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O Bing assume o protagonismo, enquanto o Google monta uma equipe de elite do Gemini à medida que a competição de programação de IA entra na reta final
Para diminuir a diferença em relação ao modelo Claude, da Anthropic, na área de programação de IA, o Google DeepMind reestruturou seus recursos e formou uma equipe dedicada chamada Gemini, liderada por Sebastian Borgeaud. A missão clara do grupo é resolver desafios complexos e de longo prazo relacionados à programação e fortalecer significativamente o papel prático da IA no desenvolvimento de software.
O cofundador do Google, Sergey Brin, tem demonstrado grande interesse pessoal nessa iniciativa. Ele está supervisionando o projeto diretamente e trabalhou com o diretor de tecnologia (CTO) da DeepMind no planejamento. Dentro da empresa, Brin enfatizou que o Google precisa alcançar a Anthropic na execução de agentes de IA. Ele vê a forte capacidade de programação não apenas como um indicador-chave da inteligência da IA, mas também como uma base essencial para permitir que a IA se aprimore.
Atualmente, o Google monitora o uso dos agentes por meio de uma ferramenta chamada “Jetski” e utiliza esses dados para classificar quantitativamente o desempenho das equipes. Para integrar ainda mais a IA aos fluxos de trabalho de desenvolvimento, a empresa também organizou treinamentos especializados para um grande número de engenheiros, exigindo que eles utilizem ferramentas internas de agentes para aumentar sua produtividade diária.
O impulso da Google na IA vai muito além da programação. Ações recentes mostram que seu alcance se estende por várias frentes: a criação de aplicativos nativos para Macs da Apple, a integração profunda do Gemini nas suítes de escritório Docs e Sheets e o fornecimento de um assistente de IA não classificado ao Departamento de Defesa dos EUA. A empresa também está intensificando o investimento em IA física, aprimorando a qualidade das respostas do AI Overviews e planejando trazer grandes modelos para o mercado de smart TVs.
Essa enxurrada de atividades envia um sinal claro: o Google está acelerando da base técnica para a camada de aplicação, tentando recuperar a liderança na corrida pela eficiência dos agentes de IA.
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