「企業 AI 土地爭奪戰已經開始，Glean 正在打造介面下方的基礎層。」這句話對企業技術決策者來說，或許聽起來既熟悉又複雜。那麼，企業在什麼情況下，或者身為 IT 負責人或產品經理的你，會需要考慮引入像 Glean 這樣的中介軟體層？

接下來，我們用實際情境導向的方式來解答這些疑問，幫助你判斷 Glean 是否適合你所在的企業。

Q1：當前企業為什麼會考慮從傳統搜尋工具轉向像 Glean 的 AI 中介層？

許多企業過去依賴於搜尋工具來協助員工快速找到文件、資料庫中的資訊。但隨著 AI 技術的興起，簡單搜尋已不足以滿足快速、智慧化決策的需求。Glean 的 CEO Arvind Jain 在最新 Equity podcast 中提到，公司正從單純的企業搜尋工具轉型為支撐整個企業 AI 應用的中介層。這層中介軟體能整合各類資料來源與 AI 模型，為使用者提供更深度且精準的資訊回饋。

我自己在企業中是負責數位轉型的經理，當開始察覺團隊花大量時間在搜尋和整理情報時，就會想：「如果有一層智慧中介軟體，能幫助自動整合並推送最關鍵資訊，是不是能大幅提高工作效率？」

Q2：我是一名產品經理，我們團隊應該考慮引入 Glean 這類中介層嗎？

產品經理和開發團隊常面對跨系統資料分散，以及不同介面複雜度的挑戰。若你所在的團隊正苦於多個內部系統的資料孤島問題，導致功能開發冗長且無法靈活使用 AI 輔助，那麼引入 Glean 這樣的 AI 中介軟體層，可能會是解決方案之一。它能作為一個匯流平台，連結企業內部各資料來源，同時為開發者提供統一且容易擴展的 AI 功能介面。

我曾經糾結於要不要花時間整合繁雜的系統，當了解到有此種基礎層可以統合並優化 AI 能力後，心裡便出現了：「或許我們能借力使力，不必從零開始打造。」這樣的念頭。

Q3：所有企業都適合使用像 Glean 這樣的 AI 中介層嗎？

不是所有企業都適合迅速切換到這樣的解決方案。一般而言，規模較大且資料源多元複雜的企業，導入 Glean 會讓管理變簡單、效率提升，但中小企業或資料流不複雜的組織，可能會覺得成本與操作複雜度過高。

我認為自己公司目前的業務量和系統複雜性還沒到需要中介軟體層的階段，所以暫時先優化現有的工具，不急著導入新系統，避免增加團隊負擔。

Q4：如果我的企業決定採用 Glean，我該如何規劃與實施？

首先要做的是評估目前企業內部資料系統的狀況，明確列出需要整合的資料源和 AI 功能需求。接著與 Glean 團隊溝通，看看其產品如何與現有系統銜接，並評估導入後的效益與成本。

在實施階段，建議循序漸進，先選擇特定部門或流程做試點，確保功能穩定，且員工適應度良好，再逐步擴大範圍。這樣能最大程度降低風險，也讓使用者感受到價值，提升推廣順利度。

Q5：什麼情況下我應該暫緩採用此類 AI 中介層？

如果企業缺乏足夠IT預算，或現有系統尚未成熟，導致整合成本高昂；或者企業內部缺乏 AI 或數據分析的相關人才，將難以真正發揮此層軟體的價值。還有，如果企業文化尚未準備好面對變革，員工抗拒新工具，也可能阻礙成功導入。

我曾經見過某企業急著引入先進軟體，結果因準備不足、內部溝通不良，最終發展不如預期。因此，面對新技術引入時，冷靜評估現況和團隊準備度才是上策。

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