Google vereint KI-Tools zur unternehmensweiten Prozessautomatisierung

Gemini Enterprise bündelt sechs Kernkomponenten und verspricht Durchbruch bei komplexen Workflows – erste Praxisfälle zeigen Effizienzgewinne im Kundenservice und Data Science.

Praxisbeispiele demonstrieren Automatisierungspotenzial

Konkrete Unternehmensanwendungen illustrieren bereits die Leistungsfähigkeit der integrierten Plattform. Die Commerzbank setzt Googles Customer Engagement Suite für den Chatbot Bene ein, der über zwei Millionen Chats bearbeitet und dabei rund 70 Prozent aller Anfragen erfolgreich gelöst habe. Vodafone nutzt den Data-Science-Agent zur Automatisierung von Datenverarbeitung und -aufnahme, um Workflows zu beschleunigen. Das Telekommunikationsunternehmen profitiert von schnellerer Datenerkundung, Pattern-Erkennung und optimierter Modellentwicklung durch generierte mehrstufige Pläne für Training und Inferenz.

Sechsteilige Architektur als Fundament

Google-Cloud-CEO Thomas Kurian beschreibt sechs Kernkomponenten als Basis: Gemini-Modelle übernehmen die zentrale Rolle, ergänzt durch eine No-Code-Workbench für Fachanwender zur Prozessautomatisierung und Informationsanalyse über Agenten. Vorgefertigte Agenten für spezialisierte Aufgaben ermöglichen schnellen Einstieg. Die Plattform stellt sichere Anbindung von Unternehmensdaten her – auch außerhalb Google Workspace. Externe Quellen wie Microsoft 365, Salesforce oder SAP lassen sich integrieren. Ein zentrales Governance-Framework und Zugriff auf ein Ökosystem mit über 100.000 Partnern vervollständigen das Angebot. Erklärtes Ziel sei es, den bisher auf Silos beschränkten KI-Einsatz auf komplexe, unternehmensweite Aufgaben zu übertragen. Nach Angaben von Google Cloud nutzen bereits knapp zwei Drittel aller Kunden die KI-Produkte des Unternehmens.

Industriekooperation für interoperable Agent-Ökosysteme

Zahlreiche Technologieanbieter wie Atlassian, GitLab, MongoDB, Postman, Shopify und Stripe haben Integrationen entwickelt. Als Entwicklungswerkzeug steht Gemini CLI zur Verfügung – ein terminalbasierter Assistent, der natürlichsprachliche Befehle für Automatisierungen, Code-Erzeugung und Recherchen ermöglicht. Für die entstehende "Agent Economy" treiben branchenübergreifende Initiativen Standardisierungen voran. Agent2Agent (A2A) und Model Context Protocol (MCP) definieren Kommunikationsregeln zwischen autonomen Systemen. Mit Finanzdienstleistern und Technologiekonzernen wie American Express, Coinbase, Intuit, Mastercard, PayPal, ServiceNow und Salesforce entstand das Agent Payments Protocol (AP2) für selbstständige Zahlungsabwicklungen.

Vertriebsplattform und Entwicklerförderung

Zur Navigation im expandierenden Partner-Netzwerk führt Google einen AI-Agent-Finder ein. Das Tool filtert nach Sicherheitsprüfungen und Kompatibilitätszertifizierungen, während Anbieter von vereinfachter Distribution und Monetarisierung profitieren sollen. Über Google Skills werden Trainingsressourcen kostenfrei bereitgestellt. Das Gemini Enterprise Agent Ready-(GEAR)-Programm adressiert eine Million Entwickler für Aufbau und Implementierung von Agenten. Bei anspruchsvollen Projekten soll das Delta-Team zum Einsatz kommen – eine spezialisierte Einheit von Google AI-Engineers für unmittelbare Kundenzusammenarbeit.