Как Google достигли прорывов, которые показали на Google I/O?

Полтора года назад только ленивый не поливал компанию помоями. И было за что: сначала они знатно обосрались (иначе не скажешь) со своей LLM Bard, да так, что пришлось делать ребрендинг, в результате которого появилась Gemini. После - были косяки с генерацией изображений, когда Gemini выдавала чернокожих викингов, потому что была слишком толерантна, модель также была очень плоха в использовании тулов. Пока OpenAI штамповали крутые продуктовые фичи, Гугл были далеко позади в глазах массовой аудитории. Все кричали, что компания проиграла ИИ-гонку.

В начале февраля 2024 в LinkedIn я опубликовал пост, в котором говорил, что подобные выводы преждевременны. Тогдашние плохие результаты - часть продуманной продуктовой стратегии.

Разбираемся, что да как:

Амбициозные OKR - в первоначальном посте я предположил, что компания избрала для себя амбициозную цель: "Сделать Gemini лучшей моделью на рынке". Сейчас я понимаю, что целью было "Сделать все модели лучшими на рынке". Gemini 2.5 PRO - SOTA по куче параметров, VEO 3 - SOTA в видео, Gemini Flash 2.5 - одна из лучших легковесных моделей, Gemma 3 - в топе опенсорсных моделей для своих размеров. На 2025 компания открыто говорит, что хочет выиграть AI-гонку и я думаю, что они очень близки к этому.

Dogfooding - то, о чем я писал в посте выше. Одна из основных причин, почему компания долго запрягала, а потом так выстрелила. Улучшив продукты, которыми они пользуются сами, Google добились выдающихся результатов.

Подсаживание на экосистему и кормежка данными - очень много чего раздавали бесплатно, ту же Google AI Studio раздают всем бесплатно, а люди пользуются. Собрали данные по сценариям использования и косякам, собрали от партнеров, пользовавшихся Gemini - дообучили. Результат налицо.

Крутая работа с ранними последователями - NotebookLM, Firebase Studio, VEO, Whisk - все это продукты, прошедшие через Google Labs. За ранний доступ к таким тулам люди вроде меня готовы дать развернутую обратную связь. Я неоднократно заполнял опросники, которые мне присылали, указывая на конкретные недостатки и желаемые результаты.

Low level of shame - выкатывать сырой AI-продукт - это нормально. Более того - ЭТО КРУТО! Негативная обратная связь - это самое лучшее, что можно использовать для прокачки AI. Гугл не тянули с запуском. Запускали кривое, запускали в рамках лабы. И БУМ! Лучшие практически по всем статьям.

То, что мы видим сейчас - плоды, прежде всего, крутого менеджмента и великолепных инженеров компании. Просто бери как учебник и используй.