La batalla por la IA empresarial se intensifica. Microsoft integra Copilot en Office. Google está integrando Gemini en Workspace. OpenAI y Anthropic venden directamente a las empresas. Todos los proveedores de SaaS ahora incluyen un asistente de IA.

En la lucha por la interfaz, Glean apuesta por algo menos visible: convertirse en la capa de inteligencia subyacente.

Hace siete años, Glean se propuso ser el Google empresarial: una herramienta de búsqueda impulsada por IA diseñada para indexar y buscar en la biblioteca de herramientas SaaS de una empresa, desde Slack hasta Jira, desde Google Drive hasta Salesforce. Hoy, la estrategia de la compañía ha cambiado de crear un mejor chatbot empresarial a convertirse en el tejido conectivo entre los modelos y los sistemas empresariales.

«La capa que construimos inicialmente —un buen producto de búsqueda— nos exigía comprender a fondo a las personas, cómo trabajan y cuáles son sus preferencias», declaró Jain en el episodio de Equity de la semana pasada, que grabamos en Web Summit Qatar. «Todo eso se está convirtiendo en la base para crear agentes de alta calidad».

Afirma que, si bien los modelos de lenguaje extensos son potentes, también son genéricos.

“Los modelos de IA por sí mismos no comprenden nada de tu negocio”, afirmó Jain. “No saben quiénes son las diferentes personas, qué tipo de trabajo haces ni qué tipo de productos creas. Por lo tanto, debes conectar el razonamiento y la capacidad generativa de los modelos con el contexto interno de tu empresa”.

La propuesta de Glean es que ya mapea ese contexto y puede ubicarse entre el modelo y los datos empresariales.

El Asistente de Glean suele ser el punto de entrada para los clientes: una interfaz de chat familiar impulsada por una combinación de modelos propietarios líderes (p. ej., ChatGPT, Gemini, Claude) y de código abierto, basada en los datos internos de la empresa. Pero lo que retiene a los clientes, argumenta Jain, es todo lo que hay debajo.

Primero está el acceso al modelo. En lugar de obligar a las empresas a comprometerse con un solo proveedor de LLM, Glean actúa como la capa de abstracción, permitiendo a las empresas cambiar o combinar modelos a medida que evolucionan sus capacidades. Por eso Jain afirma que no ve a OpenAI, Anthropic ni Google como competencia, sino como socios.

“Nuestro producto mejora porque podemos aprovechar la innovación que están generando en el mercado”, afirmó Jain.

En segundo lugar, están los conectores. Glean se integra a fondo con sistemas como Slack, Jira, Salesforce y Google Drive para mapear cómo fluye la información a través de ellos y permitir que los agentes actúen dentro de esas herramientas.

Y en tercer lugar, y quizás el más importante, está la gobernanza.

“Es necesario construir una capa de gobernanza y una capa de recuperación que tengan en cuenta los permisos y que sean capaces de proporcionar la información correcta, pero que a la vez sepa quién formula la pregunta para que la filtre en función de sus derechos de acceso”, explicó Jain.

En las grandes organizaciones, esa capa puede marcar la diferencia entre probar soluciones de IA e implementarlas a escala. Las empresas no pueden simplemente cargar todos sus datos internos en un modelo y crear un contenedor para organizar las soluciones posteriormente, afirma Jain.

También es fundamental garantizar que los modelos no presenten errores. Jain afirma que su sistema verifica los resultados del modelo con los documentos fuente, genera citas línea por línea y garantiza que las respuestas respeten los derechos de acceso existentes.

La pregunta es si esa capa intermedia sobrevivirá a medida que los gigantes de las plataformas se adentran más en la pila. Microsoft y Google ya controlan gran parte del flujo de trabajo empresarial y ansían ampliar su alcance. Si Copilot o Gemini pueden acceder a los mismos sistemas internos con los mismos permisos, ¿sigue siendo importante una capa de inteligencia independiente?.

Jain argumenta que las empresas no quieren limitarse a un único modelo o suite de productividad y prefieren optar por una capa de infraestructura neutral en lugar de un asistente integrado verticalmente.

Los inversores han aceptado esta tesis. Glean recaudó una ronda de financiación Serie F de 150 millones de dólares en junio de 2025, casi duplicando su valoración hasta los 7.200 millones de dólares. A diferencia de los laboratorios de IA de vanguardia, Glean no necesita presupuestos de computación masivos.

«Tenemos un negocio muy sólido y de rápido crecimiento», afirmó Jain.