Därför tror Pichai att dagens AI snart ser gammal ut

Pichai pekade på hastigheten i kapacitetsökningen och användandet av Googles AI-system. En slående siffra: Google uppger att man nu bearbetar 3,2 kvadriljoner tokens per månad – en ungefärlig sjufaldig ökning från 480 biljoner tokens som rapporterades vid förra årets I‑O.

Den ökningen beror både på snabbt förbättrade modeller och att AI integreras i allt fler vardagsprodukter – Sök, Workspace, Android, YouTube och utvecklarverktyg.

I intervjuer har Pichai sagt att om några år kommer vi sannolikt att se på dagens system som vi nu ser på tidiga mobiltelefoner: imponerande för sin tid, men extremt begränsade jämfört med vad som kom sedan.

Vad ”agentiska Gemini-eran” innebär

Huvudnumret på Google I/O 2026 var Pichais beskrivning av ett nytt skede inom AI-datoranvändning: agentiska system.

I stället för att vänta på en uppmaning kan dessa system:

• resonera kring problem
• planera i flera steg
• utföra handlingar över olika appar och tjänster

Pichai sade att företagets senaste lanseringar markerar början på denna ”agentiska Gemini-era”, där AI-system alltmer fungerar som proaktiva assistenter snarare än passiva chattrobotar.

Skiftet speglar också Googles långsiktiga strategi att bädda in AI i hela sitt ekosystem, så att det kan samordna uppgifter över olika verktyg och tjänster.

Gemini Spark: en personlig AI-agent som jobbar dygnet runt

Ett av de tydligaste exemplen på skiftet är Gemini Spark.

Google beskriver Spark som en personlig AI‑agent som är tillgänglig 24/7 för att hjälpa till att hantera användarens digitala liv. Under användarens ledning kan den proaktivt samordna uppgifter över Googles produkter och agera för användarens räkning.

Viktiga egenskaper:

• Kontinuerlig drift i stället för enstaka svar
• Integration med Googles appar och tjänster
• Förmåga att automatiskt genomföra uppgifter i flera steg

Den här typen av agent innebär en rörelse mot beständiga AI‑assistenter som fungerar mer som digitala medarbetare än som enkla verktyg.

Gemini 3.5 Flash: byggd för agenter och kodning

Google introducerade också Gemini 3.5 Flash, den första modellen i den nya 3.5‑familjen.

Företaget positionerar Flash som en modell optimerad för agentiska arbetsflöden och komplexa kodningsuppgifter, särskilt sådana som kräver långa sekvenser av handlingar eller problemlösning.

Enligt Google:

• kombinerar den intelligent i framkant med snabb svarstid
• konkurrerar med större flaggskeppsmodeller inom många områden
• utmärker sig vid långsiktiga problem som utvecklingsarbete i flera steg eller komplexa forskningsuppgifter.

Dessa förmågor är viktiga för AI‑agenter som måste planera och genomföra uppgifter självständigt, snarare än att bara producera ett enstaka svar.

Gemini Omni: multimodal skapelse från vilken input som helst

En annan stor lansering var Gemini Omni, en modell för multimodal generering.

Google uppger att Omni kan kombinera text, bilder, ljud och video som indata för att generera högkvalitativa video‑utdata, med start i filmskapande och redigering genom konversationsstyrda kommandon.

Modellen sammanför Geminis resonemangsförmåga med generativa mediesystem och är en del av en bredare satsning på AI som kan förstå och skapa i flera format samtidigt.

Hur ingenjörsrollen kan förändras

Det agentiska skiftet får också konsekvenser för mjukvaruutveckling.

När AI-system blir bättre på att planera och utföra uppgifter i flera steg kan ingenjörer komma att lägga mindre tid på att skriva varje rad kod och mer tid på att vägleda AI-system som hanterar stora delar av implementationen.

Googles positionering av Gemini 3.5 Flash som en modell specifikt framtagen för kodande agenter och långdragna arbetsflöden illustrerar denna riktning.

Offentliga uttalanden från I/O 2026 går dock inte så långt som att påstå att ingenjörer helt kommer att övergå till att ”leda team av agenter”. Det starkare, källbelagda budskapet är att Google förväntar sig att AI-agenterna tar sig an mer komplexa programmeringsuppgifter över tid.

Oro, konkurrens och den större bilden

Pichai noterade också att den snabba AI‑utvecklingen skapar både entusiasm och oro. Samhällsdebatten handlar allt oftare om jobbförluster, säkerhet och automationens bredare påverkan.

Samtidigt hårdnar konkurrensen. Googles tillkännagivanden på I/O visade både en hög lanseringstakt och omfattande investeringar i infrastruktur, vilket signalerar att företaget tänker konkurrera aggressivt när AI blir nästa stora datorplattform.

Sammantaget visar nyheterna från Google I/O 2026 en bredare omvälvning i tech‑industrin.

AI rör sig från att vara ett verktyg som svarar på frågor till att bli en plattform som genomför uppgifter. System som Gemini Spark, Gemini 3.5 Flash och Gemini Omni visar hur Google försöker bygga ett ekosystem där AI‑agenter kan samordna information, generera innehåll och utföra komplexa arbetsflöden över flera applikationer.

Om takten Pichai beskrev håller i sig, kan dagens AI-generation mycket väl kännas förvånansvärt primitiv inom kort – ungefär som de tidiga telefonerna som föregick den moderna smartphonens era.

Därför tror Pichai att dagens AI snart ser gammal ut

Pichai pekade på hastigheten i kapacitetsökningen och användandet av Googles AI-system. En slående siffra: Google uppger att man nu bearbetar 3,2 kvadriljoner tokens per månad – en ungefärlig sjufaldig ökning från 480 biljoner tokens som rapporterades vid förra årets I‑O.

Den ökningen beror både på snabbt förbättrade modeller och att AI integreras i allt fler vardagsprodukter – Sök, Workspace, Android, YouTube och utvecklarverktyg.

I intervjuer har Pichai sagt att om några år kommer vi sannolikt att se på dagens system som vi nu ser på tidiga mobiltelefoner: imponerande för sin tid, men extremt begränsade jämfört med vad som kom sedan.

Vad ”agentiska Gemini-eran” innebär

Huvudnumret på Google I/O 2026 var Pichais beskrivning av ett nytt skede inom AI-datoranvändning: agentiska system.

I stället för att vänta på en uppmaning kan dessa system:

• resonera kring problem
• planera i flera steg
• utföra handlingar över olika appar och tjänster

Pichai sade att företagets senaste lanseringar markerar början på denna ”agentiska Gemini-era”, där AI-system alltmer fungerar som proaktiva assistenter snarare än passiva chattrobotar.

Skiftet speglar också Googles långsiktiga strategi att bädda in AI i hela sitt ekosystem, så att det kan samordna uppgifter över olika verktyg och tjänster.

Gemini Spark: en personlig AI-agent som jobbar dygnet runt

Ett av de tydligaste exemplen på skiftet är Gemini Spark.

Google beskriver Spark som en personlig AI‑agent som är tillgänglig 24/7 för att hjälpa till att hantera användarens digitala liv. Under användarens ledning kan den proaktivt samordna uppgifter över Googles produkter och agera för användarens räkning.

Viktiga egenskaper:

• Kontinuerlig drift i stället för enstaka svar
• Integration med Googles appar och tjänster
• Förmåga att automatiskt genomföra uppgifter i flera steg

Den här typen av agent innebär en rörelse mot beständiga AI‑assistenter som fungerar mer som digitala medarbetare än som enkla verktyg.

Gemini 3.5 Flash: byggd för agenter och kodning

Google introducerade också Gemini 3.5 Flash, den första modellen i den nya 3.5‑familjen.

Företaget positionerar Flash som en modell optimerad för agentiska arbetsflöden och komplexa kodningsuppgifter, särskilt sådana som kräver långa sekvenser av handlingar eller problemlösning.

Enligt Google:

• kombinerar den intelligent i framkant med snabb svarstid
• konkurrerar med större flaggskeppsmodeller inom många områden
• utmärker sig vid långsiktiga problem som utvecklingsarbete i flera steg eller komplexa forskningsuppgifter.

Dessa förmågor är viktiga för AI‑agenter som måste planera och genomföra uppgifter självständigt, snarare än att bara producera ett enstaka svar.

Gemini Omni: multimodal skapelse från vilken input som helst

En annan stor lansering var Gemini Omni, en modell för multimodal generering.

Google uppger att Omni kan kombinera text, bilder, ljud och video som indata för att generera högkvalitativa video‑utdata, med start i filmskapande och redigering genom konversationsstyrda kommandon.

Modellen sammanför Geminis resonemangsförmåga med generativa mediesystem och är en del av en bredare satsning på AI som kan förstå och skapa i flera format samtidigt.

Hur ingenjörsrollen kan förändras

Det agentiska skiftet får också konsekvenser för mjukvaruutveckling.

När AI-system blir bättre på att planera och utföra uppgifter i flera steg kan ingenjörer komma att lägga mindre tid på att skriva varje rad kod och mer tid på att vägleda AI-system som hanterar stora delar av implementationen.

Googles positionering av Gemini 3.5 Flash som en modell specifikt framtagen för kodande agenter och långdragna arbetsflöden illustrerar denna riktning.

Offentliga uttalanden från I/O 2026 går dock inte så långt som att påstå att ingenjörer helt kommer att övergå till att ”leda team av agenter”. Det starkare, källbelagda budskapet är att Google förväntar sig att AI-agenterna tar sig an mer komplexa programmeringsuppgifter över tid.

Oro, konkurrens och den större bilden

Pichai noterade också att den snabba AI‑utvecklingen skapar både entusiasm och oro. Samhällsdebatten handlar allt oftare om jobbförluster, säkerhet och automationens bredare påverkan.

Samtidigt hårdnar konkurrensen. Googles tillkännagivanden på I/O visade både en hög lanseringstakt och omfattande investeringar i infrastruktur, vilket signalerar att företaget tänker konkurrera aggressivt när AI blir nästa stora datorplattform.

Sammantaget visar nyheterna från Google I/O 2026 en bredare omvälvning i tech‑industrin.

AI rör sig från att vara ett verktyg som svarar på frågor till att bli en plattform som genomför uppgifter. System som Gemini Spark, Gemini 3.5 Flash och Gemini Omni visar hur Google försöker bygga ett ekosystem där AI‑agenter kan samordna information, generera innehåll och utföra komplexa arbetsflöden över flera applikationer.

Om takten Pichai beskrev håller i sig, kan dagens AI-generation mycket väl kännas förvånansvärt primitiv inom kort – ungefär som de tidiga telefonerna som föregick den moderna smartphonens era.