Google AI Edge Foresight: toplantı notları Mac’te kalınca ne değişir?

Toplantı bittiğinde geriye çoğu zaman kısa notlar, açık belgeler ve hatırlamaya çalıştığımız kararlar kalıyor. Google’ın deneysel Mac uygulaması AI Edge Foresight, bu parçaları cihaz üzerinde bir araya getirmeyi deniyor. Kısa notları toplantı dökümüyle zenginleştiriyor; konuşmalar ve kişisel dosyalar arasında bilgi bulmaya yardımcı oluyor.

Bende merak uyandıran tarafı, toplantı sonrasındaki çalışma biçimini değiştirme ihtimali. Bir kararı hatırlamak için kaydın tamamını yeniden dinlemek yerine, ilgili konuşmayla o kararın dayandığı belgeye birlikte ulaşmak daha kullanışlı bir deneyim olabilir.

Çevrimdışı çalışmanın pratik karşılığı

Foresight, Apple Silicon için optimize edilmiş bir macOS uygulaması. Ses, döküm ve yapay zekâ işlemleri bilgisayarda yürütülüyor. Yerel işleme yaklaşımı, toplantı içeriğini bulut sunucularına göndermeden çalışmayı amaçlıyor.

Çevrimdışı kullanım vaadini değerlendirirken kurulum ve model indirme aşamalarını ayrı düşünmek gerekir. Google Drive’daki yeni bir belgeyi almak gibi çevrimiçi kaynaklara erişim işleri de bağlantı gerektirir. Buna karşılık, bilgisayarda zaten bulunan içerikle çalışabilmek yolculukta veya bağlantının zayıf olduğu bir yerde gerçek bir kolaylık sağlayabilir.

Toplantı ile belge arasındaki bağlantı

Uygulama; PDF, Google Dokümanlar, Microsoft Office dosyaları, düz metin ve Markdown gibi kaynakları destekliyor. Sohbet ve canlı yardım üzerinden bu bilgilerden yararlanabiliyor.

Benim görmek istediğim kullanım şöyle: görüşmede bir teslim tarihi konuşulduğunda, önceki planın ilgili bölümü de önümde olsun. Notu okurken hangi ifadenin toplantıda söylendiğini, hangisinin eski bir belgeden geldiğini anlayabileyim. Bunlar benim değerlendirme ölçütlerim; farklı kaynakların birleşmesi, aralarındaki tarih ve bağlam farkının da görünür olmasını gerektiriyor.

İki modelin farklı görevleri

Foresight, Gemma 4 ile EmbeddingGemma 2’yi birlikte kullanıyor. EmbeddingGemma 2, 740 milyon parametreli bir gömme modeli: metin, görüntü, ses ve video arasında anlamsal ilişkiler kurarak ilgili içeriğin bulunmasına hizmet ediyor. Gemma 4 ise bu içerikle yanıt üretme tarafında yer alıyor. Bu yüzden 740 milyon parametreyi uygulamanın bütün yapay zekâ kapasitesi veya toplam bellek ihtiyacı gibi okumamak gerekiyor.

Bana göre bu tasarımın ilginç yanı, arama ile yanıt üretimini aynı iş akışında birleştirmesi. İyi bir toplantı asistanı, işe yarayan bilgiyi doğru anda bulmalı ve kullanıcının onu kontrol edebilmesini kolaylaştırmalı.

Günlük kullanımdaki ölçütüm

Ürünü gerçek bir çalışma gününde değerlendirirken Türkçe konuşmaları, üst üste gelen sesleri, kişi adlarını ve teknik terimleri denerdim. Uzun toplantılarda pil tüketimi, bellek kullanımı ve notların dışarı aktarılması da kararımı etkilerdi. Bu yazı bir uygulamalı inceleme değil; bu başlıklarda ölçüm yapmadım.

Foresight’ın açtığı yönü değerli buluyorum: toplantı belleğini kişinin kendi bilgisayarındaki çalışma bağlamına yaklaştırıyor. Benim için başarısı, toplantıdan sonra doğru kararı, doğru belgeyle ve daha az aramayla buldurabildiği ölçüde anlam kazanacak.