שינוי משמעותי בהנהגה התרחש בתוך Google של Alphabet, והוא משפיע באופן ספציפי על החטיבה האחראית על יוזמת הבינה המלאכותית המובילה שלה, Gemini. סיסי הסיאו (Sissie Hsiao), סגנית הנשיא הבכירה והמנהלת הכללית שהובילה את הפיתוח וההשקה של צ’אטבוט ה-AI שנודע תחילה בשם Bard לפני מיתוגו מחדש ל-Gemini, פורשת מתפקידה הבכיר. שינוי זה, שדווח לצוות חטיבת ה-AI, נכנס לתוקף מיידי, ומסמן רגע מכריע במאמציה של Google בנוף התחרותי האינטנסיבי של הבינה המלאכותית היוצרת (generative AI).
את מושכות ההנהגה של צוות חוויות Gemini (GEx) מקבל כעת ג’וש וודוורד (Josh Woodward). וודוורד מוכר בזכות ניהולו הנוכחי של Google Labs, חממה לפרויקטים ניסיוניים בתוך ענקית הטכנולוגיה. תקופת כהונתו ב-Labs כוללת, בין היתר, פיקוח על ההשקה המוצלחת של NotebookLM, כלי חדשני שנועד להפוך תוכן טקסטואלי לפורמטים קוליים מרתקים בסגנון פודקאסט, מה שמדגים כישרון להבאת יישומים חדשניים של AI למשתמשים. מעבר זה מדגיש את הגישה הדינמית של Google לניהול פרויקטי ה-AI הקריטיים שלה, בעודה נאבקת על עליונות בתחום טכנולוגי המתפתח במהירות.
ניווט בחזית ה-AI: תרומתה ועזיבתה של סיסי הסיאו
תקופתה של סיסי הסיאו (Sissie Hsiao) בחזית מאמצי ה-AI של Google הפונים לצרכן התאפיינה בלחץ אינטנסיבי ובמחזורי פיתוח מהירים. כשהיא לקחה את הפיקוד על הפרויקט שיהפוך ל-Bard, הוטל עליה להוביל את תגובתה של Google להשפעה הפתאומית והסייסמית של ChatGPT מבית OpenAI. השקת Bard ייצגה את הדחיפה המואצת של Google לזירת הצ’אטבוטים של AI יוצר, תחום הדורש חדשנות והסתגלות מתמדת.
תחת הדרכתה של הסיאו, הצוות ניווט במורכבויות של פיתוח והרחבה של מודל שפה גדול (LLM) המסוגל לנהל שיחות בעלות צליל טבעי, ליצור פורמטים יצירתיים של טקסט ולענות על שאילתות משתמשים באופן אינפורמטיבי. הדבר כלל לא רק התמודדות עם מכשולים טכניים עצומים, אלא גם טיפול בחששות קריטיים סביב בטיחות AI, דיוק ופריסה אחראית. ההשקה הראשונית של Bard נתקלה בביקורת, כפי שקורה לעתים קרובות עם השקות טכנולוגיה חדשניות, ודרשה שיפורים והתאמות איטרטיביים המבוססים על משוב משתמשים ובדיקות פנימיות.
המיתוג מחדש שלאחר מכן מ-Bard ל-Gemini סימן יותר מסתם שינוי שם; הוא ייצג איחוד אסטרטגי של מאמצי ה-AI של Google תחת דגל מאוחד, המשקף את העוצמה הבסיסית של משפחת מודלי Gemini המתקדמים שפותחו על ידי Google DeepMind. מהלך זה נועד להבהיר את היצע ה-AI של Google ולאותת על היכולות המשופרות המשולבות בכל מערך המוצרים שלה. הסיאו מילאה תפקיד מרכזי בניהול מעבר זה, בפיקוח על שילוב מודלי Gemini חזקים יותר בחוויית הצ’אטבוט והרחבת זמינותו ברחבי העולם ובפלטפורמות שונות.
עזיבתה מתפקיד הנהגת Gemini אינה מוצגת כיציאה מהחברה, אלא כהפסקה זמנית. על פי הצהרות החברה, הסיאו מתכוונת לקחת חופשה קצרה לפני שתחזור ל-Google, שם תקבל תפקיד אחר, שטרם צוין. הדבר מרמז על מעבר מתוכנן ולא על עזיבה פתאומית, המאפשר המשכיות תוך הבאת פרספקטיבה רעננה לשלב הבא של פרויקט Gemini. תרומותיה הניחו את היסודות למצבו הנוכחי של Gemini, וביססו אותו כנדבך מרכזי באסטרטגיית ה-AI הרחבה יותר של Google וכמתחרה ישיר לעוזרי AI מובילים אחרים. האתגרים שעמדו בפניה ובפני צוותה מדגישים את האופי ההפכפך והתובעני של הובלת יוזמת AI בעלת פרופיל גבוה באקלים הטכנולוגי הנוכחי, שבו הציפיות הציבוריות גבוהות וקצב החדשנות בלתי פוסק.
הצגת הנהגה חדשה: הפרופיל של ג’וש וודוורד
ג’וש וודוורד (Josh Woodward) נכנס לוואקום המנהיגותי ב-Gemini Experiences, ומביא עמו רקע ייחודי שעיצבה עבודתו בתוך Google Labs. חטיבה זו מתפקדת כמגרש המשחקים הניסיוני של Google, מרחב שבו רעיונות בוסריים וטכנולוגיות חשיבה קדימה מטופחים ונבדקים, ולעתים קרובות מובילים למוצרים עצמאיים או לתכונות המשולבות במערכת האקולוגית הרחבה יותר של Google. הנהגתו של וודוורד ב-Labs מרמזת על כישרון לזיהוי חידושים מבטיחים והנחייתם מקונספט ליישום בר-קיימא.
הצלחתו המוכרת ביותר ב-Google Labs היא ההשקה והפיקוח על NotebookLM (שנודע בעבר כ-Project Tailwind). כלי זה המופעל על ידי AI בולט בגישתו הייחודית לסינתזת מידע. בניגוד לצ’אטבוטים לשימוש כללי, NotebookLM נועד להפוך למומחה במידע הספציפי שמספק המשתמש. משתמשים מעלים מסמכים, הערות או חומרי מקור אחרים, וה-AI משתמש אז בבסיס הידע המעוגן הזה כדי לענות על שאלות, לסכם מידע, ליצור רעיונות ואף ליצור ראשי פרקים או טיוטות המבוססים רק על המקורות שסופקו. התכונה המאפשרת לו להמיר טקסט לפורמט אודיו שיחתי דמוי פודקאסט מדגימה עוד יותר גישה חדשנית לאינטראקציה עם משתמשים ולצריכת מידע.
הצלחת NotebookLM מצביעה על יכולתו של וודוורד להוביל פרויקטים המציעים תועלת מוחשית וחוויות משתמש חדשניות. היא מדגימה התמקדות ביישומים מעשיים של AI הפותרים בעיות משתמש ספציפיות או משפרים פרודוקטיביות ויצירתיות בדרכים ייחודיות. הדבר מנוגד מעט למיקוד הרחב והשיחתי יותר שננקט בתחילה על ידי Bard/Gemini, ומציע כי הנהגתו של וודוורד עשויה להחדיר לפרויקט Gemini דגש רב יותר על יכולות מיוחדות, שילובים בזרימות עבודה, או אולי תכונות ניסיוניות יותר המכוונות לצרכי משתמש מובחנים.
באופן מכריע, וודוורד לא יוותר על אחריותו ב-Google Labs. הוא יחזיק בתפקידים כפולים, ימשיך להוביל את חטיבת Labs ובמקביל יעצב את הכיוון האסטרטגי ואת מפת הדרכים לפיתוח עבור יישום Gemini וחוויות המשתמש הקשורות אליו. מנדט כפול זה משמעותי. הוא עשוי ליצור סינרגיה עוצמתית, המאפשרת לתובנות ולטכנולוגיות העולות מהסביבה הניסיונית של Labs ליידע ולהשתלב במהירות רבה יותר בפלטפורמת Gemini המרכזית. ולהיפך, האתגרים ומשוב המשתמשים שנתקלים בהם בפריסה רחבת ההיקף של Gemini יכולים להשפיע ישירות על תחומי המיקוד לניסויים עתידיים בתוך Labs. מבנה זה יכול להאיץ את מחזור החדשנות, ולאפשר ל-Google לבדוק מושגי AI חדשניים בתוך Labs, ואם יצליחו, להרחיב אותם במהירות דרך מערכת Gemini. האתגר של וודוורד יהיה לאזן ביעילות את הדרישות של שני התפקידים, תוך מינוף החוזקות של כל חטיבה כדי להניע קדימה את היצע ה-AI הצרכני של Google. הרקע שלו מרמז על מנהיג שנוח לו עם עמימות וממוקד בתרגום טכנולוגיה חדשנית לערך ממוקד-משתמש.
ציוויים אסטרטגיים: הקשר ל-DeepMind והאבולוציה של Gemini
ההחלטה להציב את צוות Gemini Experiences תחת הנהגה חדשה מתיישבת עם התאמות אסטרטגיות רחבות יותר במבנה ה-AI של Google, במיוחד יחסיו עם מעבדת המחקר הנודעת ל-AI, Google DeepMind. בשנה שעברה, במהלך שנועד לאחד כישרונות ולהאיץ את ההתקדמות, הצוות האחראי על יישום Gemini שולב בארגון DeepMind, בראשות המנכ”ל דמיס הסאביס (Demis Hassabis). אינטגרציה זו ביקשה לגשר על הפער בין מחקר AI בסיסי לפיתוח מוצרים, תוך טיפוח שיתוף פעולה הדוק יותר בין החוקרים היוצרים מודלים פורצי דרך לבין המהנדסים הבונים יישומים הפונים למשתמש.
דמיס הסאביס, ממייסדי DeepMind ודמות מובילה בקהילת ה-AI העולמית, התייחס לשינוי ההנהגה המערב את הסיאו ווודוורד. על פי דיווחים המצטטים תזכיר פנימי, הסאביס מסגר את המעבר כמהלך שנועד לחדד את המיקוד של החברה באבולוציה המתמשכת של יישום Gemini. הדבר מרמז על מאמץ מכוון ללטש את יכולותיו של Gemini, לשפר את ביצועיו, ואולי להאיץ את שילוב מודלי ה-AI המתקדמים ביותר העולים מצינור המחקר של DeepMind. הצבת וודוורד, עם ניסיונו בטיפוח רעיונות מוצר חדשים ב-Google Labs, בראש ההגה יכולה להתפרש כאות לכך ש-Google מתכוונת לדחוף את גבולות מה ש-Gemini יכול לעשות, אולי לחקור תכונות ושימושים חדשניים יותר מעבר לליבת ה-AI השיחתי הנוכחית שלו.
האינטגרציה עם DeepMind היא מרכזית. DeepMind אחראית לפיתוח משפחת מודלי Gemini העוצמתיים (כולל Gemini Ultra, Pro ו-Nano) העומדים בבסיס היישום ותכונות AI אחרות של Google. העובדה שצוות היישום שוכן באותו מבנה ארגוני כמו יוצרי המודלים מייעלת תיאורטית את התקשורת, לולאות המשוב והטמעת התקדמויות מודל חדשות. היא מאפשרת צימוד הדוק יותר בין פריצות דרך מחקריות למימוש מוצרים. הצהרתו של הסאביס מרמזת ששינוי הנהגה זה הוא חלק מאופטימיזציה של אינטגרציה זו, המבטיחה שאפליקציית Gemini ממנפת ביעילות את המחקר החדשני הנובע מ-DeepMind כדי לספק חווית משתמש מעולה ולשמור על יתרון תחרותי.
יתר על כן, מהלך זה מחזק את החשיבות האסטרטגית ש-Google מייחסת למערכת האקולוגית של Gemini. זה לא רק צ’אטבוט עצמאי; הוא נתפס כשכבת AI חודרת בכל הפורטפוליו העצום של Google, כולל Search, Workspace (Docs, Sheets, Gmail), Android ועוד. הבטחת התפתחות מהירה ויעילה של יישום Gemini הליבה היא אפוא קריטית לאסטרטגיה כוללת זו. מעבר ההנהגה, תחת פיקוחה של DeepMind, נועד לספק את הכיוון הממוקד הדרוש לניווט השלב הבא בפיתוח Gemini, שככל הנראה יכלול אינטגרציות מוצר עמוקות יותר, מולטימודליות משופרת (טיפול בטקסט, תמונות, אודיו ווידאו), ואולי סיוע AI אישי ומודע-הקשר יותר. משימתו של וודוורד, תחת סמכותו העליונה של הסאביס, תהיה לתרגם את הטכנולוגיה העוצמתית של DeepMind למוצר משכנע ומשתפר ללא הרף שיהדהד בקרב מיליארדי משתמשים.
הקצב הבלתי פוסק: תחרות בזירת ה-AI היוצר
לא ניתן לראות את התאמת ההנהגה הזו ב-Google Gemini במנותק. היא מתרחשת על רקע נוף תחרותי עז ומהיר באופן חסר תקדים בבינה מלאכותית. הופעתם של כלי AI יוצר כמו ChatGPT לתודעה הציבורית עוררה מרוץ חימוש בין שחקני טכנולוגיה מרכזיים, שכל אחד מהם נאבק על דומיננטיות במה שנחשב בעיני רבים לשינוי הטכנולוגי היסודי הבא.
Google, למרות ההיסטוריה הארוכה שלה במחקר AI חלוצי, מצאה את עצמה צריכה להגיב במהירות לאתגר שהוצב בעיקר על ידי OpenAI, הנתמכת בכבדות על ידי Microsoft. ChatGPT של OpenAI כבש את דמיון הציבור וקבע אמת מידה ל-AI שיחתי, בעוד Microsoft פעלה באגרסיביות לשלב את המודלים של OpenAI במנוע החיפוש Bing שלה (כיום Copilot) ובחבילת מוצרי Office שלה (Microsoft 365 Copilot). הדבר הפעיל לחץ עצום על Google להפגין את יכולותיה שלה ולהגן על עסקי הליבה שלה בחיפוש, תוך הצגת יכולות AI דומות או עדיפות בכל המערכת האקולוגית שלה.
השקת Bard, שמותג מחדש לאחר מכן ל-Gemini, הייתה המהלך הנגדי העיקרי של Google במרחב הצ’אטבוטים הצרכניים. עם זאת, המרוץ משתרע הרבה מעבר לצ’אטבוטים. חברות כמו Anthropic, עם התמקדותה בבטיחות AI ובמשפחת מודלי Claude שלה, הופיעו גם הן כמתחרות משמעותיות, ומשכו השקעות ניכרות. Meta (Facebook) מפתחת באופן פעיל מודלי קוד פתוח עוצמתיים משלה (Llama), ומטפחת סוג אחר של תחרות וחדשנות בתוך קהילת המפתחים. Apple, שבדרך כלל יותר סודית, צפויה גם היא לחשוף שילובי AI משמעותיים במערכות ההפעלה והחומרה שלה.
בסביבה עתירת סיכונים זו, זריזות, מהירות ביצוע והיכולת לתרגם פריצות דרך מחקריות למוצרים משכנעים הם בעלי חשיבות עליונה. שינויי הנהגה, כמו זה המערב את הסיאו ווודוורד, משקפים לעתים קרובות ניסיון של חברה לייעל את המבנה והקצאת הכישרונות שלה לתחרות אינטנסיבית זו. Google זקוקה לכך ש-Gemini לא רק יהיה מתקדם טכנולוגית, אלא גם ישולב בצורה חלקה, יהיה ידידותי למשתמש ויועיל באופן מובהק בדרכים המבדילות אותו מהמתחרים.
הלחץ משתרע מעבר ליכולת טכנולוגית גרידא וכולל אסטרטגיות מונטיזציה, פריסת AI אחראית ובניית אמון משתמשים. כל מתחרה מתנסה בגישות שונות, החל ממודלי מנוי לתכונות AI פרימיום ועד פתרונות ממוקדי-ארגון. האסטרטגיה של Google כוללת מינוף קנה המידה העצום שלה ושילובי המוצרים הקיימים שלה, הצעת מודלי Gemini מדורגים (כמו Gemini Ultra העוצמתי הנגיש באמצעות מנוי Google One) תוך שזירת סיוע AI בשירותי הליבה החינמיים שלה כמו Search ו-Workspace.
מינויו של וודוורד, המביא ניסיון מ-Google Labs הניסיונית, עשוי לאותת על כוונה להאיץ את קצב השקת התכונות או לחקור יישומי AI נישתיים יותר ובעלי ערך גבוה שיכולים לבדל את Gemini. שמירה על תפקידו ב-Labs תוך הובלת Gemini מרמזת על רצון לקצר את הצינור מקונספט חדשני למוצר מורחב, יתרון פוטנציאלי מכריע במרוץ שבו מהירות האיטרציה היא המפתח. ארגון פנימי זה מדגיש את מחויבותה של Google להקדיש משאבים משמעותיים ולהתאים את המבנה שלה כדי לעמוד בדרישות הבלתי פוסקות של תחרות ה-AI היוצר, ולהבטיח את מעמדה בחזית הטכנולוגיה הטרנספורמטיבית הזו.
מהופעת הבכורה של Bard לעתיד המולטימודלי של Gemini
המסע של עוזר ה-AI המוביל של Google היה מסע של אבולוציה מהירה ומיצוב אסטרטגי מחדש. ראשיתו כ-Bard מוסגרה במידה רבה כתשובה הישירה של Google לפופולריות הגואה של ChatGPT. Bard, שהושק בתחילה עם גרסאות קלות יותר של מודלי LaMDA של Google, שאף לספק פלטפורמה לאינטראקציה שיחתית, שיתוף פעולה יצירתי וסינתזת מידע. איטרציות מוקדמות התמקדו בביסוס דריסת רגל, איסוף משוב משתמשים והצגת יכולתה של Google להציב מודל שפה גדול תחרותי.
עם זאת, הטכנולוגיה הבסיסית והחזון האסטרטגי התקדמו במהירות. פיתוח משפחת מודלי Gemini החזקה והמולטימודלית מטבעה על ידי Google DeepMind ייצג קפיצת מדרגה משמעותית קדימה. מודלים אלה תוכננו מהיסוד להבין ולפעול על פני סוגים שונים של מידע בצורה חלקה – טקסט, קוד, אודיו, תמונות ווידאו. מולטימודליות מובנית זו הייתה מבדל מרכזי ש-Google ביקשה להדגיש.
המיתוג מחדש מ-Bard ל-Gemini בתחילת 2024 היה צעד מכריע ביישור שם המוצר עם היכולות המתקדמות של המודלים הבסיסיים. הוא סימן מעבר מצ’אטבוט מבוסס טקסט בלבד לעבר עוזר AI רב-תכליתי יותר. Google הציגה רמות שונות של מודל Gemini:
- Gemini Ultra: המודל המסוגל ביותר, המיועד למשימות מורכבות ביותר, זמין דרך תוכנית Google One AI Premium בתשלום.
- Gemini Pro: מודל חזק המאזן בין ביצועים ליעילות, המשולב בחוויית Gemini החינמית ובמוצרי Google שונים.
- Gemini Nano: מודל יעיל ביותר שנועד לפעול ישירות על מכשירים, ומפעיל תכונות בסמארטפונים נבחרים של Android כמו סדרת Pixel.
גישה מדורגת זו אפשרה ל-Google לפרוס יכולות AI מותאמות אישית בהקשרים וצרכי משתמש שונים. תחת הנהגתה של סיסי הסיאו, המיקוד עבר לשילוב Gemini Pro בחוויית הצ’אטבוט הליבה, מה שהפך אותו למסוגל ומדויק יותר. במקביל, נעשו מאמצים לשזור את האינטליגנציה של Gemini במארג המערכת האקולוגית של Google:
- Google Workspace: תכונות Gemini הוצגו כדי לעזור למשתמשים לנסח מיילים ב-Gmail, לארגן נתונים ב-Sheets, ליצור מצגות ב-Slides ולסכם מסמכים ב-Docs.
- Google Search: בעוד ש-Search Generative Experience (SGE) התנסתה בסיכומים מבוססי AI, המטרה הרחבה יותר היא למנף את Gemini להבנת שאילתות מורכבות יותר ויצירת תגובות.
- Android: Gemini ממוצב להפוך לעוזר ה-AI העיקרי במכשירי Android, שעשוי להחליף או להגדיל את Google Assistant, ומציע עיבוד מתוחכם יותר על המכשיר באמצעות Gemini Nano וכוח מבוסס ענן באמצעות Gemini Pro/Ultra.
המעבר להנהגתו של ג’וש וודוורד מתרחש כאשר Gemini עומד מוכן לפרק הבא שלו. המיקוד, כפי שציין דמיס הסאביס, הוא בהאצת האבולוציה שלו. הדבר כרוך ככל הנראה בהכפלת המאמצים במולטימודליות – שיפור יכולתו להבין וליצור תמונות, ואולי שילוב עמוק יותר של עיבוד וידאו ואודיו. זה יכול גם להיות פיתוח יכולות חשיבה מתוחכמות יותר, שיפור ההתאמה האישית ואפשור השלמת משימות מורכבות יותר מרובות שלבים. הרקע של וודוורד בהשקת יישומים חדשניים כמו NotebookLM עשוי להוביל לכך ש-Gemini ישלב כלים או זרימות עבודה מיוחדים יותר, אולי מעבר לשיחה כללית לעבר סיוע ממוקד-משימה יותר בתחומים ספציפיים או במאמצים יצירתיים. היסוד שהונח במהלך המעבר מ-Bard ל-Gemini משמש כעת כמקפצה למרדף אחר עתיד AI משולב יותר לעומק, מולטימודלי, ואולי מונע יותר ניסיונית בכל שירותי Google.
השפעת החממה: מה מביא Google Labs לשולחן
הנהגתו המקבילה של ג’וש וודוורד הן ב-Google Labs והן בצוות Gemini Experiences מציגה דינמיקה ארגונית מרתקת עם השלכות פוטנציאליות משמעותיות על מסלול העתיד של Gemini. Google Labs שימש היסטורית כמנוע של החברה לחקר “מה הלאה”, מרחב שהופרד בכוונה מהלחצים המיידיים של מפות הדרכים של מוצרי הליבה כדי לטפח ניסויים והימורים לטווח ארוך. פרויקטים שמקורם ב-Labs דוחפים לעתים קרובות את גבולות האינטראקציה עם המשתמש, חוקרים יישומים חדשניים של טכנולוגיה, או נותנים מענה לצרכי משתמש נישתיים לפני שהם עשויים לסיים את דרכם לפריסה רחבה יותר.
האתוס של Google Labs סובב לעתים קרובות סביב יצירת אב-טיפוס מהירה, חשיבה עיצובית ממוקדת-משתמש, ונכונות לבחון רעיונות לא שגרתיים. NotebookLM, הצלחת הדגל של וודוורד מ-Labs, מדגים זאת. זה לא היה סתם עוד צ’אטבוט; זה היה כלי ייעודי שנתן מענה לאתגר הספציפי של עיסוק מעמיק וסינתזה של מידע מחומרי מקור אישיים. התמקדותו בעיגון תגובות AI אך ורק במסמכים שסופקו על ידי המשתמש התמודדה חזיתית עם סוגיות של הזיות (hallucination) ורלוונטיות, בעוד שתכונת הטקסט-לפודקאסט שלו הציעה אופן אינטראקציה חדשני.
הבאת הלך הרוח הניסיוני הזה והיכולת המוכחת להשיק יישומים ייחודיים וממוקדי-משתמש אל לב תהליך הפיתוח של Gemini עשויה להזריק אנרגיה ופרספקטיבות חדשות. בעוד שצוות Gemini הליבה התמקד בהרחבת עוזר AI חזק ורב-תכליתי המסוגל להתחרות ישירות ביריבים, השפעתו של וודוורד עשויה לעודד:
- שילוב מהיר יותר של תכונות ניסיוניות: קונספטים מבטיחים שפותחו כאב-טיפוס בתוך Labs עשויים למצוא נתיב מהיר יותר לבדיקות בטא או לשחרור מוגבל בתוך המערכת האקולוגית של Gemini, מה שמאפשר קבלת משוב מהעולם האמיתי מוקדם יותר.
- פיתוח כלי AI מיוחדים: בהתבסס על מודל NotebookLM, Gemini עשוי להתפתח ולכלול כלי AI מיוחדים יותר וממוקדי-משימה לצד יכולותיו השיחתיות הכלליות, תוך מתן מענה ליוצרים, חוקרים, מפתחים או קבוצות משתמשים ספציפיות אחרות.
- התמקדות בממשקי משתמש ואינטראקציות חדשניים: Labs חוקר לעתים קרובות דרכים חדשות למשתמשים לתקשר עם טכנולוגיה. תפקידו הכפול של וודוורד עשוי להוביל לכך ש-Gemini יתנסה בממשקים חדשניים יותר מעבר לחלון הצ’אט הסטנדרטי, אולי ישלב יותר אלמנטים חזותיים, מונעי-קול, או אפילו מציאות רבודה.
- דגש על תועלת מעשית: בעוד שיכולת שיחתית חשובה, Labs נותן לעתים קרובות עדיפות לפתרון בעיות קונקרטיות. הדבר יכול להתבטא בתכונות Gemini שפחות עוסקות בצ’אט פתוח ויותר בהשלמת משימות ספציפיות ביעילות בתוך זרימות העבודה הקיימות של המשתמשים (למשל, אינטגרציה עמוקה יותר עם Workspace, Android או Search).
הסינרגיה הפוטנציאלית פועלת בשני הכיוונים. קנה המידה העצום ובסיס המשתמשים המגוון של Gemini מספקים מגרש בדיקות שאין שני לו לרעיונות העולים מ-Labs. משוב ונתוני שימוש ממיליוני משתמשי Gemini יכולים ליידע ישירות את סדרי העדיפויות של המחקר והניסויים בתוך Labs, וליצור מעגל סגולה של חדשנות.
עם זאת, ניהול אחריות כפולה זו ביעילות יהיה המפתח. וודוורד חייב לאזן בין הצורך בחדשנות מהירה, שעשויה להיות משבשת (הלך הרוח של Labs) לבין הדרישה ליציבות, מדרגיות ואמינות הנדרשת ממוצר דגל כמו Gemini. שילוב תכונות ניסיוניות דורש תכנון וביצוע קפדניים כדי למנוע שיבוש של חווית המ