في الشركات ذات الحجم المعين ، يصبح تتبع البيانات بما في ذلك التطبيقات والموظفين والمشاريع صعبة بشكل متزايد. وفقًا لماكينزي ، يقضي الموظفون 1.8 ساعة كل يوم - 9.3 ساعة في الأسبوع ، في المتوسط - في البحث عن المعلومات وجمعها. تم تحدي صحة المقاييس مثل هذه على مر السنين. لكن من المعقول أن نقول أن عمال المعرفة على وجه الخصوص يكرسون جزءًا كبيرًا من أيام عملهم للخلع من خلال البيانات ، سواء للعثور على معلومات الاتصال الأساسية أو الملفات الخاصة بالمجال.
ظهور خوارزميات AI الأخيرة في السنوات الأخيرة لقد غذت Parse Natural Language صعود المنصات التي يمكن أن تقلص هذا الجزء. على الأقل ، هذا هو تأكيد Arvind Jain ، وهو مهندس Google السابق والمؤسس المشارك لـ Rubrik ، الذي توظف بدء التشغيل ، Glean ، منظمة العفو الدولية لتشغيل تجربة بحث موح بدأ مهندس Google السابق ، العمل على Glean في Rubrik ، شركة إدارة البيانات السحابية. في مسح نبض الموظفين السنوي لـ Rubrik ، لاحظ Arvind أن أحد أكبر تحديات الإنتاجية هو عدم تمكن العمال من العثور على المعلومات التي يحتاجون إليها-سواء كانت وثيقة محددة أو خبير في الموضوع.
كان المهندسون يقضون الكثير من الوقت الكود الخارجي لم يتمكن مديرو الحساب من العثور على أحدث الأبحاث أو العرض التقديمي اللازم لإغلاق الصفقات ؛ وقال آرفيند لـ TechCrunch في مقابلة عبر البريد الإلكتروني ، استغرق الموظفون الجدد وقتًا طويلاً للمنحدر. لم تكن هذه المشكلة المتزايدة تدمير الإنتاجية فحسب ، بل كانت أيضًا نقل الطاقة والانتقاد من تجربة الموظف.
كانت الشركات الأخرى تعاني من نفس المشكلات ، كما اتضح - تفاقمت بسبب احتضانها من السحابة والموزعات الموزعة لأعمال العمل الموزعة . مستشعرًا بفرصة ، تمكنت Arvind من إقناع Piyush Prahladka الرائد الهندسي السابق ، والمهندس السابقين ومهندس Microsoft T.R. Vishwanath ، و Tony Gentilcore ، سابقًا في ATT و Google ، لبناء النموذج الأولي لـ GLEAN.
سريعًا إلى عام 2022 ، ولديه جلين أكثر من 70 عميلًا بما في ذلك Okta و Confluent و Samsara و Grammarly والتواصل. مما يعكس النمو منذ تأسيسه لعام 2019 ، أغلقت Genean Today جولة من سلسلة C بقيمة 100 مليون دولار بقيادة Sequoia بمشاركة من Lightspeed و General Catalyst و Kleiner Perkins وصندوق Slack بتقييم بقيمة 1 مليار دولار.
على يد واحدة ، تقنية Glean ليست جديدة بشكل لا يصدق. خدمات مثل Microsoft SharePoint Syntex و Amazon Kendra و Google Cloud Search Tap Natural Language Technology لفهم ليس فقط توثيق Minutia ولكن قد يقوم موظفو البحث في المنظمة ، مثل كيف يمكنني الاستثمار في شركتنا 401k؟ إنها تندرج تحت شعار البحث المعرفي ، وهي فئة منتج تشمل أدوات البحث التي تنفذ منظمة العفو الدولية لاستقبال البيانات وفهمها وتنظيمها والاستعلام عنها من مصادر متعددة. من المنافسة ، بما في ذلك ملابس أصغر مثل Coveo و Lostic و LucidWorks و Mindbreeze.
اعتمادات الصورة: Glean
وقال آرفيند إن أي موهبة هندسية أو صقل يدوي للتنفيذ. ويحتوي Glean على تكامل سلس لسير العمل ، سواء كنت تستخدم Glean في تطبيق الويب أو صفحة علامة التبويب الجديدة أو البحث عن الشريط الجانبي أو أوامر البحث الأصلية أو الركود.
تنوع مصادر البيانات ، مثل قواعد المعرفة ، التذاكر ، رسائل الدردشة ، وسحب الطلبات. لمعالجة ذلك ، يستخدم Glean أنظمة الذكاء الاصطناعى للتنبؤ بكل استعلام للأهمية النسبية للمحتوى عبر هذه المصادر ، وتدريب أنظمة منفصلة على بيانات العميل لتعلم المصطلحات والمفاهيم والكيانات والمختصرة الخاصة بالشركة. لتقديم نتائج مخصصة ، وكذلك التوصية بشكل استباقي المستندات ، فإن GLEAN حسابات للمتغيرات مثل دور الشخص ، وأنماط العمل ، ووظيفة الوظيفة ، والمشاريع والمسؤوليات المحددة في فهرستها.
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
