Poniżej wyjaśniamy, co Pichai miał na myśli i jak najnowsze narzędzia Google ilustrują tę zmianę.

Dlaczego Pichai uważa, że dzisiejsze AI wkrótce będzie „prymitywne”

Pichai wskazał na szybkość wzrostu możliwości i adopcji w systemach AI Google. Wymowny jest jeden wskaźnik: Google podaje, że przetwarza obecnie 3,2 biliarda tokenów miesięcznie – to około siedmiokrotny wzrost w porównaniu z 480 bilionami tokenów z poprzedniego I/O.

Ten skok odzwierciedla zarówno szybko doskonalące się modele, jak i fakt, że AI jest integrowana z kolejnymi codziennymi produktami – Wyszukiwarką, Workspace, Androidem, YouTube i narzędziami dla deweloperów.

W wywiadach Pichai sugerował, że patrząc wstecz za kilka lat, dzisiejsze systemy mogą wydawać się nam tak, jak dziś postrzegamy pierwsze telefony komórkowe: imponujące jak na swoje czasy, ale niezwykle ograniczone w porównaniu z tym, co przyszło później.

Co oznacza „era agentowego Geminiego”?

Głównym punktem Google I/O 2026 był opis nowego etapu w informatyce AI: systemów agentowych.

Zamiast czekać na komendy, systemy te mogą:

• rozumować i rozwiązywać problemy
• planować wieloetapowe działania
• wykonywać zadania w różnych aplikacjach i usługach

Pichai powiedział, że najnowsze premiery firmy wyznaczają początek tej „ery agentowego Geminiego”, w której systemy AI stają się proaktywnymi asystentami, a nie biernymi chatbotami.

Ta zmiana odzwierciedla również długoterminową strategię Google, polegającą na osadzeniu AI w całym ekosystemie, tak aby mogła ona koordynować zadania w obrębie różnych narzędzi i usług.

Gemini Spark: osobisty agent AI dostępny 24/7

Jednym z najbardziej widocznych przykładów tej zmiany jest Gemini Spark.

Google opisuje Spark jako całodobowego, osobistego agenta AI, zaprojektowanego, by pomagać zarządzać cyfrowym życiem użytkownika. Na jego polecenie może on proaktywnie koordynować zadania w produktach Google i podejmować działania w jego imieniu.

Kluczowe cechy:

• Ciągłe działanie, a nie pojedyncze odpowiedzi na zapytania
• Integracja z aplikacjami i usługami Google
• Umiejętność automatycznego wykonywania złożonych, wieloetapowych zadań

Tego typu agent to krok w kierunku stałych asystentów AI, którzy funkcjonują bardziej jak cyfrowi współpracownicy niż proste narzędzia.

Gemini 3.5 Flash: zbudowany dla agentów i programistów

Google zaprezentowało również Gemini 3.5 Flash, pierwszy model z nowej rodziny modeli 3.5.

Firma pozycjonuje Flash jako model zoptymalizowany do pracy agentowej i złożonych zadań programistycznych, szczególnie tych wymagających długich sekwencji działań lub kroków rozwiązywania problemów.

Według Google model:

• łączy inteligencję na poziomie flagowych modeli z szybkością odpowiedzi
• dorównuje większym modelom flagowym w wielu zadaniach
• doskonale radzi sobie z problemami wymagającymi dalekosiężnego planowania, takimi jak wieloetapowe procesy deweloperskie czy złożone zadania badawcze.

Te możliwości są kluczowe dla agentów AI, którzy muszą planować i wykonywać zadania autonomicznie, a nie tylko generować pojedyncze odpowiedzi.

Gemini Omni: multimodalne tworzenie z dowolnych danych wejściowych

Kolejną ważną premierą był Gemini Omni – model zaprojektowany do generowania multimodalnego.

Google twierdzi, że Omni może łączyć tekst, obrazy, audio i wideo, aby generować wysokiej jakości filmy, zaczynając od filmowego tworzenia i edycji za pomocą konwersacyjnych komend.

Model łączy zdolności rozumowania Geminiego z generatywnymi systemami medialnymi, co stanowi element szerszego dążenia do AI, która rozumie i generuje treści w wielu formatach jednocześnie.

Jak zmieni się rola inżynierów?

Przejście na systemy agentowe ma również wpływ na tworzenie oprogramowania.

W miarę jak systemy AI stają się lepsze w planowaniu i wykonywaniu wieloetapowych zadań, inżynierowie mogą spędzać mniej czasu na pisaniu każdej linii kodu, a więcej na kierowaniu systemami AI, które przejmują duże części implementacji.

Strategia Google, która pozycjonuje Gemini 3.5 Flash jako model zaprojektowany specjalnie dla agentów programistycznych i długotrwałych przepływów pracy, ilustruje ten kierunek.

Jednak publicznie dostępne wypowiedzi z I/O 2026 nie twierdzą wprost, że inżynierowie w pełni przekształcą się w „menedżerów zespołów agentów”. Silniejszym, popartym źródłami wnioskiem jest to, że Google spodziewa się, iż agenci AI przejmą z czasem bardziej złożone zadania programistyczne.

Reakcja na publiczne obawy i konkurencję

Pichai przyznał również, że szybkie tempo rozwoju AI budzi zarówno ekscytację, jak i obawy. Publiczne reakcje na technologie AI coraz częściej obejmują debaty na temat utraty miejsc pracy, bezpieczeństwa i szerszego wpływu automatyzacji na społeczeństwo.

Jednocześnie konkurencja się zaostrza. Ogłoszenia na I/O podkreślały zarówno tempo wydawania produktów, jak i skalę inwestycji w infrastrukturę, co sygnalizuje, że firma zamierza agresywnie konkurować w wyścigu, w którym AI staje się kolejną główną platformą obliczeniową.

Szerszy obraz: AI jako nowa platforma obliczeniowa

Podsumowując, ogłoszenia z Google I/O 2026 ilustrują szerszą zmianę w branży technologicznej.

AI przechodzi od narzędzia odpowiadającego na pytania do platformy realizującej zadania. Systemy takie jak Gemini Spark, Gemini 3.5 Flash i Gemini Omni pokazują, jak Google próbuje zbudować ekosystem, w którym agenci AI mogą koordynować informacje, generować treści i wykonywać złożone przepływy pracy w różnych aplikacjach.

Jeśli tempo opisywane przez Pichaia się utrzyma, obecna generacja AI rzeczywiście może wkrótce wydawać się zaskakująco prymitywna – podobnie jak wczesne telefony, które poprzedzały erę nowoczesnych smartfonów.

Poniżej wyjaśniamy, co Pichai miał na myśli i jak najnowsze narzędzia Google ilustrują tę zmianę.

Dlaczego Pichai uważa, że dzisiejsze AI wkrótce będzie „prymitywne”

Pichai wskazał na szybkość wzrostu możliwości i adopcji w systemach AI Google. Wymowny jest jeden wskaźnik: Google podaje, że przetwarza obecnie 3,2 biliarda tokenów miesięcznie – to około siedmiokrotny wzrost w porównaniu z 480 bilionami tokenów z poprzedniego I/O.

Ten skok odzwierciedla zarówno szybko doskonalące się modele, jak i fakt, że AI jest integrowana z kolejnymi codziennymi produktami – Wyszukiwarką, Workspace, Androidem, YouTube i narzędziami dla deweloperów.

W wywiadach Pichai sugerował, że patrząc wstecz za kilka lat, dzisiejsze systemy mogą wydawać się nam tak, jak dziś postrzegamy pierwsze telefony komórkowe: imponujące jak na swoje czasy, ale niezwykle ograniczone w porównaniu z tym, co przyszło później.

Co oznacza „era agentowego Geminiego”?

Głównym punktem Google I/O 2026 był opis nowego etapu w informatyce AI: systemów agentowych.

Zamiast czekać na komendy, systemy te mogą:

• rozumować i rozwiązywać problemy
• planować wieloetapowe działania
• wykonywać zadania w różnych aplikacjach i usługach

Pichai powiedział, że najnowsze premiery firmy wyznaczają początek tej „ery agentowego Geminiego”, w której systemy AI stają się proaktywnymi asystentami, a nie biernymi chatbotami.

Ta zmiana odzwierciedla również długoterminową strategię Google, polegającą na osadzeniu AI w całym ekosystemie, tak aby mogła ona koordynować zadania w obrębie różnych narzędzi i usług.

Gemini Spark: osobisty agent AI dostępny 24/7

Jednym z najbardziej widocznych przykładów tej zmiany jest Gemini Spark.

Google opisuje Spark jako całodobowego, osobistego agenta AI, zaprojektowanego, by pomagać zarządzać cyfrowym życiem użytkownika. Na jego polecenie może on proaktywnie koordynować zadania w produktach Google i podejmować działania w jego imieniu.

Kluczowe cechy:

• Ciągłe działanie, a nie pojedyncze odpowiedzi na zapytania
• Integracja z aplikacjami i usługami Google
• Umiejętność automatycznego wykonywania złożonych, wieloetapowych zadań

Tego typu agent to krok w kierunku stałych asystentów AI, którzy funkcjonują bardziej jak cyfrowi współpracownicy niż proste narzędzia.

Gemini 3.5 Flash: zbudowany dla agentów i programistów

Google zaprezentowało również Gemini 3.5 Flash, pierwszy model z nowej rodziny modeli 3.5.

Firma pozycjonuje Flash jako model zoptymalizowany do pracy agentowej i złożonych zadań programistycznych, szczególnie tych wymagających długich sekwencji działań lub kroków rozwiązywania problemów.

Według Google model:

• łączy inteligencję na poziomie flagowych modeli z szybkością odpowiedzi
• dorównuje większym modelom flagowym w wielu zadaniach
• doskonale radzi sobie z problemami wymagającymi dalekosiężnego planowania, takimi jak wieloetapowe procesy deweloperskie czy złożone zadania badawcze.

Te możliwości są kluczowe dla agentów AI, którzy muszą planować i wykonywać zadania autonomicznie, a nie tylko generować pojedyncze odpowiedzi.

Gemini Omni: multimodalne tworzenie z dowolnych danych wejściowych

Kolejną ważną premierą był Gemini Omni – model zaprojektowany do generowania multimodalnego.

Google twierdzi, że Omni może łączyć tekst, obrazy, audio i wideo, aby generować wysokiej jakości filmy, zaczynając od filmowego tworzenia i edycji za pomocą konwersacyjnych komend.

Model łączy zdolności rozumowania Geminiego z generatywnymi systemami medialnymi, co stanowi element szerszego dążenia do AI, która rozumie i generuje treści w wielu formatach jednocześnie.

Jak zmieni się rola inżynierów?

Przejście na systemy agentowe ma również wpływ na tworzenie oprogramowania.

W miarę jak systemy AI stają się lepsze w planowaniu i wykonywaniu wieloetapowych zadań, inżynierowie mogą spędzać mniej czasu na pisaniu każdej linii kodu, a więcej na kierowaniu systemami AI, które przejmują duże części implementacji.

Strategia Google, która pozycjonuje Gemini 3.5 Flash jako model zaprojektowany specjalnie dla agentów programistycznych i długotrwałych przepływów pracy, ilustruje ten kierunek.

Jednak publicznie dostępne wypowiedzi z I/O 2026 nie twierdzą wprost, że inżynierowie w pełni przekształcą się w „menedżerów zespołów agentów”. Silniejszym, popartym źródłami wnioskiem jest to, że Google spodziewa się, iż agenci AI przejmą z czasem bardziej złożone zadania programistyczne.

Reakcja na publiczne obawy i konkurencję

Pichai przyznał również, że szybkie tempo rozwoju AI budzi zarówno ekscytację, jak i obawy. Publiczne reakcje na technologie AI coraz częściej obejmują debaty na temat utraty miejsc pracy, bezpieczeństwa i szerszego wpływu automatyzacji na społeczeństwo.

Jednocześnie konkurencja się zaostrza. Ogłoszenia na I/O podkreślały zarówno tempo wydawania produktów, jak i skalę inwestycji w infrastrukturę, co sygnalizuje, że firma zamierza agresywnie konkurować w wyścigu, w którym AI staje się kolejną główną platformą obliczeniową.

Szerszy obraz: AI jako nowa platforma obliczeniowa

Podsumowując, ogłoszenia z Google I/O 2026 ilustrują szerszą zmianę w branży technologicznej.

AI przechodzi od narzędzia odpowiadającego na pytania do platformy realizującej zadania. Systemy takie jak Gemini Spark, Gemini 3.5 Flash i Gemini Omni pokazują, jak Google próbuje zbudować ekosystem, w którym agenci AI mogą koordynować informacje, generować treści i wykonywać złożone przepływy pracy w różnych aplikacjach.

Jeśli tempo opisywane przez Pichaia się utrzyma, obecna generacja AI rzeczywiście może wkrótce wydawać się zaskakująco prymitywna – podobnie jak wczesne telefony, które poprzedzały erę nowoczesnych smartfonów.