Огляд нової моделі від Google, що імітує дії користувача в інтернеті
Gemini 2.5 — це не просто генеративна модель, яка відповідає текстом. Її ключова ідея — навчитися виконувати кроки, схожі на людські дії: відкрити сторінку, знайти потрібний елемент, прокрутити, заповнити форму, підтягнути файл, порівняти кілька джерел і зібрати результат у стислий звіт. По суті, модель «мислить діями»: розбиває задачу на підкроки й кожен підкрок перетворює на послідовність взаємодій із вебінтерфейсом.
Важливо: це не магія. За лаштунками працюють агенти, які інтерпретують ваш запит, далі — модуль планування кроків, а потім — модуль взаємодії з інтерфейсами. Якщо щось іде не так (елемент змінився, кнопка зникла), агент коригує план і повторює спробу.
Нові можливості для бізнесу
Для компаній цінність у тому, що «веб-рутині» можна доручити машини. Щоденні перевірки цін, відстеження тендерів, зняття метрик із кабінетів рекламних платформ, збір контактів постачальників — усе це перетворюється на сценарії, які запускаються за розкладом або на вимогу. Модель не лише збирає дані, а й одразу зводить їх у зрозумілий дайджест: що змінилося, де ризики, які варто прийняти рішення.
Як наслідок, менеджери менше «клікають», більше аналізують. А аналітики отримують попередньо структуровані вибірки, готові для подальшої валідації та візуалізації.
Наставник, бібліотекар і лаборант в одному вікні
В освітніх сценаріях модель корисна там, де потрібно швидко знайти і впорядкувати надійні джерела, показати кроки розв’язання, створити інтерактивну вправу або перевірити відповідь студента на відповідність критеріям. Вона може «пройтися» по відкритих електронних бібліотеках, зіставити підручникові визначення й сучасні огляди, запропонувати план уроку з перевірочними питаннями та короткими поясненнями.
Цінність не лише в швидкості. Модель підказує різні шляхи до відповіді: через аналогію, візуалізацію, маленькі підзадачі.
Дослідження й дата-аналітика
Для дослідників головне — репрезентативність і перевірка. Модель здатна провести первинний «скринінг» джерел, автоматично занотувати, звідки взято кожне твердження, і сформувати чернетку літобзору. Далі — перейти до витягування структурованих фактів: дати, величини, методики, обмеження. Для аналітики — зібрати дані з різних панелей управління, звести їх у одну таблицю, підсвітити аномалії та запропонувати гіпотези, які варто перевірити окремими запитами.
Показово, що модель уміє працювати з недосконалими інтерфейсами: якщо в кабінеті експорту немає, вона пройде шлях «фільтр → пагінація → копіювання» і все одно збере потрібну вибірку — з журналом дій, який можна перевірити людиною.
Приклади робочих сценаріїв
Ось узагальнена «шпаргалка», яка демонструє типові кейси в різних доменах і очікувану користь. Це не інструкція клік-в-клік, а стартова карта для побудови власних процесів.
| Сценарій | Що робить модель | Очікувана вигода |
| Моніторинг ринку | Проходить сайти конкурентів, фіксує зміни цін/асортименту, збирає скріншоти | Оперативні рішення щодо прайсингу без ручної рутини |
| Звіт маркетингу | Забирає метрики з кількох кабінетів, приводить до одних полів, рахує дельти | Єдиний щотижневий дайджест, менше розрізнених таблиць |
| Літобзор | Переглядає каталоги/репозитарії, виписує цитати з атрибуцією | Швидкий чернетковий огляд із помітками для доопрацювання |
| Перевірка гіпотез | Збирає дані, підсвічує аномалії, пропонує наступні кроки | Економія часу на первинну валідацію та постановку експериментів |
У кожному з цих кейсів людина залишається в центрі: вона затверджує джерела, уточнює критерії, перевіряє висновки. Модель бере на себе «клік-роботу» і створює основу, яку експерт доповнює знанням предметної галузі.
Межі, етика та безпека
Попри зручність, «браузерні» агенти працюють у середовищі, де є приватні дані, платіжні форми й авторизація. Тому перше правило — чіткі «рейки» безпеки: обмежені дозволи, ізоляція середовища, журнали дій і попередній перегляд перед відправкою будь-яких форм. Друге — прозорість джерел: кожна цифра має супроводжуватися позначкою, звідки її взято, а ключові твердження — міткою «потребує людської перевірки».
Ще один аспект — стабільність UI. Вебінтерфейси змінюються, і автоматизація ламається. Тут допомагає підхід «людина в циклі»: модель пропонує кроки, а оператор швидко підтверджує/коригує їх, створюючи нові «шаблони поведінки», що зберігаються для наступних запусків.
Інструмент для швидших рішень, а не заміна експертів
Gemini 2.5 зрушує межі взаємодії з інтернетом: від «згенеруй відповідь» до «виконай послідовність дій і принеси результат». У бізнесі це означає регульовану автоматизацію рутин; в освіті — персоналізований пошук і конструктор завдань; у дослідженнях — прискорення відбору та первинної валідації даних. Проте ефективність залежить від того, як ви налаштуєте правила, перевірку й відповідальність. Найкраща формула залишається простою: машина клікає — людина вирішує.
