Twoja skrzynka odbiorcza jest przepełniona rutynowymi prośbami, spotkania się piętrzą bez wyraźnych rezultatów, a Twój zespół spędza godziny na poszukiwaniu danych w niepołączonych systemach. Brzmi znajomo?
Platforma AI Google obiecuje rozwiązać te problemy w miejscu pracy poprzez wdrożenie inteligentnych agentów, którzy samodzielnie wykonują wieloetapowe zadania.
W tym przewodniku przedstawię ofertę Google, sposób jej działania oraz to, czy odpowiada ona potrzebom Twojej organizacji.
Najważniejsze informacje (klucz)
- Firma Google wprowadziła na rynek Gemini Enterprise, rozwiązanie do automatyzacji sztucznej inteligencji agentycznej w miejscu pracy.
- Użytkownicy tworzą agentów za pomocą kodu open source lub wizualnych cykli pracy bez kodowania.
- Łączniki Apigee płynnie łączą agentów z głównymi systemami przedsiębiorstwa.
- Powodzenie wdrożeń wymaga przeprowadzenia pilotażowych programów, oceny i stopniowego skalowania.
Czy Google oferuje sztuczną inteligencję agentyczną?
Tak. Firma Google weszła na rynek agentów AI w grudniu 2024 r. z platformą Agentspace, która umożliwia wczesny dostęp i została zaprojektowana, aby pomóc przedsiębiorstwom w tworzeniu i wdrażaniu autonomicznych agentów.
Do października 2025 r. inicjatywa ta przekształciła się w Gemini Enterprise, które Google opisuje jako pojedyncze wejście do AI w miejscu pracy. Platforma łączy duże modele językowe Gemini Google z agentami własnymi i zewnętrznymi w ramach jednego zunifikowanego interfejsu.
W przeciwieństwie do samodzielnych chatbotów, Gemini Enterprise koordynuje działanie agentów, którzy tworzą połączenie z istniejącymi systemami, pobierają kontekst z dokumentów wewnętrznych i wykonują cykle pracy bez ciągłych podpowiedzi od ludzi.
Google pozycjonuje to rozwiązanie jako rozwiązanie klasy korporacyjnej stworzone z myślą o zarządzaniu, bezpieczeństwie i skalowalności. To pozycjonowanie ma znaczenie, ponieważ sygnalizuje zamiar Google, aby bezpośrednio konkurować z Microsoftem i innymi gigantami chmury w przestrzeni AI dla biznesu.
Więcej informacji: Najlepsze firmy wdrażające agentów AI
Jak to właściwie działa?
W swej istocie AI Google działa na dwóch płaszczyznach.
Programiści mogą tworzyć niestandardowe agenty za pomocą otwartego zestawu narzędzi Agent Development Kit, który zapewnia pełną kontrolę nad logiką i integracjami.
Tymczasem użytkownicy biznesowi bez doświadczenia w programowaniu mogą wdrażać agentów za pomocą wizualnego kreatora Gemini Enterprise, przeciągając kroki cyklu pracy na miejsce i tworzące połączenie z źródłami danych za pomocą listy rozwijanej.
Obie ścieżki opierają się na zarządzanych łącznikach poprzez Apigee, platformę zarządzania API firmy Google. Łączniki te łączą agentów z ponad 100 aplikacjami korporacyjnymi, od systemów ERP i CRM po bazy danych HR i niestandardowe narzędzia biznesowe.
Gdy agent musi zaktualizować rekord sprzedaży w Salesforce lub pobrać dane pracowników z Workday, wywołuje odpowiedni interfejs API, wykonuje zadanie i rejestruje wynik.
Kontrola bezpieczeństwa, ścieżki audytu i klucze szyfrujące są obsługiwane na poziomie platformy, dzięki czemu zespoły IT nie muszą od nowa budować zgodności dla każdego nowego agenta.
| Komponent | Funkcja biznesowa |
|---|---|
| Zestaw narzędzi do tworzenia agentów (ADK) | Kodowanie niestandardowych agentów dla specjalistycznych cykli pracy |
| Interfejs Gemini Enterprise | Data powstania agentów bez kodowania dla użytkowników bez wiedzy technicznej |
| Łączniki Apigee | Integracja z systemami ERP, CRM, HR i innymi |
| Bezpieczeństwo i rejestrowanie audytowe | Monitorowanie zgodności i kontrola ochrony danych |
Ta architektura oznacza, że możesz zacząć od gotowych agentów z rynku Google, a później dodawać niestandardową logikę w miarę wzrostu potrzeb. Następnie zobaczmy, jak to wygląda, gdy zespół faktycznie wdraża to rozwiązanie.
Jak to wygląda w praktyce?
Wyobraź sobie kierownika ds. operacji marketingowych w średniej wielkości sklepie detalicznym. Jej zespół co Monday ręcznie kompiluje raporty dotyczące wyników kampanii, pobierając dane z Google Analytics, Salesforce i Shopify, a następnie wklejając liczby do udostępnianego arkusza kalkulacyjnego. Proces ten trwa trzy godziny i często zawiera błędy związane z kopiowaniem i wklejaniem.
- Identyfikuje powtarzalne zadanie agregacji danych i decyduje się na pilotażowe wdrożenie agenta.
- Korzystając z interfejsu bez kodowania Gemini Enterprise, łączy agenta ze wszystkimi trzema źródłami danych za pomocą złączy Apigee.
- Określa cotygodniowy wyzwalacz i format wyjściowy, czyli wstępnie wypełniony arkusz Google Sheet z analizą trendów.
- Agent działa autonomicznie w każdy poniedziałek rano, dostarczając przejrzysty raport przed rozpoczęciem spotkania zespołu.
W ciągu miesiąca odzyskuje te trzy godziny i eliminuje błędy transkrypcji.
To doświadczenie odzwierciedla to, co widziałem we wczesnych pilotażowych projektach przedsiębiorstw: agenci doskonale sprawdzają się w przewidywalnych, wieloetapowych cyklach pracy, gdzie logika jest jasna, a źródła danych stabilne.
Korzyści są jeszcze większe, gdy wdrożysz wielu agentów w różnych działach, ale niezawodność zależy od tego, jak dobrze określisz zakres zadania każdego agenta.
Co wyróżnia Google?
Google stworzył swoją sztuczną inteligencję opartą na agentach w oparciu o istniejącą chmurę i ekosystem wydajności, który już teraz dociera do milionów użytkowników korporacyjnych.
Jeśli Twoja organizacja korzysta z Google Workspace, agenci mogą natywnie odczytywać dokumenty z Dysku, analizować wydarzenia z kalendarza i wysyłać kontekstowe wiadomości Slack za pośrednictwem zintegrowanych łączników.
To ścisłe powiązanie zmniejsza utrudnienia związane z ustawieniami w porównaniu z platformami, które traktują usługi Google jako dodatki innych firm.
Firma podzieliła również swoje narzędzia na dwie ścieżki: otwarte oprogramowanie ADK dla programistów, którzy chcą mieć szczegółową kontrolę, oraz interfejs bez kodowania dla użytkowników biznesowych, którzy potrzebują szybkości działania, a nie niestandardowego dostosowywania. To podwójne podejście pozwala zespołom technicznym i nietechnicznym pracować równolegle, bez konieczności oczekiwania, aż dział IT napisze każdy cykl pracy.
Jeśli chodzi o bezpieczeństwo, Gemini Enterprise jest dostarczany z gotową zgodnością z FedRAMP High i HIPAA, rejestrowaniem audytowym każdej czynności agenta oraz niestandardowymi kluczami szyfrującymi zarządzanymi przez klienta. Funkcje te mają znaczenie w branżach podlegających regulacjom, gdzie jeden błąd może być wyzwalaczem kar lub ujawnienia naruszeń.
- Natywna integracja z usługami Google obszarów roboczych i chmury
- Otwarta platforma ADK w połączeniu z wizualnym kreatorem bez kodowania
- Zgodność z normami korporacyjnymi: FedRAMP, HIPAA, dzienniki audytowe
- Ponad 1500 gotowych agentów dostępnych w momencie premiery od Google i partnerów
- Kompromis: krzywa uczenia się dla zespołów niezaznajomionych z ekosystemem Google.
- Kompromis: początkowa złożoność w definiowaniu zakresu działania agenta i zabezpieczeń
Te zalety pozycjonują Google jako dobry wybór dla organizacji, które już są committed do jego chmury, ale wartość platformy zależy od tego, jak płynnie włącza się ona do szerszego środowiska IT.
Integracja i dopasowanie do ekosystemu
Google zaprojektował Gemini Enterprise tak, aby stanowiło centralny element środowiska aplikacji, a nie samodzielny silos. Agenci uwierzytelniają się za pośrednictwem Google Cloud IAM lub zewnętrznych dostawców usług pojedynczego logowania, dzięki czemu kontrola dostępu odzwierciedla istniejącą strukturę katalogów.
Gdy agent wysyła zapytanie do folderu udostępnianego w Dysku lub pobiera rekordy CRM, respektuje uprawnienia na poziomie dokumentu, co oznacza, że użytkownicy widzą tylko te dane, do których mają już uprawnienia dostępu.
Oprócz własnych usług Google, platforma wykorzystuje bibliotekę łączników Apigee do połączonego połączenia z SAP, Workday, Oracle i dziesiątkami innych systemów korporacyjnych.
Każde złącze obsługuje uwierzytelnianie API, ograniczenie szybkości i obsługę błędów, co chroni Cię przed pracami instalacyjnymi, które zazwyczaj spowalniają projekty integracyjne.
Google oferuje również wsparcie dla protokołu Agent2Agent (A2A), otwarty standard, który umożliwia agentom zbudowanym w różnych frameworkach odkrywanie swoich możliwości i współpracę.
Na przykład agent planowania stworzony przez Google może przekazać zadanie zewnętrznemu agentowi finansowemu bez konieczności ręcznej interwencji.
| Platforma/Partner | Charakter integracji |
|---|---|
| Google Workspace | Natywne udostępnianie danych i kontekstu za pośrednictwem Dysku, kalendarza i Gmaila |
| Systemy ERP/CRM/HR | Automatyczne aktualizacje i zapytania za pośrednictwem złączy Apigee |
| Rynki zewnętrzne | Gotowe agenty (np. rozwiązania branżowe Wipro) można podłączyć przy minimalnych ustawieniach. |
| Agenci open source | Protokół A2A umożliwia współpracę agentów między platformami. |
Ta sieć łączników przyspiesza wdrażanie, ponieważ nie musisz czekać na niestandardowe API za każdym razem, gdy dodajesz źródło danych. Ta przewaga prędkości staje się kluczowa podczas przechodzenia od fazy pilotażowej do wdrożenia produkcyjnego.
Oś czasu wdrożenia i zarządzanie zmianami
Wprowadzenie agentycznej AI nie powinno być wielkim wydarzeniem.
Widziałem zbyt wiele organizacji, które wdrożyły to rozwiązanie w całym przedsiębiorstwie, tylko po to, aby odkryć, że źle dobrani agenci generują więcej szumu niż wartości.
Zamiast tego potraktuj wdrożenie jako etapowy wysiłek, który zaczyna się od niewielkich działań i jest skalowany w oparciu o wymierne korzyści.
- Przeprowadź pilotażowy program z jednym zespołem lub działem, który ma jasno określone, powtarzalne problemy związane z cyklem pracy.
- Oceń wydajność w ciągu czterech do sześciu tygodni, śledząc zaoszczędzony czas, wskaźniki błędów i zadowolenie użytkowników.
- Udoskonal logikę agenta i rozszerz ją na sąsiednie zespoły, wykorzystując doświadczenia zdobyte podczas pilotażu.
- Wprowadź rozwiązanie w całej firmie dopiero po udokumentowaniu najlepszych praktyk i przeszkoleniu wewnętrznych liderów.
To etapowe podejście daje Ci możliwość dostosowania zabezpieczeń, dopracowania integracji i zbudowania zaufania organizacji, zanim agenci zajmą się procesami o znaczeniu krytycznym.
Pomaga również zespołom IT i ds. zgodności z przepisami w weryfikacji, czy dzienniki audytowe, kontrole dostępu do danych i zasady bezpieczeństwa sprawdzają się w rzeczywistych warunkach użytkowania.
Opinie społeczności i wczesnych użytkowników
Pierwsze reakcje na agenticzną AI Google były mieszane, odzwierciedlając zarówno entuzjazm dla potencjału platformy, jak i ostrożność wobec jej złożoności.
Jeden z użytkowników Reddit napisał: „Wszyscy w mojej firmie, którzy do tej pory wypróbowali tę funkcję, są pod dużym wrażeniem”. Inny komentator żartował na temat zmęczenia nazwami, stwierdzając, że Google wydaje się skupiać na „nadążaniu za Microsoftem pod względem liczby zmian marki i dezorientowania klientów w ciągu tego samego roku”.
Na stronie Hacker News programista zgłosił praktyczną obawę: „Największym problemem jest dla mnie to, że pętle agentowe są powolne i kosztowne. Co gorsza, często działają nieprawidłowo, wykonując błędne czynności, które trzeba cofać”.
To przekonanie podkreśla powracający motyw w dyskusjach na temat sztucznej inteligencji agentowej: autonomia bez ścisłych ograniczeń może prowadzić do kosztownych błędów.
W innym wątku na Reddicie zwrócono uwagę, że potencjał Agentspace wiąże się z krzywą uczenia się, z ostrzeżeniem, że „złożoność nauki i prawidłowego wdrożenia w ramach 30-dniowej wersji próbnej limituje rzeczywistą wartość”.
Te opinie podkreślają rozbieżność między możliwościami technicznymi platformy a gotowością organizacyjną wymaganą do jej bezpiecznego wdrożenia.
Jeśli oceniasz ofertę Google, przed podjęciem decyzji o pełnym wdrożeniu weź pod uwagę czas potrzebny na szkolenia, dokumentację i iteracyjne testy. W miarę udoskonalania platformy przez Google, jej plan działania będzie miał wpływ na to, jak szybko zostaną rozwiązane te problemy.
Plan działania i perspektywy ekosystemu
Krótkoterminowe plany Google wskazują na zamiar rozszerzenia sztucznej inteligencji agentowej poza przedsiębiorstwa i na usługi skierowane do konsumentów.
Do początku 2026 r. firma planuje rozszerzyć możliwości agenta AI Mode o lokalne wizyty serwisowe i rezerwacje biletów na wydarzenia w wyszukiwarce, umożliwiając użytkownikom delegowanie zadań związanych z planowaniem od początku do końca.
Wiosną 2026 r. sztuczna inteligencja agentyczna pojawi się w urządzeniach Google Home i Nest na całym świecie, zmieniając asystentów głosowych w autonomiczne narzędzia do wykonywania zadań, które mogą robić zakupy, rezerwować i koordynować działania w imieniu członków gospodarstwa domowego.
Analityk branżowy zauważył, że w ciągu trzech lat 80% kadry kierowniczej planuje wdrożyć agentów AI do swoich operacji, a inwestycje Google w otwarte protokoły dają firmie pozycję lidera tej zmiany.
Prognoza ta sugeruje, że Google postrzega sztuczną inteligencję agentową jako podstawowy element oprogramowania dla miejsc pracy w następnej dekadzie, a nie tylko funkcję.
Ile kosztuje sztuczna inteligencja Google Agentic?
Ceny Google Gemini Enterprise są oparte na modelu subskrypcji na użytkownika, a średni koszt dla przedsiębiorstw wynosi około 50 USD miesięcznie na użytkownika. Wyższe poziomy subskrypcji odblokowują zaawansowane funkcje, takie jak rozszerzona koordynacja agentów, głębsza kontrola bezpieczeństwa i priorytetowe wsparcie techniczne.
Dostępna jest bezpłatna wersja Starter, ale wiąże się to z pewnym kompromisem: dane użytkowników w tej wersji mogą być wykorzystywane do ulepszania usług Google i należy wyraźnie wyrazić na to zgodę.
Większość przedsiębiorstw podlegających regulacjom pominie bezpłatny poziom i przejdzie od razu do płatnego planu, który gwarantuje własność danych i zgodność z przepisami.
Oprócz opłaty subskrypcyjnej należy uwzględnić w budżecie koszty obliczeniowe, jeśli agenci przetwarzają duże zbiory danych lub wykonują złożone, wieloetapowe cykle pracy.
Usługi integracyjne mogą również generować dodatkowe koszty, zwłaszcza jeśli potrzebujesz złączy niestandardowych dla starszych wersji systemów, które nie są obsługiwane przez standardową bibliotekę Apigee.
Przewidywalne ceny za użytkownika ułatwiają prognozę w porównaniu z modelami opartymi na zużyciu, gdzie miesięczne rachunki mocno się zmieniają w zależności od wzrostu zużycia.
Końcowe przemyślenia
Platforma AI Google ma największy sens, jeśli już zainwestowałeś w jej ekosystem chmury.
Funkcje zgodności i integracja z obszarem roboczym eliminują utrudnienia, które spowalniają wdrażanie rozwiązania w innych obszarach przedsiębiorstwa, ale krzywa uczenia się jest realna, a agenci potrzebują ścisłych wytycznych, aby pozostać użytecznymi.
Zacznij od jednego działu, śledź rzeczywiste oszczędności czasu w ciągu miesiąca i rozszerzaj zakres dopiero po wyjaśnieniu kwestii dotyczących zakresu i bezpieczeństwa.
Jeśli zależy Ci na automatyzacji bez złożoności związanej z pełną niestandardową budową, Gemini Enterprise oferuje wiarygodną ścieżkę rozwoju.