Gemini 3.5 Pro continua a farsi attendere, e stavolta il ritardo avrebbe una causa piuttosto precisa: le prestazioni nella scrittura di codice non sarebbero ancora all’altezza degli obiettivi interni fissati da Google. Secondo un report di Bloomberg, il colosso di Mountain View starebbe dedicando più tempo del previsto a migliorare le capacità del modello, con particolare attenzione proprio all’ambito coding. A fine giugno l’azienda avrebbe aggiornato i dati di addestramento utilizzati per Gemini nel tentativo di potenziare queste competenze specifiche, ottenendo però risultati giudicati deludenti.
Un dettaglio che lascia intuire come lo sviluppo abbia subito una sorta di reset proprio nelle settimane successive al Google I/O di maggio, dove la versione Flash era già stata presentata con la promessa di un modello Pro in arrivo entro giugno, una scadenza ormai ampiamente superata senza alcun aggiornamento ufficiale sui nuovi tempi.
Non è chiaro come il modello si stia comportando su altri fronti oltre alla programmazione, considerando che l’attuale Gemini 3.1 Pro risale ormai a febbraio. Google, interpellata sulla questione, ha dichiarato di essere attualmente al lavoro su 3.5 Pro, su una versione aggiornata di Flash e su altri modelli ancora in fase di test insieme ai partner, ribadendo l’impegno a rilasciare rapidamente una vasta gamma di modelli mantenendo al contempo costi contenuti per i clienti.
Nel frattempo, gli aggiornamenti dell’app Gemini rilasciati dopo la conferenza per sviluppatori si sono concentrati soprattutto sul miglioramento dell’esperienza utente e sul lancio dell’agente Spark, piuttosto che su avanzamenti diretti del modello principale.
C’è poi un retroscena interno che aiuta a contestualizzare la vicenda. Già ad aprile, Google aveva dichiarato che il 75% di tutto il nuovo codice scritto internamente viene generato dall’intelligenza artificiale e successivamente approvato dagli ingegneri, una percentuale salita rispetto al 50% dello scorso autunno. Questa spinta verso la programmazione assistita da IA avrebbe però trovato resistenza tra alcuni ingegneri più tradizionalisti, convinti che il codice davvero critico debba restare scritto da mani umane per rispettare gli standard interni dell’azienda, secondo quanto riferito da ex dipendenti.
A complicare ulteriormente il quadro ci sarebbero anche limitazioni di capacità sugli strumenti IA utilizzati internamente, con un progetto in corso pensato per unificare i vari strumenti di coding assistito sparsi tra le diverse divisioni Google, che al momento procedono in ordine sparso: DeepMind con AI Studio, Cloud con Vertex, e il team Android con Android Studio, ciascuno con il proprio approccio separato allo sviluppo di strumenti IA per la programmazione.
Insomma, la frammentazione tipica di Android, a quanto pare, non è limitata al solo sistema operativo.
