Google च्या वार्षिक क्लाउड नेक्स्ट (Cloud Next) परिषदेत पुन्हा एकदा आर्टिफिशिअल इंटेलिजन्स (Artificial Intelligence) म्हणजेच कृत्रिम बुद्धिमत्तेने (AI) केंद्रस्थान पटकावले. या परिषदेत Gemini मॉडेल (Model) आणि एआय एजंट्समधील (AI Agents) प्रगती यावर आधारित अनेक घोषणा करण्यात आल्या. गुगलने (Google) एआयवर (AI) दिलेला भर या क्षेत्रातील नविनता दर्शवतो. वापरकर्ते आणि व्यवसायांना सक्षम करण्यासाठी नवीन क्षमता आणि साधनांचे अनावरण या कार्यक्रमात करण्यात आले.
Gemini 2.5 Flash: सुलभ आणि शक्तिशाली
सर्वात महत्वाच्या घोषणांपैकी एक म्हणजे Gemini 2.5 Flash सादर करणे. हे Gemini 2.5 Pro मॉडेलचे (Model) सुलभ आणि ऑप्टिमाइज्ड (Optimized) व्हर्जन (Version) आहे. Gemini 2.5 Flash हे ‘वर्कहोर्स’ (Workhorse) म्हणून डिझाइन (Design) केले आहे. हे मॉडेल गती आणि खर्च-कार्यक्षमतेला प्राधान्य देते. ‘टेस्ट-टाइम कंप्यूट’ (Test-Time Compute) नावाच्या तंत्रामुळे हे ऑप्टिमायझेशन (Optimization) साध्य होते, ज्यामुळे मॉडेलला आवश्यकतेनुसार प्रोसेसिंग पॉवर (Processing Power) समायोजित करण्याची संधी मिळते. या ॲडॉप्टिव्ह (Adaptive) दृष्टिकोनमुळे Gemini 2.5 Flash कमी खर्चात प्रभावी कार्यक्षमता देते.
‘टेस्ट-टाइम कंप्यूट’ (Test-Time Compute) ही संकल्पना एआय (AI) क्षेत्रात खूप वेगाने वाढत आहे. DeepSeek च्या R1 मॉडेलच्या (Model) प्रभावी ट्रेनिंगमध्ये (Training) याचा महत्वाचा वाटा होता, असे अहवाल सांगतात. संसाधनांचे योग्य वाटप करून, Gemini 2.5 Flash सारखे मॉडेल अचूकता न गमावता कार्यक्षमतेत लक्षणीय वाढ करू शकतात.
Gemini 2.5 Flash अजून सार्वजनिकरित्या उपलब्ध नसले तरी, ते लवकरच Vertex AI, AI Studio आणि स्टँडअलोन (Standalone) Gemini ॲपवर (App) उपलब्ध होईल. या व्यापक उपलब्धतेमुळे डेव्हलपर्स (Developers) आणि वापरकर्त्यांना विविध प्लॅटफॉर्म (Platform) आणि ॲप्लिकेशन्सवर (Applications) या ऑप्टिमाइज्ड (Optimized) मॉडेलच्या (Model) सामर्थ्याचा उपयोग करता येईल.
यासोबतच, गुगलने (Google) Gemini 2.5 Pro Vertex AI आणि Gemini ॲपवर (App) पब्लिक प्रिव्ह्यूमध्ये (Public Preview) उपलब्ध असल्याची घोषणा केली. चॅटबॉट अरेना लीडरबोर्ड्समध्ये (Chatbot Arena Leaderboards) या मॉडेलने चांगली कामगिरी केली आहे, जी नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (Natural Language Processing) आणि संभाषणात्मक एआयमधील (Conversational AI) क्षमता दर्शवते. पब्लिक प्रिव्ह्यू (Public Preview) वापरकर्त्यांना Gemini 2.5 Pro च्या प्रगत फीचर्सचा (Features) अनुभव घेण्यास आणि त्याच्या कार्यक्षमतेत सुधारणा करण्यासाठी अभिप्राय देण्यास मदत करेल.
Google Workspace मध्ये एआय-पॉवर्ड प्रोडक्टिव्हिटी
गुगल (Google) आपल्या Gemini मॉडेलला (Model) Google Workspace मध्ये एकत्रित करत आहे, ज्यामुळे एआय-पॉवर्ड (AI-Powered) प्रोडक्टिव्हिटी (Productivity) फीचर्सची (Features) नवीन लाट निर्माण होईल. हे बदल कामाच्या पद्धती सुलभ करण्यासाठी, कार्ये स्वयंचलित करण्यासाठी आणि वापरकर्त्यांना Google Workspace वातावरणात अधिक कामे करण्यास सक्षम करण्यासाठी डिझाइन (Design) केलेले आहेत.
Google Docs चे ऑडिओ (Audio) व्हर्जन (Version) तयार करण्याची क्षमता हे एक महत्त्वाचे फीचर (Feature) आहे, ज्यामुळे वापरकर्त्यांना हँड्स-फ्री (Hands-Free) पद्धतीने माहिती वापरता येते. हे फीचर (Feature) विशेषतः दृष्टिहीनांसाठी किंवा एकाच वेळी अनेक कामे करणाऱ्या लोकांसाठी उपयुक्त आहे.
Google Sheets मध्ये ऑटोमेटेड (Automated) डेटा ॲनालिसिस (Data Analysis) हे आणखी एक महत्त्वाचे फीचर (Feature) आहे, जे वापरकर्त्यांना त्यांच्या डेटा (Data) मधून लवकर निष्कर्ष काढण्यास आणि ट्रेंड (Trend) ओळखण्यास मदत करते. हे फीचर (Feature) डेटा ॲनालिसिसची (Data Analysis) किचकट प्रक्रिया स्वयंचलित करते, ज्यामुळे वापरकर्ते निष्कर्षांचे विश्लेषण (Analysis) करण्यावर आणि योग्य निर्णय घेण्यावर लक्ष केंद्रित करू शकतात.
गुगल (Google) Google Workspace Flows देखील सादर करत आहे, जे Workspace ॲप्समधील (Apps) मॅन्युअल (Manual) कामांचे ऑटोमेशन (Automation) करण्यासाठी एक साधन आहे. हे फीचर (Feature) वापरकर्त्यांना कस्टम (Custom) वर्कफ्लो (Workflow) तयार करण्यास मदत करते, ज्यामुळे वारंवार होणारी कामे सुलभ होतात, जसे की कस्टमर (Customer) सर्विस रिक्वेस्ट्स (Service Requests) व्यवस्थापित करणे किंवा नवीन कर्मचाऱ्यांची भरती करणे. या प्रक्रिया ऑटोमेट (Automate) करून, Google Workspace Flows कार्यक्षमता सुधारू शकते आणि त्रुटी कमी करू शकते.
एजंटिक एआय (Agentic AI) आणि मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (Model Context Protocol) (MCP)
एजंटिक एआय (Agentic AI), जे अनेक टप्प्यांवर विचार करते, हे नवीन Google Workspace फीचर्सच्या (Features) मागे एक महत्त्वाचे कारण आहे. या प्रकारचे एआय (AI) गुंतागुंतीची कामे करू शकते, ज्यामध्ये योजना (Planning), निर्णय घेणे आणि बाह्य डेटा (Data) स्त्रोतांशी संवाद साधणे आवश्यक असते.
तथापि, एजंटिक एआय (Agentic AI) मॉडेलसाठी (Model) आवश्यक डेटा (Data) ॲक्सेस (Access) करणे हे एक मोठे आव्हान आहे. या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी, गुगल (Google) Anthropic ने विकसित केलेला ओपन-सोर्स स्टँडर्ड (Open-Source Standard) मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (Model Context Protocol) (MCP) वापरत आहे. MCP डेव्हलपर्सच्या (Developers) डेटा (Data) स्त्रोतांमध्ये आणि एआय-पॉवर्ड (AI-Powered) साधनांमध्ये सुरक्षित, दुहेरी कनेक्शन (Connection) सक्षम करते, ज्यामुळे एजंटिक एआय (Agentic AI) मॉडेलसाठी (Model) डेटा (Data) ॲक्सेस (Access) करणे सोपे होते.
Anthropic च्या मते, डेव्हलपर्स (Developers) त्यांचे डेटा (Data) MCP सर्व्हरद्वारे (Server) उघड करू शकतात किंवा एआय (AI) ॲप्लिकेशन्स (Applications) (MCP क्लायंट्स (Clients)) तयार करू शकतात जे या सर्व्हरशी (Server) कनेक्ट (Connect) होतात. हे लवचिक ॲप्रोच (Approach) डेव्हलपर्सना (Developers) त्यांचे डेटा (Data) स्त्रोत एआय (AI) मॉडेलमध्ये (Model) सुरक्षित आणि स्टँडर्ड (Standard) पद्धतीने एकत्रित करण्यास मदत करते.
Google DeepMind चे CEO डेमिस हसाबिस (Demis Hassabis) यांनी घोषणा केली की गुगल (Google) आपल्या Gemini मॉडेलसाठी (Model) MCP चा वापर करत आहे, ज्यामुळे त्यांना अधिक विश्वसनीय प्रतिसाद देण्यासाठी आवश्यक डेटा (Data) लवकर ॲक्सेस (Access) करता येईल. MCP चा वापर गुगलची (Google) जबाबदार एआय (AI) विकासासाठी बांधिलकी आणि एजंटिक एआय (Agentic AI) मॉडेलसाठी (Model) डेटा (Data) ॲक्सेसचे (Access) महत्त्व दर्शवते.
OpenAI ने देखील MCP चा वापर केला आहे, जे एआय (AI) मॉडेलसाठी (Model) सुरक्षित आणि कार्यक्षम डेटा (Data) ॲक्सेस (Access) सक्षम करण्यासाठी या प्रोटोकॉलचे (Protocol) महत्त्व दर्शवते. MCP च्या व्यापक वापरामुळे विविध उद्योगांमध्ये एजंटिक एआय (Agentic AI) ॲप्लिकेशन्सच्या (Applications) विकासाला गती मिळण्याची अपेक्षा आहे.
Gemini मॉडेलमध्ये (Model) MCP च्या एकत्रीकरणामुळे त्यांना अंतर्गत डेटाबेस (Database), बाह्य API आणि रिअल-टाइम (Real-Time) डेटा (Data) फीड्ससह (Feeds) डेटा (Data) स्त्रोतांच्या विस्तृत श्रेणीमध्ये प्रवेश करण्याची परवानगी मिळेल. हे वर्धित डेटा (Data) ॲक्सेस (Access) Gemini मॉडेलला (Model) अधिक गुंतागुंतीची कामे करण्यास सक्षम करेल, जसे की:
- वैयक्तिक शिफारसी: वापरकर्ता डेटा (Data) आणि प्राधान्ये ॲक्सेस (Access) करून, Gemini मॉडेल उत्पादने, सेवा आणि सामग्रीसाठी वैयक्तिक शिफारसी देऊ शकतात.
- ऑटोमेटेड (Automated) कस्टमर (Customer) सर्विस: Gemini मॉडेल कस्टमर (Customer) डेटा (Data) आणि संवाद इतिहास ॲक्सेस (Access) करून ऑटोमेटेड (Automated) कस्टमर (Customer) सर्विस सपोर्ट (Service Support) देऊ शकतात, समस्यांचे निराकरण करू शकतात आणि कार्यक्षमतेने प्रश्नांची उत्तरे देऊ शकतात.
- प्रिडिक्टिव्ह ॲनालिटिक्स (Predictive Analytics): Gemini मॉडेल भविष्यातील ट्रेंड (Trend) आणि परिणामांचा अंदाज लावण्यासाठी भूतकाळातील डेटाचे (Data) विश्लेषण (Analysis) करू शकतात, ज्यामुळे व्यवसायांना डेटा-आधारित (Data-Based) निर्णय घेता येतात.
- फसवणूक शोधणे: Gemini मॉडेल फसवणूक करणाऱ्या कृती ओळखण्यासाठी आणि रोखण्यासाठी व्यवहार डेटाचे (Data) विश्लेषण (Analysis) करू शकतात, ज्यामुळे व्यवसाय आणि ग्राहक आर्थिक नुकसानापासून सुरक्षित राहतात.
- धोका मूल्यांकन: Gemini मॉडेल कर्ज देणे, गुंतवणूक करणे आणि विमा यांसारख्या विविध कृतींशी संबंधित धोक्यांचे मूल्यांकन करू शकतात, ज्यामुळे व्यवसायांना माहितीपूर्ण धोका व्यवस्थापन निर्णय घेता येतात.
MCP चा वापर अधिक शक्तिशाली आणि विश्वसनीय एजंटिक एआय (Agentic AI) ॲप्लिकेशन्स (Applications) सक्षम करण्याच्या दिशेने एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे. सुरक्षित आणि स्टँडर्ड (Standard) डेटा (Data) ॲक्सेस (Access) प्रदान करून, MCP एआय (AI) मॉडेलला (Model) गुंतागुंतीची कामे करण्यास आणि विविध उद्योगांमध्ये मौल्यवान निष्कर्ष देण्यास सक्षम करते.
Gemini आणि Google Cloud सह एआयचे भविष्य
Google Cloud Next 2025 मध्ये झालेल्या घोषणा कंपनीची आर्टिफिशिअल इंटेलिजन्सच्या (Artificial Intelligence) क्षेत्राला पुढे नेण्याची आणि त्याचे फायदे व्यवसाय आणि व्यक्ती दोघांनाही उपलब्ध करून देण्याची बांधिलकी दर्शवतात. परिषदेत अनावरण केलेले नवीन फीचर्स (Features) आणि क्षमता आपल्या काम करण्याच्या, शिकण्याच्या आणि तंत्रज्ञानाशी संवाद साधण्याच्या पद्धतीत बदल घडवून आणण्यास सज्ज आहेत.
नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (Natural Language Processing), कॉम्प्युटर व्हिजन (Computer Vision) आणि मशीन लर्निंगमधील (Machine Learning) प्रगत क्षमतांसह Gemini मॉडेल (Model), गुगलच्या (Google) एआय (AI) धोरणाचा केंद्रबिंदू आहे. Gemini मॉडेलमध्ये (Model) सतत सुधारणा आणि विस्तार करून, गुगल (Google) डेव्हलपर्स (Developers) आणि वापरकर्त्यांना वास्तविक जगातील समस्या सोडवणारी नवीन एआय (AI) ॲप्लिकेशन्स (Applications) तयार करण्यास सक्षम करत आहे.
Google Workspace मध्ये Gemini चे एकत्रीकरण हे गुगलच्या (Google) एआय (AI) च्या दृष्टिकोनाचा पुरावा आहे, जे प्रोडक्टिव्हिटी (Productivity) वाढवते आणि वापरकर्त्यांना अधिक साध्य करण्यास सक्षम करते. कार्ये स्वयंचलित करून, निष्कर्ष प्रदान करून आणि कामाच्या पद्धती सुलभ करून, एआय (AI) वापरकर्त्यांना अधिक सर्जनशील आणि धोरणात्मक कामांवर लक्ष केंद्रित करण्यास मदत करते.
मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (Model Context Protocol) (MCP) चा वापर अधिक शक्तिशाली आणि विश्वसनीय एजंटिक एआय (Agentic AI) ॲप्लिकेशन्स (Applications) सक्षम करण्याच्या दिशेने एक महत्त्वाचे पाऊल आहे. सुरक्षित आणि स्टँडर्ड (Standard) डेटा (Data) ॲक्सेस (Access) प्रदान करून, MCP एआय (AI) मॉडेलला (Model) गुंतागुंतीची कामे करण्यास आणि विविध उद्योगांमध्ये मौल्यवान निष्कर्ष देण्यास सक्षम करते.
गुगलची (Google) ओपन-सोर्स स्टँडर्ड्स (Open-Source Standards) आणि सहकार्यासाठी असलेली बांधिलकी MCP साठी असलेला सपोर्ट (Support) आणि एआय (AI) समुदायातील योगदानातून स्पष्ट होते. इतर संस्था आणि डेव्हलपर्ससोबत (Developers) काम करून, गुगल (Google) एआय (AI) तंत्रज्ञानाचा विकास आणि अवलंब जलद करण्यास मदत करत आहे.
एआय (AI) चा विकास जसजसा वाढत आहे, तसतसे गुगल (Google) नवनवीन गोष्टींमध्ये अग्रेसर राहण्यासाठी आणि आपल्या ग्राहकांना एआयच्या (AI) युगात यशस्वी होण्यासाठी आवश्यक साधने आणि संसाधने पुरवण्यासाठी वचनबद्ध आहे. Google Cloud Next 2025 मधील घोषणा एआय-पॉवर्ड (AI-Powered) शक्यतांच्या एका नवीन युगाची सुरुवात आहे.