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GenAI hat seine Probleme. Aber wenn es eine Sache gibt, in der es sich auszeichnet, dann ist es, Antworten aus riesigen Datenpools zu finden.

Eingeben Nachlesen, dessen Software eine Verbindung zu Unternehmensdatenbanken von Erst- und Drittanbietern herstellt, um einfach-englische Anfragen (z. B. „Wie investiere ich in das 401k unseres Unternehmens?“) von Mitarbeitern, ähnlich wie ein benutzerdefiniertes chatgpt. Glean wurde von Arvind Jain, dem Mitbegründer des Cloud-Datenmanagement-Unternehmens Rubrik, ins Leben gerufen und ließ sich von Jains Beobachtungen inspirieren, dass Rubrik-Mitarbeiter oft Schwierigkeiten hatten, die Informationen zu finden, die sie für ihre Arbeit benötigten – und dass Mitarbeiter anderer Unternehmen damit zu kämpfen hatten.

„Ich habe gesehen, dass Ingenieure zu viel Zeit außerhalb des Codes verbrachten, Kundenbetreuer die neuesten Forschungsergebnisse oder Präsentationen, die zum Abschluss von Geschäften erforderlich waren, nicht finden konnten, die Einarbeitung neuer Mitarbeiter zu lange dauerte und so weiter“, sagte Jain in einem Interview mit TechCrunch. „Dieses wachsende Problem zerstörte die Produktivität, raubte Energie und beeinträchtigte das Mitarbeitererlebnis.“

Es scheint, dass Jain etwas auf der Spur war.

Ein aktueller Gartner Umfrage fanden heraus, dass 47 % der Schreibtischarbeiter Schwierigkeiten haben, die Daten zu finden, die sie für die Ausführung ihrer Arbeit benötigen. In derselben Umfrage berichteten Arbeitnehmer, dass die wachsende Zahl von Apps, die sie am Arbeitsplatz verwalten müssen – heute durchschnittlich 11 gegenüber sechs vor fünf Jahren – die Herausforderung verschärft.

Im Jahr 2019 baute Jain – zusammen mit einem kleinen Gründerteam – Glean als KI-gestützte Such-App für Unternehmenskunden auf.

Die ersten paar Iterationen orientierten sich an Microsofts SharePoint Syntex und Amazon Kendra und besetzten eine Produktkategorie namens „kognitive Suche“. Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache konnte der frühe Glean neben den Suchvorgängen, die Mitarbeiter im gesamten Unternehmen durchführen könnten, auch Einzelheiten zu Dokumenten verstehen.

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Im Laufe der Jahre entwickelte sich Glean zu einer Plattform, die sich mit den Datenbanken und Datenspeichern eines Unternehmens verbindet und diese analysiert, um Mitarbeiteranfragen zu beantworten – und folgt damit dem explosiven GenAI-Trend. Glean erfasst heute Informationen aus Quellen wie Support-Tickets, Chat-Nachrichten und Einträgen auf der Customer-Relationship-Management-Plattform und wendet GenAI an, um all das in Erkenntnisse und relevante Antworten umzuwandeln.

Man kann sich vorstellen, dass Unternehmen davor zurückschrecken würden, ihre proprietären Daten – insbesondere ihre internen Chat-Daten – mit einer GenAI-Plattform zu verbinden, die ein derart umfassendes Scraping und Analyse durchführt. Und das wäre keine falsche Annahme.

Ein neuer Cisco Umfrage fanden heraus, dass mehr als jede vierte Organisation den Einsatz von GenAI wegen Datenschutz- und Datensicherheitsrisiken verboten hat. In der Umfrage sagten Unternehmen, sie befürchteten, dass GenAI-Tools ihr geistiges Eigentum gefährden oder möglicherweise andere sensible Informationen an die Öffentlichkeit – oder ihre Konkurrenten – weitergeben würden.

Jain behauptet jedoch, dass Glean „sicher“ und „privat“ sei – zumindest soweit es sich um eine cloudbasierte GenAI-Plattform handelt dürfen Sei.

„Glean respektiert die gleichen Berechtigungen, die in den Datenquellen eines Unternehmens (Slack, Teams, Jira, ServiceNow usw.) festgelegt sind, sodass Mitarbeiter nur Antworten erhalten, die auf den Daten basieren, auf die sie zugreifen dürfen“, sagte Jain. „Wenn ein Benutzer ein Dokument in der zugrunde liegenden Anwendung löscht, wird das Dokument aus dem Glean-System gelöscht.“

Was ist jedoch mit dem Fluch, unter dem die meisten GenAI leiden – Halluzinationen? Ist Glean davor gefeit, Fakten und Zitate zu erfinden, Zusammenfassungen falsch zu machen und den Sinn grundlegender Forderungen zu verkennen?

Es ist möglich; Dieser Autor konnte Glean nicht selbst testen. Aber Jain bestätigte oder leugnete die Glean-Halluzinationen weder, betonte jedoch die vorhandenen Abhilfemaßnahmen, um die GenAI der Plattform zuverlässiger zu machen. Dazu gehört ein auf Kundendaten trainiertes Modell zum Erlernen branchen- und firmenspezifischer Fachsprache und die Möglichkeit für Kunden, zwischen mehreren Open-Source-GenAI-Modellen zu wechseln, um die Kernerfahrung von Glean voranzutreiben.

„KI-Arbeitsassistenten müssen personalisierte Ergebnisse basierend auf den Suchenden liefern“, sagte Jain. „Verschiedene Aspekte des Suchenden – seine Rolle, seine berufliche Funktion, seine Managementhierarchie, bestimmte Projekte und Verantwortlichkeiten und sogar mit wem er zusammenarbeitet – sind letztendlich wichtig für die Definition der für ihn relevanten Inhalte. Glean lernt für jeden Kunden ein individuelles Modell, um jedem Mitarbeiter auf der Grundlage dieser Attribute hochgradig personalisierte Ergebnisse zu liefern.“

Glean verwendet außerdem RAG (kurz für Retrieval-Augmented Generation), eine zunehmend verbreitete Technik, die dazu dient, GenAI durch den Abruf von Daten aus externen Wissensquellen zu „erden“, um die Leistung zu steigern. Jain sagt, dass jede Antwort von Glean „vollständig auf die Originalquelle zurückgeführt werden kann“.

„Lesen [can recommend the] „Sie können Dokumente erstellen, die Benutzer möglicherweise für ihre tägliche Arbeit benötigen, indem sie aus früheren Arbeitsmustern lernen“, sagte Jain. „[It] liefert eine schlüsselfertige Implementierung eines komplexen KI-„Ökosystems“ mit über 100 Konnektoren.“

Glean verdient Geld, indem es ein monatliches Abonnement pro Sitzplatz berechnet, das auf Jahresverträgen basiert.

Trotz der Konkurrenz durch Anbieter wie Microsoft (insbesondere Copilot) und OpenAI (ChatGPT) sowie Unternehmenssuchanbietern wie Coveo, Sinequa und Lucidworks war das Geschäft laut Jain in letzter Zeit recht gut und der jährliche wiederkehrende Umsatz hat sich nahezu vervierfacht letztes Jahr.

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Das steht im Widerspruch zu dem Narrativ, dass Unternehmen – weit davon entfernt, GenAI voll und ganz zu akzeptieren – langsam und vorsichtig dabei waren, GenAI in ihren Geschäftsfunktionen einzusetzen.

Antwort auf eine Antwort vom Dezember 2023 Umfrage Von Convrg.io, der Intel-Tochtergesellschaft, gaben nur 10 % der Unternehmen an, dass sie GenAI-Lösungen im Jahr 2023 bis zur Produktion eingeführt hätten. Die überwiegende Mehrheit der Lösungen befinde sich noch in der Forschungs- und Testphase, sagten die Unternehmen – was auf einen Rückzug der Unternehmen hindeutet Es ist mir nicht gelungen, gewinnbringende GenAI-Anwendungsfälle zu finden.

Die Finanzdaten von Glean – und ein 200-köpfiger Kundenstamm, zu dem Duolingo, Grammarly und Sony gehören – scheinen jedoch die Investoren überzeugt zu haben.

Glean gab heute bekannt, dass es in einer Serie-D-Finanzierungsrunde unter der gemeinsamen Leitung von Kleiner Perkins und Lightspeed Venture Partners unter Beteiligung von General Catalyst, Sequoia Capital, Adams Street, Coatue, ICONIQ, IVP, Latitude Capital und weiteren strategischen Geldgebern, Capital One Ventures, 200 US-Dollar gesammelt hat , Citi Ventures, Databricks Ventures und Workday Ventures.

Mamoon Hamid von Kleiner Perkins sagte in einer Erklärung: „Die Chance für Glean ist enorm und wir sind so sehr von der Fähigkeit des Teams überzeugt, die GenAI-Lösung für das Unternehmen bereitzustellen, dass wir diese Runde mitgeleitet haben, nachdem wir in jedes investiert haben.“ Runde davor, nachdem ich 2019 die Serie A geleitet hatte. Ich habe meine Venture-Karriere damit verbracht, in Anwendungen zu investieren, die es Wissensarbeitern ermöglichen, produktiver zu sein, sei es Slack, Box oder Figma, und sehe in Glean ein enormes Potenzial, die Art und Weise zu verändern dass die Leute arbeiten.“

Jain sagt, dass das neue Kapital, das die Gesamteinnahmen von Glean auf 358 Millionen US-Dollar erhöht und das Startup mit 2,2 Milliarden US-Dollar bewertet, in die Erweiterung „aller“ Glean-Teams (das in San Francisco ansässige Unternehmen beschäftigt derzeit etwa 300 Mitarbeiter) und die Verbesserung gesteckt wird sein Produkt und „Aufbau einer robusten Markteinführungsbewegung“.

„Glean verzeichnet weiterhin eine starke und wachsende Kundennachfrage, insbesondere von Unternehmen, die das letzte Jahr damit verbracht haben, die notwendigen Anforderungen für die Einführung von GenAI in ihren Organisationen zu evaluieren“, sagte Jain. „Wir sind bei Einstellungen und Ausgaben stets umsichtig vorgegangen, und der jüngste Anstieg bei Einstellungen dient dazu, der starken Kundennachfrage gerecht zu werden.“