الصراع على الذكاء الاصطناعي في المؤسسات قد بدأ. شركة “غيلان” تبني الطبقة الأساسية تحت الواجهة.

في سباق الواجهة، تراهن Glean على شيء أقل وضوحًا: أن تصبح طبقة الذكاء التي تحتها. 

قبل سبع سنوات، بدأت Glean لتكون جوجل للمؤسسات – أداة بحث مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة لفهرسة والبحث عبر مكتبة أدوات SaaS الخاصة بالشركة، من Slack إلى Jira، ومن Google Drive إلى Salesforce. اليوم، تغيرت استراتيجية الشركة من بناء دردشة آلية أفضل إلى أن تصبح النسيج المتصل بين النماذج وأنظمة المؤسسات.

“الطبقة التي بنيناها في البداية – منتج بحث جيد – تطلبت منا فهم الناس بعمق وكيف يعملون وما هي تفضيلاتهم”، قال جاين لـ TechCrunch في الحلقة التي سجلناها الأسبوع الماضي في قمة ويب قطر. “كل ذلك أصبح الآن أساسيًا من حيث بناء وكلاء عالي الجودة.”

يقول إن النماذج اللغوية الكبيرة قوية، لكنها أيضًا عامة. 

“النماذج الذكية نفسها لا تفهم حقًا أي شيء عن عملك”، قال جاين. “إنهم لا يعرفون من هم الأشخاص المختلفون، ولا يعرفون نوع العمل الذي تقوم به، أو نوع المنتجات التي تصنعها. لذا عليك ربط التفكير وقوة النماذج المولدة بالسياق داخل شركتك.”

تروج Glean لفكرة أنها بالفعل تقوم برسم ذلك السياق ويمكن أن تجلس بين النموذج وبيانات المؤسسة. 

يعتبر مساعد Glean غالبًا نقطة الدخول للعملاء – واجهة دردشة مألوفة مدعومة بمزيج من النماذج الرائدة (مثل ChatGPT و Gemini و Claude) والنماذج مفتوحة المصدر، المرتكزة على البيانات الداخلية للشركة. لكن ما يحافظ على العملاء، يقول جاين، هو كل شيء تحتها. 

أولًا هو الوصول إلى النماذج. بدلاً من إجبار الشركات على الالتزام بمزود LLM واحد، تعمل Glean كطبقة تجريدية، مما يسمح للمؤسسات بالتبديل بين النماذج أو دمجها مع تطور القدرات. لهذا السبب يقول جاين إنه لا يرى OpenAI أو Anthropic أو جوجل كمنافسين، بل شراكة. 

“منتجنا يتحسن لأننا قادرون على الاستفادة من الابتكار الذي يقومون به في السوق”، قال جاين. 

ثانيًا هي الموصلات. تتكامل Glean بعمق مع أنظمة مثل Slack وJira وSalesforce وGoogle Drive لرسم كيفية تدفق المعلومات عبرها وتمكين الوكلاء من العمل داخل تلك الأدوات. 

وثالثًا، وربما الأهم، هو الحوكمة. 

“عليك بناء طبقة حوكمة تدرك الأذونات وطبقة استرجاع قادرة على جلب المعلومات الصحيحة، لكن مع معرفة من يسأل ذلك السؤال بحيث يتم تصفية المعلومات بناءً على حقوق الوصول الخاصة بهم”، قال جاين. 

في المؤسسات الكبيرة، يمكن أن تكون تلك الطبقة هي الفارق بين تجربة حلول الذكاء الاصطناعي ونشرها على نطاق واسع. لا يمكن للمؤسسات ببساطة تحميل كل بياناتها الداخلية إلى نموذج وإنشاء غلاف لترتيب الحلول لاحقًا، كما يقول جاين. 

من المهم أيضًا ضمان أن النماذج لا تتخيل. يقول جاين إن نظامها يتحقق من مخرجات النموذج مقابل الوثائق المصدرية، ويولد اقتباسات سطر بسطر، ويضمن أن الردود تحترم حقوق الوصول الحالية. 

السؤال هو ما إذا كانت تلك الطبقة الوسطى ستظل قائمة حيث تدفع عمالقة المنصات أعمق في الهيكل. تتحكم مايكروسوفت وجوجل بالفعل في جزء كبير من سطح عمل المؤسسات، وهما جائعان للمزيد. إذا كان كوبرلايت أو جمنينى يمكنهما الوصول إلى نفس الأنظمة الداخلية بنفس الأذونات، فهل لا يزال هناك معنى لطبقة الذكاء المستقلة؟

يجادل جاين بأن المؤسسات لا ترغب في أن تكون مقيدة بنموذج واحد أو مجموعة إنتاجية، ويفضلون اختيار طبقة بنية تحتية محايدة بدلاً من مساعد مدمج عموديًا.

لقد استثمر المستتمون في تلك الأطروحة. جمعت Glean 150 مليون دولار في سلسلة F في يونيو 2025، مما يزيد من قيمتها إلى 7.2 مليار دولار تقريبًا. بخلاف مختبرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، لا تحتاج Glean إلى ميزانيات ضخمة للحوسبة.

“لدينا عمل صحي وسريع النمو جدًا”، قال جاين.