A Google falhou oficialmente o prazo prometido para a chegada do seu modelo de Inteligência Artificial de topo. Sundar Pichai, director executivo da gigante tecnológica, garantiu aos programadores em Maio que a ferramenta premium chegaria em Junho, mas o mês passou sem qualquer actualização. De acordo com o site Android Headlines, que cita uma notícia da Bloomberg, o Gemini 3.5 Pro está a enfrentar dificuldades graves e contínuas na geração de código.
Para tentar resolver estas falhas de desempenho, a empresa chegou mesmo a repor e a actualizar os dados de treino no final de Junho. No entanto, os resultados internos voltaram a desiludir. Esta necessidade constante de melhorar os modelos explica por que motivo a gigante das pesquisas está disposta a adquirir repositórios privados a programadores para treinar os seus sistemas. O actual atraso está a gerar frustração entre os engenheiros, que temem perder a vantagem para rivais mais rápidos.
Burocracia e a plataforma Antigravity
A situação agrava-se devido à estrutura fragmentada da tecnológica. Actualmente, equipas separadas na Google Cloud, na DeepMind e na divisão Android estão a construir as suas próprias ferramentas de IA em simultâneo. Esta abordagem isolada significa que equipas concorrentes estão a duplicar trabalho de forma acidental, enquanto lutam pelos mesmos recursos limitados de computação.
Para recuperar o controlo, a empresa está a tentar consolidar estes utilitários internos caóticos numa única plataforma conhecida como Antigravity. A influência da Inteligência Artificial é cada vez mais visível em todos os departamentos, algo que já transformou radicalmente a própria experiência de pesquisa dos utilizadores.
Ironicamente, este obstáculo na programação surge numa altura em que a dependência interna da automação atingiu um máximo histórico. Cerca de 75% de todo o novo código implementado na empresa é agora gerado por IA e aprovado manualmente por engenheiros, um aumento face aos 50% registados no outono passado. Contudo, esta mudança causou atritos internos, com muitos puristas do software a defenderem que os sistemas críticos devem permanecer escritos por humanos para manter padrões de qualidade rigorosos.
A pressão da concorrência e o mercado empresarial
Enquanto a Google luta para afinar o seu modelo principal, outras empresas e startups de IA movem-se a uma velocidade alucinante. A Anthropic implementou recentemente a sua arquitectura avançada Fable 5. Por sua vez, a OpenAI lançou o GPT-5.6 Sol, optimizado para programação e ciberdefesa. Além disso, o laboratório chinês Moonshot disponibilizou um modelo de código aberto com 2,8 biliões de parâmetros chamado Kimi K3. O sector está cada vez mais saturado de alternativas, como se viu recentemente quando a Microsoft disponibilizou um novo agente autónomo focado no mercado de trabalho.
Entretanto, os clientes empresariais que utilizam o modelo mais leve Gemini 3.5 Flash, que chegou a tempo em Maio, estão a dar opiniões mistas. Plataformas tecnológicas como o Figma apreciam o equilíbrio entre velocidade e qualidade, mas a plataforma educativa Platzi abandonou explicitamente a Google em favor dos modelos da Anthropic, citando um desempenho mais lento, erros em dados estruturados e preços elevados.
A Google confirmou que está a testar o modelo Pro com parceiros empresariais e o governo dos Estados Unidos. No entanto, a página oficial da DeepMind continua a listar o topo de gama apenas com a indicação de que chegará em breve.
