La fiebre de la adquisición de tierras impulsada por la IA a nivel empresarial está en marcha. Glean está construyendo la capa que está debajo de la interfaz.

Rebecca Bellan

Mon, February 16, 2026 at 2:30 AM GMT+9 3 min read

Doha , Qatar - 3 February 2026; Arvind Jain, CEO, Glean, en el escenario principal durante el segundo día del Web Summit Qatar 2026 en el Doha Exhibition and Convention Center en Doha, Qatar. (Foto por Shauna Clinton/Sportsfile para Web Summit Qatar vía Getty Images) | Créditos de la imagen:Getty Images

En medio de la carrera por la interfaz, Glean apuesta por algo menos visible: convertirse en la capa de inteligencia que está debajo de ella.

Hace siete años, Glean se propuso ser el Google para empresas: 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, Google Drive hasta Salesforce. Hoy, la estrategia de la compañía ha cambiado de construir un mejor chatbot empresarial a convertirse en el tejido conectivo entre modelos y sistemas empresariales.

“El nivel que construimos inicialmente — un buen producto de búsqueda — nos obligó a entender profundamente a las personas, cómo trabajan y cuáles son sus preferencias”, le dijo Jain a TechCrunch en el episodio de Equity de la semana pasada, que grabamos en Web Summit Qatar. “Todo eso ahora se está convirtiendo en la base para construir agentes de alta calidad.”

Dice que, aunque los grandes modelos de lenguaje son potentes, también son genéricos.

“Los propios modelos de IA no entienden realmente nada sobre tu negocio”, dijo Jain. “No saben quiénes son las distintas personas, no saben qué tipo de trabajo haces, qué tipo de productos construyes. Así que tienes que conectar el razonamiento y la capacidad generativa de los modelos con el contexto dentro de tu empresa.”

El planteamiento de Glean es que ya mapea ese contexto y puede situarse 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 (es decir, ChatGPT, Gemini, Claude) y modelos de código abierto, fundamentados en los datos internos de la empresa. Pero lo que mantiene a los clientes, argumenta Jain, es todo lo que hay debajo de eso.

Primero está el acceso a modelos. En lugar de obligar a las empresas a comprometerse con un único proveedor de LLM, Glean actúa como la capa de abstracción, permitiendo a las empresas cambiar entre modelos o combinarlos a medida que evolucionan las capacidades. Por eso Jain dice que no ve a OpenAI, Anthropic o Google como competencia, sino como socios.

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

Segundo están los conectores. Glean se integra profundamente con sistemas como Slack, Jira, Salesforce y Google Drive para mapear cómo fluye la información entre ellos y permitir que los agentes actúen dentro de esas herramientas.

Y tercero, y quizá lo más importante, es la gobernanza.

“Necesitas construir una capa de gobernanza y de recuperación consciente de permisos que sea capaz de traer la información adecuada, pero que sepa quién está formulando esa pregunta para filtrar la información en función de sus derechos de acceso”, dijo Jain.

En las grandes organizaciones, esa capa puede ser la diferencia entre pilotar soluciones de IA y desplegarlas a escala. Las empresas no pueden simplemente cargar todos sus datos internos en un modelo y crear un envoltorio para ordenar las soluciones más tarde, dice Jain.

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También es fundamental asegurarse de que los modelos no alucinen. Jain dice que su sistema verifica las salidas del modelo frente a documentos fuente, genera citas línea por línea y se asegura de que las respuestas respeten los derechos de acceso existentes.

La pregunta es si esa capa intermedia sobrevive a medida que los gigantes de la plataforma avanzan más en la pila. Microsoft y Google ya controlan gran parte de la superficie de trabajo del flujo empresarial, y tienen hambre de más. Si Copilot o Gemini pueden acceder a los mismos sistemas internos con los mismos permisos, ¿sigue importando una capa de inteligencia independiente?

Jain sostiene que las empresas no quieren quedar atrapadas en un único modelo ni en una única suite de productividad y preferirían optar por una capa de infraestructura neutral en lugar de un asistente integrado verticalmente.

Los inversores han respaldado esa tesis. Glean recaudó una Serie F de $150 millones en junio de 2025, casi duplicando su valoración a $7.2 mil millones. A diferencia de los laboratorios de IA de vanguardia, Glean no necesita presupuestos masivos de cómputo.

“Tenemos un negocio muy sano y de rápido crecimiento”, dijo Jain.

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