Google відмовляється від Gemini Gems на користь «навичок»

Корпорація Google оголосила про припинення існування функції Gemini Gems, яка давала користувачам можливість створювати персоналізовані AI-асистенти для виконання конкретних завдань. Замість Gems, компанія впроваджує концепцію «навичок», до яких автоматично мігруватимуть усі існуючі Gems, починаючи з 17 листопада 2026 року. Це забезпечить безперервність роботи створених раніше помічників без необхідності ручного перенесення даних з боку користувачів.

Функція Gems, запущена у 2024 році, мала на меті спростити взаємодію користувачів зі штучним інтелектом, дозволяючи навчати його певним завданням без постійного повторення інструкцій. Серед прикладіів були навчальні коучі, помічники для брейнштормінгу, кар'єрні гіди та редактори. Користувачі також могли розробляти власні Gems, наприклад, для планування відпустки або контролю харчування, а потім ділитися ними з іншими, що, як очікувалося, мало сприяти популяризації Gemini AI.

Перехід до «навичок» є частиною ширшої тенденції серед технологічних гігантів до створення уніфікованих AI-агентів, які можуть виконувати різноманітні функції. Подібні рішення, такі як Meta Muse та Instinct, свідчать про консолідацію зусиль у розвитку штучного інтелекту, відходячи від фрагментованих інструментів на користь більш інтегрованих платформ. Google підкреслює, що «навички» будуть доступні для використання в різних AI-задачах, розширюючи їх застосування.

Однак реалізація цієї нової концепції передбачає використання певних інтерфейсних рішень. Зокрема, для вибору необхідної навички користувачам доведеться вводити спеціальний символ «/» у потоці завдань. Такий підхід до взаємодії, хоча й може бути звичним для інженерів, може виявитися менш інтуїтивним для пересічних користувачів порівняно з простим текстовим введенням у чат-боті.

Що це означає: Ця трансформація відображає стратегічний курс Google на уніфікацію та централізацію своїх AI-пропозицій, що потенційно може призвести до більш ефективного та масштабованого використання штучного інтелекту в різних продуктах і сервісах компанії. Для розробників і бізнесу це може означати потребу адаптації до нової архітектури AI-інструментів, тоді як для кінцевих користувачів зміни мають спростити доступ до кастомізованих AI-функцій, хоча й через дещо змінений інтерфейс.