Il rilascio di Gemini 3.5 Pro sta slittando, e il motivo principale sembra riguardare le prestazioni nella scrittura di codice. A metà maggio, durante l’I/O 2026, Google aveva presentato Gemini 3.5 Flash promettendo che la versione Pro sarebbe arrivata a giugno. Sul palco si parlava di miglioramenti notevoli, con parole entusiaste. Poi quella scadenza è passata senza nemmeno un accenno su quando aspettarsi davvero il modello.
A quanto pare, dietro le quinte le cose non stanno filando lisce come previsto. L’azienda si sta prendendo del tempo per cercare di potenziare le capacità di Gemini 3.5 Pro, soprattutto proprio sul fronte del coding. A fine giugno sono stati aggiornati i dati usati per addestrare il modello, con l’obiettivo di affinare le competenze nella programmazione. Il risultato, però, è stato deludente. E questo lascia intuire che tra l’I/O e la data di lancio mancata ci sia stata una specie di ripartenza forzata dello sviluppo.
Gemini 3.5 Pro: cosa succede agli altri modelli di casa Google
Non è chiaro come si stiano comportando le versioni più recenti negli altri ambiti d’uso. Vale la pena ricordare che Gemini 3.1 Pro risale addirittura a febbraio, quindi il divario temporale comincia a farsi sentire. In una dichiarazione, l’azienda ha fatto sapere di stare testando insieme ai partner sia 3.5 Pro, sia una versione aggiornata del modello Flash, sia altri modelli ancora. Il messaggio ufficiale insiste su un punto preciso, ovvero che il rilascio di nuovi modelli procede rapido su un ampio ventaglio di prodotti, mantenendoli allo stesso tempo convenienti per i clienti.
Dalla conferenza per gli sviluppatori in poi, gli aggiornamenti dell’app Gemini si sono concentrati soprattutto sul migliorare l’esperienza d’uso e sul portare in campo l’agente Spark. Il grosso del lavoro, insomma, sembra spostato altrove rispetto al lancio della versione Pro tanto attesa.
Il codice generato dall’intelligenza artificiale dentro Google
C’è poi un dato che dice molto su come Google lavori al suo interno. Ad aprile, il 75% di tutto il nuovo codice scritto in azienda risultava generato dall’intelligenza artificiale e poi approvato dagli ingegneri. Un bel salto, se si pensa che lo scorso autunno la percentuale si fermava al 50%. Numeri che raccontano una direzione ben chiara.
Non tutti però la vedono allo stesso modo. Secondo alcuni ex dipendenti, dentro Google ci sono ingegneri con una posizione più rigida, quasi puristi, convinti che tutto il codice davvero importante debba essere scritto da mani umane per rispettare gli standard aziendali. Uno scontro di filosofie, insomma, che accompagna tutta questa corsa al coding automatizzato.
A complicare le cose ci sono anche vincoli di capacità sul fronte dei tool interni basati sull’AI. Gli ingegneri, a quanto emerge, si trovano a fare i conti con limiti operativi negli strumenti che usano ogni giorno. Per questo è partito uno sforzo mirato a unificare i vari tool di coding AI sparsi per l’azienda.
Sul versante degli strumenti pensati per il pubblico, invece, il quadro resta frammentato. Google DeepMind con AI Studio, Cloud con Vertex e il team Android con Android Studio portano avanti ciascuno i propri progetti, in parallelo. Tre binari distinti che corrono nella stessa direzione, ma senza essersi ancora incrociati del tutto.