A tomada de terras de IA por parte das empresas está em curso. A Glean está a construir a camada por baixo da interface.

Rebecca Bellan

Seg, 16 de fevereiro de 2026, às 2:30 AM GMT+9, leitura de 3 min

Doha, Qatar - 3 de fevereiro de 2026; Arvind Jain, CEO, Glean, em palco durante o segundo dia do Web Summit Qatar 2026, no Doha Exhibition and Convention Center, em Doha, Qatar. (Foto de Shauna Clinton/Sportsfile para o Web Summit Qatar, via Getty Images) | Créditos da imagem:Getty Images

Na pressa para conquistar a interface, a Glean está a apostar numa coisa menos visível: tornar-se a camada de inteligência por baixo dela.

Há sete anos, a Glean começou por querer ser o Google para empresas — uma ferramenta de pesquisa com IA, concebida para indexar e pesquisar na biblioteca de ferramentas SaaS de uma empresa, de Slack a Jira, do Google Drive à Salesforce. Hoje, a estratégia da empresa mudou: deixou de construir um melhor chatbot para empresas e passou a ser o tecido de ligação entre modelos e sistemas empresariais.

“A camada que construímos inicialmente — um bom produto de pesquisa — exigiu que compreendêssemos profundamente as pessoas, como trabalham e quais são as suas preferências”, disse Jain à TechCrunch na emissão de Equity da semana passada, que gravámos no Web Summit Qatar. “Tudo isso está agora a tornar-se fundamental, em termos de construção de agentes de alta qualidade.”

Diz que, embora os grandes modelos de linguagem sejam poderosos, também são genéricos.

“Os próprios modelos de IA não compreendem verdadeiramente nada sobre o seu negócio”, disse Jain. “Não sabem quem são as diferentes pessoas, não sabem que tipo de trabalho você faz, nem que tipo de produtos você constrói. Por isso, tem de ligar a capacidade de raciocínio e geração dos modelos ao contexto dentro da sua empresa.”

O argumento da Glean é que ela já mapeia esse contexto e pode ficar entre o modelo e os dados da empresa.

O Assistente da Glean é muitas vezes o ponto de entrada para os clientes — uma interface de chat familiar, alimentada por uma combinação de modelos proprietários líderes (isto é, ChatGPT, Gemini, Claude) e modelos open source, assente nos dados internos da empresa. Mas o que mantém os clientes, argumenta Jain, é tudo o que existe por baixo disso.

Em primeiro lugar, está o acesso aos modelos. Em vez de forçar as empresas a comprometerem-se com um único fornecedor de LLM, a Glean atua como camada de abstração, permitindo que as empresas alternem entre modelos ou os combinem à medida que as capacidades evoluem. É por isso que Jain diz que não vê a OpenAI, a Anthropic ou o Google como concorrência, mas sim como parceiros.

“O nosso produto melhora porque conseguimos aproveitar a inovação que eles estão a fazer no mercado”, disse Jain.

Em segundo lugar, estão os conectores. A Glean integra-se profundamente com sistemas como Slack, Jira, Salesforce e Google Drive para mapear como a informação flui entre eles e permitir que os agentes atuem dentro dessas ferramentas.

E em terceiro lugar, e talvez o mais importante, está a governação.

“É preciso construir uma camada de governação e uma camada de recuperação com consciência de permissões que consiga trazer a informação certa, mas sabendo quem está a fazer essa pergunta, para que filtre a informação com base nos respetivos direitos de acesso”, disse Jain.

Em grandes organizações, essa camada pode ser a diferença entre testar soluções de IA e implementá-las à escala. As empresas não podem simplesmente carregar toda a sua base de dados interna para um modelo e criar uma camada de “wrapper” para resolver as soluções mais tarde, diz Jain.

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Também é crucial garantir que os modelos não façam alucinações. Jain diz que o seu sistema verifica as saídas dos modelos face aos documentos de origem, gera citações linha a linha e garante que as respostas respeitam os direitos de acesso existentes.

A questão é se essa camada intermédia sobrevive à medida que os gigantes das plataformas avançam mais para dentro da pilha. A Microsoft e o Google já controlam grande parte da área de superfície do fluxo de trabalho empresarial, e estão com fome de mais. Se o Copilot ou o Gemini conseguirem aceder aos mesmos sistemas internos com as mesmas permissões, uma camada autónoma de inteligência ainda importa?

Jain argumenta que as empresas não querem ficar presas a um único modelo ou suite de produtividade e preferem optar por uma camada de infraestrutura neutra em vez de um assistente verticalmente integrado.

Os investidores subscreveram essa tese. A Glean angariou uma Série F de 150 milhões de dólares em junho de 2025, quase duplicando a sua avaliação para 7,2 mil milhões de dólares. Ao contrário dos laboratórios de IA de fronteira, a Glean não precisa de orçamentos massivos de computação.

“Temos um negócio muito saudável e de rápido crescimento”, disse Jain.

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