Gemini Deep Research, yapay zekanın kullanıcıların Gmail, Google Drive (Dokümanlar, E-Tablolar, Slaytlar, PDF’ler) ve Google Chat’teki içeriklere doğrudan erişip bunları kullanabilmesi ve böylece daha zengin, bağlam odaklı araştırma raporları oluşturabilmesi için güncellendi.
Yeni özellik sayesinde, kullanıcılar Gemini Deep Research’ü kullanırken modelin hangi kaynaklardan yararlanacağını seçebilecek. Örneğin; “Drive’daki ekibimizin strateji dokümanlarını, Gmail’deki e-posta dizilerini ve Google Chat’teki proje sohbetini kullanarak yeni ürünümüz için bir pazar analizi raporu oluşturun” ya da “Drive’daki genel web verileri ile dahili sayfalar, e-tablolar arasında çapraz referanslama yapan bir rakip dökümü oluşturun” denilebilir.
Bu özellik ilk olarak masaüstünde kullanıma sunuluyor ve ardından mobil destek de eklenecek.
Sorular !
Daha önce birçok yapay zeka asistanı yalnızca genel web’den veya kullanıcı tarafından yüklenen dosyalardan veri çekiyordu. Artık Gemini, daha derin kişiselleştirme için canlı kullanıcı iletişimlerinden ve dokümanlardan dinamik olarak veri çekebilir hale geliyor.
Gmail, Drive ve Chat’e erişim sayesinde model, çok hassas dahili içerikleri işliyor. Ama İşletmeler açısından hassas sorular şunlar; Erişim kontrolleri neler? Onay nasıl yönetiliyor? Kim neyi görüyor? Çünkü bu durum, veri yerelleştirme, bulut bölgesi riski, izin mimarisi ve güvenilir bilgi işlem ortamları konusunda riskleri artırıyor. Türkiye’deki bir işletme Gemini ile Google Workspace kullanıyorsa, verilerin Türkiye yargı yetkisi altında kalmasını veya korunmasını nasıl sağlarız? Yapay zekanın neye eriştiğini ve ne kullandığını gösteren kayıtlar, denetimler var mı?
Yapay zeka asistanları kurumsal belgelere ve sohbete ne kadar derinlemesine girerse, satıcı iş akışlarının o kadar merkezi hale gelir. Bu özellik, Google’a yapay zeka üretkenlik pazarında (diğer LLM sağlayıcılarına kıyasla) farklı bir değer teklifi sunar ama aynı zamanda tekele gider.
Veri koruma yasaları (GDPR ya da KVKK), kişisel verilerin sıkı bir şekilde işlenmesini, şirket içi iletişimi ve otomatik profillemeyi gerektirir. Yapay zekanın bu şekilde kullanılması, yeni bir mevzuat denetimini gerektirebilir.
Kaynak : 