Durante una recente intervista, Sundar Pichai, amministratore delegato di Alphabet, ha spiegato che il prossimo futuro di Google Search risiederà nella capacità di gestire thread multipli e coordinare agenti specializzati per risolvere problemi complessi in più step, i quali si sostituiranno all’attuale serie di clic necessaria per compiere azioni online e non solo: l’obiettivo a medio termine è il mondo reale.
Questa nuova fase, definita “agentica“, porterà il servizio di ricerca oltre la visualizzazione di link per giungere alla gestione attiva di processi in risposta agli intenti: “La ricerca sarà un gestore di agenti in cui si potranno fare moltissime cose“, ha affermato il manager, sintetizzando questa prospettiva.
Oltre i link: la metamorfosi di Google verso l’Information Action
Pichai ha spiegato come i modelli Transformer (BERT e MUM) siano nati in Google per risolvere specifici bisogni di prodotto e siano stati integrati quasi subito dietro le quinte del motore di ricerca, generando nel tempo alcuni dei più grandi salti qualitativi nella storia di Google Search e migliorando radicalmente la comprensione del linguaggio e delle query, fino a quando poi l’IA ha assunto i ruolo di protagonista in scena con l’avvento dei modelli Gemini alla base delle risposte generative delle AI Overviews e della modalità AI Mode.
L’evoluzione annunciata dal CEO del colosso di Mountain View verrà costruita proprio sulla nuova consapevolezza degli utenti che, già oggi, utilizzano questi strumenti avanzati offerti da Google per condurre analisi profonde, invece di limitarsi a domande rapide prive di follow-up e profondità.
Il CEO Alphabet ha fatto riferimento alle query informazionali in Google Search, definendole “information seeking queries” e prevedendo che, in futuro, gran parte di questi intenti puramente informativi si evolveranno per diventerà di natura “agentica“.
L’obiettivo della strategia di Google sembra essere dunque quello di trasformare la ricerca in un sistema capace di agire per conto dell’utente, rendendo i “task a lungo termine” la norma e non più l’eccezione. Tale approccio definisce l’ingresso nell’era dell’ Information Action, dove l’algoritmo non si limita a mostrare dati, ma attiva flussi operativi.
Dalle risposte alle azioni: come cambia l’architettura della ricerca
Il nuovo scenario trasforma l’interfaccia di Google in un centro di comando dove l’utente ha la possibilità di ottenere l’esecuzione simultanea di diversi processi che coordinano azioni tra molteplici strumenti digitali che agiscono coralmente.
L’assistente di ricerca personale e le sessioni a lungo termine
Come già accennato l’abitudine degli utenti Google sta mutando all’interno della modalità AI Mode, dove le query diventano progetti di ricerca profonda, che possono evolvere grazie alla personalizzazione in veri e propri assistenti.
Questo modello di interazione prevede che il software conosca le preferenze e lo storico individuale degli utenti per compiere azioni in autonomia, come ad esempio prenotare appuntamenti o analizzare prodotti. Si sta assistendo alla diffusione dei long-running tasks che l’intelligenza artificiale porta a termine senza richiedere necessariamente un input costante.
Perché Google mantiene separati il motore di ricerca e Gemini
Nonostante la crescente integrazione dell’intelligenza generativa, la strategia aziendale di Google prevede che il motore di ricerca tradizionale e Gemini non si fondano in un unico chatbot, come ha ribadito Pichai, secondo cui i sistemi si sovrapporranno per certe funzioni, ma divergeranno profondamente per altre.
I due sistemi sono in effetti destinati a divergere: se l’assistente conversazionale risponde a domande dirette e creative, la ricerca si specializza nel coordinamento logico e pratico delle risorse web.
Questa convivenza permette di presidiare sia il campo dell’informazione immediata sia quello della gestione operativa. In questo modo Mountain View evita di sacrificare l’accuratezza dei risultati classici in favore di una semplice interfaccia di chat.
L’orizzonte futuro e la sfida dell’hardware: la nuova frontiera fisica di Google
La trasformazione in corso punta a superare i confini del software per entrare in una fase di autonomia operativa quasi totale. Questa proiezione segna il momento in cui l’intelligenza artificiale inizierà a interagire direttamente con l’infrastruttura fisica e hardware.
Secondo le previsioni di Sundar Pichai, l’integrazione tra modelli avanzati e dispositivi proprietari sarà fondamentale per accelerare i cicli di sviluppo. Questa sinergia permetterà inoltre di garantire la sicurezza dei processi gestiti dagli agenti.
Il punto di svolta: quando l’intelligenza artificiale imparerà a correggersi da sola
L’orizzonte futuro previsto da Pichai non è lontano: il 2027 è identificato come l’anno cardine per un cambiamento profondo, in cui avverrà il passaggio a sistemi capaci di operare senza un costante controllo umano. Il motore di questa evoluzione è l’auto-miglioramento agentico, un processo in cui l’intelligenza artificiale utilizza tecniche di post-addestramento per incrementare la propria utilità e correggere i propri errori in autonomia.
“Mi aspetto che il 2027 sia un anno di svolta importante”, ha dichiarato il CEO di Alphabet, sottolineando poi come i flussi di lavoro passeranno dalla verifica manuale a un monitoraggio automatizzato che renderà le macchine capaci di evolvere senza istruzioni specifiche.
Fuori dagli schermi: droni e robotica per portare la multimodalità nel mondo reale
L’azione degli agenti AI troverà applicazione concreta attraverso il potenziamento della robotica e dei servizi logistici. Google ha per esempio tra le sue società controllate il servizio di consegna tramite droni Wing, che promette di rendere accessibile a 40 milioni di americani in tempi brevi.
Per supportare queste operazioni, l’azienda ha rinnovato le partnership con realtà come Boston Dynamics e Agile, puntando su modelli capaci di eccellere nel ragionamento spaziale. In tale contesto, la produzione di hardware proprietario diventa un pilastro strategico.
Disporre di componenti fisiche progettate internamente permette di ottimizzare il feedback dei modelli. Al contempo, facilita la gestione delle sfide normative e di sicurezza legate all’intelligenza artificiale nel mondo reale. Google sta per mettere le gambe alle query.
Di seguito l’intervista integrale The history and future of AI at Google, with Sundar Pichai: