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Ecco FunctionGemma, l’IA di Google che ambisce a gestire i nostri dispositivi in locale, ma la sua efficacia dipende dalla capacità di personalizzazione e addestramento dell’utente.
Con FunctionGemma, Google promette un'intelligenza artificiale 'a km 0'. In realtà non è beneficenza, ma una mossa per dominare l'edge computing e l'ecosistema Android. Il modello, grezzo di fabbrica, richiede un fine-tuning essenziale, spostando l'onere del successo dagli strumenti di Google all'abilità strategica dello sviluppatore, in una partita ancora tutta da giocare.
La promessa di un’intelligenza artificiale “a km 0”
Diciamocelo, l’idea di un’IA che non dipende dal cloud è affascinante. FunctionGemma è stato progettato per essere leggero e veloce, abbastanza da funzionare su dispositivi con poche risorse, come uno smartphone o un sistema integrato.
La sua specialità è il “function calling”, ovvero la capacità di tradurre una tua richiesta in linguaggio naturale, come “Metti un appuntamento per domani a pranzo”, in un comando che un’altra applicazione può capire ed eseguire. Google, nel suo annuncio ufficiale, ci mostra demo dove il modello gestisce il calendario o accende la torcia del telefono, tutto offline.
Questa capacità risponde a una delle richieste più pressanti degli sviluppatori: rendere gli agenti AI veramente autonomi e utili nella vita di tutti i giorni. L’idea è quella di creare un “controllore del traffico” intelligente sul tuo dispositivo, capace di gestire le richieste semplici localmente e di passare quelle più complesse a modelli più potenti, magari sul cloud.
Una soluzione ibrida che garantisce privacy e reattività.
Eppure, quando un colosso come Google ti offre una tecnologia così potente in formato “open”, la prima domanda da farsi non è “come funziona?”, ma “perché lo sta facendo?”.
La vera partita si gioca lontano dal cloud
Non pensiamo neanche per un secondo che Google stia facendo beneficenza. Il lancio di FunctionGemma si inserisce in una battaglia strategica per il dominio del cosiddetto “edge computing”, cioè l’intelligenza artificiale che opera ai margini della rete, direttamente sui nostri dispositivi. Mentre tutti guardano ai grandi modelli che girano su data center energivori, la vera frontiera è portare quella potenza nelle nostre tasche.
Chi controlla il software su questi dispositivi, controlla il futuro dell’interazione uomo-macchina.
Regalare un modello “open source” come questo è una mossa da manuale: si crea uno standard di fatto, si abitua una generazione di sviluppatori a usare i propri strumenti e si costruisce un intero mondo di applicazioni che, guarda caso, funzioneranno alla perfezione all’interno dell’ambiente Android. È un modo elegante per costruire le fondamenta del proprio dominio, senza imporre nulla direttamente.
I numeri della famiglia Gemma, passati da 100 a oltre 300 milioni di download in pochi mesi, dimostrano che la strategia sta funzionando.
Quindi, da un lato abbiamo la grande promessa di indipendenza dal cloud e maggiore privacy. Dall’altro, un sentiero che sembra già tracciato per tenerci ben stretti all’interno del giardino recintato di Google.
La domanda è: per te che sviluppi o hai un’attività, cosa cambia davvero sul campo?
L’asso nella manica (che devi saperti giocare)
Qui le cose si fanno interessanti. Google ti dice che FunctionGemma è una rivoluzione a portata di mano, ma omette un dettaglio non da poco.
I dati pubblicati da loro stessi sono impietosi: usato “così com’è”, il modello raggiunge un’accuratezza del 58%.
Non proprio un risultato da stappare lo spumante.
La vera magia, però, avviene con il fine-tuning, cioè addestrando il modello sui tuoi dati specifici: in quel caso, l’accuratezza schizza all’85%.
Cosa significa questo?
Significa che lo strumento da solo non basta. Google ti dà la macchina, ma la benzina e l’abilità di guidarla devi mettercele tu.
L’efficacia di FunctionGemma dipende interamente dalla tua capacità di personalizzarlo, di adattarlo al tuo caso d’uso specifico. Non è una soluzione “plug-and-play” che risolve magicamente i problemi, ma un pezzo di argilla grezza che richiede competenza e lavoro per essere modellato.
La buona notizia è che l’apertura del modello permette di usare un’ampia gamma di strumenti per l’addestramento, da Keras a Hugging Face.
Ma la sfida rimane: il successo di questi nuovi agenti AI non dipenderà dalla tecnologia offerta da Google, ma dalla strategia e dall’intelligenza con cui saprai implementarla.
E questa, per ora, è una partita ancora tutta da giocare.
Un altro test per separare i professionisti dai semplici esecutori. Il lamento dei secondi sarà la nostra metrica di successo.
Lamentarsi del lavoro da fare è curioso. I più abili emergono, gli altri restano indietro. Non mi pare una novità.
Eva Testa, questa tecnologia è un setaccio, non un regalo. Serve a dividere chi è capace di costruire da chi si limita a lamentarsi. In fondo, il campo di gioco è sempre lo stesso, cambiano solo gli strumenti per emergere.
Eva Testa, certo che i più abili emergono. Il punto è che emergono come i migliori operai a costo zero nella miniera di qualcun altro. La chiamano selezione, ma è solo un affare molto conveniente per chi sta sopra di noi.
Siamo diventati artigiani non pagati al servizio di un’industria che non ci appartiene.
Alice Rinaldi, ci convincono a modellare la loro creta mentre la nostra bottega va in rovina, e ci sentiamo pure fortunati per questo.
Alice, ci danno gli attrezzi per arredare la loro reggia. A nostre spese.
Ci danno l’argilla, ma chi ha le mani giuste per non fare un casino?
Ci rifilano l’argilla e la chiamano “opportunità”. Il solito trucco per farci fare il lavoro sporco gratis. Un capolavoro di branding per venderci la pala con cui scaveremo la nostra stessa fossa. Ma almeno sarà una fossa personalizzata, no?
Un’altra concessione per illuderci di avere controllo, mentre lavoriamo gratuitamente per addestrare un sistema che ci renderà superflui. Un geniale paradosso, ammettiamolo.
Ci lasciano l’argilla. Sapremo plasmarla con la nostra umanità o seguiremo solo istruzioni?
La chiamano intelligenza “a km 0”, io la chiamo manodopera a costo zero. Ci danno gli attrezzi rotti e si aspettano che il lavoro lo facciamo noi. Che affare.
Veronica Napolitano, ci offrono l’argilla. La vera domanda è: vale la pena modellarla?
Renato Graziani, la vera domanda non è se vale la pena, ma se sei capace.
Veronica Napolitano, altro che attrezzi rotti. Questa è una catena di montaggio a domicilio. Noi assembliamo il loro prodotto e in cambio ci prendono le impronte digitali. Un baratto geniale, ma solo per loro.
Parlano di controllo, ma in realtà è solo lavoro non retribuito per sistemare un loro prodotto. Siamo beta tester con la pretesa del comando.
Melissa Negri, loro danno la creta. Solo pochi sapranno plasmare il proprio vantaggio.
Melissa Negri, ci vendono la ruota del criceto come fosse una palestra. Almeno al criceto, alla fine, riempiono la ciotola.
Una scatola di montaggio, ovvio. La chiamano “onere”, io lo chiamo controllo. Almeno così la roba la gestisco io, non un cloud a caso. Chi non sa smanettare si lamenti pure.
Melissa Benedetti, un controllo concesso da chi vende le catene, una superba libertà vigilata.
Figo, l’IA on-device. Quindi adesso tocca a noi farla funzionare?
Melissa Benedetti, certo che tocca a noi. Ci vendono una scatola di montaggio chiamandola “libertà creativa”, delegando il lavoro sporco per poi prendersi i dati puliti. In pratica, diventiamo i loro tirocinanti non retribuiti. Una mossa geniale, per loro ovviamente.