Cet écart n’arrêtait pas de me trotter dans la tête.
J’avais passé plus de dix ans chez Google, où notre équipe développait un produit fantastique pour aider les gens à trouver tout ce dont ils ont besoin dans leur vie personnelle. Envie de réserver le vol le moins cher ? Faites une recherche sur Google. Besoin d’une recette ? Faites une recherche sur Google. Trouver le Starbucks le plus proche ? Faites une recherche sur Google.
Mais si, dans nos vies personnelles, nous pouvons tous trouver instantanément l’information dont nous avons besoin en la googlant, l’équivalent n’existe pas au travail. ;
En fait, l’expérience de retrouver quelque chose au travail est tout l’inverse. Vous cherchez plus de contexte sur un nouveau projet ? Essayez de fouiller dans le dossier partagé de votre équipe. Vous n’avez rien trouvé ? Ah, c’est parce que votre collègue a commencé à essayer d’organiser les choses dans Dropbox. Mais l’essentiel du contexte est en réalité dispersé sur plusieurs canaux Slack, à l’exception de quelques threads Github. Essayez de solliciter l’ingénieure lead pour connaître la source de vérité. Ah, mais elle est en vacances. Peut-être son manager ? Si seulement vous aviez un moyen simple d’identifier qui c’est exactement.
Trouver ce dont on a besoin au travail devient très vite compliqué, surtout à mesure que les entreprises grandissent, que la connaissance se fragmente dans un éventail plus large d’applications, et que les personnes qui la détiennent sont dispersées à travers le monde. J’ai pris encore plus vivement conscience du problème lorsque j’ai quitté Google et cofondé Rubrik. En seulement quatre ans, nous avons dépassé 1 ;000 employés, ce qui était enthousiasmant, mais non sans douleurs de croissance. Dans notre enquête annuelle de « ;pulse ; » auprès des employés, l’incapacité à trouver l’information nécessaire — qu’il s’agisse d’un document précis ou d’un expert du domaine — était notre principal frein à la productivité. Les ingénieurs passaient trop de temps hors du code les responsables de comptes ne trouvaient pas les dernières études ou la présentation nécessaire pour conclure des ventes. Les nouveaux employés mettaient trop de temps à monter en compétence. Ce problème grandissant détruisait non seulement la productivité, mais sapait aussi l’énergie et détériorait l’expérience employé.
Rubrik n’était pas un cas isolé. En me penchant sur le sujet, j’ai vite compris que d’autres entreprises rencontraient les mêmes difficultés. Les employés passaient 20 ; ;% de leur temps (un jour par semaine ; !) à chercher des informations. Les défis n’ont fait que s’accélérer avec la transformation numérique, les entreprises utilisant un nombre croissant d’applications cloud, ce qui augmentait le nombre de surfaces à explorer. Le tout a été encore amplifié par l’essor du travail à distance : les employés pouvaient moins facilement « ;taper sur l’épaule ; » de leurs collègues pour obtenir des réponses. J’ai cherché une solution partout, mais je n’ai rien trouvé qui réponde à nos besoins.
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Nous avons donc entrepris de construire la solution : Glean
À la base, Glean est un assistant de travail qui propose une recherche unifiée puissante dans toutes les applications utilisées par votre entreprise — pour permettre aux employés de trouver exactement ce dont ils ont besoin. Glean peut effectuer des recherches sur toute l’étendue de l’entreprise et plonger au cœur du contenu des documents. Il comprend qui vous êtes, sur quoi vous travaillez et avec qui vous travaillez, afin de fournir des résultats hautement personnalisés.
Ironiquement, l’explosion du SaaS et les récentes avancées technologiques qui ont créé ce problème ont aussi rendu sa résolution possible. L’adoption accélérée du SaaS a conduit à une plus grande standardisation. Cette standardisation des applications de travail, notamment grâce à la disponibilité des contrôles d’autorisation et des signaux de classement via des API, nous a permis de créer le tout premier assistant de travail capable de se connecter facilement à l’ensemble des applications d’une entreprise en moins de deux heures (et souvent en moins d’une heure) — alors qu’auparavant, l’implémentation aurait pris des mois. Cela a été rendu possible par les infrastructures de données et d’indexation à grande échelle disponibles dans le cloud public. Pour couronner le tout, les percées récentes en traitement du langage naturel et en deep learning permettent à Glean de développer des modèles avancés de pertinence pour la recherche et la découverte, sans nécessiter d’ajustements manuels constants. ; ; ; ; ; ; ;
Plus de deux ans après que Vish, Tony, Piyush et moi avons commencé cette aventure, notre équipe reste concentrée sur la création d’un produit qui apporte aux personnes les connaissances dont elles ont besoin pour être plus productives et plus épanouies au travail — et, au bout du compte, avoir un impact positif dans le monde. Nous n’en sommes qu’au début, mais je suis particulièrement fier de ce que notre équipe a accompli lorsque les clients de Glean nous partagent que leurs employés économisent deux heures par employé et par semaine, simplement grâce à une meilleure façon de trouver l’information. Et au cœur d’une pandémie mondiale, alors que la transition vers le travail à distance s’est accélérée et que l’épuisement professionnel augmente, notre équipe est plus motivée que jamais pour répondre à un besoin plus crucial que jamais. ;
Nous sommes déterminés à contribuer à façonner l’avenir du lieu de travail moderne, où vous pourrez, de manière fiable, glean exactement ce dont vous avez besoin, au moment où vous en avez besoin.
