اتخذت Google خطوة كبيرة في سباق الذكاء الاصطناعي، وهذه المرة ركّزت على مجال يستخدمه معظم الناس يوميًا، وهو برامج العمل المكتبية. فقد أعلنت الشركة عن تحديث ضخم لمنصة Google Workspace، حيث أصبح Gemini مدمجًا بشكل عميق داخل تطبيقات Docs وSheets وSlides وGoogle Drive، مما يحول هذه الأدوات إلى بيئة إنتاجية تعتمد بدرجة كبيرة على الذكاء الاصطناعي.
وفي الوقت نفسه، كشفت Google عن نموذج جديد يحمل اسم Gemini Embedding 2، وهو نموذج صُمّم لدعم البنية التحتية لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة، إذ يسمح بتمثيل النصوص والصور والفيديو والصوت والوثائق جميعها داخل مساحة تمثيل واحدة (Embedding).
وجاء هذا الإعلان بعد فترة قصيرة من إعلان Microsoft دمج نموذج Claude في حزمة Office الخاصة بها، ما يشير إلى منافسة قوية بين الشركتين لتحويل أدوات العمل التقليدية إلى منصات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
استراتيجية Google
تعتمد Google على استراتيجية واضحة وبسيطة؛ فبدلًا من مطالبة المستخدمين بالانتقال إلى أدوات ذكاء اصطناعي منفصلة، يتم إدماج Gemini مباشرة داخل التطبيقات التي يستخدمونها أثناء العمل.
وعند النظر إلى حجم Google Workspace يتضح مدى أهمية هذه الخطوة:
- يستخدم المنصة حوالي 300 مليون مستخدم نشط.
- بينما يصل عدد مستخدمي منظومة Google الكاملة إلى نحو 3 مليارات مستخدم حول العالم.
ولهذا، عندما تغيّر Google طريقة عمل هذه الأدوات، فإن التأثير لا يقتصر على مجموعة محدودة من المستخدمين، بل قد يؤدي إلى تغيير طريقة العمل المكتبي عالميًا.
في الوقت الحالي يتم توفير ميزات Gemini الجديدة للمشتركين في خطط Google AI Pro و Ultra، لكن الاتجاه واضح؛ إذ تتحول Workspace تدريجيًا إلى ما تصفه Google بأنه حزمة مكتبية مبنية أساسًا على الذكاء الاصطناعي.
أداء Gemini في جداول البيانات
في اختبار عملي لتحرير الجداول يعرف باسم Spreadsheet Bench، تمكن Gemini داخل Google Sheets من تحقيق معدل نجاح بلغ 70.48%.
وهذا يضعه متقدمًا على العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى، بل ويقربه بشكل ملحوظ من مستوى خبراء الجداول البشرية.
لكن الأهم من الأرقام هو تغيير طريقة إنجاز العمل.
فبدلًا من إنشاء الملفات من البداية، أصبح بإمكان المستخدم الآن توليد مستندات أو جداول أو عروض تقديمية كاملة بمجرد كتابة تعليمات بسيطة.
كما أن النظام لا ينشئ محتوى عشوائيًا، بل يعتمد على السياق الحقيقي من البريد الإلكتروني والملفات والإنترنت.
Gemini في Google Docs
في Google Docs يظهر تأثير التحديث بوضوح.
يمكن للمستخدم كتابة طلب مثل:
"اكتب نشرة إخبارية للمجتمع باستخدام محضر اجتماع جمعية الحي وقائمة فعاليات شهر يناير."
وخلال ثوانٍ يقوم Gemini بإعداد مسودة كاملة.
ويحدث ذلك عبر عدة خطوات خلف الكواليس:
- فحص الملفات المخزنة في Google Drive
- قراءة الرسائل الموجودة في Gmail
- جلب معلومات إضافية من الإنترنت
ثم يستخدم هذه البيانات لإنشاء المستند بناءً على معلومات مرتبطة بحساب المستخدم.
بعد ذلك يمكن تعديل النص بسهولة عبر أوامر بسيطة مثل:
- اختصار بعض الفقرات
- إضافة تفاصيل جديدة
- إعادة ترتيب الأقسام
مطابقة أسلوب الكتابة
ميزة جديدة تسمى Match Writing Style تقوم بتحليل مستنداتك السابقة، ثم تضبط النص الجديد ليبدو مشابهًا لأسلوبك الشخصي في الكتابة.
مطابقة تنسيق المستند
هناك أيضًا ميزة Match Doc Format.
فمثلًا إذا كان لديك قالب ثابت لبرنامج رحلة سفر، يستطيع Gemini:
- قراءة رسائل البريد الإلكتروني
- استخراج معلومات الرحلات والفنادق
- إدراجها تلقائيًا داخل القالب.
Gemini في Google Sheets
يعاني كثير من المستخدمين من صعوبة التعامل مع الجداول.
لكن الآن يستطيع Gemini إنشاء هيكل الجدول بالكامل.
على سبيل المثال يمكن كتابة طلب مثل:
"نظّم خطة انتقالي إلى الرياض. أنشئ قائمة تعبئة حسب الغرف، وأضف معلومات شركات الخدمات مثل الكهرباء والمياه، وتتبّع عروض شركات النقل الموجودة في بريدي."
عندها يقوم Gemini بقراءة الرسائل والملفات المرتبطة، ثم ينشئ الجدول تلقائيًا، متضمنًا:
- الجداول
- الفئات
- وأحيانًا لوحات متابعة (Dashboards)
ميزة Fill with Gemini
ميزة أخرى تسمى Fill with Gemini تسمح للذكاء الاصطناعي بملء البيانات تلقائيًا.
فمثلًا إذا كنت تنشئ جدولًا لمتابعة التقديم إلى الجامعات، يمكن للنظام:
- البحث عن المواعيد النهائية
- الرسوم الدراسية
- متطلبات التقديم
ثم إدخال هذه البيانات في الجدول مباشرة اعتمادًا على معلومات من الإنترنت.
Gemini في Google Slides
إعداد العروض التقديمية غالبًا ما يُعد من أكثر المهام المرهقة في العمل المكتبي.
لكن الآن يمكن ببساطة كتابة طلب مثل:
"أنشئ عرضًا تقديميًا من خمس شرائح عن رحلتي القادمة إلى دبي."
وسيعمل Gemini على إنشاء العرض بالكامل باستخدام:
- بيانات من البريد الإلكتروني
- ملفات المستخدم
- معلومات من الإنترنت.
كما يمكن تعديل النتيجة بسهولة عبر طلبات مثل:
- تغيير الألوان
- اختصار النص
- تعديل التصميم العام.
Gemini في Google Drive
من أبرز التحديثات أيضًا ما حدث في Google Drive.
فبعد سنوات من الاستخدام يصبح التخزين السحابي غالبًا فوضويًا ومليئًا بالملفات.
لهذا قدمت Google ميزة AI Overviews.
بدلًا من البحث بالكلمات المفتاحية فقط، يمكن للمستخدم وصف الملف الذي يبحث عنه بلغة طبيعية، فيقوم الذكاء الاصطناعي بفهم المقصود والبحث داخل الملفات لإيجاد أفضل النتائج.
كما أضافت Google ميزة Ask Gemini داخل Drive.
حيث يمكن طرح أسئلة معقدة مثل:
"ما الأسئلة التي ينبغي أن أطرحها على مستشار الضرائب قبل تقديم الإقرار الضريبي هذا العام؟"
عندها يقوم Gemini بتحليل:
- المستندات
- رسائل البريد
- أحداث التقويم
- المعلومات المتاحة على الإنترنت
ثم يقدم إجابة مبنية على تلك البيانات.
نموذج Gemini Embedding 2
إلى جانب تحديث Workspace، قدمت Google نموذج Gemini Embedding 2 للمطورين.
تعد نماذج Embedding عنصرًا أساسيًا في العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، لأنها تحول البيانات إلى متجهات رياضية يمكن مقارنتها لفهم المعنى.
ويمتاز النموذج الجديد بقدرته على تمثيل خمسة أنواع من الوسائط في مساحة واحدة:
- النصوص
- الصور
- الفيديو
- الصوت
- ملفات PDF
وبذلك لم يعد المطورون بحاجة إلى استخدام نماذج مختلفة لكل نوع من البيانات.
حدود المدخلات
يدعم النظام:
- نصوصًا تصل إلى 8192 رمزًا
- حتى 6 صور
- فيديو يصل إلى 120 ثانية
- صوتًا يصل إلى 80 ثانية
- ملفات PDF حتى 6 صفحات
كما يعتمد على تقنية Matryoshka Representation Learning (MRL) التي تساعد على تحسين الكفاءة وتقليل استهلاك الذاكرة.
الخلاصة
ما يحدث حاليًا يمثل تطورًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي.
فمن جهة تعمل Google على تحويل أدوات العمل اليومية التي يستخدمها مئات الملايين إلى أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي،
ومن جهة أخرى تطور البنية التحتية التي يعتمد عليها المطورون لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي.
وظهور هذين التحديثين في الوقت نفسه يوضح مدى إصرار Google على توسيع انتشار Gemini في مختلف جوانب منظومة الذكاء الاصطناعي.
