Google Expande Gemini com Integração Personalizada

O Google anunciou, nesta quarta-feira (14), uma nova etapa no desenvolvimento do seu assistente de inteligência artificial, o Gemini. A partir de agora, o Gemini oferecerá serviços personalizados, conectando-se diretamente com outros aplicativos da empresa, como Gmail, Fotos, YouTube e Busca.

A iniciativa ainda está em fase beta, disponível inicialmente apenas nos Estados Unidos.

Os usuários poderão ativar ou desativar a integração das plataformas de acordo com suas preferências. O acesso à funcionalidade será expandido gradualmente ao longo da próxima semana para assinantes do Google AI Pro e AI Ultra nos Estados Unidos.

A empresa não divulgou, até o momento, uma data para o lançamento em outros países.

Exemplo de Uso Personalizado

Para ilustrar o potencial da Personal Intelligence, o Google apresentou um cenário prático. Um usuário, ao precisar substituir os pneus de seu veículo, recebeu auxílio do Gemini. O assistente forneceu informações detalhadas sobre os produtos necessários, considerando especificamente o modelo do carro e as preferências do usuário.

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O Gemini sugeriu diferentes opções de pneus – uma para uso diário e outra para condições climáticas adversas – utilizando dados de viagens de carro em família, encontrados no Google Fotos. Em seguida, o assistente compilou avaliações e preços de cada produto, facilitando a tomada de decisão do usuário.

Segurança e Uso de Dados

A empresa enfatizou que os dados utilizados para personalizar as respostas do Gemini não são empregados para treinar a inteligência artificial. Em vez disso, a plataforma utiliza informações já inseridas nos produtos da Google como referência para compor as respostas.

Essa abordagem visa proteger a privacidade do usuário.

Dados sensíveis, como informações de saúde, não são utilizados pelo Gemini, a menos que o usuário solicite explicitamente. A comunicação do Google ressalta que o objetivo é que o sistema compreenda a solicitação do usuário, como localizar um veículo com base em dados já existentes, em vez de aprender padrões individuais.