Bei einem Google Cloud-Event am Donnerstag gab das Unternehmen bekannt, dass es sein Gemini AI in die agentische Ära einführt. Mit der Veröffentlichung eines einheitlichen Agents kann es nicht nur Fragen beantworten, sondern auch Aufgaben im Namen des Benutzers erledigen – und das alles über eine einzige Oberfläche.
Der Schritt erfolgt, da die KI-Tools von einfachen Konversationserlebnissen zu solchen geworden sind, die die übernommenen Aufgaben übernehmen, Code generieren, Treffen planen, Terminen buchen und Reisen organisieren können. Dies folgt auch auf den Aufstieg von konsumentorientierten Agenten wie Metas Muse sowie solcher, die über Nachrichtendienste funktionieren, wie Instinct und andere, sowie auf die jüngste Einführung von ChatGPTs Dots.
Das Unternehmen hat noch eine gute Chance, durch seine agentischen Anstrengungen Skalierung zu erreichen: Wie Google-CEO Sundar Pichai am Beginn der Veranstaltung sagte, hat Gemini heute über 1 Milliarde monatlich aktive Nutzer. Er betonte außerdem, dass fast 90 Prozent der Unternehmen in der Fortune 100-Liste jetzt Gemini Enterprise im Betrieb verwenden.
Mit der Einführung von Gemini im Unternehmensbereich wird Google anfangs darauf ausgerichtet sein, den Agenten vor allem für Unternehmen einzusetzen, bevor er später auch bei Verbrauchern verfügbar wird.
Laut Pichai wird dies das Unternehmen ermöglichen, die „schwierigeren Probleme bezüglich Sicherheit, Skalierung und Leistung“ zu lösen – Probleme, die mit der Einführung solcher leistungsfähiger Agenten entstehen.
Thomas Kurian, CEO von Google Cloud, erklärte, dass dem neuen Agenten „Ziele gegeben werden können, nicht nur Anweisungen“. Das bedeutet, dass er die Arbeit planen kann, eigene Fähigkeiten und Tools verwenden kann und mit den internen Systemen Unternehmen verbinden kann, um seine Ziele zu erreichen.
Standardmäßig wählt das KI-System das beste Modell, um die Aufgabe zu erledigen, aber die Benutzer können auch selbst ein Modell auswählen – einschließlich solcher von Dritten, beginnend mit den Claude-Modellen von Anthropic. Google sagte, dass es in Zukunft den Modellauswahl-Mechanismus erweitern wird, um open-source-Modelle und andere private Modelle einzubeziehen.
Die Anfrage kann Anhänge enthalten, wie Dateien, Ordner oder andere Projekte, die für bestimmte Arbeitsbereiche entwickelt wurden, wie jene, die Dateien und Fähigkeiten kombinieren. Der Agent kann auf die Daten und Systeme des Unternehmens zugreifen, wie Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Jira, Confluence, Git, BigQuery, Databricks, Postgres, Snowflake und andere.
Es kann auch mit jedem Model Context Protocol (MCP)-Server innerhalb oder außerhalb des Unternehmensnetzwerks sicher verbunden und funktionieren.
Benutzer können verfolgen, was Gemini tut, über eine „Tasks-Posteingang“-Interfaz, wo sie den Denkprozess von Gemini, die Delegation von Aufgaben an Unteragenten, das Laden spezieller Fähigkeiten, Code und den Fortschritt sehen können.
Erwähnenswert ist, dass die KI ihre eigene Arbeitsplattform-Konto hat, als wäre sie ein weiterer Kollege. Das bedeutet, dass sie eine eigene E-Mail-Adresse und einen eigenen Kontext hat, so Google. Sie weiß, wer in der Firma in welcher Abteilung ist, ihre Zeitzone, wer die Genehmigung für Bestandteile benötigt, was auf den Kalendern der Menschen steht und mehr. Benutzer können den Agenten durch Markierung, E-Mail senden, mit ihm teilen oder ihn in eine Gruppenchat einbeziehen. Wenn er Handlungen ausführt, schreibt die KI einen Audit-Trail, der dem Agenten zugeschrieben wird, nicht der Person.
Der Agent ist über iOS- und Android-Mobilgeräte, Windows- und Mac-Desktopcomputer, die Kommandozeile, Google Workspace, Microsoft 365, ServiceNow und Slack zugänglich.
Die frühen Tester des Agenten umfassten die Sportbekleidungsmarke On, Shopify und PayPal, und es wurde festgestellt, dass Kunden von Gemini Enterprise große Unternehmen wie BNP Paribas, Bradesco, Merck, Orange Spain, Santee Cooper, SOMPO, Ulta Beauty und Wesfarmers sind.
Google sagte, dass neue flexiblen Ausgabemöglichungen – einschließlich Multi-Modell-Orchestrierung, intelligentem Routing und Echtzeit-Ausgabengrenzen – Unternehmen dabei helfen könnten, die Kosten für Unternehmens-KI besser zu kontrollieren.