Google, mengumumkan 'Penelitian Mendalam'... bertujuan untuk mengintegrasikan agen AI yang bersaing dalam menggabungkan data internal perusahaan secara resmi dimulai

Google meluncurkan dua agen kecerdasan buatan (AI) baru yang mampu secara otomatis menghasilkan laporan survei berdasarkan tema yang ditentukan pengguna. Mereka tidak hanya dapat melakukan pencarian sederhana, tetapi juga menggabungkan data dari jaringan terbuka hingga data internal perusahaan untuk dianalisis, diperkirakan akan membuat kompetisi AI tingkat perusahaan semakin ketat.

Google merilis “Deep Research” dan “Deep Research Max” pada tanggal 22 waktu setempat. Kedua produk ini merupakan model pengganti dari alat riset AI yang sudah ada yang diluncurkan pada Desember tahun lalu. Saat itu, alat tersebut dikembangkan berdasarkan “Gemini 3 Pro”, sementara produk baru ini menggunakan model bahasa besar (LLM) yang lebih canggih yang dirilis pada Februari tahun ini, yaitu “Gemini 3.1 Pro”.

Peningkatan performa juga cukup signifikan. Google menyatakan bahwa berdasarkan hasil pengujian standar OpenAI “BrowseComp” yang membandingkan kedua generasi model, Gemini 3.1 Pro meraih skor 85,9. Ini lebih dari 25 poin di atas Gemini 3 Pro yang ada saat ini. Pengujian standar ini mengevaluasi kemampuan penelitian online LLM melalui lebih dari 1000 tugas.

Cakupan Akses Data dan Kasus Penggunaan

Fitur utama dari agen AI baru ini adalah cakupan akses datanya. “Deep Research” dan “Deep Research Max” tidak hanya dapat mengakses jaringan terbuka, tetapi juga memanggil data dari sistem internal perusahaan. Saat menghubungkan ke sistem internal, digunakan “MCP” (Model Context Protocol), dan pengguna juga dapat langsung mengunggah spreadsheet atau file video untuk menambah dataset analisis.

Google mengusulkan penggunaan di bidang kesehatan dan keuangan sebagai contoh aplikasi. Misalnya, peneliti dapat dengan cepat menghasilkan laporan tentang senyawa baru yang berpotensi sebagai pengobatan, dan para ahli keuangan dapat menyerahkan pekerjaan riset tentang perusahaan yang sedang dipertimbangkan untuk investasi ke AI. Ini berarti proses pengumpulan dan pengorganisasian informasi dapat dipersingkat secara signifikan.

Agen-agen ini juga menyediakan fitur visualisasi data yang dikumpulkan. Visualisasi dapat dilakukan dalam bentuk kode HTML, atau menggunakan generator gambar Google, “Nano Banana”. Menurut Google, Nano Banana dilengkapi dengan basis data pengetahuan umum yang mampu menjelaskan informasi yang dimasukkan secara relatif akurat dan menampilkannya dalam bentuk gambar.

Cara Kerja dan Perbedaan Produk

Cara kerja juga dirancang agar pengguna dapat melakukan penyesuaian sebelumnya. Sebelum memulai pembuatan laporan, AI akan terlebih dahulu mengajukan ringkasan tentang bagaimana melakukan riset. Pengguna dapat mengubah rencana ini untuk meningkatkan kualitas hasil akhir. Misalnya, peneliti dapat menentukan database ilmiah tertentu sebagai prioritas pencarian.

Posisi kedua produk ini berbeda. “Deep Research” dirancang untuk berjalan dengan sumber daya komputasi yang relatif lebih sedikit. Google menjelaskan bahwa model ini lebih murah, lebih cepat merespons, dan kualitas hasilnya juga membaik dibandingkan versi Desember tahun lalu. Ini berarti cocok untuk skenario aplikasi yang membutuhkan respons cepat.

Sebaliknya, “Deep Research Max” lebih fokus pada “kelengkapan maksimal”. Struktur ini menginvestasikan lebih banyak waktu dan sumber daya perangkat keras untuk menghasilkan laporan yang lebih mendalam. Ini dipahami sebagai produk yang dirancang untuk tugas yang lebih mengutamakan kedalaman dan cakupan riset daripada kecepatan.

Makna dan Rencana Masa Depan

Lucas Hasse dan Srinivas Tadepalli dari Google DeepMind menyatakan melalui blog: “Laporan ‘Deep Research’ tentu bernilai, tetapi juga dapat menjadi langkah awal dari alur kerja agen kompleks yang dimulai dari pengumpulan konteks mendalam.” Ini menunjukkan bahwa AI sedang melampaui sekadar tanya jawab sederhana dan menjadi “titik awal” dari alur kerja nyata.

Saat ini, “Deep Research” dan “Deep Research Max” tersedia melalui Gemini API dalam bentuk pratinjau publik. Rencana ke depan adalah memperluas ke Google Cloud. Google juga menyatakan berencana menambahkan fitur integrasi MCP agar lebih mudah mengakses sumber data seperti FactSet, PitchBook, dan lainnya.

Pengumuman ini menunjukkan bahwa kompetisi AI generatif sedang beralih dari “Chatbot interaktif” ke “agen praktis”. Terutama, upaya Google untuk mengintegrasikan riset, analisis, visualisasi, dan koneksi data internal secara menyeluruh berpotensi memberikan pengaruh besar di pasar AI tingkat perusahaan.

Catatan TP AI Artikel ini dirangkum menggunakan model bahasa berbasis TokenPost.ai. Isi utama mungkin telah dipersingkat atau berbeda dari fakta.