Der Weg zum Agentic Enterprise: Was die Google Cloud Next ’26 für Unternehmen bedeutet

Von GenAI-Experimenten zum Agentic Enterprise

In vielen Unternehmen ist generative KI bislang ein Sammelsurium aus Pilotprojekten: ein Chatbot hier, ein Text- oder Code-Assistent dort. Spannend – aber selten geschäftskritisch. Die Google Cloud Next ’26 zieht hier eine klare Linie: Künftig geht es nicht mehr nur darum, Inhalte zu generieren, sondern darum, dass KI-Agenten aktiv handeln, miteinander kooperieren und tief in Geschäftsprozesse integriert werden.

Google fasst das unter dem Begriff Agentic Enterprise zusammen: KI-Agenten greifen auf Systeme, Daten und APIs zu, orchestrieren komplexe Abläufe und tun das in einer kontrollierten Umgebung, in der Sicherheit und Compliance von Anfang an mitgedacht sind.

Wo stehst du gerade in dieser Entwicklung?

Um einzuordnen, was die nachfolgenden Ankündigungen für die eigenen Projekte bedeutet, lohnt es sich die folgenden Fragen zu stellen.

Wo habe ich heute schon Use Cases, die von einer Weiterentwicklung zu Agenten-Workflows stark profitieren? Dies können zum Beispiel Chatbots im Kundenservice, Dokumentenprozesse im Backoffice, Support für IT-Operations oder Security-Teams sein.

Ist meine Daten- und Cloud-Architektur bereit für Agenten? Hierbei gilt es Zugriffspfade, Berechtigungen, API-Design, Multi-Cloud-Strategien, Observability und Kostenmodelle zu bedenken.

Wie stelle ich Governance, Security und Compliance sicher? Dabei ist unter anderem der Datenzugang, die möglichen Aktionen und die Nachvollziehbarkeit von Agenten zu hinterfragen.

Gemini Enterprise Agent Platform: Vom Prompt zum vernetzten Agenten

Herzstück von allem ist die Gemini Enterprise Agent Platform. Der bisherige Name Vertex AI Platform wird ersetzt, damit auch im Namen deutlich wird, wohin die Reise geht: weg von einer reinen Modell- und ML-Plattform, hin zu einer Umgebung, in der vernetzte KI-Agenten im Mittelpunkt stehen. Die Erwartung ist, dass Unternehmen künftig Agenten-Netzwerke nutzen, statt einzelne Modelle anzusprechen:

• Ein Agent Development Kit (ADK) bietet ein graphenbasiertes Framework, um verschiedene Sub-Agenten zu definieren und ihre Zusammenarbeit zu orchestrieren.
• Mit dem Agent Studio können Fachbereiche Low-Code/No-Code-Workflows erstellen und Agenten konfigurieren, ohne tief in die ML-Details einzusteigen.
• Die GKE Agent Sandbox stellt isolierte Laufzeitumgebungen bereit, in denen produktive Agenten sicher und strikt voneinander getrennt skalieren.

Was bedeutet das für Unternehmen und euch?

Diese Änderungen sind mehr als nur ein Rebranding. Anwendungen, die du erschaffst, bewegen sich von einzelnen LLM-Prompts hin zu standardisierten, wiederverwendbaren Agenten-Bausteinen.

Am Beispiel eines Customer-Support-Agents könnte diese Entwicklung wie folgt aussehen: Dank des Zugriffs auf interne APIs, Datenquellen und Fachlogiken können nicht nur Antworten generiert werden. Diese Anbindung erlaubt es auch, direkt in Backend-Systemen Buchungen anzupassen oder Reklamationen anzulegen. Hierzu müssen mehrere Agenten in kontrollierten Workflows zusammenarbeiten. Ein entscheidender Vorteil ist, dass sich solche Agenten-Netzwerke in bestehende Anwendungen (zum Beispiel CRM, ERP, Portale) integrieren lassen.

Für deine Architektur bedeutet das: Du musst künftig nicht mehr nur einzelne "KI-Features" denken, sondern Agenten-Services mit klaren Verantwortlichkeiten und Schnittstellen.

Agentic Data Cloud: Daten, welche die KI von Anfang an versteht

Agenten sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen können. Hier setzt Google mit der Agentic Data Cloud an und erweitert das im Vorjahr eingeführte Smart Storage um entscheidende neue Agenten-Funktionen:

• Beim Speichern von Daten generiert Cloud Storage nun automatisch semantische Metadaten (zum Beispiel Bild- oder Dokumententags).
• Aufwendige, manuell gebaute Daten-Pipelines zur Voranreicherung werden reduziert oder entfallen ganz.
• Datenobjekte werden zu „self-describing objects“, die von Agenten sofort interpretiert werden können.

Stellen wir uns vor, wir wollen einen HR-Agenten bauen der eingehenden Lebensläufe nach bestimmten Vorgaben analysiert. Dies ist nun, dank der semantischen Metadaten, direkt im Cloud Storage möglich, dadurch weiß der HR-Agent wo er die Lebensläufe findet, ohne dass zuvor eine dedizierte Extraktions-Pipeline implementiert werden muss, um die Daten KI verständlich zu machen.

Das resultiert in weniger Vorarbeit für Data Engineers. Und weniger Arbeit bedeutet schnellere Iteration von Use Cases.

KI-Infrastruktur: Dauerhaft laufende Agenten wirtschaftlich betreiben

Agentische Workloads unterscheiden sich deutlich von klassischen Web- oder Batch-Anwendungen: Agenten laufen langfristig im Hintergrund, führen komplexe Inferenz- und Planungsaufgaben aus und interagieren kontinuierlich mit Systemen und User.

Dadurch können rechenintensive Anwendungen wie zum Beispiel tausende parallellaufende Logistik-Agenten, die Lieferketten überwachen, Routen optimieren oder Ereignisse vorhersagen, leicht sehr teuer und langsam werden.

Google adressiert das mit einer Reihe von Infrastruktur-Updates rund um GKE, Compute und spezialisierte Hardware (GPUs/TPUs):

• Beschleunigte Storage-Architekturen, die GPUs und TPUs effizient auslasten.
• Native Quantisierungs-Optimierungen direkt auf Hardware-Ebene, um mehr Durchsatz bei geringeren Kosten zu ermöglichen.
• Verbesserte Skalierungsmechanismen für High-Scale Inference und Trainings-Workloads.

Warum ist das relevant?

Die Kosten pro Agenten-Transaktion sinken, wenn Auslastung und Speicherbandbreite optimiert werden. Unternehmen können mehr Agenten parallel produktiv betreiben, ohne dass die Cloud-Rechnung explodiert. Besonders für Branchen mit hohen Lastspitzen (Handel, Medien, Logistik, Finanzdienstleistung) wird ein produktiver, 24/7-Agentenbetrieb realistisch.

Agentic SecOps: Security im Tempo der KI

Wenn Fachbereiche zunehmend eigenständig Agenten erstellen („Vibe Coding“ per Low-Code/No-Code), wächst das Risiko von Schatten-KI, Datenabfluss und Fehlkonfigurationen, da sich nicht an Governance, Security und Compliance gehalten wird. Mit Agentic SecOps und der vertieften Integration von Threat Intelligence und Partnerlösungen adressiert Google genau diese Herausforderungen:

• Threat Hunting Agents durchsuchen proaktiv Umgebungen nach neuen Angriffsmustern – auch solchen, die von KI generiert wurden.
• Detection Engineering Agents unterstützen Security-Teams dabei, neue Regeln zu entwickeln und anzupassen.
• Agentenlose Scans prüfen Code, Konfigurationen und Architekturen automatisch und schlagen Korrekturen direkt in den Development-Tools vor.

Konsequenz für Ihre Sicherheitsarchitektur:

Die Security selbst wird agentisch. Die klassische Trennung „erst entwickeln, dann prüfen“ wandelt sich dabei in Richtung Security-by-Design, automatisiert durch KI-Agenten. Darüber hinaus müssen Governance, Rollenmodelle und Richtlinien so gestaltet werden, dass sie auch für KI-Agenten gelten – und nicht nur für menschliche Benutzer.

Was heißt das konkret für deine Roadmap?

Denke zurück an die Fragen vom Anfang:

Wo habe ich heute schon Use Cases, die von einer Weiterentwicklung zu Agenten-Workflows stark profitieren? Ist meine Daten- und Cloud-Architektur bereit für Agenten? Wie stelle ich Governance, Security und Compliance sicher?

Eine sinnvolle Roadmap Richtung Agentic Enterprise startet meist mit:

• der Identifikation weniger, aber strategisch relevanter Pilot-Szenarien,
• einem Architektur-Blueprint für Agenten auf Basis der neuen Google-Cloud-Bausteine und
• der Definition von guard rails (Richtlinien, Rollen, Kontrollmechanismen) für KI-Agenten.

Fazit: Jetzt die Weichen für das Agentic Enterprise stellen

Die Google Cloud Next ’26 macht deutlich: Die nächste Ausbaustufe von KI in Unternehmen ist nicht der bessere Prompt, sondern das vernetzte Agenten-Ökosystem, das auf Daten, Prozesse und Infrastruktur zugreift und Mehrwert im Tagesgeschäft erzeugt.

Wer heute in Google Cloud investiert oder sie als Teil einer Multi-Cloud-Strategie evaluiert, sollte die neuen Bausteine – Gemini Enterprise Agent Platform, Agentic Data Cloud, optimierte KI-Infrastruktur und Agentic SecOps – nicht isoliert betrachten, sondern als Teil einer langfristigen Architekturvision.

So entsteht aus den Ankündigungen der Google Cloud Next ’26 keine weitere Welle von Prototypen – sondern ein konkreter Fahrplan in Richtung Agentic Enterprise, der fachliche Anforderungen, Technologie und Betrieb zusammenführt.