Google fa leva sul suo più grande vantaggio competitivo per differenziare Gemini dalla concorrenza: la ricerca. Con la nuova funzione di personalizzazione delle domande appena attivata, con Deep Search Gemini può ora analizzare automaticamente le query e utilizzare la cronologia di ricerca per migliorare le risposte del chatbot.
L’aggiornamento, disponibile da pochissimo, rappresenta, assieme agli sviluppi della robitica dell’azienda, una svolta significativa nella strategia dell’azienda di Mountain View. Si tratta di un’innovazione che promette di rendere l’assistente AI più utile e pertinente, in un mercato sempre più affollato di chatbot dalle funzionalità simili. E che mostra cosa voleva fare Apple ma non è riuscita a mettere assieme, in una delle crisi più profonde che abbiano mai toccato la capacità di mantenere le promesse di nuovi prodotti dell’azienda negli ultimi 30 anni.
La funzionalità è alimentata dal modello sperimentale Gemini 2.0 Flash Thinking, una denominazione complessa (come piace ai prodottori di sistemi di intelligenza artificiale) che indica essenzialmente un sistema in grado di scomporre i problemi in una serie di passaggi intermedi. Il chatbot farà riferimento alla cronologia di ricerca solo quando il suo modello AI ritiene che possa essere “utile” per migliorare la risposta. Ad esempio, se chiedete a Gemini suggerimenti su ristoranti o destinazioni di viaggio, l’assistente consulterà le vostre recenti ricerche gastronomiche o turistiche per fornire consigli più mirati. Il sistema mostra anche un banner che spiega come ha ottenuto le risposte e se ha fatto riferimento a informazioni salvate, conversazioni passate o alla cronologia di ricerca.
Google sottolinea che collegare la cronologia di ricerca a Gemini è completamente facoltativo e gli utenti possono disconnetterla in qualsiasi momento. Gli abbonati a Gemini e Gemini Advanced possono attivare la funzione selezionando “Personalizzazione (sperimentale)” dal menu a scomparsa dei modelli nell’interfaccia web. Il rilascio su dispositivi mobili avverrà gradualmente nei prossimi mesi, con disponibilità in oltre 40 lingue nella maggior parte dei paesi.
Intelligenza sempre più su misura
La personalizzazione fa parte di un piano più ampio che collegherà Gemini ad altre app come YouTube e Google Photos. L’obiettivo dichiarato è permettere al chatbot di “fornire approfondimenti più personalizzati, attingendo a una comprensione più ampia delle attività e delle preferenze dell’utente“. Si profila all’orizzonte un assistente AI in grado di creare una rappresentazione digitale completa delle nostre abitudini, gusti e necessità quotidiane. Era proprio quello che voleva fare Apple, se riguardiamo il keynote della WWDC del 2024, ma che non è riuscita a portare a casa. Un peccato, perché questa evoluzione potrebbe trasformare radicalmente il modo in cui interagiamo con la tecnologia, rendendo le esperienze digitali sempre più su misura e meno generiche.
La spinta a fare di più in questo settore viene dalla competizione. Infatti, con l’aumento della concorrenza nel settore degli assistenti AI, Google sembra determinata a sfruttare il suo patrimonio di dati per distinguere Gemini. L’azienda possiede una quantità enorme di informazioni sugli utenti (come ben sappiamo) attraverso i suoi vari servizi, un vantaggio che concorrenti come OpenAI non possono facilmente replicare. Questa mossa strategica di usare le informazioni raccolte e archiviate sugli utenti per contestualizzare e personalizzare le interazioni con Gemini potrebbe rappresentare un punto di svolta significativo nella battaglia per la supremazia nel campo dell’intelligenza artificiale conversazionale.
Tutto perfetto? Ovviamente no. Il passaggio verso un’AI più personalizzata solleva inevitabilmente preoccupazioni sulla privacy. Sebbene Google abbia implementato controlli per dare agli utenti il potere di gestire i propri dati, l’integrazione sempre più profonda tra servizi diversi richiede un livello di fiducia considerevole. Alla fine, mettiamo la nostra vita nelle mani di una multinazionale la cui principale fonte di ricavi è la monetizzazione degli utenti. Il bilanciamento tra personalizzazione e protezione della privacy rimarrà una sfida cruciale per l’azienda negli anni a venire.
Democratizzazione delle funzioni avanzate
Parallelamente all’introduzione della personalizzazione, Google sta democratizzando alcune funzionalità precedentemente riservate agli abbonati premium. In particolare, seguendo quanto già fatto da OpenAI con i GPT, si parla della funzione Gems, che consente agli utenti di creare assistenti AI personalizzati per scopi specifici. Google ha deciso che con Gemini questa funzione è ora disponibile gratuitamente per tutti. Questa caratteristica permette di configurare versioni personalizzate del chatbot per aiutare con argomenti specifici come traduzioni, pianificazione dei pasti o coaching matematico. Gli utenti possono utilizzare Gems predefiniti o crearne di propri attraverso il gestore Gems nell’interfaccia desktop di Gemini.
Anche Deep Research, lo strumento che consente di creare report completi ma facili da leggere su argomenti complessi, è stato esteso a tutti gli utenti. Precedentemente alimentato dal potente ma costoso modello Gemini 1.5 Pro, ora Deep Research funziona sul nuovo Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Questo aggiornamento migliora le capacità di Gemini in tutte le fasi della ricerca – dalla pianificazione e ricerca al ragionamento, analisi e reportistica – creando report multipagina di qualità superiore, più dettagliati e approfonditi.
Google sembra voler anticipare i concorrenti come OpenAI non solo nell’introduzione di nuove funzionalità ma anche nella loro diffusione a un pubblico più ampio. E preme sull’acceleratore in un settore che di per sé va fin troppo veloce: non passa settimana e quasi giorno senza che ci siano novità e cambiamenti nella struttura e nelle possibilità dei vari chatbot. E Google, che ha molti prodotti e tutti nel cloud, ha intenzione di sfruttare al massimo questa possibilità di aggiornamento costante Quindi, adesso anche le integrazioni di Gemini con Calendar, Notes, Tasks e Photos stanno ricevendo un aggiornamento al modello Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, unendosi a YouTube, Search e Google Maps. Questa strategia di distribuzione rapida delle innovazioni potrebbe rivelarsi decisiva in un mercato caratterizzato da cicli di sviluppo sempre più brevi e utenti sempre più esigenti.
La nuova frontiera dell’AI contestuale
Il senso principale della novità però rimane il contesto. Un dato che, assieme ad avere delle AI che “esistono nel mondo” (cioè robotizzate) è alla base di qualsiasi evoluzione significativa. Infatti, già questa evoluzione di Gemini verso un assistente in grado di comprendere il contesto personale dell’utente segna una nuova fase nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Non si tratta più solo di avere risposte accurate a domande generiche, ma di ottenere informazioni rilevanti per le proprie specifiche circostanze e interessi. Questa transizione dall’intelligenza artificiale generica a quella contestuale rappresenta probabilmente il futuro della tecnologia conversazionale. Possiamo immaginare assistenti che non solo rispondono alle nostre domande, ma anticipano le nostre esigenze basandosi sulla comprensione approfondita delle nostre abitudini e preferenze.
Ovviamente se si facessero dei cambiamenti radicali si potrebbero raggiungere risultati ancora migliori e più rapidamente. Ma va tenuto conto del fattore umano, cioè regolamentazioni e normative sulla privacy. Infatti, la sfida per Google sarà mantenere un equilibrio tra l’utilità di un’AI altamente personalizzata e il rispetto dell’autonomia e della privacy degli utenti. Le preoccupazioni relative alla sorveglianza e all’uso improprio dei dati personali potrebbero frenare l’adozione di queste tecnologie avanzate. Il successo di Gemini dipenderà non solo dalla sua capacità tecnica di fornire risposte personalizzate, ma anche dalla trasparenza con cui vengono utilizzati i dati degli utenti.
In ogni caso, come abbiamo detto, con questa mossa secondo noi Google sta ridefinendo le regole del gioco nel settore dell’intelligenza artificiale conversazionale. La combinazione di potenti modelli linguistici con vasti archivi di dati personali potrebbe creare un vantaggio competitivo difficile da eguagliare per i concorrenti. Resta da vedere come risponderanno aziende come OpenAI, Anthropic, Meta e Microsoft, e se troveranno modi alternativi per offrire esperienze personalizzate senza avere accesso allo stesso volume di dati di ricerca.
