Der Erfolg von KI-Agenten hängt nicht nur von der Modellqualität ab, sondern auch davon, wie umfassend deren Datenbasis ist. Doch noch stoßen sie an Hersteller- und Systemgrenzen. Google Agentspace setzt genau hier an. Könnte es zum Bindeglied komplexer IT-Landschaften werden?
Foto: SoftwareOne
Florian Chrometz , Cloud Solution Architect Google Cloud bei
SoftwareOne
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Laurenz Reitsam , Presales Services Consultant - Data &
AI bei SoftwareOne
KI-Agenten sollen laut dem Marktbeobachter Gartner die nächsten Jahre prägen. Die Hoffnungen sind groß – bis 2028 soll ein Drittel der Unternehmenssoftwareanwendungen agentenbasierte KI enthalten, die komplexe Aufgaben planen und eigenständig durchführen. Bislang bleibt ihr Potenzial jedoch unausgeschöpft. Der Grund: Die meisten Agenten sind an einzelne Hersteller-Umgebungen gebunden.
Genau hier setzt Google mit Agentspace an. Die neue Plattform versteht sich als herstellerunabhängige Drehscheibe für KI-Agenten und Unternehmensdaten. Statt nur innerhalb eines Systems zu operieren, verknüpft Agentspace verschiedene Tools und Datenquellen – über Unternehmensgrenzen hinweg. Die Daten müssen dabei nicht verschoben werden. Drittsysteme erschließen sich über standardisierte Schnittstellen. Sind sie einmal angebunden, greift Agentspace direkt auf die Daten zu.
So kann zum Beispiel ein Vertriebsmitarbeiter in Agentspace um alle Informationen zu einem Projekt bitten: Die KI durchsucht die angeschlossenen Quellen, das kann das ERP- und CRM-System sein, aber auch Jira, Outlook, Sharepoint oder andere Kollaborations-Tools. Die Suchergebnisse sind mit Links versehen, sodass man direkt auf die Inhalte zugreifen und diese bearbeiten kann. Die KI durchsucht die angeschlossenen Systeme nicht nur, sondern interagiert auch: So organisiert sie Termine ebenso wie sie die Einladung per E-Mail verschickt.
Technologisch setzt Google dabei auf das KI-Modell Gemini, das wie OpenAIs GPT-4o oder Claude von Anthropic Text, Bild, Audio und Code kombiniert, um Kontexte umfassender zu erfassen. Verknüpft mit Google Search und anderen Google Technologien lassen sich Use Cases umsetzen, die bisher an Medienbrüchen scheiterten oder an einer fehlenden Datenintegration. Google crawlt und indexiert Daten kontinuierlich und integriert sie direkt in die KI-Prozesse. Dabei sorgt die Plattform für Datenschutz und Compliance, sodass Unternehmen volle Datenkontrolle behalten und Implementierungsaufwand reduzieren.
Welche Plattform ist langfristig die passende Basis für KI-Agenten? Vor dieser Frage stehen jetzt viele Entscheider. Wer fest im Microsoft-Ökosystem verankert ist, greift wahrscheinlich eher auf Copilot zurück. Allerdings ist mit Zusatzkosten für einzelne Module zu rechnen. Google Agentspace wird dagegen nutzerbasiert lizenziert, unabhängig von der Menge der Konnektoren. Vor allem aber folgt es einem offenen Ansatz: Während Copilot sich auf Microsoft konzentriert, öffnet sich Agentspace auch für fremde Systeme. Daher lassen sich auch Microsoft-Datenquellen andocken.
Erwerben und einrichten kann man die Plattform nur über ausgewählte Partner. Denn Unternehmen müssen diese sinnvoll in ihre bestehende Systemlandschaft integrieren. Es sollte daher nur ein spezialisierter Dienstleister die Implementierung vornehmen. Dieser verbindet die relevanten Datenquellen und stellt gleichzeitig Benutzerauthentifizierung sowie Datenschutz sicher.
Unternehmen gewinnen strategische Flexibilität, wenn sie KI-Agenten nutzen, die übergreifend zusammenarbeiten. Agentspace könnte sich dabei als das fehlende Bindeglied zwischen Daten, Prozessen und intelligenten Anwendungen erweisen.
