Meta дозволяє кандидатам використовувати штучний інтелект під час технічних співбесід

Гендиректор Meta Марк Цукерберг чітко заявив: «вібекодинг» (vibecoding) стане ключовою частиною роботи інженерів компанії найближчим часом.

Meta повідомила своїх співробітників, що деяким кандидатам на посади розробників дозволять користуватися AI-помічником під час співбесід із кодування, свідчать внутрішні комунікації компанії, які потрапили у руки 404 Media. Також Meta шукає добровольців серед чинних працівників для проведення «тренувальних співбесід із підтримкою AI».

Це свідчить про те, що гіганти Кремнієвої долини активно просувають ідею використання ШІ в роботі розробників і прагнуть наймати людей, які вміють працювати в тандемі з AI — фактично «вайбкодити».

У внутрішньому повідомленні Meta, розміщеному на початку липня, йдеться:
«AI-підтримувані співбесіди — шукаємо тренувальних кандидатів. Meta розробляє новий формат технічних співбесід, де кандидати матимуть доступ до AI-помічника. Це більш реалістично відображає робоче середовище наших майбутніх співробітників, а також ускладнює списування за допомогою великих мовних моделей.»

«Нам потрібні тренувальні кандидати, — додають у пості, — якщо хочеш спробувати AI-підтримувану співбесіду — заповнюй цю форму. Запитання ще розробляються, а отримані дані допоможуть формувати майбутнє співбесід у Meta.»

Meta CEO Марк Цукерберг неодноразово публічно і на внутрішніх зустрічах заявляв, що бачить майбутнє, де люди керуватимуть «AI-кодувальними агентами», які писатимуть код за них.

«Я думаю, що вже цього року, у 2025-му, Meta та інші компанії матимуть AI, який ефективно працюватиме як інженер середнього рівня, який писатиме код у компанії», — сказав Цукерберг у січні в інтерв’ю Джо Рогану. — «З часом багато коду в наших застосунках, включно з AI, який ми генеруємо, писатимуть AI-інженери замість людей… У майбутньому люди будуть значно креативнішими і матимуть змогу займатись дійсно шаленою роботою.»

У квітні в подкасті з Дваркешем Пателем він додав, що «протягом наступних 12-18 місяців ми дійдемо до того, що більшість коду для AI-проєктів писатиме саме AI».

Хоча багато техногігантів уже активно заохочують інженерів користуватися ШІ у роботі, вони поки що обережно ставляться до дозволу кандидатам використовувати AI під час співбесід. Наприклад, компанія Anthropic, що розробляє AI-інструмент Claude, прямо заборонила претендентам користуватися ШІ під час співбесід. У відповідь деякі AI-сервіси обіцяють допомогти кандидатам «секретно» використовувати ШІ під час тестів.

Це питання викликає суперечки в Кремнієвій долині. Досвідчені програмісти бояться, що нове покоління «кодувальників» стане більше «промптерами» і «вайбкодерами», а не справжніми інженерами, які зможуть розбиратися, що робити, якщо AI напише код із помилками.

Представник Meta повідомив 404 Media:
«Ми, звісно, зосереджені на тому, щоб AI допомагав інженерам у їхній щоденній роботі, тож не дивно, що тестуємо, як надати такі інструменти кандидатам під час співбесід.»

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Штучний інтелект і майбутнє бізнесу: як підготуватися до змін

Майже всі погоджуються, що ШІ радикально змінить бізнес, але більшість організацій ще не отримали відчутної вигоди. За глобальним опитуванням BCG серед 1000 керівників у 20+ галузях, лише 26% компаній отримали реальну цінність від ШІ — досягаючи в середньому 45% економії витрат і 60% зростання доходів порівняно з конкурентами.

Чому результати такі низькі? 70% проблем — це люди й процеси. Так, технічні перешкоди — як-от низька якість даних чи складність інтеграції — теж важливі. Але головна проблема — це здатність компаній адаптуватися, змінювати способи роботи і масштабувати зміни. Саме це — стійкість до змін.

Колись трансформації були епізодичними: оновив системи — і працюєш стабільно. Зараз ШІ розвивається швидше, ніж компанії встигають адаптуватися. Традиційні п’ятирічні плани та річні цикли вже не працюють, а старі моделі управління не встигають за темпами змін. Навіть Agile не завжди рятує. Лідери змушені приймати постійні зміни, інакше ризикують втратити актуальність або вигоріти.

Стійкість до змін — це здатність перетворювати виклики на систематичне навчання. Вона базується на трьох речах: вчасно вловлювати сигнали ринку й технологій, швидко перебудовувати ресурси — таланти, капітал, повноваження — за тижні, а не місяці, й фіксувати здобуті уроки в процесах, коді чи політиках.

Хороший приклад — Shopify. У 2023 році компанія відокремила логістику, щоб зосередитися на продукті, і швидко запустила AI-помічника Sidekick для допомоги підприємцям. Shopify не просто користується ШІ, а постійно себе перебудовує, щоб відповідати ринку.

Як зрозуміти, чи ваша компанія стійка до змін? Запитайте себе: чи можна швидко перевести людей на пріоритетні проєкти? Чи мають працівники ресурси для експериментів? Чи масштабуються успішні ідеї? Чи вважається провал навчанням, а не поразкою? Якщо "так" — рідкість, ваша AI-стратегія ще не дає результатів.

Щоб зміцнити стійкість, треба навчитися працювати з новими інструментами і мисленням через практичні AI-експерименти. Потім — запускати маленькі, швидкі зміни, які приносять швидкий результат. Важливо не просто оновлювати старі моделі, а створювати нові, де завдання ефективно розподіляються між людьми та автоматизацією. Потрібні також цикли постійного навчання, вимірювання і розвиток навичок. І — не менш важливо — дбати про добробут співробітників, щоб уникнути вигоряння.

Компанії на кшталт Accenture, DBS, Moderna, P&G і Cisco вже демонструють, як ці підходи дають реальні результати: підвищення продуктивності, скорочення витрат, посилення культури інновацій. Лідери, які розвивають стійкість до змін, запускають ефект накопичення — кожен AI-експеримент стає ефективнішим, кожне впровадження — швидшим. А ті, хто розглядає ШІ як разове оновлення, ризикують відстати. Бо в AI-епосі вирішальне значення має не технологія, а здатність змінюватися — сміливо і системно.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Керівники Google закликають співробітників «стати більш обізнаними в ШІ» на тлі посилення конкуренції

Керівництво Google наполягає на тому, щоб працівники активніше використовували штучний інтелект (ШІ) — у компанії прагнуть підвищити продуктивність і скоротити витрати.

Таку заяву зробили на загальнокомпанійній зустрічі минулого тижня CEO Google Сундар Пічаї та Браян Салузо, який відповідає за розробку технічної бази для ключових продуктів Google.

«Зазвичай, коли компанія інвестує значні кошти, вона розширює штат, — сказав Пічаї у записі зустрічі, отриманому CNBC. — Але зараз, у цю епоху ШІ, ми маємо добиватися більшого, підвищуючи продуктивність завдяки новим можливостям.»

Минулого тижня Alphabet повідомила, що планує витратити 85 млрд доларів на капітальні інвестиції у 2025 році — це більше, ніж попередні 75 млрд. У галузі технологій спостерігається гонка за створення великих дата-центрів для запуску потужних AI-моделей, одночасно з оптимізацією витрат.

«Ми конкуруємо з іншими компаніями по всьому світу, — підкреслив Пічаї. — У майбутньому переможцями стануть ті, хто підвищить ефективність працівників, тому це ключове завдання.»

У червні CEO Amazon Енді Джассі заявив, що корпоративна структура компанії скоротиться через впровадження генеративного ШІ, який допоможе робити більше навіть з меншою кількістю команд. Він закликав співробітників освоювати AI-інструменти, експериментувати та шукати шляхи підвищення продуктивності.

У Microsoft президент з розвитку інструментів для розробників Джулія Ліусон у червні наголосила, що «використання ШІ більше не є опцією». CEO Shopify Тобі Лутке в квітні сказав, що від команд очікується активне застосування AI у щоденній роботі, і перш ніж просити додаткові ресурси, потрібно довести, що завдання неможливо виконати без ШІ.

Хоча кількість працівників Alphabet зростала останніми кварталами, вона досі нижча за пікову у 2023 році — тоді в компанії працювало близько 191 тисячі співробітників. Станом на кінець червня їх було трохи більше 187 тисяч. На початку 2023-го Google звільнив близько 6% персоналу, а потім впроваджував додаткові скорочення і викупи.

«Ми вступаємо у період великих інвестицій, тож маємо бути максимально ощадливими та підвищувати продуктивність», — резюмував Пічаї, додавши, що він «дуже оптимістично» дивиться на перспективи Google.

Компанія відмовилась від коментарів щодо цих заяв.

«Відчуваємо терміновість»

На зустрічі Салузо розповів про нові інструменти, які Google розробляє для програмістів, щоб «кожен у Google став більш обізнаним у ШІ».

«Ми відчуваємо терміновість — якнайшвидше інтегрувати ШІ у процеси кодування, щоб значно підвищити швидкість роботи», — пояснив він.

У Google є внутрішній портал «AI Savvy Google» з курсами, наборами інструментів і навчальними сесіями, адаптованими під різні продукти.

Команда з освітніх програм Google разом із DeepMind розробила тренінг «Building with Gemini», який незабаром почнуть активно просувати. Також Салузо згадав новий внутрішній AI-інструмент для програмістів під назвою Cider, що допомагає у різних аспектах розробки.

З моменту запуску в травні половина користувачів користується Cider щотижня, каже Салузо. Він також підкреслив, що внутрішні AI-інструменти Google будуть постійно вдосконалюватися й стануть невід’ємною частиною роботи програмістів.

Раніше цього місяця Google зробив гучну покупку в AI-сфері, придбавши ключових керівників стартапу Windsurf за $2,4 млрд. Співзасновник і CEO Windsurf Варун Мохан приєднується до Google разом із іншими провідними спеціалістами.

Пічаї відзначив, що команда Windsurf стане потужною підтримкою у розвитку AI-напрямку Google.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Чому AI-грамотність — це must-have для безпечної, інклюзивної та стратегічної трансформації штучного інтелекту

Штучний інтелект (ШІ) стрімко змінює економіку, суспільство, бізнес. Щоб користуватися ним безпечно й відповідально, треба розуміти, як він працює — це і є суть AI-грамотності. Вона дає людям і організаціям знання та навички для прозорого, етичного й ефективного застосування ШІ.
Такі знання підвищують продуктивність, покращують розв’язання проблем і стимулюють інновації. Але щоб AI-грамотність стала нормою, її мають підтримувати уряди, бізнес, школи та громади.

Штучний загальний інтелект (AGI) і майбутнє ШІ
AGI — ШІ, здатний мислити на рівні людини, — довгий час був у центрі уваги. Тепер з’являється більше дискусій про ASI — суперінтелект, який може перевершити людину.
Незалежно від термінів, уже сьогодні генеративні та агентні системи радикально трансформують економіку й суспільство. Щоб не загубитися в цьому процесі, потрібен стратегічний, людиноцентричний підхід.

Що таке AI-грамотність і чому це важливо
AI-грамотність — це навички для безпечної, розумної та ефективної роботи з ШІ. Вона змінює, як ми сприймаємо, обробляємо та використовуємо інформацію — в освіті, бізнесі, суспільстві.
Європейська комісія та ОЕСР створили AI Literacy Framework, який виділяє ключові компетенції:

• Взаємодія з ШІ — розуміння принципів роботи й критичне оцінювання результатів.
  
  

• Створення з ШІ — співпраця з урахуванням етики та законів.
  
  

• Керування ШІ — делегування завдань із чіткими правилами і контролем.
  
  

• Проєктування рішень на базі ШІ — адаптація систем до практичних потреб.
  
  

AI в освіті — глобальний тренд
США та Китай уже запровадили обов’язкове вивчення ШІ в школах. ЮНЕСКО просуває AI-грамотність і цифрову рівність. Звіт Стенфорда підтверджує стрімкий ріст освітніх програм, хоча проблеми доступу залишаються.

AI і ринок праці: прогнози
ШІ трансформує майже всі індустрії, розширюючи перелік затребуваних навичок (World Economic Forum). Це шанс для кращих умов праці. ВЕФ просуває ініціативи на кшталт Reskilling Revolution, а компанії інвестують у цифровий апскілінг, щоб ефективно й безпечно впроваджувати ШІ.

Як AI-грамотність пришвидшує трансформацію
За оцінками McKinsey, генеративний ШІ може додавати від $2,6 до $4,4 трлн щороку в світову економіку. Компанії, що впроваджують ШІ, підвищують продуктивність до 40%.
AI-грамотність особливо впливає на:

• Розв’язання проблем і прийняття рішень — допомагає обирати правильні інструменти.
  
  

• Інновації і стратегічну перевагу — відкриває нові можливості, підсилює креативність.
  
  

• Співпрацю і адаптивність — поєднує технічних і гуманітарних фахівців.
  
  

• Безпеку і цифрову довіру — гарантує етичне й прозоре використання ШІ.
  
  

AI-грамотність — відповідальність кожного
Для безпечної та сталої ШІ-трансформації потрібна колективна дія: освіта, етика, політика, бізнес. AI-грамотність — ключ до ефективної інтеграції ШІ, розвитку стандартів і довіри.
Публічна політика має відповідати на виклики приватності, майбутнього праці й цифрового громадянства. ВЕФ підтримує AI-грамотність у школах і на роботі, щоб майбутнє було інклюзивним і відповідальним.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

AI-агенти захоплюють e-commerce — як брендам підготуватися

Штучний інтелект переходить від простої відповіді до самостійного шопінгу: бренди мають справу з новим типом покупців — автономним софтом, що діє від імені людей. Щоб залишитися у грі, компаніям потрібно оптимізуватися не під споживача, а під AI-агентів, які приймають рішення самостійно.

Якщо раніше бренди тільки звикали до генеративних AI, тепер їм доводиться адаптувати контент і сервіси для агентів, які самі знаходять і купують товари. Щоб не випасти з поля зору цих помічників, бренди мають спростити їм навігацію по каталогах і процес купівлі.

Якщо один бренд забезпечує зручну взаємодію з агентом, той повертатиметься саме до нього — й для інших користувачів також. «Якщо агенти краще працюють із певними платформами, ми автоматично обиратимемо саме їх», — пояснює Джеймс Кедволадер, CEO AI-стартапу Profound.

Цього літа OpenAI представила Agent — помічника, що шукає дані в інтернеті й виконує завдання. Microsoft запустила Copilot у браузері Edge, Perplexity створює браузер Comet із вбудованим e-commerce, а Walmart показав чотири «суперагентів», включно зі Sparky.

За прогнозом Gartner, до 2030 року інвестиції в AI-агентів можуть досягти $47 млрд — це вдесятеро більше, ніж зараз.

Як AI-агенти змінюють e-commerce?

Зростання ролі агентів трансформує індустрію: люди довіряють AI вибір товарів і онлайн-замовлення. «Тепер шопінг — це не пошук людиною, а пошук її AI-помічником», — каже Тодд Парсонс із Criteo.

У рітейл-медіа бренди вже змагаються за видимість, витрачаючи бюджети на платформи Walmart, Amazon та інші. Агенти додають новий рівень конкуренції. IPG навіть запустила платформу Agentic Systems for Commerce — вона допомагає відстежувати товари, продажі, конкурентів і рекламу.

«Якщо дивитися на онлайн-продажі як на систему, а не хаос — це змінює гру», — зазначає Джеріад Зогбі з Interpublic Group.

Як брендам працювати з AI-агентами?

Кедволадер радить оптимізувати контент не лише для SEO, а й для AEO — щоб агенти могли його легко обробити. FAQ, структуровані сторінки, зрозумілі формати — усе це полегшує роботу AI.

Агенти відрізняються від ChatGPT: вони аналізують сторінку цілком, включно з рекламою, і отримують більше контексту. Також важливо інтегрувати інструменти бренду в сервіси, з якими можуть працювати агенти (наприклад, Hubspot чи Salesforce).

«Агент має не лише розуміти бізнес, а й уміти взаємодіяти з його платформами», — каже Кедволадер.

Чи варто брендам створювати своїх AI-агентів?

Так. Саймон Полтон з Tinuiti радить розміщувати власних агентів на сайтах для кращої взаємодії з зовнішніми. OpenAI надає для цього SDK і API.

Також брендам варто змінити ставлення до «бот-трафіку». Хоч боти асоціюються з фродом, агентський трафік — це автоматизація, яка стає нормою. «Бізнесу треба бути технічно готовим, щоб не зникнути для AI», — підкреслює Джонс.

Наразі агенти ще не завершують покупки самостійно, але це — питання часу. «Зараз вони — асистенти. Скоро стануть покупцями», — прогнозує Ніколь Грін із Gartner.

Підсумок: майбутнє e-commerce — це взаємодія не з людьми, а з машинами, які діють за них. Бренди, які встигнуть адаптуватися, стануть лідерами. Хто ні — ризикує зникнути з поля зору цифрових покупців.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Розвідка та ШІ: хто швидше впровадить найновіші моделі — Америка чи Китай?

У день інавгурації Трампа китайська компанія DeepSeek презентувала мовну модель світового рівня. Це стало тривожним сигналом для США. Сенатор Марк Ворнер визнає: розвідку це застало зненацька.

Минулого року адміністрація Байдена занепокоїлась, що китайські військові та шпигуни швидше впровадять ШІ. Вона доручила Пентагону, розвідці й енергетичному відомству активніше експериментувати з новими моделями й співпрацювати з Anthropic, DeepMind та OpenAI.

14 липня Пентагон уклав контракти до $200 млн з Anthropic, Google, OpenAI і xAI Ілона Маска. Мета — тестувати агентні моделі, здатні діяти від імені користувача, розбивати задачі й керувати пристроями.

Ці лабораторії працюють і на армію, і на спецслужби. Головне завдання — аналіз секретних даних. У січні Microsoft повідомила, що 26 її хмарних сервісів схвалено для розвідки. У червні Anthropic запустила Claude Gov — уже впроваджену у провідних агенціях США. Такі моделі працюють на захищених серверах, без доступу до інтернету. Всередині відомств паралельно будують нове покоління агентів.

Європа не пасе задніх. “Ми намагаємось швидко наслідувати лідерів,” каже джерело в британській розвідці. Французька Mistral співпрацює з військовим агентством AMIAD. Їхня модель Saba працює з мовами Близького Сходу й Південної Азії. Ізраїль з початком війни в Газі в 20 разів частіше використовує GPT-4.

Але впровадження йде повільно, каже Катріна Малліган з OpenAI. NSA має досвід із розпізнавання голосу, але більшість агенцій досі створюють “обгортки” для чатботів, що відстають від публічних моделей.

“Перелом — не просто використання чатбота,” пояснює Тарун Чхабра, ексрадник Білого дому, нині в Anthropic. “А коли ШІ змінює сам підхід до роботи.”

Гра шпигунів на ШІ

Скептики застерігають: очікування можуть бути завищені. Річард Картер з Alan Turing Institute каже: розвідки прагнуть не прориву, а стабільності. У Британії застосовують “retrieval augmented generation” — коли LLM отримує перевірену інформацію, щоб зменшити помилки. “Головне — послідовність і надійність,” підкреслює Картер.

Натомість лабораторії просувають агентні моделі. Mistral показала демо: окремі агенти обробляють різні потоки даних — супутникові знімки, перехоплення тощо — щоб пришвидшити рішення. Один із сценаріїв: ШІ ідентифікує сотні іранських ядерних вчених і спонукає до втечі. “Ми ще не продумали, як агенти діятимуть у бойових умовах,” каже Чхабра.

Картер застерігає: агентні моделі генерують власні запити, що збільшує ризик помилок. ChatGPT agent “галюцинує” у 8% відповідей — більше, ніж попередня версія o3.

У GCHQ, британському аналогу NSA, інженери налаштовані скептично. Це, за словами Картера, не бюрократія, а обережність.

Картер також вважає: сучасні LLM не мають причинно-наслідкового мислення, а отже, не “розуміють” світ. Розвідкам потрібні нові моделі.

Тим часом Китай може діяти швидше. “Ми майже не знаємо, як DeepSeek використовується у їхніх військових цілях,” каже Філіп Рейнер з Institute for Security and Technology. “Ймовірно, в них менше обмежень, тож і швидші результати.”

23 липня адміністрація Трампа зобов’язала Пентагон і розвідку регулярно звіряти темпи впровадження ШІ з конкурентами, зокрема Китаєм, і “створити механізм адаптації”.

Сенатор Ворнер визнає: США слабо відстежують прогрес Китаю. “Поглинання технологій і проникнення в їхні компанії досі низькі.” Найбільший ризик, каже Малліган, у тому, що США мислять по-старому. “Можна виграти гонку за AGI — і програти в його реальному впровадженні.”

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

AI-агенти: нова ера автономних систем — можливості, ризики та виклики

Ми увійшли в третю фазу генеративного ШІ. Спершу були чатботи, потім асистенти, а зараз з’являються AI-агенти — системи з більшою автономністю, які можуть працювати в командах або користуватися інструментами для складних завдань. Найпомітніший приклад — агент ChatGPT від OpenAI, що об’єднав два продукти (Operator і Deep Research) в одну потужну систему, здатну «мислити і діяти». Ці агенти — помітний крок уперед порівняно з класичними AI-інструментами. Розуміння їхньої роботи, можливостей і ризиків — критично важливе.

Перші чатботи, як ChatGPT, запустили еру у листопаді 2022, але текстовий інтерфейс обмежував можливості. Наступний рівень — AI-асистенти або копілоти на тих самих великих мовних моделях, що виконують завдання під керівництвом людини. AI-агенти виходять за межі простих завдань — прагнуть досягти цілей із різним рівнем автономності, застосовуючи логіку, пам’ять і планування. Кілька агентів можуть співпрацювати, обмінюючись інформацією і координуючи дії для складних проблем. Водночас агенти користуються цифровими інструментами — браузерами, таблицями, платіжними системами.

Ідея автономних агентів “нависала” з кінця минулого року, ключовий момент — жовтень, коли Anthropic надала чатботу Claude можливість працювати з комп’ютером як людина: шукати дані, знаходити інформацію і заповнювати онлайн-форми. Інші не відставали: OpenAI запустила агента Operator із веб-переглядом, Microsoft — копілот-агентів, Google — Vertex AI, Meta — агентів Llama. Китайські стартапи Monica і Genspark демонстрували агентів, які купують нерухомість, створюють конспекти лекцій або роблять огляди з корисними посиланнями. Не всі агенти універсальні — багато створені для вузьких задач, як у кодуванні. Тут лідирують Microsoft Copilot і OpenAI Codex, які пишуть, перевіряють і оптимізують код без людини.

Генеративний ШІ особливо сильний у пошуку і підсумовуванні інформації, що дає агентам змогу виконувати складні дослідницькі завдання, які людині зайняли б дні. OpenAI Deep Research та Google AI «співнауковець» — приклади мультиагентних систем, що допомагають створювати нові ідеї та наукові проєкти.

Попри успіх, AI-агенти мають суттєві ризики. Anthropic і OpenAI наголошують на постійному контролі людини для мінімізації помилок. OpenAI називає агента ChatGPT «високоризиковим» через потенціал допомоги у створенні біологічної чи хімічної зброї, хоча доказів не оприлюднили. Приклади — проект Anthropic Vend, де агент, керуючи торговим автоматом, генерував безглузді відповіді, а в холодильнику опинилися кубики вольфраму. Інший агент видалив базу даних розробника і потім «панікував».

Незважаючи на це, агенти активно заходять у бізнес. У 2024 році Telstra масово впровадила Microsoft Copilot, допомагаючи економити 1–2 години на тиждень завдяки AI-генерованим підсумкам нарад і чорновикам. Великі корпорації і малі компанії теж експериментують — наприклад, австралійська Geocon використовує інтерактивного агента для управління дефектами у будинках.

Одна з головних загроз — технологічне витіснення працівників, особливо початкових позицій. Користувачі ризикують перекладати важливі мисленнєві завдання на машини, а без контролю агенти можуть збитися через галюцинації, кібератаки або помилки — і завдати шкоди. Генеративні моделі споживають багато енергії, тож використання агентів для складних завдань буде дорогим.

Попри виклики, AI-агенти стануть потужнішими і поширенішими у житті та роботі. Варто починати користуватися ними або створювати власних, щоб розуміти їхні сильні і слабкі сторони. Для більшості доступний Microsoft Copilot Studio з вбудованими заходами безпеки і магазином агентів. Для просунутих — створення агента можливо за 5 рядків коду через Langchain.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Google AI Mode отримує оновлення: відео в Search Live, Canvas, завантаження PDF і не тільки

Після додавання Gemini 2.5 Pro Google оновлює AI Mode чотирма масштабними функціями в Search Live (відео з доступом до Google Lens), Canvas та іншими.

Незабаром у вебверсії AI Mode з’явиться можливість завантажувати не лише текст, а й зображення та PDF-файли. Завантаження зображень уже доступне на мобільних пристроях, а PDF-файли дозволять «ставити детальні питання щодо документів і використовувати цей контекст у пошуку».

Завантажені файли автоматично аналізуватимуться та зіставлятимуться з релевантною інформацією з інтернету. Ця функція з’явиться у стабільній версії в найближчі тижні, а пізніше з’явиться підтримка більшої кількості форматів, зокрема файлів із Google Drive.

Як і в додатку Gemini, у AI Mode додали Canvas — інструмент для планування й організації інформації у динамічній бічній панелі, яка оновлюється під час роботи.

Наприклад, щоб створити план підготовки до іспиту, достатньо попросити AI Mode, а потім натиснути кнопку «Create Canvas» і розпочати.

Google позиціонує Canvas як помічника у створенні навчальних посібників чи плануванні подорожей, з можливістю ставити додаткові питання та редагувати текст, виділяючи потрібні частини.

Незабаром нова функція завантаження дозволить кастомізувати навчальний посібник (або будь-який інший документ) із урахуванням контексту з ваших файлів — наприклад, конспектів чи навчальної програми.

Ця функція незабаром з’явиться у вебверсії для десктопів у США для користувачів, які беруть участь у експерименті AI Mode Labs.

Ще одна новинка Search Labs — підтримка відео у Search Live. Після запуску голосового вводу минулого місяця Google дозволяє показувати AI Mode те, що ви бачите в реальному світі. Це можна активувати в оновленому Google Lens через нову вкладку «Live» поруч із «Search» та «Translate». Запуск Search Live з відео відбувається цього тижня для тестерів у США на Android і iOS.

Google Search Live з відео

І наостанок — AI Mode тепер доступний у Google Lens для десктопної версії Chrome. При натисканні на адресний рядок Chrome з’явиться кнопка «Ask Google about this page», що дозволить виділити частину сторінки і отримати AI Overview у бічній панелі. Незабаром також з’явиться кнопка «Dive deeper» для глибшого занурення у тему за допомогою AI Mode.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело