spočívá v propojení na systémy jako Jira, Slack, Google Drive či Salesforce. Díky tomu mohou agenti nejen vyhledávat informace, ale také provádět akce přímo v těchto nástrojích.

Podniky oceňují také možnost přepínat nebo kombinovat různé AI modely dle aktuálních potřeb, aniž by se musely vázat na jednoho dodavatele. Tento neutralita a flexibilita je podle Jain klíčová v době, kdy velcí hráči jako Microsoft a Google ovládají velkou část podnikových nástrojů a současně tlačí na integraci vlastních AI řešení hluboko do infrastruktury firem.

Investoři tento přístup vidí jako perspektivní – Glean v polovině roku 2025 získal 150 milionů dolarů v sérii F a jeho hodnota se téměř zdvojnásobila na 7,2 miliardy dolarů. Společnost přitom nezávisí na masivních výpočetních nákladech, což znamená udržitelný a zdravý růst.

Pro neziskové organizace a další instituce může být tento přístup klíčem k bezpečnému a efektivnímu využití AI. Glean totiž zajišťuje, že citlivá data jsou chráněná a zároveň dostupná těm, kteří je skutečně potřebují. Podobně jako diskutujeme v našich článcích o etice AI či jejím využití v neziskovém sektoru, i zde hraje zásadní roli zodpovědný přístup k datům a transparentnost.

Ve světě, kde se AI rozšiřuje do všech oblastí podnikání a neziskového sektoru, je proto důležité sledovat nejen samotné modely, ale i vrstvy, které je propojují s reálnými daty a procesy. Glean představuje zajímavý příklad, jak tuto výzvu řešit a zároveň umožnit firmám i organizacím využít plný potenciál AI bez zbytečných rizik.

Budoucnost podnikové AI tak nemusí patřit jen těm, kdo vytvoří nejpokročilejší model, ale i těm, kdo dokážou inteligentně spravovat data, bezpečnost a integraci těchto modelů do složitých firemních prostředí.

Pro další inspiraci, jak AI mění neziskový sektor a jaké výzvy a příležitosti s sebou přináší, doporučujeme náš článek Umělá inteligence v neziskovém sektoru: Příležitosti, výzvy a inspirace.

Celkově tedy Glean ukazuje, že v boji o AI v podnicích není vše jen o tom, kdo má nejchytřejší chatbota, ale i o tom, kdo dokáže zajistit bezpečnost, kontext a efektivní propojení s firemními daty. Taková vrstva může být klíčová pro masové nasazení AI technologií, protože bez ní by mohlo docházet k chybám, únikům dat nebo nevyužití skutečného potenciálu AI.