기업들이 생산성 향상을 지원하는 다양한 B2B SaaS들을 활용함에 따라 SaaS들에 저장된 정보들을 검색해야 할 필요성 또한 거치고 있다. 

앱마다 따로 따로 검색해도 되지만, 사용하는 B2B SaaS 숫자가 늘었는데도 이렇게 하는건 노동 집약적일 뿐더러 효율성도 떨어지게 마련이다.

글린(Glean)은 기업들이 직면한 이런 가려움을 긁어주는 것을 주특기로 내건 B2B SaaS다. 엔터프라이즈에 최적화된 검색 엔진을 표방한다.

디지털 애플리케이션들에 걸쳐 정보 검색 지원

회사 측에 따르면 글린은 구글 드라이브, 지메일, 슬랙과 같은 앱들에 있는 정보를 찾을 수 있도록 지원한다. 사용자가 검색 창에 이름이나 키워드를 입력하면 글린이 사내 다양한 채널들에 있는 관련 정보를 가져오는 구조다. 정보 뿐만 아니라 회사에서 근무하는 사람, 직위, 현재 진행 중인 프로젝트를 추적해 기업 사용자들은 내부에서 협력할 만한 동료나 특정 분야 전문가들을 찾을 수 있다.

글린은 서비스 콘셉트와 관련해 원격 근무를 효과적으로 지원한다는 점을 강조하고 있다. 시간대가 다른 여러 지역들에 직원들이 분산 배치돼 있는 경우 슬랙과 같은 실시간 커뮤니케이션 서비스 만으로 정보에 대한 갈증을 해소하기는 쉽지 않다. 메신저에 물어 보고 답이 올 때까지 기다려야 한다는 원격 근무 효과를 떨어질 수 밖에 없다. 

이런 상황에서 검색을 통해 정보 공유 한계를 극복할 수 있도록 하면 원격 근무 효과를 끌어올릴 수 있다는 것이 글린 설명이다.

[글린 서비스 구조] 

생성AI로 새로운 경험 제공 도전

글린은 업데이트를 통해 생성AI 기술을 추가했다. 생성 AI 모델을 통해 자연어 질의에 보다 정확한 대답을 주기 위해 콘텐츠를 이해하고 합성할 수 있는 역량을 구현했다는 것이 회사 측 설명이다.

글린 아빈드 자인 CEO에 따르면 챗GPT와 같은 거대 언어 모델(LLM) 기술은 엔터프라이즈 데이터에도 적용할 수 있는 잠재력이 있지만 시장에 나와 있는 LLM들을 기업에서 바로 쓰기 한계가 있다. 기업들이 보유한 지식을 기반으로 오픈AI GPT-4를 학습시키는 것이 쉬운 일은 아니라는 것이다.

 올바른 지식을 사용하고 그걸 기반으로 질문하도록 하려면 LLM을 다듬을 필요가 있다. 방화벽 내부에서 사용할 경우 생성 AI는 콘텐츠 뿐만 아니라 컨텍스트, 대인 관계, 회사 내부 언어, 개인 정보 보호 및 보안 매개변수까지 이해해야 한다.

이를 고려해 글린은 회사 지식 기반으로 딥러닝 언어 모델을 다시 학습시키고 있다. 시맨틱 검색 원칙도 사용해 특정 용어가 사용되지 않더라도 쿼리와 관련된 답변을 제시할 수 있는 환경을 구현했다.

글린은 지난해 5월 10억 달러 가치에 1억달러 규모 투자를 유치했다. 데이터브릭스, 컨플루언트 같은 유력 클라우드 네이티브 기업들이 글린을 업무에 활용하고 있다. SNS를 보면 국내에도 글린을 쓰는 곳들이 꽤 되는 모양이다. 사용 후기들도 대체로 긍정적인 것을 보면 서비스 콘셉트가 현장에서 먹혀들고 있는 것으로 보인다.