L’AI enterprise sta vivendo una corsa all’oro senza precedenti. Mentre Microsoft integra Copilot in Office e Google spinge Gemini in Workspace, Glean ha scelto una strada diversa: diventare il livello di intelligenza invisibile che alimenta tutti questi sistemi.
Grazie per avere letto questo articolo, non dimenticare di iscriverti al nostro feed!
Inoltre, la battaglia per conquistare l’interfaccia aziendale si fa sempre più intensa. OpenAI e Anthropic vendono direttamente alle imprese, mentre ogni fornitore SaaS lancia il proprio assistente AI. Tuttavia, Glean punta su qualcosa di meno visibile ma potenzialmente più strategico.
Dall’AI enterprise alla ricerca al middleware intelligente
Sette anni fa, Glean nasceva con l’ambizione di essere il Google per le aziende. In altre parole, uno strumento di ricerca potenziato dall’AI enterprise capace di indicizzare l’intera libreria di tool SaaS aziendali, da Slack a Jira, da Google Drive a Salesforce. Oggi, la strategia è radicalmente cambiata.
“Il layer che abbiamo costruito inizialmente richiedeva una comprensione profonda delle persone e del loro modo di lavorare”, ha spiegato il CEO Arvind Jain a TechCrunch durante il podcast Equity. “Tutto questo sta diventando fondamentale per costruire agenti di alta qualità.”
Di conseguenza, l’azienda non si posiziona più come semplice chatbot aziendale, ma come tessuto connettivo tra modelli linguistici e sistemi enterprise. Peraltro, questa evoluzione risponde a un problema concreto: i modelli linguistici, per quanto potenti, sono generici.
Perché i modelli AI hanno bisogno di contesto aziendale
“I modelli AI non capiscono nulla del vostro business”, afferma Jain. “Non sanno chi sono le persone, che tipo di lavoro fate, quali prodotti costruite. Dovete connettere la capacità di ragionamento dei modelli con il contesto della vostra azienda.”
Ecco perché Glean si propone come il layer che mappa questo contesto e si posiziona tra il modello e i dati aziendali. L’assistente Glean rappresenta spesso il punto d’ingresso per i clienti: un’interfaccia chat familiare alimentata da una combinazione di modelli proprietari (ChatGPT, Gemini, Claude) e open-source, ancorata ai dati interni dell’azienda.
Tuttavia, ciò che fidelizza i clienti, secondo Jain, è l’infrastruttura sottostante. Nello specifico, tre elementi chiave distinguono la proposta di Glean:
- Accesso ai modelli: anziché vincolare le aziende a un singolo fornitore LLM, Glean funge da layer di astrazione, permettendo di alternare o combinare modelli
- Connettori profondi: integrazione nativa con sistemi come Slack, Jira, Salesforce e Google Drive per mappare i flussi informativi
- Governance e sicurezza: un sistema di permessi che filtra le informazioni in base ai diritti di accesso dell’utente
La governance: il vero differenziatore nell’AI enterprise
In particolare, il terzo elemento potrebbe rivelarsi il più critico. “Serve costruire un layer di governance e recupero consapevole dei permessi”, spiega Jain. “Deve portare le informazioni giuste, sapendo chi sta facendo quella domanda e filtrando in base ai suoi diritti di accesso.”
Nelle grandi organizzazioni, questo layer può fare la differenza tra pilotare soluzioni AI e implementarle su scala. Inoltre, le aziende non possono semplicemente caricare tutti i dati interni in un modello e creare un wrapper per gestire le soluzioni successivamente.
Analogamente, prevenire le allucinazioni dei modelli è fondamentale. Il sistema di Glean verifica gli output confrontandoli con i documenti sorgente, genera citazioni riga per riga e garantisce che le risposte rispettino i diritti di accesso esistenti.
La scommessa contro i giganti tecnologici
La domanda cruciale è se questo layer intermedio possa sopravvivere mentre i giganti delle piattaforme penetrano più in profondità nello stack tecnologico. D’altra parte, Microsoft e Google controllano già gran parte della superficie dei workflow aziendali e sono affamati di espansione.
Ciononostante, Jain sostiene che le aziende non vogliono essere vincolate a un singolo modello o suite di produttività. Pertanto, preferirebbero optare per un layer infrastrutturale neutrale piuttosto che per un assistente verticalmente integrato.
Gli investitori hanno creduto in questa tesi. Nel giugno 2025, Glean ha raccolto 150 milioni di dollari in un round di Serie F, quasi raddoppiando la valutazione a 7,2 miliardi di dollari. A differenza dei laboratori AI di frontiera, Glean non necessita di budget computazionali massicci.
“Abbiamo un business in rapida crescita e molto sano”, ha dichiarato Jain. In definitiva, la strategia di Glean nell’AI enterprise rappresenta una scommessa audace: mentre tutti combattono per l’interfaccia, loro costruiscono le fondamenta invisibili che potrebbero rivelarsi indispensabili. Per approfondire tematiche simili sull’intelligenza artificiale aziendale, visita il blog di Digital Seeds.
Infine, resta da vedere se il mercato premierà questa visione o se i giganti tecnologici riusciranno a replicare internamente queste funzionalità. Tuttavia, con una valutazione miliardaria e una crescita sostenuta, Glean ha dimostrato che c’è spazio per un player indipendente nel panorama dell’AI enterprise.
