Naslov in uvod
Google je predstavil Gemini 3.1 Pro in samozavestno obljublja pomoč pri »vaših najtežjih izzivih«. Toda leta 2026 nov veliki model sam po sebi ni več razlog za navdušenje – vprašanje je, ali se zaradi njega delo v podjetjih dejansko spremeni. Ključna zgodba pri Gemini 3.1 Pro ni le nekaj odstotkov več na testih, temveč Googlov poskus, da se pozicionira kot zanesljiv »možgani« za agente in avtomatizirane poteke dela. V nadaljevanju pogledamo, kam ta nadgradnja res prinaša napredek – in kje je predvsem dober marketing.
Kaj se je zgodilo (povzetek)
Kot poroča Ars Technica, je Google izdal Gemini 3.1 Pro, predogledno različico svojega vodilnega modela za razvijalce in končne uporabnike. Podjetje poudarja občutno boljše reševanje kompleksnih problemov in logično sklepanje; isti model poganja tudi nedavno predstavljeno funkcijo Deep Think.
Na testu Humanity’s Last Exam, ki preverja napredno domensko znanje, je Gemini 3.1 Pro dosegel rekordnih 44,4 %, kar je več kot prejšnji Gemini 3 Pro (37,5 %) in več kot OpenAI‑jev GPT 5.2 (34,5 %). Na logičnem preizkusu ARC‑AGI‑2, kjer je bil Gemini 3 še precej za konkurenco, je rezultat skočil z 31,1 % na 77,1 %.
Kljub temu novi model ni na vrhu množično glasovanega lestvičnega sistema Arena, kjer naj bi uporabniki pri besedilnih nalogah nekoliko raje izbirali Claude Opus 4.6, za programiranje pa kombinacijo Opus in GPT 5.2 High. Gemini 3.1 Pro je že na voljo v AI Studio, razvojnem okolju Antigravity IDE, Vertex AI, Gemini Enterprise ter v aplikaciji Gemini in NotebookLM. Cene API‑ja in kontekstno okno ostajata nespremenjena.
Zakaj je to pomembno
Gemini 3.1 Pro ni le še en »večji model«, ampak poskus, da Google zakrpa konkretno šibkost: razmišljanje v negotovih scenarijih in zlasti delo agentov v več korakih. Velik skok na ARC‑AGI‑2 je jasen signal razvijalcem, da želi Google postati resen kandidat za ozadje avtomatizacije, ne le klepetalnik za uporabnike.
Največ pridobijo:
- Razvijalci agentov in orodij. Boljši rezultat na agentnem testu APEX‑Agents pomeni potencialno zanesljivejše načrtovanje, uporabo orodij in izvajanje daljših zaporedij nalog. To je ključno, če gradite sisteme, ki orkestrirajo desetine API‑jev ali izvajajo simulacije.
- Podjetja, že vezana na Google Cloud. Ker Gemini 3.1 Pro prihaja v Vertex AI in Gemini Enterprise brez sprememb cen, dobijo več zmogljivosti brez novega razpisa ali spremembe pogodbe. Za CIO‑je je to redek primer »bolje za isti denar«.
- Napredni uporabniki NotebookLM in aplikacije Gemini. Tisti, ki delate z dolgimi zapiski, analizami ali kompleksnimi pozivi, boste verjetno bolj občutili napredek kot nekdo, ki občasno vpraša za recept za kosilo.
Na drugi strani izgubljajo predvsem manjši ponudniki – in morda deloma Google sam, če bodo pričakovanja prevelika. Boljši rezultati na testih še ne pomenijo, da bo manj halucinacij ali da bo uporabniška izkušnja bistveno drugačna. Javno glasovanje še vedno nagrajuje modele, ki delujejo prepričljivo, ne nujno pravilno, in tam Gemini trenutno ni prvi.
Praktično gledano Gemini 3.1 Pro dviguje prag, kaj danes pomeni »resen« model: močno sklepanje, milijonsko kontekstno okno, zrela orodja in stabilne cene. Tekma se premika od vprašanja kdo je na papirju najpametnejši k vprašanju koga si upate uporabiti v produkciji.
Širši kontekst
Gemini 3.1 Pro se lepo vklaplja v tri širše trende v industriji.
1. Od klepetalnikov k »digitalnim delavcem«. Poudarek na Deep Think in agentnih testih kaže premik: naslednja velika vrednost ni v odgovorih, ampak v avtomatskem izvajanju opravil. Vsi veliki ponudniki – Google, OpenAI, Anthropic – želijo postati privzeti »orkestrator« poslovnih procesov. Pri tem pa je bolj kot ena duhovita replika pomembna zanesljivost skozi desetine korakov.
2. Utrujenost od benchmarkov. Na Humanity’s Last Exam in ARC‑AGI‑2 Google prikazuje impresivne številke, a hkrati zaostaja na priljubljenostni lestvici Arena, kjer uporabniki glasujejo za odgovore, ki jim bolj ustrezajo. To razkrije težavo: naš evalvacijski ekosistem je razdrobljen. Laboratorijski testi nagrajujejo abstraktno razmišljanje, javni glasovi pa uglajene odgovore. Noben pristop sam po sebi ne pove, ali bo model v praksi prihranil ekipi v računovodstvu tisoče ur.
Podobno smo videli pri mobilnih procesorjih in grafičnih karticah: sintetični testi so dolgo izgledali fantastično, medtem ko so uporabniki še vedno trpeli pri avtonomiji baterije ali optimizaciji iger. Zdaj se generativni AI premika v isto smer – veliko »rekordov«, manj jasnega vpliva na vsakdanje delo.
3. Zaklep v ekosistem kot strategija. S tem ko Google ohranja cene in kontekstno okno, hkrati pa viša kakovost, nežno spodbuja razvijalce, da ostanejo v njegovem okolju. Če danes svoje agente gradite na AI Studio, Antigravity IDE in Vertex AI, bo prehod na konkurenco kasneje boleč – tudi če je tekmec minimalno boljši.
V tej luči je Gemini 3.1 Pro le en korak v širši strategiji: narediti Google Cloud »varno, predvidljivo« izbiro za uvajanje zmogljivega AI.
Evropski in slovenski pogled
Za evropske uporabnike Gemini 3.1 Pro prihaja v trenutku, ko se Uredba EU o umetni inteligenci (AI Act) spreminja iz političnega slogana v konkretne obveznosti. Močni temeljni modeli, kot je Gemini, bodo verjetno obravnavani kot sistemi z večjim tveganjem – še posebej, ko poganjajo agente, ki sami sprejemajo odločitve.
Za slovenska podjetja in javni sektor ima novost dve plati:
- Priložnost. Številna slovenska podjetja že uporabljajo Google Workspace in delno Google Cloud. Dostop do zmogljivejšega modela v isti infrastrukturi olajša pilotne projekte – od avtomatizirane obdelave dokumentov do pametnih asistentov v državni upravi.
- Odvisnost. Vsakič, ko globalni velikan brez doplačila dvigne raven zmogljivosti, postane težje argumentirati naložbo v lokalne ali evropske alternative. Za ljubljanske in regionalne startupe, ki razvijajo lastne modele ali specializirane rešitve, to pomeni še močnejšo konkurenco.
Pri tem ne gre zanemariti regulative: poleg AI Act bodo pomembni tudi GDPR, načela zaupanja vredne umetne inteligence ter javna naročila v državah članicah. Uporaba Gemini 3.1 Pro za »agentne« scenarije – npr. avtomatsko komuniciranje z državljani ali odločanje o upravičenosti do storitev – bo skoraj zagotovo padla v višje razrede tveganja, kjer so zahteve po preglednosti, sledljivosti in nadzoru bistveno strožje.
Za Slovenijo, kjer je trg majhen in IT‑oddelki pogosto podhranjeni, bo ključno vprašanje: ali lahko izkoristimo globalne modele in hkrati ohranimo vsaj delno suverenost nad podatki in infrastrukturo?
Pogled naprej
V naslednjem letu bo pri Gemini 3.1 Pro zanimivo spremljati predvsem tri stvari.
1. Prenos napredka na cenejše razrede. Ars Technica upravičeno pričakuje, da bo Google po dosedanjem vzorcu nadgradil tudi hitrejši in cenejši model Flash. Če bo večino razmišljalskih izboljšav mogoče dobiti po precej nižji ceni, se lahko razmerje cena/zmogljivost močno nagne v prid Googla – posebej za množične primere uporabe, kot so klicni centri ali velika back‑office okolja.
2. Resnična zanesljivost. Skok na ARC‑AGI‑2 je dober znak, a podjetja bodo Gemini 3.1 Pro ocenjevala po bolj dolgočasnih, a ključnih metrikah: koliko napačnih sklepov naredi pri pogodbah, kako stabilen je pri zelo dolgih pogovorih, kako dobro sledi internim pravilnikom. Če se tam tiho izboljša, bo Google dobil zaupanje – tudi brez prvega mesta na javnih lestvicah.
3. Regulativno trenje. Z uveljavitvijo AI Act bo Google pod pritiskom, da ponudi več podatkov o evalvacijah, varnostnih testih in incidentih. Model, ki je dovolj zmogljiv za avtonomne agente, je tudi dovolj tvegan, da pritegne pozornost nadzornih organov. Zato lahko pričakujemo bolj eksplicitno pozicioniranje »EU‑pripravljene« ponudbe: prednastavljene predloge za oceno tveganj, podrobnejše dnevniške zapise in integracijo z orodji za skladnost.
Za slovenske razvijalce in tehnološke vodje bo praktično vprašanje, ali je Gemini 3.1 Pro »dovolj dober« in dovolj enostaven za vključitev v obstoječe okolje, da se ne splača vlagati v vzporedne integracije z več ponudniki. Trenutno kaže, da Google cilja prav na tak odgovor.
Bistvo
Gemini 3.1 Pro je smiseln, a evolucijski korak: okrepi področje, kjer je bil Google šibkejši – razmišljanje in agenti – ter to stori brez podražitev ali sprememb orodij. Benchmarkski rekordi so le del zgodbe; prava merila bodo zanesljivost v resničnih procesih, regulatorna skladnost in dolgoročna odvisnost od ene platforme. Boste kot podjetje raje optimizirali za nekaj odstotkov višjo natančnost, za udobje enega ekosistema ali za večjo neodvisnost? Odgovor na to vprašanje bo močno določil slovensko in evropsko AI‑pokrajino v naslednjih letih.
