Ai: Google e OpenAI, quale agente di ricerca dominerà il futuro?

Google e OpenAI si sono sfidate apertamente il 12 dicembre 2025, lanciando rispettivamente Gemini Deep Research e GPT-5.2. Questa competizione accende i riflettori sull’evoluzione dell’intelligenza artificiale, trasformandola da semplici chatbot a potenti agenti di ricerca autonomi. La posta in gioco è alta: definire il futuro dell’accesso alle informazioni e dell’analisi dei dati.

Gemini Deep Research: L’Agente di Ricerca “Reimmaginato” di Google

Google ha presentato una versione rinnovata del suo agente di ricerca Gemini Deep Research, basata sul modello Gemini 3 Pro. Questo strumento non si limita a generare report di ricerca, ma offre agli sviluppatori la possibilità di integrare le capacità di ricerca di Google nelle proprie applicazioni tramite la nuova Interactions API. Questa API fornisce un controllo maggiore sull’agente AI, consentendogli di sintetizzare grandi quantità di informazioni e gestire contesti complessi.

Gemini Deep Research è già utilizzato in diversi settori, dalla due diligence alla ricerca sulla sicurezza della tossicità dei farmaci. Google prevede di integrarlo presto in servizi come Google Search, Google Finance, l’app Gemini e NotebookLM. Questo rappresenta un passo avanti verso un futuro in cui gli agenti AI svolgeranno ricerche per conto degli utenti, automatizzando il processo di acquisizione delle informazioni.

Un aspetto fondamentale di Gemini Deep Research è la sua capacità di minimizzare le “allucinazioni”, ovvero la tendenza dei modelli linguistici a inventare informazioni. Google sottolinea che Gemini 3 Pro è il suo modello “più fattuale”, addestrato per ridurre al minimo questi errori, cruciali per attività complesse che richiedono un ragionamento approfondito.

TOREPLACE = “Un’immagine iconica in stile naturalista e impressionista che raffigura un cervello umano stilizzato, da cui si diramano radici che si estendono verso un vasto archivio digitale rappresentato da icone fluttuanti di documenti, grafici e dati. Un secondo cervello, leggermente più piccolo e con radici meno estese, è posizionato in secondo piano. Lo stile è ispirato all’arte naturalista e impressionista, con una palette di colori caldi e desaturati. L’immagine non deve contenere testo e deve essere semplice e unitaria.”

La Risposta di OpenAI: GPT-5.2 “Garlic”

OpenAI ha risposto al lancio di Google con GPT-5.2, nome in codice “Garlic”. L’azienda afferma che il suo nuovo modello supera i rivali in una serie di benchmark, inclusi quelli sviluppati internamente. Il lancio simultaneo di Gemini Deep Research e GPT-5.2 evidenzia la competizione tra Google e OpenAI per la leadership nel campo dell’intelligenza artificiale.

La tempistica di questi annunci suggerisce una strategia precisa da parte di entrambe le aziende: Google ha cercato di anticipare l’annuncio di OpenAI, mentre quest’ultima ha risposto immediatamente per rivendicare la propria superiorità. Questa competizione stimola l’innovazione, ma crea anche incertezza per gli sviluppatori, che devono decidere su quale piattaforma investire.

Benchmark e Prestazioni: Una Sfida Continua

Per dimostrare le proprie capacità, Google ha creato un nuovo benchmark chiamato DeepSearchQA, progettato per valutare gli agenti in attività complesse di ricerca di informazioni. Ha inoltre testato Gemini Deep Research su Humanity’s Last Exam, un benchmark indipendente di conoscenza generale, e su BrowserComp, un benchmark per attività basate su browser. I risultati iniziali hanno mostrato che Gemini Deep Research ha superato la concorrenza su DeepSearchQA e Humanity’s Last Exam, mentre ChatGPT 5 Pro di OpenAI si è dimostrato un concorrente valido, superando Google su BrowserComp. Tuttavia, questi risultati sono stati rapidamente superati dal lancio di GPT-5.2, che secondo OpenAI offre prestazioni superiori in diversi benchmark.

Questa “guerra dei benchmark” evidenzia la difficoltà di confrontare direttamente le prestazioni dei diversi modelli AI. Ogni azienda utilizza i propri benchmark, rendendo difficile per gli utenti valutare quale piattaforma offre le migliori prestazioni per le proprie esigenze specifiche.

Implicazioni per il Futuro della Ricerca e dell’Analisi dei Dati

L’integrazione di Gemini Deep Research in servizi come Google Search e Google Finance potrebbe trasformare il modo in cui accediamo alle informazioni. Invece di effettuare ricerche manualmente, potremmo affidarci ad agenti AI per svolgere ricerche complesse e fornire analisi approfondite.
Nel settore finanziario, ad esempio, gli agenti AI potrebbero essere utilizzati per la due diligence automatizzata, l’analisi del sentiment di mercato e il monitoraggio delle attività on-chain. Questi strumenti potrebbero fornire agli investitori informazioni più accurate e tempestive, consentendo loro di prendere decisioni più informate.

Tuttavia, è importante considerare i rischi associati all’utilizzo di agenti AI. La possibilità di “allucinazioni” e la dipendenza da dati potenzialmente distorti sollevano preoccupazioni sulla loro affidabilità e imparzialità. È fondamentale sviluppare meccanismi di controllo e verifica per garantire che gli agenti AI siano utilizzati in modo responsabile e trasparente.

Verso un Futuro “Agentico”: Riflessioni Conclusive

La competizione tra Google e OpenAI segna un punto di svolta nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Stiamo passando da modelli conversazionali a agenti autonomi in grado di svolgere compiti complessi. La capacità di minimizzare le allucinazioni e gestire attività complesse indica che l’industria sta maturando, puntando a applicazioni aziendali e ad alto rischio come la finanza e la crittografia.

Mentre le affermazioni sui benchmark voleranno, il vero test sarà nella produzione: quale piattaforma consentirà agli sviluppatori di costruire per primi gli strumenti più trasformativi e affidabili? Per la comunità crittografica, questi progressi promettono un nuovo livello di potenza analitica, ma richiedono anche un maggiore controllo dell’accuratezza e della parzialità dei modelli sottostanti.

Un piccolo passo per l’AI, un grande balzo per l’umanità?

Amici lettori, in questo scenario in rapida evoluzione, è fondamentale comprendere alcuni concetti chiave. Uno di questi è il *_transfer learning_, una tecnica di intelligenza artificiale che permette di addestrare un modello su un compito specifico e poi riutilizzare le conoscenze acquisite per un compito diverso, accelerando il processo di apprendimento e migliorando le prestazioni. Nel contesto di Gemini Deep Research e GPT-5.2, il transfer learning potrebbe essere utilizzato per adattare i modelli a specifici settori, come la finanza o la medicina, ottimizzando le loro capacità di ricerca e analisi.

Un concetto più avanzato è quello del _reinforcement learning from human feedback (RLHF)_*, una tecnica che utilizza il feedback umano per addestrare i modelli AI a comportarsi in modo più allineato con le aspettative e i valori umani. Questa tecnica è particolarmente importante per ridurre le allucinazioni e garantire che gli agenti AI forniscano informazioni accurate e affidabili.

La competizione tra Google e OpenAI ci spinge a riflettere sul ruolo che l’intelligenza artificiale avrà nel nostro futuro. Sarà uno strumento per migliorare la nostra vita o una forza incontrollabile che sfugge al nostro controllo? La risposta dipende da noi, dalla nostra capacità di sviluppare e utilizzare l’intelligenza artificiale in modo responsabile e consapevole.