Sundar Pichais ‘Agentic Gemini Era’: Dagens KI kan se like primitiv ut som en gammel klapptelefon om tre år

Her er hva Pichai egentlig mente – og hvordan Googles nyeste verktøy illustrerer skiftet.

Hvorfor Pichai tror dagens KI snart kan virke «primitiv»

Pichai pekte på hastigheten i veksten av evner og bruk på tvers av Googles KI-systemer. Én slående måleenhet: Google opplyser at de nå behandler 3,2 kvadrillioner tokens per måned, en omtrent syvdobling fra 480 billioner tokens som ble rapportert på I/O året før.

Denne økningen gjenspeiler både raskt forbedrede modeller og det faktum at KI blir integrert i flere hverdagsprodukter – Søk, Workspace, Android, YouTube og utviklerverktøy.

I intervjuer sa Pichai at når folk ser tilbake om noen år, vil de trolig se på dagens systemer slik vi i dag ser på tidlige mobiltelefoner: imponerende for sin tid, men svært begrenset sammenlignet med det som kom etterpå.

Betydningen av den «agentiske Gemini-epoken»

Hovedinnslaget på Google I/O 2026 var Pichais beskrivelse av et nytt stadium innen KI-databehandling: agentiske systemer.

I stedet for å vente på spørsmål, kan disse systemene:

• resonnere seg gjennom problemer
• planlegge i flere trinn
• utføre handlinger på tvers av apper eller tjenester

Pichai sa at selskapets siste lanseringer markerer begynnelsen på denne «agentiske Gemini-epoken», der KI-systemer i økende grad fungerer som proaktive assistenter snarere enn passive chatrobotter.

Dette skiftet gjenspeiler også Googles langsiktige strategi om å bygge KI inn i hele sitt økosystem, slik at det kan koordinere oppgaver på tvers av ulike verktøy og tjenester.

Gemini Spark: en personlig KI-agent som er pålogget døgnet rundt

Et av de tydeligste eksemplene på dette skiftet er Gemini Spark.

Google beskriver Spark som en personlig KI-agent som er tilgjengelig 24/7, designet for å hjelpe med å styre brukerens digitale liv. Under brukerens veiledning kan den proaktivt koordinere oppgaver på tvers av Googles produkter og utføre handlinger på deres vegne.

Sentrale egenskaper inkluderer:

• Kontinuerlig drift, ikke bare enkeltspørsmål
• Integrasjon på tvers av Googles apper og tjenester
• Evne til å fullføre oppgaver med flere trinn automatisk

Denne typen agent representerer et skritt mot vedvarende KI-assistenter som fungerer mer som digitale samarbeidspartnere enn som enkle verktøy.

Gemini 3.5 Flash: bygget for agenter og koding

Google introduserte også Gemini 3.5 Flash, den første modellen i den nye 3.5-modellfamilien.

Selskapet posisjonerer Flash som en modell optimalisert for agentiske arbeidsflyter og komplekse kodingsoppgaver, spesielt de som involverer lange sekvenser av handlinger eller problemløsningstrinn.

Ifølge Google:

• kombinerer modellen intelligens på frontlinjenivå med raske svartider
• konkurrerer med større flaggskipmodeller på mange oppgaver
• utmerker seg på langhorisontproblemer som utviklingsflyter med flere trinn eller komplekse forskningsoppgaver.

Disse egenskapene er viktige for KI-agenter som må planlegge og utføre oppgaver selvstendig, i stedet for å bare produsere et enkelt svar.

Gemini Omni: multimodal skapelse fra hvilken som helst inndata

En annen stor lansering var Gemini Omni, en modell designet for multimodal generering.

Google sier Omni kan kombinere tekst, bilder, lyd og video som inndata for å generere høykvalitets video, med oppstart i filmskaping og redigering gjennom samtalebaserte spørsmål.

Modellen forener Geminis resonneringsevner med generative mediesystemer, og representerer et bredere fremstøt mot KI som kan forstå og generere på tvers av flere formater samtidig.

Hvordan ingeniørenes rolle kan endre seg

Det agentiske skiftet har også konsekvenser for programvareutvikling.

Ettersom KI-systemer blir bedre til å planlegge og utføre oppgaver med flere trinn, kan ingeniører bruke mindre tid på å skrive hver eneste linje med kode, og mer tid på å veilede KI-systemer som håndterer store deler av implementeringen.

Googles plassering av Gemini 3.5 Flash som en modell spesielt designet for kodeagenter og langvarige arbeidsflyter illustrerer denne retningen.

Offentlig tilgjengelige uttalelser rundt I/O 2026 går imidlertid ikke så langt som å hevde at ingeniører fullt ut vil gå over til å «lede team av agenter». Det sterkeste, kildebaserte budskapet er at Google forventer at KI-agenter vil ta på seg mer komplekse programmeringsoppgaver over tid.

Offentlig uro og konkurranse

Pichai erkjente også at det høye tempoet i KI-utviklingen skaper både begeistring og bekymring. Debatten om KI inkluderer i økende grad spørsmål om arbeidsplasser, sikkerhet og de bredere samfunnskonsekvensene av automatisering.

Samtidig blir konkurransen stadig hardere. Googles kunngjøringer på I/O viste frem både tempoet i produktlanseringer og omfanget av infrastrukturinvesteringer, noe som signaliserer at selskapet har til hensikt å konkurrere aggressivt ettersom KI blir den neste store dataplattformen.

Det større bildet: KI som en ny dataplattform

Tatt i betraktning alle kunngjøringene fra Google I/O 2026, tegner det seg et bilde av en bredere endring i teknologibransjen.

KI beveger seg fra å være et verktøy som svarer på spørsmål til å bli en plattform som fullfører oppgaver. Systemer som Gemini Spark, Gemini 3.5 Flash og Gemini Omni viser hvordan Google prøver å bygge et økosystem der KI-agenter kan koordinere informasjon, generere innhold og utføre komplekse arbeidsflyter på tvers av applikasjoner.

Hvis tempoet Pichai beskrev fortsetter, kan dagens generasjon KI faktisk virke primitiv overraskende raskt – mye på samme måte som de tidlige telefonene som gikk forut for moderne smarttelefoner.