GLEAN CEO का बड़ा खुलासा: MICROSOFT और GOOGLE को टक्कर देने के 3 ज़बरदस्त तरीके

इसके CEO और Founder हैं Arvind Jain, जो पहले Google में एक शुरुआती search engineer थे। Arvind ने कुछ ऐसी बातें बताई हैं जो Microsoft Copilot और Google Gemini जैसे बड़े नामों के होते हुए भी उनकी company के भविष्य को लेकर सबको हैरान कर रही हैं। चलिए जानते हैं कि Glean का राज़ Plan क्या है और कैसे वो Enterprise AI की इस दौड़ में सबसे आगे निकलने की तैयारी में हैं।

कौन हैं Arvind Jain और क्या है Glean का असली काम?

Arvind Jain कोई नया नाम नहीं हैं। Google में सालों तक search technology पर काम करने के बाद, उन्होंने Rubrik नाम की एक enterprise data security company की सह-स्थापना की। फिर 2019 में, उन्होंने Glean की शुरुआत की। उनका मकसद बहुत सीधा था - आपके काम के लिए एक Google बनाना। एक ऐसा search साधन जो company के अंदर मौजूद किसी भी document, presentation या message को पलक झपकते ही आपके सामने ला दे।

लेकिन कहानी यहीं खत्म नहीं हुई। जैसे-जैसे AI language models बेहतर होते गए, Glean भी evolve होता गया। आज Glean सिर्फ एक search product नहीं है, बल्कि एक पूरा AI work assistant बन चुका है। आप इसे ChatGPT या Copilot जैसा समझ सकते हैं, लेकिन एक बड़े फ़र्क के साथ - Glean आपकी और आपकी company के बारे में सब कुछ जानता है। ये आपके internal data और knowledge का इस्तेमाल करके ऐसे सवालों के जवाब दे सकता है जो public AI models कभी नहीं दे सकते।

Arvind बताते हैं कि पिछले 7 सालों में उन्होंने सिर्फ एक product नहीं, बल्कि एक पूरा platform तैयार किया है। ये platform आपकी company के सभी systems से जुड़ता है और समझता है कि आपका business कैसे काम करता है। अब इसी platform का इस्तेमाल करके दूसरी companies अपने खुद के AI agents बना रही हैं और अपने business प्रक्रिया को automate कर रही हैं। मतलब Glean एक end-user product से एक AI platform में बदल गया है जो पूरे business को AI-driven बना रहा है।

AI की दुनिया में 'Land Grab': Glean कैसे टिकेगा?

Arvind मानते हैं कि इस वक्त Enterprise AI की दुनिया में एक 'land grab' यानी ज़मीन पर कब्ज़ा करने जैसी होड़ मची हुई है। उनका कहना है कि जब उन्होंने Glean शुरू किया था, तो उन्हें कंपनियों को यह समझाने में बहुत मेहनत करनी पड़ती थी कि AI उनके लिए कितना फायदेमंद हो सकता है। वो 'category creation mode' में थे, जहाँ उन्हें लोगों को AI के बारे में सिखाना पड़ता था।

लेकिन पिछले दो-ढाई सालों में सब कुछ पूरी तरह से बदल गया है। Arvind का कहना है, "आज हर enterprise AI को अपनाने के लिए बहुत उत्सुक है। वो अपने हर काम में AI को लाना चाहते हैं ताकि business प्रक्रिया बेहतर और ज़्यादा efficient बन सकें।"

ज़ाहिर है, इस होड़ में बड़े खिलाड़ी भी कूद पड़े हैं। Microsoft का Copilot, Google का Gemini for Workspace, Salesforce का Einstein - ये सब Glean के competitor हैं। दुनिया की top 15 software companies अब AI companies बन चुकी हैं। तो सवाल ये है कि Glean इन दिग्गजों के सामने कैसे टिकेगा?

यहाँ Arvind एक बहुत दिलचस्प बात बताते हैं। वो इन बड़ी कंपनियों को competitor से ज़्यादा partner मानते हैं।

Arvind Jain का कहना है: "Glean बड़े foundation models नहीं बनाता। हम Gemini, Claude, GPT और open-source models का इस्तेमाल करते हैं। और enterprises को हमारी ये बात पसंद है क्योंकि हम किसी एक model से बंधे नहीं हैं।"

इसका मतलब ये है कि Glean के platform के ज़रिए, कंपनियाँ AI की दुनिया में हो रहे हर innovation का फ़ायदा उठा सकती हैं, चाहे वो किसी भी model से आए। ये Glean को एक अनोखी बढ़त देता है, क्योंकि वो model बनाने वालों से compete नहीं कर रहे, बल्कि उनके बनाए models को और ज़्यादा शक्तिशाली बना रहे हैं।

Glean का राज़ Weapon: AI का 'Platform Layer'

तो Glean का असली राज़ weapon क्या है? ये है उनका 'platform layer' जो पर्दे के पीछे काम करता है। Arvind इसे तीन हिस्सों में समझाते हैं:

• सभी Enterprise Systems के साथ Integration: AI models को आपके business के बारे में कुछ नहीं पता होता। Glean आपकी company के सभी ज़रूरी software (जैसे Salesforce, Slack, Google Drive) से जुड़कर ये समझता है कि आपकी company काम कैसे करती है, कौन से लोग हैं, और कौन से products हैं।

• Permissions-Aware Governance Layer: ये सबसे ज़रूरी हिस्सा है। एक company में बहुत सी information ऐसी होती है जो हर employee के लिए नहीं होती। आप सारा data एक AI model में डालकर सबको access नहीं दे सकते। ये एक बहुत बड़ा security जोखिम है। Glean का platform ये समझता है कि किस employee को क्या देखने की इजाज़त है। जब कोई employee सवाल पूछता है, तो Glean सिर्फ वही information AI model को देता है जिसे access करने का उस employee को हक है। ये सुरक्षा की एक बहुत मज़बूत परत है।

• Model Access Layer: जैसा कि पहले बताया, Glean आपको दुनिया के सबसे अच्छे AI models तक पहुँच देता है, जिससे आप हमेशा सबसे advanced technology का इस्तेमाल कर पाते हैं।

Arvind एक उदाहरण देते हैं कि ये काम कैसे करता है। मान लीजिए आप Microsoft Copilot में एक नाराज़ customer का email देख रहे हैं। आप Copilot से पूछते हैं, "इस customer का पूरा status क्या है?" Copilot के पास खुद ये सारी जानकारी नहीं होगी क्योंकि कुछ data Salesforce में होगा, कुछ कहीं और। लेकिन अगर आपकी company Glean इस्तेमाल करती है, तो Copilot पर्दे के पीछे Glean से ये सवाल पूछेगा। Glean सभी systems से सही जानकारी निकालकर Copilot को देगा, और Copilot आपको वो जवाब दिखा देगा। इस पूरी प्रक्रिया में UI तो Microsoft का था, लेकिन असली intelligence Glean से आई।

Chatbot से आगे: 2026 में Office का AI कैसा दिखेगा?

Arvind का मानना है कि आने वाले दो सालों में office में AI सिर्फ chatbot तक सीमित नहीं रहेगा। वो AI के भविष्य को तीन तरीकों से देखते हैं:

• Conversational Chatbots: ये तो रहेंगे ही। लोग इनका इस्तेमाल करते रहेंगे, चाहे वो Glean जैसा साधन हो या किसी दूसरे software के अंदर मौजूद chatbot।

• Voice Interaction: 2026 तक Voice AI का एक बहुत बड़ा ज़रिया बन जाएगा। लोग टाइप करने के बजाय अपने AI assistant से बात करना पसंद करेंगे, ठीक वैसे ही जैसे हम सहकर्मियों से बात करते हैं। Arvind खुद अपने iPhone पर Glean app से बोलकर सवाल पूछना पसंद करते हैं।

• Behind-the-scenes Agents: बहुत सारा AI पर्दे के पीछे काम करेगा। ऐसे AI agents होंगे जो अपने आप काम करते रहेंगे। उदाहरण के लिए, कोई condition पूरी होने पर एक agent खुद-ब-खुद एक report तैयार करके सही जगह save कर देगा, और शायद किसी इंसान को पता भी नहीं चलेगा।

हालांकि, Arvind ये भी मानते हैं कि अभी ज़्यादातर AI agents 'इंसानी in the loop' हैं, यानी उनके काम को इंसान review करते हैं। इसकी बड़ी वजह AI models का hallucinate करना, यानी गलत जानकारी देना है। Glean इस समस्या का हल भी निकाल रहा है। जब Glean कोई जवाब देता है, तो वो साथ में source document का वो हिस्सा भी दिखाता है जहाँ से वो जानकारी ली गई है। इससे इंसान के लिए AI के काम को verify करना बहुत आसान हो जाता है।

इसका असर दिखना भी शुरू हो गया है। Arvind बताते हैं कि customer service में AI agents का ज़बरदस्त असर हो रहा है। उनकी एक client company, जिसके 50,000 से ज़्यादा customer service agents हैं, Glean का इस्तेमाल करके customer tickets को automatically resolve कर रही है। इससे उन्हें 40% से ज़्यादा की बढ़त मिली है।

आप क्या सोचते हो? क्या AI हमारी नौकरियों को आसान बनाएगा या मुश्किल? टिप्पणी में बताओ!

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