En empresas de cierto tamaño, hacer un seguimiento de los datos, incluidas las aplicaciones, los empleados y los proyectos, se vuelve cada vez más desafiante. De acuerdo a Según McKinsey, los empleados dedican 1,8 horas todos los días (9,3 horas a la semana, en promedio) a buscar y recopilar información. Él veracidad de métricas como estas ha sido cuestionada a lo largo de los años. Pero es razonable decir que los trabajadores del conocimiento, en particular, dedican una parte considerable de sus días laborales a filtrar datos, ya sea para encontrar información de contacto básica o archivos específicos de dominio.
La aparición en los últimos años de algoritmos de IA que pueden analizar el lenguaje natural ha impulsado el surgimiento de plataformas que pueden reducir esa parte. Al menos, esa es la afirmación de Arvind Jain, ex ingeniero de Google y cofundador de Rubrik, cuya empresa emergente, Espigaremplea IA para potenciar una experiencia de búsqueda unificada en todas las aplicaciones utilizadas en una empresa.
Arvind, ex ingeniero de Google, comenzó a trabajar en Glean en Rubrik, la empresa de gestión de datos en la nube. En la encuesta anual de pulso de empleados de Rubrik, Arvind observó que uno de los mayores desafíos de productividad era que los trabajadores no podían encontrar la información que necesitaban, ya sea un documento específico o un experto en la materia.
“Los ingenieros pasaban demasiado tiempo fuera del código; los gerentes de cuenta no pudieron encontrar la última investigación o presentación necesaria para cerrar tratos; los nuevos empleados tardaron demasiado en aumentar”, dijo Arvind a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. “Este problema creciente no solo estaba destruyendo la productividad, sino también minando la energía y restando valor a la experiencia de los empleados”.
Resultó que otras empresas estaban experimentando los mismos problemas, exacerbados por su adopción de la nube y las configuraciones de trabajo distribuidas. Al detectar una oportunidad, Arvind logró convencer al exlíder de ingeniería Piyush Prahladka, al exingeniero de Facebook y Microsoft TR Vishwanath y a Tony Gentilcore, anteriormente en AT&T y Google, para construir el prototipo de Glean.
Avance rápido hasta 2022, y Glean tiene más de 70 clientes, incluidos Okta, Confluent, Samsara, Grammarly y Outreach. Reflejando el crecimiento desde su fundación en 2019, Glean cerró hoy una ronda Serie C de $100 millones liderada por Sequoia con la participación de Lightspeed, General Catalyst, Kleiner Perkins y Slack Fund con una valoración posterior al dinero de $1 mil millones.
Por un lado, la tecnología de Glean no es increíblemente novedosa. Servicios como SharePoint Syntex de Microsoft, Amazon Kendra y Google Cloud Search aprovechan la tecnología de procesamiento de lenguaje natural para comprender no solo las minucias de los documentos, sino también las búsquedas que pueden realizar los empleados en una organización, como “¿Cómo invierto en el 401k de nuestra empresa?” Se encuentran bajo el lema de “búsqueda cognitiva”, una categoría de productos que abarca herramientas de búsqueda que implementan IA para ingerir, comprender, organizar y consultar datos de múltiples fuentes.
Pero Arvind afirma que Glean es más fácil de configurar y usar que la competencia, incluidos equipos más pequeños como Coveo, Elastic, Lucidworks y Mindbreeze.
Créditos de imagen: Espigar
“[Glean] toma menos de dos horas para la configuración inicial y no requiere ningún talento de ingeniería o ajustes manuales para la implementación”, dijo Arvind. “Y Glean tiene una integración perfecta con el flujo de trabajo, ya sea que esté utilizando Glean en la aplicación web, la página de nueva pestaña, la búsqueda en la barra lateral, la búsqueda nativa o los comandos de Slack”.
Arvind señala que uno de los principales problemas en la búsqueda empresarial es la diversidad de fuentes de datos, como bases de conocimientos, tickets, mensajes de chat y solicitudes de incorporación de cambios. Para abordar esto, Glean utiliza sistemas de inteligencia artificial para predecir para cada consulta la importancia relativa del contenido en estas fuentes, entrenando sistemas separados en datos de clientes para aprender la jerga, los conceptos, las entidades y los acrónimos específicos de la empresa. Para brindar resultados personalizados, además de recomendar documentos de manera proactiva, Glean tiene en cuenta variables como el rol de una persona, los patrones de trabajo, la función laboral y los proyectos y responsabilidades específicos en su indexación.
“El mayor competidor de Glean es el statu quo: los empleados continúan lidiando con la complejidad de encontrar la información y las personas que necesitan en el trabajo. En un proceso de ventas típico, los clientes potenciales a menudo requieren que Glean comience primero con un piloto para demostrar cuánto valor puede proporcionar la implementación de Glean”, dijo Arvind. “Glean utiliza la información del usuario para personalizar la experiencia de búsqueda del usuario en varias dimensiones; por ejemplo, para la misma consulta, un ingeniero puede ver resultados muy diferentes a los de un ejecutivo de ventas. Glean también utiliza la actividad del usuario, como los clics en los resultados de búsqueda, para mejorar la relevancia de la búsqueda”.
Debido a que Glean actúa como una capa sobre todas las demás aplicaciones que usa una empresa, puede funcionar como un portal de trabajo desde donde los gerentes pueden crear y compartir “enlaces cortos” a los recursos (por ejemplo, “ir/beneficios” en lugar de una URL larga). La gerencia también puede compartir noticias, manuales, políticas de gastos, paneles de KPI y OKR de la empresa y exponer el directorio de personas de la empresa, que muestra quiénes son las personas y en qué proyectos están trabajando.
En un tablero, Glean muestra respuestas a preguntas frecuentes y dedica un espacio a enlaces y descripciones de esos enlaces que se pueden compartir con la organización en general. Un panel de control permite a los usuarios ejecutar informes de prevención de pérdida de datos sobre las fuentes de las que extrae Glean y verificar el cumplimiento de GDPR, CCPA y otras regulaciones de privacidad.
“Los clientes potenciales a menudo están ansiosos por brindarle a Glean acceso a todos sus datos, razón por la cual Glean ha dedicado tanto tiempo a garantizar que respeta todos los controles de privacidad de las aplicaciones con las que se integra, y ha invertido mucho en certificaciones de seguridad y procesos de la principio… cuando [a] usuario elimina un documento en la aplicación subyacente (Slack, Drive, Office, etc.), el documento también se elimina del sistema Glean”, dijo Arvind. “Los clientes de Glean pueden elegir que Glean los aloje o auto-alojen Glean para mantener su información dentro de su entorno. Con las herramientas de prevención de pérdida de datos y descubrimiento electrónico de Glean, las empresas pueden estar seguras de qué datos están disponibles dentro de su organización y cómo se utiliza esa información”.
Ninguna herramienta de búsqueda empresarial está exenta de limitaciones. En una encuesta de 2021 realizada por APQC, que proporciona puntos de referencia y mejores prácticas para las empresas, el 19 % de los trabajadores dijo que la funcionalidad de búsqueda deficiente es un problema clave en sus organizaciones. Sin embargo, existe un mercado próspero para las soluciones de búsqueda empresarial. La misma encuesta encontró que el 41 % de los encuestados espera aumentar “significativamente” la inversión en búsqueda y encontrabilidad dentro de sus organizaciones en los próximos 12 a 18 meses.
Glean, cuyo capital total recaudado asciende a 155 millones de dólares, planea utilizar las ganancias de la última ronda para ampliar su equipo, desarrollar un plan de comercialización e “impulsar la innovación de nuevas funciones”. Glean tiene más de 100 empleados hoy y espera tener más de 250 para fin de año.
“El mayor valor puesto en la productividad y la felicidad de los empleados ha sido una gran ayuda para el crecimiento de Glean entre las empresas de rápido crecimiento que se preocupan por la experiencia de los empleados”, dijo Arvind. “Glean brinda valor a los clientes potenciales desde el primer minuto en que comienzan a buscar, y Glean trabaja constantemente en el desarrollo de productos y la habilitación del cliente para garantizar que los clientes tengan la mejor experiencia a partir de ese momento”.
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