أحدث طرح لـ Gemini يدور حول الأعمال المنزلية، لا البرمجة
توسّع Google الطريقة التي تريد من الناس أن ينظروا بها إلى Gemini. ففي منشور جديد عن المنتج نُشر في 24 أبريل، قدّمت الشركة مساعدها الذكي بوصفه أقل شبهاً بشات بوت للعصف الذهني وأكثر شبهاً بمساعد عملي لإدارة الحياة اليومية: تنظيف الغرف، تقليل الفوضى، استكشاف أعطال الأجهزة، ترتيب الثلاجات، تنظيم البريد الإلكتروني، والتخطيط للمشاوير. الرسالة واضحة. ترى Google فرصة كبيرة في نقل الذكاء الاصطناعي التوليدي من كونه تجربة عابرة إلى أداة منزلية متكررة الاستخدام.
كانت أمثلة الشركة مرتبطة بالتنظيف الموسمي، لكن الأهمية الأوسع تكمن في تموضع المنتج. فبدلاً من التركيز على تطوير البرمجيات أو توليد الصور أو الإجابة التجريدية عن الأسئلة، قدّمت Google Gemini كأداة يمكنها تحويل المهام الفوضوية والبصرية ومتعددة الخطوات إلى تدفقات عمل موجهة. وهذا مهم لأن تبنّي أنظمة الذكاء الاصطناعي الموجهة للمستهلك قد يعتمد بدرجة أقل على القدرة الخام للنموذج وأكثر على ما إذا كان الناس سيكوّنون عادات متكررة حوله. صيانة المنزل، والتنظيم الشخصي، والمشاوير هي بالضبط من النوع المتكرر من المشكلات التي يمكن أن تخلق تلك العادات إذا كانت التجربة سلسة بما يكفي.
من الأوامر إلى تدفقات العمل العملية
سلّطت Google الضوء على ثماني طرق يمكن أن يساعد بها Gemini في التنظيم والتنظيف. وتبدأ القائمة بخطط تنظيف مخصّصة. فبدلاً من استخدام قائمة عامة، يُشجَّع المستخدمون على طلب جداول زمنية بحسب الغرفة، تكون مهيأة لتخطيط المنزل أو للوقت المتاح لدى الأسرة. يبدو الأمر بسيطًا، لكنه يعكس اتجاهًا أوسع في الذكاء الاصطناعي: إذ يُقدَّم عدد متزايد من الأنظمة على أنها أدوات تحول النوايا الغامضة إلى خطط عمل منظمة. لا يحتاج المستخدم إلى البحث عن قالب، أو مقارنة صفحات النصائح، ثم إعادة كتابة النتيجة. يفترض أن ينتج Gemini مسودة مخصصة فورًا.
يعتمد مثال آخر على إدخال الصور. وقالت Google إن المستخدمين يمكنهم رفع صورة لدرج أو خزانة مزدحمة وطلب أفكار حول كيفية استخدام المساحة بشكل أكثر فعالية. ويشير ذلك إلى إحدى أوضح مزايا الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط للمستهلك. فالنموذج لا يقتصر على النصوص؛ بل يمكنه استقبال مشهد بصري وتحويله إلى اقتراحات محددة. عمليًا، يقلل ذلك من الاحتكاك لدى الأشخاص الذين يصعب عليهم وصف المشكلة لكنهم يستطيعون إظهارها فورًا بالكاميرا.
ويظهر النمط نفسه في مثال الثلاجة. قالت Google إن Gemini Live يمكنه التعرف على المكونات الظاهرة أثناء مسح رفوف الثلاجة بالكاميرا واقتراح وصفات من البقايا. يجمع هذا الطرح بين الراحة وتقليل الهدر. وبالنسبة إلى Google، فإنه يوضح هدفًا استراتيجيًا أوسع: استخدام سياق الكاميرا المباشر لجعل المساعد أقرب إلى دعم القرار في الوقت الحقيقي بدلًا من الاستجابة النصية المتأخرة.
