La tua finestra In arrivo è piena di richieste di routine, le riunioni si accumulano senza risultati chiari e il tuo team passa ore a cercare dati in sistemi scollegati tra loro. Ti suona familiare?
La piattaforma di IA agentica di Google promette di affrontare questi colli di bottiglia sul posto di lavoro implementando agenti intelligenti che gestiscono autonomamente attività in più passaggi.
In questa guida ti illustrerò cosa offre Google, come lavora, e se è adatto alle esigenze della tua organizzazione.
Punti chiave
- Google ha lanciato Gemini Enterprise per l'automazione dell'IA agentica sul posto di lavoro.
- Gli utenti creano agenti con codice open source o flussi di lavoro visivi no-code.
- I connettori Apigee collegano gli agenti in modo perfetto ai principali sistemi dell'azienda.
- Per un'implementazione con esito positivo sono necessari progetti pilota graduali, valutazioni e un ampliamento progressivo.
Google offre l'IA agentica?
Sì. Google è entrata nel mercato dell'IA agentica nel dicembre 2024 con Agentspace, una piattaforma ad accesso anticipato progettata per aiutare le aziende a creare e implementare agenti autonomi.
Entro ottobre 2025, tale iniziativa si è evoluta in Gemini Enterprise, che Google descrive come un unico punto di accesso all'IA sul posto di lavoro. La piattaforma combina i modelli linguistici di grandi dimensioni Gemini di Google con agenti di prima e terza parte in un'unica interfaccia unificata.
A differenza dei chatbot autonomi, Gemini Enterprise coordina agenti che stabiliscono una connessione con i sistemi esistenti, recuperano il contesto dai documenti interni ed eseguono flussi di lavoro senza richiedere costanti prompt umani.
Google posiziona questa soluzione come una soluzione di livello azienda progettata per la governance, la sicurezza e la scalabilità. Questa posizione è importante perché segnala l'intenzione di Google di competere direttamente con Microsoft e altri giganti del cloud nello spazio dell'IA aziendale.
Per saperne di più: Le migliori aziende per l'implementazione di agenti IA
Come funziona effettivamente il lavoro?
Fondamentalmente, l'IA agentica di Google opera su due binari.
Gli sviluppatori possono scrivere codice per agenti personalizzati utilizzando il kit di sviluppo agenti open source, che offre il pieno controllo sulla logica e sulle integrazioni.
Nel frattempo, gli utenti aziendali senza esperienza di programmazione possono implementare agenti tramite il visual builder di Gemini Enterprise, trascinando i passaggi del flusso di lavoro nella posizione desiderata e creando la connessione con le origini dati tramite elenco a discesa.
Entrambi i percorsi si basano su connettori gestiti tramite Apigee, la piattaforma di gestione delle API di Google. Questi connettori collegano gli agenti a oltre 100 applicazioni aziendali, dai sistemi ERP e CRM ai database delle risorse umane e agli strumenti personalizzati per il settore di attività.
Quando un agente deve aggiornare un record di vendita in Salesforce o estrarre i dati dei dipendenti da Workday, chiama l'API appropriata, esegue l'attività e registra il risultato.
I controlli di sicurezza, gli audit trail e le chiavi di crittografia sono gestiti a livello di piattaforma, quindi i team IT non devono ricostruire da zero la conformità per ogni nuovo agente.
| Componente | Funzione aziendale |
|---|---|
| Kit di sviluppo agente (ADK) | Coding degli agenti personalizzato per flussi di lavoro specializzati |
| Interfaccia Gemini Enterprise | Creazione di agenti no-code per utenti non tecnici |
| Connettori Apigee | Integrazione con ERP, CRM, HR e altri sistemi |
| Sicurezza e registrazione degli audit | Monitoraggio della conformità e controlli sulla protezione dei dati |
Questa architettura consente di iniziare con agenti predefiniti dal marketplace di Google e di aggiungere successivamente una logica personalizzata man mano che le esigenze crescono. Vediamo ora come funziona quando un team lo implementa effettivamente.
Come funziona nella pratica?
Immagina una responsabile delle operazioni di marketing presso un rivenditore di medie dimensioni. Il suo team compila manualmente ogni lunedì la reportistica sulle prestazioni delle campagne estraendo i dati da Google Analytics, Salesforce e Shopify, quindi incollando i numeri in un foglio di calcolo di condivisione. Il processo richiede tre ore e spesso contiene errori di copia-incolla.
- Identifica l'attività ripetitiva di aggregazione dei dati e decide di testare un agente.
- Utilizzando l'interfaccia a codice zero di Gemini Enterprise, crea la connessione tra l'agente e tutte e tre le origini dati tramite connettori Apigee.
- Lei definisce un trigger settimanale e specifica il formato di output, un foglio Google precompilato con analisi delle tendenze.
- L'agente funziona in modo autonomo ogni lunedì mattina, fornendo un rapporto chiaro prima dell'inizio della riunione del team.
Nel giro di un mese, recupera quelle tre ore ed elimina gli errori di trascrizione.
Questa esperienza rispecchia ciò che ho visto nei primi progetti pilota d'azienda: gli agenti eccellono in flussi di lavoro prevedibili e articolati in più passaggi, in cui la logica è chiara e le origini dati sono stabili.
I vantaggi aumentano quando si implementano più agenti in diversi reparti, ma l'affidabilità dipende dalla capacità di definire con precisione le attività di ciascun agente.
Cosa rende Google diverso?
Google ha sviluppato la sua IA agentica sulla base di un ecosistema cloud e di produttività esistente che raggiunge già milioni di utenti di azienda.
Se la tua organizzazione utilizza Google area di lavoro, gli agenti possono leggere in modo nativo i documenti Drive, analizzare gli eventi del Calendario e inviare messaggi Slack sensibili al contesto tramite connettori integrati.
Questo stretto accoppiamento riduce l'attrito di configurazione rispetto alle piattaforme che trattano i servizi Google come componenti aggiuntivi di terze parti.
L'azienda ha anche suddiviso i propri strumenti in due categorie: un ADK open source per gli sviluppatori che desiderano un controllo granulare e un'interfaccia no-code per gli utenti aziendali che necessitano di velocità piuttosto che personalizzazione. Questo duplice approccio consente ai team tecnici e non tecnici di lavorare in parallelo senza dover attendere che l'IT scriva ogni flusso di lavoro.
Dal punto di vista della sicurezza, Gemini Enterprise è dotato di conformità FedRAMP High e HIPAA pronta all'uso, registrazione di audit per ogni azione dell'agente e chiavi di crittografia gestite dal cliente. Queste funzionalità/funzioni sono importanti nei settori regolamentati, dove un singolo passo falso può trigger multe o violazioni della riservatezza.
- Integrazione nativa con Google Workspace e i servizi Cloud
- ADK open source abbinato a un visual builder no-code
- Conformità di livello azienda: FedRAMP, HIPAA, registri di audit
- Oltre 1.500 agenti predefiniti disponibili al momento del lancio da Google e dai suoi partner
- Compromesso: curva di apprendimento per i team che non hanno familiarità con l'ecosistema di Google.
- Compromesso: complessità iniziale nella definizione dell'ambito di applicazione dell'agente e delle misure di sicurezza
Questi punti di forza conferiscono a Google una posizione vantaggiosa per le organizzazioni che sono già commit alla sua piattaforma cloud, ma il valore della piattaforma dipende dalla sua capacità di integrarsi senza problemi nel tuo ambiente IT più ampio.
Integrazione e compatibilità con l'ecosistema
Google ha progettato Gemini Enterprise per essere al centro del tuo panorama applicativo, non come un silo autonomo. Gli agenti effettuano l'autenticazione tramite Google Cloud IAM o provider di Single Sign-On di terze parti, quindi i controlli di accesso rispecchiano la tua struttura di directory esistente.
Quando un agente effettua una query su una cartella Drive in condivisione o recupera record CRM, rispetta le autorizzazioni a livello di documento, il che significa che gli utenti vedono solo i dati a cui sono già autorizzati ad accedere.
Oltre ai servizi propri di Google, la piattaforma utilizza la libreria di connettori Apigee per collegarsi a SAP, Workday, Oracle e decine di altri sistemi di azienda.
Ogni connettore gestisce l'autenticazione API, il limite di frequenza e la gestione degli errori, proteggendoti dal lavoro di base che in genere rallenta i progetti di integrazione.
Google offre anche supporto al protocollo Agent2Agent (A2A), uno standard aperto che consente agli agenti basati su framework diversi di scoprire le reciproche capacità e collaborare.
Esempio, un agente di pianificazione creato da Google potrebbe trasferire un'attività a un agente finanziario di terze parti senza intervento manuale.
| Piattaforma/Partner | Natura dell'integrazione |
|---|---|
| Google Workspace | Condivisione nativa di dati e contesti tramite Drive, Calendario e Gmail |
| Sistemi ERP/CRM/HR | Aggiornamenti e query automatizzati tramite connettori Apigee |
| Marketplace di terze parti | Gli agenti predefiniti (ad esempio, le soluzioni industriali di Wipro) si integrano con una configurazione minima. |
| Agenti open source | Il protocollo A2A consente la collaborazione tra agenti su più piattaforme |
Questo connettore mesh accelera i tempi di implementazione perché non è necessario attendere il lavoro API personalizzato ogni volta che si aggiunge un'origine dati. Questo vantaggio in termini di velocità diventa fondamentale quando si passa dalla fase pilota al lancio in produzione.
Sequenza di implementazione e gestione del cambiamento
L'introduzione dell'IA agentica non dovrebbe essere un lancio clamoroso.
Ho visto troppe organizzazioni passare all'uso di questa tecnologia a livello aziendale, solo per scoprire che agenti mal configurati creano più rumore che valore.
Considera invece l'adozione come un lavoro richiesto graduale che inizia in piccolo e si espande sulla base di risultati misurabili.
- Avvia un progetto pilota con un singolo team o reparto che presenta un problema chiaro e ricorrente nel flusso di lavoro.
- Valuta le prestazioni nell'arco di quattro-sei settimane, monitorando il tempo risparmiato, i tassi di errore e la soddisfazione degli utenti.
- Perfeziona la logica dell'agente ed espandila ai team adiacenti, incorporando le lezioni apprese dalla fase pilota.
- Implementa la soluzione a livello di azienda solo dopo aver documentato le best practice e formato i campioni interni.
Questo approccio a fase ti offre la possibilità di regolare le protezioni, ottimizzare le integrazioni e rafforzare la fiducia dell'organizzazione prima che gli agenti entrino in contatto con i processi mission-critical.
Aiuta inoltre i team IT e di conformità a verificare che i registri di audit, i controlli di accesso ai dati e le politiche di sicurezza siano efficaci nell'uso reale.
Buzz della community e opinioni degli utenti early
Le prime reazioni all'IA agentica di Google sono state contrastanti, riflettendo sia l'entusiasmo per il potenziale della piattaforma sia la cautela riguardo alla sua complessità.
Un utente di Reddit ha notato: "Tutti quelli che l'hanno provato nella mia azienda ne sono rimasti molto colpiti". Un altro commentatore ha scherzato sulla stanchezza dei nomi, ironizzando sul fatto che Google sembra concentrarsi sul "tenere il passo con Microsoft sul numero di volte in cui possono rinominare i propri prodotti e confondere i clienti nello stesso anno".
Su Hacker News, uno sviluppatore ha sollevato una preoccupazione pratica: "Le mie maggiori preoccupazioni sono che i loop agentici sono lenti e costosi. Ancora peggio, spesso vanno fuori controllo, facendo diligentemente la cosa sbagliata che poi devi annullare."
Questo sentimento sottolinea un tema ricorrente nelle discussioni sull'IA agentica: l'autonomia senza rigidi limiti può portare a errori costosi.
Un altro thread su Reddit ha sottolineato che la potenza di Agentspace richiede una curva di apprendimento, con l'avviso che "la complessità dell'apprendimento e della corretta implementazione entro i 30 giorni di versione di prova costituirà un limite al valore realizzato".
Queste opinioni evidenziano un divario tra le capacità tecniche della piattaforma e la preparazione organizzativa necessaria per implementarla in modo sicuro.
Se stai valutando l'offerta di Google, considera il tempo necessario per la formazione, la documentazione e i test iterativi prima di commit in un'implementazione completa. Man mano che Google perfeziona la piattaforma, la sua roadmap formerà la rapidità con cui questi punti di attrito verranno risolti.
Roadmap e prospettive dell'ecosistema
I piani a breve termine di Google segnalano l'intenzione di espandere l'IA agentica oltre l'ambito aziendale e verso i servizi rivolti ai consumatori.
Entro l'inizio del 2026, l'azienda ha nel piano di estendere le funzionalità dell'agente AI Mode agli appuntamenti per i servizi locali e alla prenotazione di biglietti per eventi nella Ricerca, consentendo agli utenti di delegare le attività di pianificazione end-to-end.
Nella primavera del 2026 l'IA agentica arriverà sui dispositivi Google Home e Nest in tutto il mondo, trasformando gli assistenti vocali in gestori di attività autonomi in grado di fare acquisti, prenotazioni e coordinare le attività per conto dei membri della famiglia.
Un analista del settore ha osservato che entro tre anni l'80% dei dirigenti ha nel piano di integrare agenti IA nelle operazioni e l'investimento di Google nei protocolli aperti gli dà la posizione di leader di questo cambiamento.
Questa previsione suggerisce che Google considera l'IA agentica come un livello fondamentale per il prossimo decennio di software per l'ambiente di lavoro, non solo come una funzionalità/funzione aggiuntiva.
Quanto costa l'IA agentica di Google?
Google offre Gemini Enterprise con un modello di sottoscrizione per utente, con livelli di azienda che costano in media circa 50 dollari al mese per utente. I livelli con volumi più elevati usufruiscono di funzionalità avanzate come l'orchestrazione estesa degli agenti, controlli di sicurezza più approfonditi e supporto con priorità.
È disponibile una versione Starter gratis, ma con un compromesso: i dati degli utenti di quel livello potrebbero essere utilizzati per migliorare i servizi di Google ed è necessario acconsentire esplicitamente.
La maggior parte delle aziende regolamentate salterà il livello gratuito e passerà direttamente a un piano a pagamento che garantisce la titolarità dei dati e la conformità.
Oltre al costo della sottoscrizione, prevedi un budget per i costi di elaborazione se i tuoi agenti elaborano grandi set di dati o eseguono flussi di lavoro complessi in più passaggi.
I servizi di integrazione possono anche comportare costi aggiuntivi, soprattutto se hai bisogno di connettori personalizzati per sistemi legacy che non sono coperti dalla libreria standard di Apigee.
Detto questo, il prezzo prevedibile per utente semplifica la previsione rispetto ai modelli basati sul consumo, in cui le bollette mensili variano notevolmente in base ai picchi di utilizzo.
Considerazioni finali
La piattaforma di IA agentica di Google è la scelta più sensata se hai già investito nel suo ecosistema cloud.
Le funzionalità di conformità e l'integrazione con l'area di lavoro eliminano gli attriti che rallentano l'adozione da parte delle aziende in altri ambiti, ma la curva di apprendimento è reale e gli agenti hanno bisogno di rigidi limiti per rimanere utili.
Inizia con un singolo reparto, effettua il monitoraggio del risparmio di tempo effettivo nell'arco di un mese ed espandi solo dopo aver risolto le questioni relative all'ambito di applicazione e alla sicurezza.
Se stai cercando l'automazione senza la complessità di una soluzione completamente personalizzata, Gemini Enterprise ti offre un percorso credibile da seguire.