# Глава Glean: OpenAI нам завидуют, корпорации выбирают нас ## Метаданные - **Спикер:** Арвинд Джейн - **Канал:** AI из первых уст - **Тема:** Как основатель Glean построил корпоративную AI-поисковую платформу стоимостью $8 млрд: конкуренция с OpenAI, масштабирование до 1000+ сотрудников, лидерство в эпоху AI-трансформации и стратегия горизонтальной платформы - **Длительность:** ~53 минуты - **YouTube:** https://www.youtube.com/watch?v=o1BBBzsNJJU - **Источник:** https://ekstraktznaniy.ru/workbook/76 ## Ключевые тезисы 1. **Масштабирование до 1000 сотрудников — паника, а не праздник** — Арвинд признаётся: когда Glean перешагнул тысячу сотрудников, он испытал не радость, а панику. Раньше можно было зайти в комнату и сказать «мы делаем это» — и все слышали. Теперь с тысячами людей в сотнях городов главная задача — синхронизация, приоритизация и организационный дизайн. Организация компании стала такой же важной, как продукт. 2. **Стартап — это марафон без финишной черты** — 6 лет непрерывной работы не стали легче. Арвинд сравнивает стартап с профессиональным спортом: люди выгорают через 4-5 лет, но работы не становится меньше. Его совет — не ждать «завтрашнего дня», когда всё стабилизируется, а находить смысл и удовольствие в сегодняшнем дне. Это единственный способ выдержать дистанцию. 3. **Код, написанный год назад, уже устарел** — Технологический стек меняется быстрее, чем когда-либо. Арвинд призывает команду поощрять удаление кода из кодовой базы так же, как создание нового. Если не избавляться от старого — компания превращается в Legacy Soft. Новая валюта — скорость адаптации, а не накопленная кодовая база. 4. **Традиционные рвы (moats) стали обязательством, а не защитой** — Любое конкурентное преимущество, построенное на технологии, быстро обесценивается, потому что базовые модели улучшаются с невиданной скоростью. Настоящий ров Glean — отношения с клиентами: глубокое партнёрство, совместное построение roadmap, экспертиза трансформации. Технологический ров — ловушка, ров отношений — устойчив. 5. **Мы используем менее 1% возможностей текущих AI-моделей** — Даже если модели перестанут улучшаться прямо сейчас, впереди 5+ лет роста продуктов на существующих возможностях. Проблема не в мощности моделей, а в том, что нужна значительная работа над product layer, чтобы превращать возможности моделей в реальную бизнес-ценность. 6. **Конкуренция с провайдерами моделей — временное явление** — OpenAI, Google и другие пытаются делать то, что делает Glean. Но Арвинд считает, что каждая компания в итоге найдёт свою полосу движения. Невозможно быть лучшим во всём одновременно — фокус побеждает. Glean делает ставку на горизонтальную платформу для корпоративного поиска и контекста. 7. **AI-грамотность — новый обязательный критерий найма** — Glean проверяет AI-грамотность на всех позициях. Цель — не экспертиза, а любопытство: интересно ли кандидату то, что происходит в AI, пробовал ли он инструменты, готов ли думать по-новому. Молодые сотрудники автоматически становятся AI-first, потому что не знают «старых» способов работы. 8. **CEO использует Glean как стратегического советника** — Арвинд изменил свой рабочий стиль: прежде чем задавать вопросы команде, он просит Glean провести глубокое исследование и подготовить двухстраничный отчёт. Это убирает предвзятость, экономит время команды и даёт объективную отправную точку для принятия решений. ## Практические задания ### Задание 1: Аудит организационной ясности **Цель:** Запишите 5 ключевых стратегических приоритетов вашей компании (или проекта). Затем попросите 3-5 коллег (или партнёров) сделать то же самое, не советуясь друг с другом. Сравните списки. Если совпадение меньше 60% — у вас проблема синхронизации, как у Glean при росте до 1000 человек. Составьте план: как донести приоритеты до каждого участника? ### Задание 2: Инвентаризация Legacy-решений **Цель:** Составьте список всех инструментов, процессов и кода, которые вы используете больше года. Для каждого задайте вопрос Арвинда: «Существует ли сегодня лучший способ сделать то же самое?» Если ответ «да» или «возможно» — пометьте красным. Выберите 3 пункта для замены в ближайший месяц. Помните: поощряйте удаление так же, как создание. ### Задание 3: Тест на AI-грамотность для команды **Цель:** Составьте короткий опросник из 5 вопросов: 1) Какие AI-инструменты вы используете ежедневно? 2) Приведите пример, когда AI сэкономил вам более 1 часа. 3) Какую задачу вы бы хотели автоматизировать с AI, но пока не смогли? 4) Когда последний раз вы пробовали новый AI-инструмент? 5) Как AI изменит вашу роль через 2 года? Проведите среди команды. Разделите людей на 2 группы (активные/неактивные пользователи). Составьте план развития AI-навыков для второй группы. ### Задание 4: Стратегическая сессия с AI как советником **Цель:** Выберите сложный стратегический вопрос, который давно крутится в голове. Вместо того чтобы сразу собирать совещание — задайте его AI-ассистенту (ChatGPT, Claude, Gemini). Дайте максимум контекста: данные, ограничения, предыдущие решения. Попросите двухстраничный аналитический отчёт. Сравните качество ответа с тем, что дала бы команда. Используйте отчёт как основу для встречи — приходите подготовленным, как Арвинд. ## Ключевые цитаты > «Если вы построили что-то год назад — сегодня оно уже устарело. Должен существовать новый и лучший способ сделать то же самое. А если нет — значит, просто не хватает воображения.» > — Арвинд Джейн > «Поощряйте удаление кода из кодовой базы так же, как поощряете создание нового. Потому что если ничего не выбрасывать — вы медленно, но верно превращаетесь в Legacy Soft.» > — Арвинд Джейн > «Мы используем менее 1% возможностей текущих моделей. Даже если в AI-моделях не будет никаких инноваций, мы увидим огромный рост продуктов в ближайшие 5 лет.» > — Арвинд Джейн > «Не живите в ожидании завтрашнего дня, когда якобы всё стабилизируется. Этого не происходит ни в одном бизнесе. Найдите, что делает сегодняшний день интересным для вас.» > — Арвинд Джейн > «Голод — это внутренний драйв. Очень важный фактор, помогающий людям делать лучшую работу. С очень успешными людьми нужно быть осторожным — они менее терпимы к трудностям, потому что им это не обязательно.» > — Арвинд Джейн ## Полный текст экстракта # Глава Glean: OpenAI нам завидуют, корпорации выбирают нас **Спикер:** Арвинд Джейн, основатель и CEO Glean — корпоративной AI-поисковой платформы ($8 млрд оценка, 1000+ сотрудников) **Интервьюер:** Джубин, партнёр Kleiner Perkins **Канал:** AI из первых уст **Длительность:** ~53 минуты --- ## Ключевые тезисы ### 1. Масштабирование до 1000 сотрудников — паника, а не праздник Арвинд признаётся: когда Glean перешагнул тысячу сотрудников, он испытал не радость, а панику. Раньше можно было зайти в комнату и сказать «мы делаем это» — и все слышали. Теперь с тысячами людей в сотнях городов главная задача — синхронизация, приоритизация и организационный дизайн. Организация компании стала такой же важной, как продукт. ### 2. Стартап — это марафон без финишной черты 6 лет непрерывной работы не стали легче. Арвинд сравнивает стартап с профессиональным спортом: люди выгорают через 4-5 лет, но работы не становится меньше. Его совет — не ждать «завтрашнего дня», когда всё стабилизируется, а находить смысл и удовольствие в сегодняшнем дне. Это единственный способ выдержать дистанцию. ### 3. Код, написанный год назад, уже устарел Технологический стек меняется быстрее, чем когда-либо. Арвинд призывает команду поощрять удаление кода из кодовой базы так же, как создание нового. Если не избавляться от старого — компания превращается в Legacy Soft. Новая валюта — скорость адаптации, а не накопленная кодовая база. ### 4. Традиционные рвы (moats) стали обязательством, а не защитой Любое конкурентное преимущество, построенное на технологии, быстро обесценивается, потому что базовые модели улучшаются с невиданной скоростью. Настоящий ров Glean — отношения с клиентами: глубокое партнёрство, совместное построение roadmap, экспертиза трансформации. Технологический ров — ловушка, ров отношений — устойчив. ### 5. Мы используем менее 1% возможностей текущих AI-моделей Даже если модели перестанут улучшаться прямо сейчас, впереди 5+ лет роста продуктов на существующих возможностях. Проблема не в мощности моделей, а в том, что нужна значительная работа над product layer, чтобы превращать возможности моделей в реальную бизнес-ценность. ### 6. Конкуренция с провайдерами моделей — временное явление OpenAI, Google и другие пытаются делать то, что делает Glean. Но Арвинд считает, что каждая компания в итоге найдёт свою полосу движения. Невозможно быть лучшим во всём одновременно — фокус побеждает. Glean делает ставку на горизонтальную платформу для корпоративного поиска и контекста. ### 7. AI-грамотность — новый обязательный критерий найма Glean проверяет AI-грамотность на всех позициях. Цель — не экспертиза, а любопытство: интересно ли кандидату то, что происходит в AI, пробовал ли он инструменты, готов ли думать по-новому. Молодые сотрудники автоматически становятся AI-first, потому что не знают «старых» способов работы. ### 8. CEO использует Glean как стратегического советника Арвинд изменил свой рабочий стиль: прежде чем задавать вопросы команде, он просит Glean провести глубокое исследование и подготовить двухстраничный отчёт. Это убирает предвзятость, экономит время команды и даёт объективную отправную точку для принятия решений. --- ## Практические задания ### Задание 1: Аудит организационной ясности Запишите 5 ключевых стратегических приоритетов вашей компании (или проекта). Затем попросите 3-5 коллег (или партнёров) сделать то же самое, не советуясь друг с другом. Сравните списки. Если совпадение меньше 60% — у вас проблема синхронизации, как у Glean при росте до 1000 человек. Составьте план: как донести приоритеты до каждого участника? ### Задание 2: Инвентаризация Legacy-решений Составьте список всех инструментов, процессов и кода, которые вы используете больше года. Для каждого задайте вопрос Арвинда: «Существует ли сегодня лучший способ сделать то же самое?» Если ответ «да» или «возможно» — пометьте красным. Выберите 3 пункта для замены в ближайший месяц. Помните: поощряйте удаление так же, как создание. ### Задание 3: Тест на AI-грамотность для команды Составьте короткий опросник из 5 вопросов: 1) Какие AI-инструменты вы используете ежедневно? 2) Приведите пример, когда AI сэкономил вам более 1 часа. 3) Какую задачу вы бы хотели автоматизировать с AI, но пока не смогли? 4) Когда последний раз вы пробовали новый AI-инструмент? 5) Как AI изменит вашу роль через 2 года? Проведите среди команды. Разделите людей на 2 группы (активные/неактивные пользователи). Составьте план развития AI-навыков для второй группы. ### Задание 4: Стратегическая сессия с AI как советником Выберите сложный стратегический вопрос, который давно крутится в голове. Вместо того чтобы сразу собирать совещание — задайте его AI-ассистенту (ChatGPT, Claude, Gemini). Дайте максимум контекста: данные, ограничения, предыдущие решения. Попросите двухстраничный аналитический отчёт. Сравните качество ответа с тем, что дала бы команда. Используйте отчёт как основу для встречи — приходите подготовленным, как Арвинд. --- ## Цитаты > «Если вы построили что-то год назад — сегодня оно уже устарело. Должен существовать новый и лучший способ сделать то же самое. А если нет — значит, просто не хватает воображения.» > > — *Арвинд Джейн* > «Поощряйте удаление кода из кодовой базы так же, как поощряете создание нового. Потому что если ничего не выбрасывать — вы медленно, но верно превращаетесь в Legacy Soft.» > > — *Арвинд Джейн* > «Мы используем менее 1% возможностей текущих моделей. Даже если в AI-моделях не будет никаких инноваций, мы увидим огромный рост продуктов в ближайшие 5 лет.» > > — *Арвинд Джейн* > «Не живите в ожидании завтрашнего дня, когда якобы всё стабилизируется. Этого не происходит ни в одном бизнесе. Найдите, что делает сегодняшний день интересным для вас.» > > — *Арвинд Джейн* > «Голод — это внутренний драйв. Очень важный фактор, помогающий людям делать лучшую работу. С очень успешными людьми нужно быть осторожным — они менее терпимы к трудностям, потому что им это не обязательно.» > > — *Арвинд Джейн*