Glean, la startup con sede a Palo Alto specializzata nella ricerca aziendale, ha recentemente presentato Glean Chat, un assistente pensato per migliorare la produttività sul posto di lavoro, simile a ChatGPT. Gli utenti possono ora rispondere alle domande e analizzare informazioni in tempo reale provenienti dalle applicazioni che compongono la knowledge base aziendale.
Glean si basa su un modello proprietario di conoscenza affidabile, sviluppato in quattro anni e fondato su tre pilastri principali: la conoscenza e il contesto aziendale, le autorizzazioni e la governance dei dati, e la completa referenziabilità. A partire da aprile, Glean ha introdotto una serie di nuove funzionalità che sfruttano l’intelligenza artificiale (AI) per sintetizzare e rivelare informazioni rilevanti da tutta l’organizzazione.
A differenza del suo originale servizio di ricerca aziendale, l’interfaccia utente di Glean Chat è di tipo conversazionale, simile a ChatGPT. Questo chatbot è in grado di comprendere il flusso e la sequenza della conversazione: se, ad esempio, si chiede “Qual è lo stato dell’account Acme?”, seguito da “Hanno presentato ticket di supporto?”, “Chi è il loro rappresentante?” e infine “In quale ufficio si trovano?”, Glean Chat capirà il collegamento sequenziale delle domande, quindi “loro” si riferisce ad “Acme” e, di conseguenza, “loro” rappresenta il rappresentante dell’account.
La società sostiene che Glean Chat sia l’unica piattaforma in grado di operare su app e fonti di conoscenza, come Microsoft 365, Google Workspace, Salesforce, Jira, GitHub e quasi altre 100 applicazioni. Inoltre, fornisce risposte personalizzate in base alla rilevanza per ciascun utente e rispetta le autorizzazioni per i dati aziendali in tempo reale e le regole di governance. Le organizzazioni possono implementare Glean Chat in pochi giorni.
Ciò richiede un processo in due fasi, spiegato come segue: inizialmente, vengono cercate tutte le informazioni pertinenti per qualsiasi cosa l’utente richieda nella ricerca. Successivamente, viene utilizzato un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per analizzare tutti i documenti e rispondere alla domanda. Questo approccio graduale differenzia Glean dal semplice sviluppo di un modello linguistico di grandi dimensioni basato sui dati di un’azienda.