Ihr Posteingang quillt über mit Routineanfragen, Meetings häufen sich ohne klare Ergebnisse und Ihr Team verbringt Stunden damit, Daten in unzusammenhängenden Systemen zu suchen. Kommt Ihnen das bekannt vor?
Die agentische KI-Plattform von Google verspricht, diese Engpässe am Arbeitsplatz zu beseitigen, indem sie intelligente Agenten einsetzt, die mehrstufige Aufgaben autonom ausführen.
In diesem Leitfaden stelle ich Ihnen vor, was Google bietet, wie es arbeitet und ob es den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht.
Schlüssel-Erkenntnisse
- Google hat Gemini Enterprise für die Automatisierung durch agentenbasierte KI am Arbeitsplatz eingeführt.
- Benutzer erstellen Agenten mit Open-Source-Code oder visuellen No-Code-Workflows.
- Apigee-Konnektoren verknüpfen Agenten nahtlos mit wichtigen Systemen des Unternehmens.
- Erfolgreiche Rollouts erfordern schrittweise Pilotprojekte, Evaluierungen und eine schrittweise Skalierung.
Bietet Google Agentic AI an?
Ja. Google ist im Dezember 2024 mit Agentspace in den Markt für agentische KI eingestiegen, einer Early-Access-Plattform, die Unternehmen beim Aufbau und Einsatz autonomer Agenten unterstützen soll.
Bis Oktober 2025 entwickelte sich diese Initiative zu Gemini Enterprise, das Google als zentrale Anlaufstelle für KI am Arbeitsplatz beschreibt. Die Plattform kombiniert die großen Sprachmodelle von Google Gemini mit First-Party- und Third-Party-Agenten unter einer einheitlichen Oberfläche.
Im Gegensatz zu eigenständigen Chatbots koordiniert Gemini Enterprise Agenten, die eine Verbindung zu Ihren bestehenden Systemen herstellen, Kontext aus internen Dokumenten abrufen und Workflows ohne ständige menschliche Eingaben ausführen.
Google positioniert dies als eine Lösung für Unternehmen, die auf Governance, Sicherheit und Skalierbarkeit ausgelegt ist. Diese Positionierung ist wichtig, da sie Googles Absicht signalisiert, direkt mit Microsoft und anderen Cloud-Giganten im Bereich der Geschäft-KI zu konkurrieren.
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Wie funktioniert eigentlich die Arbeit?
Im Kern funktioniert die agentische KI von Google auf zwei Ebenen.
Entwickler können mit dem Open -Source-Agent Development Kit benutzerdefinierte Agenten Code, das vollständige Kontrolle über Logik und Integrationen bietet.
Unterdessen können Benutzer ohne Programmierkenntnisse Agenten über den visuellen Builder von Gemini Enterprise bereitstellen, indem sie Workflow-Schritte an die richtige Stelle ziehen und Datenquellen über Dropdown-Menüs verbinden.
Beide Wege basieren auf verwalteten Konnektoren über Apigee, die API-Management-Plattform von Google. Diese Konnektoren verknüpfen Agenten mit über 100 Unternehmensanwendungen, von ERP- und CRM-Systemen bis hin zu HR-Datenbanken und benutzerdefinierten Branchen-Tools.
Wenn ein Agent einen Verkaufsdatensatz in Salesforce aktualisieren oder Mitarbeiterdaten aus Workday abrufen muss, ruft er die entsprechende API auf, führt die Aufgabe aus und protokolliert das Ergebnis.
Kontrollen der Sicherheit, Prüfpfade und Schlüssel der Verschlüsselung werden auf Plattformebene verwaltet, sodass IT-Teams die Compliance nicht für jeden neuen Agenten von Grund auf neu aufbauen müssen.
| Komponente | Geschäfts Funktion |
|---|---|
| Agent Development Kit (ADK) | Benutzerdefinierte Agent-Code für spezialisierte Workflows |
| Gemini Enterprise-Schnittstelle | No-Code-Agenten-Erstellung für nicht-technische Benutzer |
| Apigee-Konnektoren | Integration mit ERP-, CRM-, HR- und anderen Systemen |
| Sicherheit und Audit-Protokollierung | Compliance-Überwachung und Datenschutzkontrollen |
Dank dieser Architektur können Sie mit vorgefertigten Agenten aus dem Google Marketplace beginnen und später bei steigenden Anforderungen benutzerdefinierte Logik hinzufügen. Als Nächstes sehen wir uns an, wie dies in der Praxis aussieht, wenn ein Team die Lösung tatsächlich einsetzt.
Wie sieht das in der Praxis aus?
Stellen Sie sich eine Marketingleiterin bei einem mittelständischen Einzelhändler vor. Ihr Team erstellt jeden Montag manuell Berichte zur Kampagnenleistung, indem es Daten aus Google Analytics, Salesforce und Shopify extrahiert und die Nummern dann in eine freigegebene Tabelle einfügt. Dieser Vorgang dauert drei Stunden und führt häufig zu Fehlern beim Kopieren und Einfügen.
- Sie identifiziert die sich wiederholende Aufgabe der Datenaggregation und beschließt, einen Agenten zu testen.
- Mithilfe der No-Code-Schnittstelle von Gemini Enterprise stellt sie eine Verbindung zwischen dem Agenten und allen drei Datenquellen über Apigee-Konnektoren her.
- Sie definiert einen wöchentlichen Auslöser und legt das Ausgabe-Format fest, ein vorab ausgefülltes Google Sheet mit Trendanalyse.
- Der Agent läuft jeden Mondaymorgen autonom und liefert einen übersichtlichen Bericht, bevor das Team Meeting beginnt.
Innerhalb eines Monats gewinnt sie diese drei Stunden zurück und eliminiert Transkriptionsfehler.
Diese Erfahrung spiegelt wider, was ich in frühen Pilotprojekten im Unternehmen gesehen habe: Agenten eignen sich hervorragend für vorhersehbare, mehrschrittige Arbeitsabläufe, bei denen die Logik klar und die Datenquellen stabil sind.
Der Nutzen vervielfacht sich, wenn Sie mehrere Agenten abteilungsübergreifend einsetzen, aber die Zuverlässigkeit hängt von der Abhängigkeit ab, wie gut Sie die Aufgaben jedes Agenten definieren.
Was macht Google so besonders?
Google hat seine Agentic AI auf einem bestehenden Cloud- und Produktivität-Ökosystem aufgebaut, das bereits Millionen von Benutzern von Unternehmen erreicht.
Wenn Ihr Unternehmen Google Workspace nutzt, können Agenten über integrierte Konnektoren Drive-Dokumente lesen, Kalender-Ereignisse analysieren und kontextbezogene Slack-Nachrichten senden.
Diese enge Kopplung reduziert die Reibungsverluste bei der Setup im Vergleich zu Plattformen, die Google-Dienste als Add-On von Drittanbietern behandeln.
Das Unternehmen hat seine tools außerdem in zwei Bereiche unterteilt: ein Open-Source-ADK für Entwickler, die eine detaillierte Kontrolle wünschen, und eine No-Code-Schnittstelle für Business-Benutzer, denen Geschwindigkeit wichtiger ist als Benutzerdefiniertheit. Dieser duale Ansatz ermöglicht es technischen und nicht-technischen Teams, parallel zu arbeiten, ohne darauf warten zu müssen, dass die IT-Abteilung jeden Workflow schreibt.
In puncto Sicherheit bietet Gemini Enterprise standardmäßig FedRAMP High- und HIPAA-Konformität, Audit-Protokollierung für jede Agentenaktion und vom Kunden verwaltete Verschlüsselungsschlüssel. Diese Features sind in regulierten Branchen wichtig, in denen ein einziger Fehltritt als Auslöser für Geldstrafen oder Offenlegungen von Verstößen fungieren kann.
- Native Integration mit Google Workspace und Cloud-Diensten
- Open-Source-ADK gepaart mit einem visuellen No-Code-Builder
- Compliance auf Unternehmeniveau: FedRAMP, HIPAA, Audit-Protokolle
- Über 1.500 vorgefertigte Agenten von Google und Partnern sind zum Start verfügbar.
- Kompromiss: Lernkurve für Teams, die mit dem Google-Ökosystem nicht vertraut sind
- Kompromiss: anfängliche Komplexität bei der Definition des Agent-Umfangs und der Leitplanken
Diese Stärken positionieren Google als eine gute Wahl für Unternehmen, die bereits auf seine Cloud-Lösungen committen, aber der Wert der Plattform hängt davon ab, wie reibungslos sie sich in Ihre gesamte IT-Umgebung integrieren lässt.
Integration und Eignung für das Ökosystem
Google hat Gemini Enterprise so konzipiert, dass es im Zentrum Ihrer Anwendungslandschaft steht und nicht als eigenständiges Silo fungiert. Agenten authentifizieren sich über Google Cloud IAM oder Single-Sign-On-Anbieter von Drittanbietern, sodass die Zugriffskontrollen Ihre bestehende Verzeichnisstruktur widerspiegeln.
Wenn ein Agent einen freigegebenen Drive-Ordner abfragt oder CRM-Datensätze abruft, werden die Berechtigungen auf Dokumentenebene berücksichtigt, sodass Benutzer nur Daten sehen, für die sie bereits Zugriffsrechte haben.
Über die eigenen Dienste von Google hinaus nutzt die Plattform die Connector-Bibliothek von Apigee, um mit SAP, Workday, Oracle und Dutzenden anderer Systeme des Unternehmens zu verknüpfen.
Jeder Konnektor übernimmt die API-Authentifizierung, die Ratenbegrenzung und die Fehlerbehandlung, wodurch Sie von der Routinearbeit verschont bleiben, die Integrationsprojekte normalerweise erschweren.
Google unterstützt auch das Agent2Agent-Protokoll (A2A), einen offenen Standard, mit dem Agenten, die auf unterschiedlichen Frameworks basieren, die Fähigkeiten der anderen erkennen und zusammenarbeiten können.
Beispielsweise könnte ein von Google entwickelter Planungsagent eine Aufgabe ohne manuelles Eingreifen an einen Finanzagenten eines Drittanbieters weiterleiten.
| Plattform/Partner | Art der Integration |
|---|---|
| Google Workspace | Native Daten- und Kontextfreigabe über Drive, Kalender und Gmail |
| ERP-/CRM-/HR-Systeme | Automatisierte Updates und Abfragen über Apigee-Konnektoren |
| Marktplätze von Drittanbietern | Vorkonfigurierte Agenten (z. B. die Branchenlösungen von Wipro) lassen sich mit minimalem Setup integrieren. |
| Open-Source-Agenten | Das A2A-Protokoll ermöglicht die plattformübergreifende Zusammenarbeit von Agenten. |
Dieses Connector-Netzwerk beschleunigt die Bereitstellungszeiten, da Sie nicht jedes Mal auf die Erstellung einer benutzerdefinierten API warten müssen, wenn Sie eine Datenquelle hinzufügen. Dieser Geschwindigkeitsvorteil wird entscheidend, wenn Sie vom Pilotprojekt zur Produktionsbereitstellung übergehen.
Implementierungs-Zeitleiste und Änderungsmanagement
Die Einführung von agentenbasierter KI sollte kein Big-Bang-Launch sein.
Ich habe zu oft erlebt, dass Unternehmen den Schalter umgelegt haben, nur um dann festzustellen, dass schlecht konfigurierte Agenten mehr Lärm als Wert verursachen.
Betrachten Sie die Einführung stattdessen als einen schrittweisen Aufwand, der klein beginnt und auf der Grundlage messbarer Erfolge skaliert wird.
- Starten Sie ein Pilotprojekt mit einem einzelnen Team oder einer Abteilung, die einen klaren, sich wiederholenden Workflow-Engpass hat.
- Bewerten Sie die Leistung über einen Zeitraum von vier bis sechs Wochen und führen Sie eine Nachverfolgung der eingesparte Zeit, der Fehlerquote und der Zufriedenheit der Benutzer durch.
- Verfeinern Sie die Agentenlogik und erweitern Sie sie auf benachbarte Teams, indem Sie die Erkenntnisse aus dem Pilotprojekt einfließen lassen.
- Führen Sie die Lösung erst dann im gesamten Unternehmen ein, wenn Sie Best Practices dokumentiert und interne Champions geschult haben.
Dieser Ansatz in Phasen gibt Ihnen die Möglichkeit, Sicherheitsvorkehrungen anzupassen, Integrationen zu optimieren und Vertrauen innerhalb des Unternehmens aufzubauen, bevor Agenten mit geschäftskritischen Prozessen in Berührung kommen.
Außerdem hilft sie IT- und Compliance-Teams dabei, zu überprüfen, ob Audit-Protokolle, Datenzugriffskontrollen und Sicherheitsrichtlinien in der Praxis funktionieren.
Community Buzz & Meinung der ersten Benutzer
Die ersten Reaktionen auf die agentische KI von Google waren gemischt und spiegeln sowohl die Begeisterung für das Potenzial der Plattform als auch die Vorsicht hinsichtlich ihrer Komplexität wider.
Ein Reddit-Benutzer notierte: „Alle in meinem Unternehmen, die es bisher ausprobiert haben, waren sehr beeindruckt. “ Ein anderer Kommentator scherzte über die Ermüdung durch die vielen Namen und witzelte, dass Google sich darauf zu konzentrieren scheine, „mit Microsoft Schritt zu halten, was die Nummer der Umbenennungen und die Verwirrung der Kunden im selben Jahr angeht. “
Auf Hacker News äußerte ein Entwickler eine praktische Sorge: „Meine größten Bedenken sind, dass agentenbasierte Schleifen langsam und teuer sind. Schlimmer noch, sie geraten oft aus der Bahn und führen fleißig das Falsche aus, was man dann zu erledigen hat. “
Diese Einschätzung unterstreicht ein wiederkehrendes Thema in Diskussionen über agentenbasierte KI: Autonomie ohne strenge Leitplanken kann zu kostspieligen Fehlern führen.
In einem anderen Reddit-Thread wurde darauf hingewiesen, dass die Leistungsfähigkeit von Agentspace mit einer Lernkurve einhergeht, und mit der Warnung, dass „die Komplexität des Erlernens und der korrekten Bereitstellung innerhalb der 30-tägigen Testversion den realisierten Wert Limit“.
Diese Stimmen verdeutlichen die Kluft zwischen den technischen Möglichkeiten der Plattform und der organisatorischen Bereitschaft, die für eine sichere Bereitstellung erforderlich ist.
Wenn Sie das Angebot von Google evaluieren, sollten Sie Zeit für Schulungen, Dokumentation und iterative Tests einplanen, bevor Sie sich zu einer vollständigen Einführung committen. Da Google die Plattform weiterentwickelt, wird seine Roadmap die Form haben, wie schnell diese Reibungspunkte behoben werden.
Roadmap und Outlook auf das Ökosystem
Die kurzfristigen Pläne von Google deuten darauf hin, dass die agentische KI über das Unternehmen hinaus auf verbraucherorientierte Dienste ausgeweitet werden soll.
Bis Anfang 2026 plant das Unternehmen, die Agent-Funktionen des KI-Modus auf lokale Servicetermine und die Buchung von Ereignis-Tickets in der Suche auszuweiten, sodass Benutzer Planungsaufgaben vollständig delegieren können.
Im Frühjahr 2026 wird die agentische KI weltweit auf Google Home- und Nest-Geräten verfügbar sein und Sprachassistenten zu autonomen Bearbeitern von Aufgaben machen, die im Namen der Haushaltsmitglieder Einkäufe tätigen, Buchungen vornehmen und Termine koordinieren können.
Ein Branchenanalyst bemerkte, dass 80 Prozent der Führungskräfte innerhalb von drei Jahren planen, KI-Agenten in ihre Abläufe zu integrieren, und dass Google durch seine Investitionen in offene Protokolle in der Lage ist, diesen Wandel anzuführen.
Diese Prognose deutet darauf hin, dass Google die agentische KI als grundlegende Ebene für die Arbeitsplatzsoftware des nächsten Jahrzehnts betrachtet und nicht nur als Feature-Add-On.
Wie viel kostet Google Agentic AI?
Google bietet Gemini Enterprise im Abonnement pro Benutzer an, wobei die Unternehmensstufen im Durchschnitt etwa 50 US-Dollar pro Benutzer und Monat kosten. Höhere Volumenstufen schalten erweiterte Features wie erweiterte Agentenorchestrierung, tiefgreifendere Sicherheit und Priorität Support frei.
Es gibt eine kostenlose Starter-Edition, die jedoch einen Nachteil hat: Die Benutzerdaten in dieser Stufe können zur Verbesserung der Google-Dienste verwendet werden, und Sie müssen sich ausdrücklich dafür entscheiden.
Die meisten regulierten Unternehmen werden die kostenlose Stufe überspringen und direkt zu einem kostenpflichtigen Tarif wechseln, der Dateneigentümerschaft und Compliance garantiert.
Planen Sie neben dem Abonnement auch Rechenkosten ein, wenn Ihre Agenten große Datensätze verarbeiten oder komplexe, mehrschrittige Workflows ausführen.
Integrationsdienste können ebenfalls zusätzliche Kosten verursachen, insbesondere wenn Sie benutzerdefinierte Konnektoren für Legacy-Systeme benötigen, die nicht in der Standardbibliothek von Apigee enthalten sind.
Die vorhersehbaren Preise pro Benutzer vereinfachen die Prognosen im Vergleich zu verbrauchsbasierten Modellen, bei denen die monatlichen Rechnungen aufgrund von Nutzungsspitzen stark schwanken.
Abschließende Gedanken
Die agentische KI-Plattform von Google ist besonders sinnvoll, wenn Sie bereits in das Cloud-Ökosystem des Unternehmens investiert haben.
Die Compliance-Features und die Workspace-Integration beseitigen Reibungsverluste, die die Einführung in Unternehmen an anderer Stelle verlangsamen, aber die Lernkurve ist real und Agenten benötigen strenge Leitplanken, um nützlich zu bleiben.
Beginnen Sie mit einer einzigen Abteilung, verfolgen Sie die tatsächlichen Zeiteinsparungen über einen Monat hinweg und erweitern Sie erst, nachdem Sie den Umfang und Fragen zur Sicherheit geklärt haben.
Wenn Sie Automatisierung ohne die Komplexität einer vollständigen benutzerdefinierten Entwicklung anstreben, bietet Ihnen Gemini Enterprise einen zuverlässigen Weg in die Zukunft.