Naslov i uvod
Google je predstavio Gemini 3.1 Pro i poručuje da je model spreman za „vaše najteže izazove”. No 2026. godine još jedan veliki model više nije automatska revolucija; pravi test je hoće li promijeniti način na koji radimo, automatiziramo i gradimo digitalne usluge. Iza impresivnih brojki na testovima razmišljanja krije se ozbiljnija ambicija: Google želi da upravo njegov model postane mozak iza agenata i poslovnih procesa – od Zagreba i Ljubljane do Berlina i Varšave. U nastavku analiziramo gdje Gemini 3.1 Pro donosi stvarni iskorak, a gdje je riječ ponajprije o utrci u benchmarkovima.
Vijest ukratko
Prema pisanju Ars Technice, Google je objavio Gemini 3.1 Pro, preview verziju svog vodećeg AI modela za developere i krajnje korisnike. Tvrtka tvrdi da model znatno bolje rješava složene probleme i logički zaključuje, a isti „jezgreni intelekt” pogoni i novu funkciju Deep Think.
Na testu Humanity’s Last Exam, koji mjeri napredno znanje iz specifičnih domena, Gemini 3.1 Pro postiže 44,4 %, više od Gemini 3 Pro (37,5 %) i GPT‑a 5.2 iz OpenAI‑ja (34,5 %). Na logičkom testu ARC‑AGI‑2, gdje je prethodni Gemini 3 ozbiljno zaostajao, rezultat skače s 31,1 % na 77,1 %.
Unatoč tome, model ne zauzima prvo mjesto na community ljestvici Arena, gdje korisnici izravno uspoređuju odgovore modela. Ondje je u tekstu blago ispred Claude Opus 4.6, a u kodiranju bolje prolaze Opus i GPT 5.2 High. Gemini 3.1 Pro od danas je dostupan u AI Studio, razvojnome okruženju Antigravity IDE, u Vertex AI i Gemini Enterprise, kao i u aplikaciji Gemini te u NotebookLM‑u. Cijena API‑ja i veličina konteksta ostaju nepromijenjene.
Zašto je to bitno
Gemini 3.1 Pro manje je „još jedan veliki model”, a više pokušaj Googlea da sanira svoju najočitiju slabost: razmišljanje u više koraka i pouzdano rješavanje novih, neviđenih problema. Veliki skok na ARC‑AGI‑2 prvenstveno je poruka developerima: „možete nas koristiti za ozbiljne agentne i workflow scenarije, ne samo za chat.“
Tko najviše dobiva?
- Razvijatelji agenata i integracija. Povećanje rezultata na APEX‑Agents benchmarku sugerira da će agenti na Geminiju bolje planirati, koristiti alate i izdržati duge nizove zadataka. To je presudno ako gradite sustav koji automatski obrađuje fakture, koordinira više mikrousloga ili vodi korisnika kroz složene obrasce.
- Organizacije već na Google Cloudu. Za tvrtke i institucije koje već koriste Vertex AI ili Gemini Enterprise, 3.1 Pro znači više mogućnosti bez novih tendera i bez promjene cijena. U vrijeme ograničenih proračuna to je rijedak „upgrade bez boli“.
- Napredni korisnici NotebookLM‑a i aplikacije Gemini. Ako radite s dugim dokumentima, pravnim aktima ili tehničkom dokumentacijom, dodatno razmišljanje i veća robusnost mogli bi se osjetiti u svakodnevnom radu.
Gubitnici su prije svega manji konkurenti – uključujući i neke europske igrače – te eventualno sam Google, ako stvarna iskustva ne prate uzbuđenje oko brojki. Bolji rezultati na testovima ne jamče da će halucinacije nestati ili da će se svi agenti ponašati predvidljivo.
U praksi, Gemini 3.1 Pro podiže ljestvicu za ono što nazivamo „ozbiljnim“ modelom: snažno zaključivanje, veliko kontekstno prozorsko staklo, zrela razvojna okolina i stabilne cijene. Tržišna utakmica seli se s pitanja tko ima najbolji rezultat na papiru na kome ćete povjeriti ključne poslovne procese.
Šira slika
Gemini 3.1 Pro lijepo se uklapa u nekoliko šireg trenda u industriji.
1. Od chatbotova prema digitalnim radnicima. Naglasak na Deep Think i agentnim benchmarkovima odražava smjer kretanja: glavni izvor vrijednosti više nije simpatičan razgovor, već automatizacija složenog uredskog rada. Svi veliki igrači – Google, OpenAI, Anthropic – žele biti „operativni sustav“ za te digitalne radnike.
2. Zasićenje benchmarkovima. Brojke na Humanity’s Last Exam i ARC‑AGI‑2 zvuče impresivno, ali činjenica da korisnici na Areni često preferiraju druge modele pokazuje koliko su metričke i stvarne potrebe udaljene. Laboratorijske metrike mjere apstraktno znanje i logiku; korisnici nagrađuju stil, jasnoću i korisnost. Nijedna od tih dimenzija sama po sebi ne garantira da će model smanjiti broj reklamacija u osiguravajućem društvu u Zagrebu ili ubrzati rješavanje predmeta u javnoj upravi.
Slično smo vidjeli i u mobilnoj industriji: godine su prošle u utrci za što više bodova na sintetičkim testovima, dok su se korisnici najviše žalili na bateriju i stabilnost. Generativni AI ide istim putem – sve više rekorda, ali još uvijek ograničeno povjerenje u svakodnevnim, rizičnim zadacima.
3. Zaključavanje u ekosustav. Zadržavanje iste cijene i istog konteksta uz istovremeno povećanje sposobnosti pametan je način jačanja ovisnosti o platformi. Ako danas razvijate rješenja isključivo na AI Studio, Antigravity IDE i Vertex AI, sutra će prijelaz na OpenAI, Anthropic ili lokalnog pružatelja biti mnogo skuplji – ne samo tehnički, već i organizacijski (obuka, nadzor, sigurnosne politike).
Gledano tako, Gemini 3.1 Pro je još jedna cigla u zidu kojim Google gradi Google Cloud kao „zadanu“ platformu za uvođenje napredne umjetne inteligencije.
Europski i regionalni kut
Za Hrvatsku i širu regiju (SEE) ovaj je potez važan iz nekoliko razloga.
S jedne strane, EU AI Act i postojeći GDPR postavljaju stroga pravila za snažne temeljne modele poput Geminija. Svaki put kada Google podigne razinu „inteligencije“, raste i regulatorni interes: kako je model treniran, koliko je robustan, koje zaštitne mjere postoje protiv zlouporabe? Velike hrvatske banke, telekomi i javne institucije – koje već sada razmišljaju o AI projektima – morat će ta pitanja postavljati puno ranije nego što su navikle.
S druge strane, praktične koristi su očite. Tvrtke iz Zagreba, Splita ili Rijeke koje već koriste Google Cloud mogu brže pokrenuti pilote: automatiziranu obradu dokumenata, interne asistente za znanje, podršku korisnicima na više jezika. Startupi iz regije (Zagreb, Ljubljana, Beograd, Skopje) dobivaju snažnu infrastrukturu na koju mogu nadograditi vlastite, usko specijalizirane proizvode.
No postoji i pitanje digitalnog suvereniteta. Europski akteri poput Mistral AI ili Aleph Alpha pokušavaju ponuditi „made in Europe“ alternative; Hrvatska i susjedne države interes pokazuju i kroz EU fondove za digitalnu transformaciju. Svaki korak kojim Google besplatno diže ljestvicu otežava argumentaciju za ulaganje u lokalne ili regionalne modele.
Što slijedi
U idućih 6–12 mjeseci oko Geminija 3.1 Pro vrijedi pratiti nekoliko stvari.
1. Silazak poboljšanja u jeftinije modele. Ars Technica primjećuje da Google obično naknadno osvježi i brži, jeftiniji Flash model. Ako veći dio napretka u razmišljanju stigne i tamo, Google bi mogao postati vrlo konkurentan za masovne scenarije – od kontaktnih centara do velikih BPO operacija u regiji.
2. Stvarna pouzdanost agenata. Skok na ARC‑AGI‑2 sugerira bolji abstraktni razum, ali poduzeća će gledati na „dosadne“ KPI‑eve: koliko pogrešnih odluka donose agenti u praksi, koliko često se prekidaju dugi procesi, može li se model dosljedno držati internih pravila i regulatornih okvira. Ako se ti pokazatelji poprave, Google može tiho osvajati tržište, bez obzira na to tko vodi sljedeću javnu ljestvicu.
3. Regulativni pritisak. S primjenom AI Acta, velikim će pružateljima – uključujući Google – trebati jasnija dokumentacija o evaluacijama, sigurnosnim testovima i incidentima. Model koji može voziti autonomne agente kroz porezne, pravne ili medicinske procese automatski ulazi u višu kategoriju rizika. Za hrvatske korisnike to znači da će uz pitanje „koliko košta i što zna?“ doći još jedno – „kako nam pomaže da ostanemo u skladu s EU pravilima?“
Za domaće developere i tehnološke direktore ključno će pitanje biti: graditi rješenja oko jednog velikog američkog modela ili svjesno ostaviti prostor za više pružatelja i, dugoročno, možda i za europske alternative – uz veći kratkoročni trud.
Zaključak
Gemini 3.1 Pro predstavlja smislen, ali evolucijski korak: jača ono gdje je Google bio najranjiviji – razmišljanje i agentne scenarije – a da pritom ne dira cijene ni alate. Rekordi na testovima zvuče dobro, no stvarna će se vrijednost mjeriti u manje spektakularnim stvarima: manje pogrešaka u dokumentima, stabilniji procesi, lakša usklađenost s EU regulacijom. Kako se veliki modeli sve više izjednačavaju po „pameti“, prava odluka za hrvatske i regionalne tvrtke neće biti koji je model apsolutno najbolji, već kome ćete povjeriti svoje podatke, tokove rada i – dugoročno – koliko ovisnosti o jednoj platformi ste spremni prihvatiti.
