Google I/O 2026 si è concluso con una lista lunga di annunci e qualche domanda rimasta senza risposta. Due ore di presentazione, nuovi modelli, un assistente personale, cambiamenti alla ricerca e persino un carrello della spesa integrato nell’account Google. L’impressione generale, a sentire chi ha già messo le mani sui nuovi prodotti, non è entusiastica. Ma ignorare le mosse di Google non è mai una buona idea.
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Gemini Flash 3.5: velocissimo, ma a quale prezzo?
Il modello più citato durante la presentazione è Gemini Flash 3.5. La narrazione ufficiale lascia intendere che sia più intelligente, più veloce e più conveniente del Pro. Una di queste tre cose è vera: risponde davvero molto più velocemente degli altri modelli.
I benchmark raccontano un’altra storia
Guardando i dati, Flash 3.5 costa cinque volte di più rispetto a Flash 3.0 e, nonostante la velocità, rimane meno preciso di Gemini 3.1 Pro. Scrive risposte più lunghe del necessario anche quando non serve, il che si traduce in costi più alti nell’uso quotidiano, chi usa il Pro spende meno e ottiene risultati migliori.
C’è anche un problema di affidabilità: nei test in cui al modello viene posta una domanda con una premessa sbagliata, Flash 3.5 tende ad accettarla senza correggerla, facendo peggio persino di Gemma 4. Chi lo ha usato per scrivere codice o per automatizzare flussi di lavoro ha riportato le stesse impressioni: veloce, ma impreciso e verboso.
Perché Google lo ha messo ovunque lo stesso
Probabilmente perché internamente costa poco farlo girare. Flash 3.5 è stato integrato in tutti i prodotti Google presentati durante l’evento, da Antigravity a Spark, passando per la ricerca. Google ha sviluppato internamente le proprie TPU. Le TPU sono chip dedicati all’intelligenza artificiale, distinti tra quelli per l’addestramento (Trillium) e da quelli per l’esecuzione delle risposte.
Questo gli dà una capacità di calcolo che altri non hanno. Se il costo di inferenza è basso, ha senso metterlo ovunque anche se il modello non è il migliore disponibile. Gemini 3.5 Pro, atteso il mese successivo all’evento, potrebbe offrire un salto di qualità più concreto.
Gemini Omni: il primo modello davvero multimodale (sulla carta)
Gemini Omni è il primo modello presentato da Google in grado di trasformare testo, immagini e audio sia in input che in output, quindi non solo capisce immagini, ma le genera, modifica video, produce audio. La premessa teorica è interessante: un modello con una rappresentazione del mondo più completa dovrebbe gestire meglio la fisica degli oggetti, i movimenti, le interazioni tra elementi visivi.
I test reali: fisica convincente, deepfake a portata di mano
Nei test pratici i risultati sono contrastanti. La gestione dei liquidi e di alcune interazioni fisiche sembra funzionare abbastanza bene. Altre cose, come far prendere fuoco a una carta dal lato sbagliato, mostrano i limiti. La cosa che colpisce di più, però, è quanto sia facile usarlo per alterare video in modo credibile: partendo da una singola fotografia, Omni è in grado di generare un breve video con voce sintetizzata.
Il risultato non è perfetto, ma su uno schermo di telefono può ingannare un osservatore distratto. Gli Avatar, una funzione per creare una versione virtuale di sé stessi, non sono ancora disponibili in Europa e sono solo in inglese.
Antigravity 2.0: l’IDE di Google per la programmazione agente
Antigravity è l’ambiente di sviluppo di Google pensato per usare i modelli Gemini nella scrittura di codice. La versione 2.0 è stata rifatta: interfaccia nuova, architettura multi-agente nativa, versione a riga di comando, possibilità di schedulare attività. Durante la presentazione hanno mostrato un caso in cui il sistema ha costruito un sistema operativo in 12 ore usando 93 sotto-agenti in parallelo.
Il legame tra modello e harness: una scatola sempre meno trasparente
Google afferma che usando Flash 3.5 dentro Antigravity si ottiene il triplo dell’efficienza rispetto all’uso standalone. Questo perché il modello è stato ottimizzato specificamente per quell’ambiente, una cosa che probabilmente vale anche per Claude Code e per Codex di OpenAI.
Il punto è che non stai più usando “un modello” in senso neutro: stai usando un modello dentro un sistema specifico, e i due insieme producono risultati che né l’uno né l’altro produrrebbero da soli.
Questo rende sempre più difficile confrontare le performance tra strumenti diversi in modo onesto. I report post-lancio non sono stati brillanti: qualcuno ha segnalato che aggiornando Antigravity l’ambiente si è rotto completamente.
Gemini Spark: l’assistente personale che gira anche quando chiudi il computer
Spark è forse la novità più interessante dal punto di vista pratico. Si tratta di un assistente personale che gira su macchine virtuali di Google, attivo 24 ore su 24, anche a computer spento.
Utile sì, ma a $100 al mese e solo in America
Il piano di accesso parte da $100 al mese e al momento è disponibile solo negli Stati Uniti. Quando e se arriverà in Europa non è stato detto.
Le funzioni dichiarate coprono tutto quello che ci si aspetta da un assistente integrato con Gmail e Google Calendar: pianificare attività ricorrenti, aggregare fatture da email e produrre riepiloghi, imparare lo stile di scrittura dell’utente per rispondere alle mail, gestire flussi di lavoro lunghi in autonomia.
La differenza rispetto agli assistenti già esistenti è che Spark non si ferma quando chiudi la sessione, continua a lavorare sulla macchina virtuale. È un prodotto che potrebbe essere utile per chi gestisce grandi volumi di email e documenti, ma per valutarlo davvero bisognerà aspettare che sia disponibile e testarlo sul campo.
La ricerca Google cambia (e questa volta sembra definitivo)
Google ha presentato la nuova versione di Search con quello che chiamano AI Mode e Generative UI. L’anno scorso avevano rassicurato gli utenti dicendo che la modalità AI si poteva disattivare. Quest’anno non ne hanno fatto menzione.
Generative UI: Google costruisce interfacce al posto tuo
L’idea alla base di Generative UI è che per alcune ricerche Google costruisca in tempo reale una piccola interfaccia interattiva su misura. Se cerchi come funzionano i buchi neri, potrebbe generarti una visualizzazione animata. Se vuoi tenere traccia dei tuoi allenamenti, ti costruisce un pannello.
Le fonti vengono comunque citate, il che è meglio di niente. C’è anche un sistema di autocomplete avanzato che aiuta a completare la domanda mentre si digita, e degli agenti di ricerca (disponibili solo per utenti Pro) che monitorano in autonomia certi argomenti e aggiornano l’utente sulle novità.
Ricerche personalizzate con Gmail e Calendar: comodo o invasivo?
La nuova ricerca attinge anche ai dati di Gmail e Google Calendar per personalizzare i risultati. In teoria, se stai cercando un ristorante per un pranzo di lavoro, Google sa già con chi sei e quando.
Quanto questo sia utile o fastidioso dipende molto da che tipo di utente sei e da quanto sei disposto a condividere. Il problema più serio, però, è strutturale: quando tutta l’informazione passa attraverso un unico punto, che sia un motore di ricerca o un modello, la pluralità delle fonti si riduce.
Google potrebbe favorire i propri partner commerciali, i risultati potrebbero riflettere le preferenze già registrate dell’utente, e l’utente stesso potrebbe non accorgersene.
Il carrello universale e le domande che nessuno ha ancora risposto
Il carrello universale è un sistema integrato nell’account Google che permette di aggiungere prodotti da qualsiasi superficie, ricerca, YouTube, Gmail, Gemini, e fare checkout direttamente con Google Pay. Il carrello è “intelligente”: confronta i prezzi, segnala incompatibilità tra prodotti (utile per chi acquista componenti hardware, per esempio) e suggerisce offerte.
Chi decide cosa ti viene proposto?
Questa è la domanda che la presentazione ha evitato. Se Google gestisce il carrello, controlla anche cosa viene mostrato per primo, quali offerte vengono segnalate, quali prodotti vengono suggeriti.
I partner che hanno già aderito al programma sono numerosi, il che non stupisce, visto il vantaggio commerciale potenziale. Ma la trasparenza su come funziona l’algoritmo di selezione è zero.
Per chi si occupa di e-commerce e SEO, questa novità pone una domanda concreta: ha più senso ottimizzare il sito per un utente umano che naviga, o per un modello che deve trovare e proporre il prodotto giusto nel modo giusto?
Cosa resta dopo due ore di presentazione
Google non ha problemi di potenza di calcolo. Mentre altri faticano a reggere il carico delle richieste, Google aumenta il numero di prodotti che usano l’intelligenza artificiale e lo fa costruendosi i chip in casa. Questo è un vantaggio reale e duraturo.
Il resto è più incerto. Flash 3.5 ha deluso chi se lo aspettava all’altezza del Pro. Omni è promettente ma ancora grezzo. Antigravity 2.0 ha avuto un lancio problematico. Spark potrebbe essere utile, ma è troppo presto per dirlo. La ricerca sta cambiando in modo strutturale e questa volta Google non ha lasciato intendere che si possa scegliere di tornare indietro.
Per chi lavora nel marketing digitale e nella SEO, la domanda da tenere a mente non è “quale modello è meglio”, ma dove sta andando il traffico, chi lo intercetta e con quale logica.
Le risposte non arrivano da due ore di keynote. Arrivano dai dati, nei mesi successivi.
