Em 15 de setembro de 2023, uma reportagem apontou que o Google (Alphabet) começou a liberar uma versão inicial do Gemini, seu software de IA conversacional, para um grupo pequeno de empresas. A aposta era clara, encostar no patamar do GPT-4 e transformar essa tecnologia em base para produtos e serviços corporativos.
Por que o Gemini virou prioridade no Google
O Gemini foi concebido como uma família de modelos de linguagem de grande porte para competir diretamente com o GPT-4 e, ao mesmo tempo, servir como “motor” para diferentes experiências, de chatbots a recursos de geração e resumo de texto. Em outras palavras, não era só um chatbot, era uma plataforma de modelos.
Segundo a reportagem, a lógica era acelerar a resposta do Google ao avanço da IA generativa no mercado consumidor e corporativo, depois do impacto do ChatGPT no fim de 2022.
O que esse pacote de modelos prometia fazer
- Conversação e atendimento: sustentar chatbots e fluxos de suporte com linguagem mais natural.
- Resumo e reescrita: condensar textos longos e adaptar tom e formato ao que a pessoa pediu.
- Geração de conteúdo: criar rascunhos de e-mails e outros textos sob demanda, inclusive conteúdos criativos.
- Produtividade técnica: ajudar engenheiros de software a escrever código.
- Criação visual: gerar imagens a partir de instruções do usuário.
Como isso chegaria a empresas e times técnicos
A informação central era que desenvolvedores já tinham acesso a uma versão “grande” do Gemini, mas não à maior variante em desenvolvimento, que seria a mais próxima do nível atribuído ao GPT-4. O plano, naquele momento, era ampliar a distribuição do Gemini no mercado corporativo via Google Cloud, com entrega pelo Vertex AI.
Onde o Google encaixou IA generativa além do chatbot
- Vertex AI no Google Cloud: caminho para empresas consumirem modelos e montar aplicações com governança e escala. Documentação de modelos no Vertex AI
- Pesquisa com IA (SGE): em agosto de 2023, o Google expandiu sua experiência de IA generativa na Busca para Índia e Japão, com respostas em texto e elementos visuais, além de resumos. Comunicado oficial do Google
- Ferramentas corporativas por usuário: no mesmo período, o Google também passou a colocar preço de referência de US$ 30 por usuário por mês para recursos de IA em suíte corporativa, sinalizando monetização no B2B. Cobertura sobre o preço de US$ 30
Exemplo prático de uso, com cara de empresa brasileira
Uma operação de e-commerce pode usar modelos no Vertex AI para ler milhares de mensagens de atendimento, agrupar por tema (entrega, troca, cobrança), gerar um resumo por caso e sugerir respostas padronizadas para o time humano aprovar. O ganho aparece quando o volume cresce, sem precisar dobrar a equipe a cada pico de demanda.
Regra de decisão rápida
- Se a empresa já está no Google Cloud e quer integrar IA ao fluxo de dados, logs e governança do próprio GCP, a tendência é priorizar Gemini via Vertex AI.
- Se a prioridade é ecossistema amplo de integrações e uma oferta já muito difundida em múltiplas plataformas, faz sentido comparar com GPT-4 e alternativas equivalentes antes de padronizar.
Gemini vs GPT-4 na prática
Na época, o enquadramento era de corrida por capacidade e distribuição. De um lado, o Google tentando transformar modelos em produto empresarial e em recursos dentro da Busca, do outro, a OpenAI capitalizando a popularidade do GPT-4 e o efeito de rede do ChatGPT.
| Ponto | Google Gemini (contexto de 2023) | GPT-4 (contexto de 2023) |
|---|---|---|
| Proposta | Família de modelos para chat, geração, resumo, código e imagens | Modelo avançado usado em IA conversacional e geração de texto |
| Acesso inicial | Versão inicial liberada para poucas empresas, com variantes maiores em desenvolvimento | Disponibilidade já consolidada em produtos e parcerias, conforme oferta da OpenAI |
| Distribuição corporativa | Planejado via Google Cloud Vertex AI | Disponível via plataformas e integrações variadas, dependendo do fornecedor |
| Preço citado no período | US$ 30 por usuário/mês para recursos de IA em oferta corporativa do Google | Varia por plano e uso, a depender do produto e do contrato |
Uma leitura de mercado em três variáveis
- Tecnologia: qualidade do modelo em tarefas reais, não só em demo.
- Talento: velocidade de pesquisa e engenharia para entregar melhorias contínuas.
- Tempo: capacidade de colocar a tecnologia em distribuição, com produto, preço e confiança do comprador.
Referências: