Gemini Gemini Enterprise + Agentenplattform

10 KI-Anwendungsfälle mit Gemini Enterprise und Agent Platform

Anwendungsfälle, die wir auf Google Cloud konzipieren und implementieren, wobei wir Gemini Enterprise als Agenten-Ebene für die gesamte Belegschaft mit der Agent Platform als Engine für maßgeschneiderte Agenten kombinieren – inklusive Gedächtnis, RAG, Ausführung und Observability. Wir starten mit drei realen Projekten.

Lass uns über deinen Fall sprechen. Was ist Gemini Enterprise ?

Drei Projekte, die bereits laufen

01
Produktivität von Führungskräften

Operatives KI-Gehirn für Führungskräfte und Teams

Ein System, das Dokumentation, E-Mails, Tickets, CRM, BI und interne Repositories miteinander verknüpft, um den vollständigen Kontext eines Kundenkontos, Projekts oder Problems zu erfassen. Es beantwortet nicht nur Fragen, sondern erstellt auch Briefings, Berichte, Angebote, Pläne, Post-Mortem-Analysen sowie Maßnahmenlisten – und kann zudem genehmigte Aufgaben in den jeweiligen Zielsystemen anstoßen.

Konkretes Beispiel

Ein Vertriebsleiter gibt den Auftrag: „Bereite das morgige Meeting mit Kunde X vor.“ Das System prüft E-Mails, Dokumente, offene Vorgänge, die Produktnutzung, aktuelle Berichte sowie interne Notizen. Innerhalb von Sekunden erstellt es ein Briefing mit Kontext, Risiken, Chancen und nächsten Schritten. Nach der Freigabe legt es Aufgaben im CRM oder in Jira an und speichert die Zusammenfassung auf Drive.

Gemini Enterprise Agenten-Plattform (RAG + Agenten) Google Workspace
Starten Sie mit der Schnelleinrichtung von Gemini Enterprise →
02
Prozessautomatisierung

Agenten, die End-to-End-Prozesse ausführen

Mitarbeiter, die einen Vorgang entgegennehmen, ihn in einzelne Schritte unterteilen, Regeln und Daten validieren, verschiedene Systeme abfragen, bei Bedarf eine Genehmigung einholen, die Änderung durchführen und eine lückenlose Nachvollziehbarkeit gewährleisten. Ein durchgängig automatisierter Geschäftsprozess – inklusive Kontrolle und Audit-Funktionen.

Konkretes Beispiel

Eine Reklamation oder ein Antrag auf Lieferantenaufnahme geht ein. Der Sachbearbeiter sichtet den Fall, prüft interne Richtlinien sowie auf fehlende Informationen, gleicht Daten zwischen ERP und CRM ab, formuliert eine Entscheidungsempfehlung, holt eine menschliche Freigabe ein, aktualisiert das System, versendet E-Mails, legt Aufgaben an und schließt den Fall unter Gewährleistung einer lückenlosen Audit-Dokumentation ab.

Agentenplattform Cloud-Workflows Pub/Sub
03
Kundenservice

Multimodales Service-Center (rund um die Uhr)

Sprach-, Chat- und Video-Assistenten für Web, App, WhatsApp oder Callcenter, die natürliche Sprache verstehen, die Sprache wechseln, Tools nutzen, Systeme abfragen und bei Bedarf an einen menschlichen Mitarbeiter übergeben können. Sie fungieren wie ein digitaler Empfang, der rund um die Uhr verfügbar ist.

Konkretes Beispiel

Ein Kunde ruft an oder schreibt, um sich nach einer Bestellung oder einem Problem zu erkundigen. Der Assistent versteht das Anliegen, antwortet per Sprache oder Text, greift auf interne Systeme zu und löst die meisten Fälle ohne menschliches Eingreifen. Erkennt er Verärgerung oder einen sensiblen Fall, übergibt er das Anliegen samt zusammengefasstem Kontext an einen menschlichen Mitarbeiter.

Dialogsysteme Customer-Engagement-Suite Sprache-zu-Text
04
Dokumentenmanagement

Dokumentenplattform, die liest, entscheidet und handelt

Rechnungen, Verträge, Reklamationen, Formulare, Versicherungspolicen oder Akten: Die Lösung extrahiert, klassifiziert und validiert Daten, erkennt Anomalien, schlägt Entscheidungen vor, leitet Vorgänge an die zuständigen Prüfer weiter, aktualisiert Systeme und archiviert alles lückenlos nachvollziehbar. Das Ergebnis: Ein Großteil der manuellen Arbeit für Prüfung und Datenerfassung entfällt.

Konkretes Beispiel

Eine Rechnung geht in einem Posteingang ein. Das System extrahiert die Schlüsselfelder, gleicht sie mit Geschäftsregeln und Stammdaten ab, erkennt Unregelmäßigkeiten, entscheidet über die weitere Bearbeitung oder die Notwendigkeit einer Prüfung, überträgt die Informationen in das ERP-System, archiviert das Dokument und bereitet die Unterlagen für die Wirtschaftsprüfung vor.

Dokumenten-KI Cloud Functions BigQuery
05
Business Intelligence

Unternehmens- und Finanzanalyst mit Agenten

Ein Agent, der Fragen zu realen Geschäftsdaten in natürlicher Sprache beantwortet, Anomalien erklärt, Narrative verfasst, Berichte vorbereitet und nächste Schritte aufbereitet. Die Geschäftsführung muss keine Berichte mehr beim Datenteam anfordern, sondern befragt die Daten direkt.

Konkretes Beispiel

Der CFO fragt: „Warum ist die Marge in Andalusien diese Woche gesunken?“ Der Agent fragt BigQuery ab, verknüpft Daten zu Verkäufen, Rabatten, Lagerbeständen, Vorfällen sowie Kosten und liefert eine Antwort, die eine Erläuterung, Tabellen und die wesentlichen Einflussfaktoren umfasst. Anschließend erstellt er den Wochenbericht und bereitet Grafiken vor, die direkt im Gremium präsentiert werden können.

BigQuery Looker Gemini Enterprise
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06
Data Engineering

Durch Agenten erweitertes Datenteam

Eine Agentenschicht, die die Arbeit des Datenteams beschleunigt: Sie schlägt Pipelines vor, generiert SQL oder Dataform-Code, empfiehlt Tests, dokumentiert Datensätze, unterstützt bei der Fehlerdiagnose und beantwortet Fragen zu den Daten. Das Datenteam wendet weniger Zeit für repetitive Aufgaben auf und konzentriert sich stärker auf wertschöpfende Tätigkeiten.

Konkretes Beispiel

Ein Produktverantwortlicher äußert den Wunsch: „Ich benötige einen wöchentlichen Datensatz mit Rücksendungen, aufgeschlüsselt nach Kanal und Land.“ Ein Agent schlägt die Pipeline vor, generiert den Code, empfiehlt Validierungen, dokumentiert den Datensatz und bereitet einen PR-Entwurf zur Überprüfung vor. Ein anderer Agent beantwortet Fragen zu diesen Daten auf Slack .

BigQuery Dataform Data-Engineering-Agent
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07
Prädiktive Optimierung

Vorhersage und Entscheidungsfindung in Echtzeit

Es geht um mehr als nur Reporting: Systeme, die Nachfrage, Lagerbestände, Personalbedarf, Preisgestaltung oder Risiken prognostizieren und diese Vorhersagen in Handlungsempfehlungen oder direkte Maßnahmen umsetzen. Forecasting, Bidding und Optimierung mit messbaren Auswirkungen auf das Ergebnis.

Konkretes Beispiel

Eine Einzelhandelskette möchte wissen, wie viel Personal sie am Samstag pro Filiale benötigt, welche Produkte nachgefüllt werden müssen und wo ihr Umsatzpotenzial entgeht. Die Lösung prognostiziert die Nachfrage, erkennt Anomalien, empfiehlt Maßnahmen und kann Vorschläge für den Einkauf, die Warenumlagerung oder die Personalplanung auslösen.

Agentenplattform (ML) BigQuery ML Looker
08
Computer Vision

Visuelle KI für Einzelhandel, Außendienst und Qualitätssicherung

Lösungen, die Bilder oder Videos analysieren, um niedrige Bestände, Mängel, Nichteinhaltungen oder Wartungsbedarf zu erkennen und automatisch die entsprechende Maßnahme einzuleiten.

Konkretes Beispiel

Eine verantwortliche Person geht mit dem Smartphone an einem Regal entlang und macht ein Foto. Das System erkennt Produkte, identifiziert Lücken, Preisfehler oder Abweichungen vom Planogramm und liefert umgehend eine Handlungsempfehlung. In der Fertigung oder im Lager erkennt es Mängel oder fehlerhafte Messwerte und legt automatisch einen Arbeitsauftrag an.

Vision-KI Agentenplattform (AutoML) Cloud Run
09
Sicherheit und Compliance

Durch Agenten unterstützte Sicherheit und Compliance

Agenten, die Warnmeldungen untersuchen, Beweise sammeln, Signale korrelieren, Konfigurationen überprüfen und eine nachvollziehbare Schlussfolgerung für die menschliche Prüfung hinterlassen – bei voller Kontrolle und Rückverfolgbarkeit. Besonders wertvoll in regulierten Branchen, da sie KI mit Auditierung und Compliance verbinden.

Konkretes Beispiel

Anstatt dass Analysten einzelnen Warnmeldungen nachgehen, erfasst ein Agent Protokolle, Berechtigungen, aktuelle Änderungen sowie Nachweise, untersucht den Vorfall und liefert eine strukturierte Erläuterung mit Angaben zu Risiko, Kontext und Handlungsempfehlung. Zudem kann er Abweichungen von internen Richtlinien oder regulatorischen Vorgaben prüfen.

Google Security Operations Sicherheits-Kommandozentrale Agentenplattform
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10
Legacy-Automatisierung

Automatisierung von Legacy-Schnittstellen ohne API

Systeme, bei denen sich heute eine Person anmeldet, navigiert, Daten kopiert und einfügt, Validierungen vornimmt und manuell verschiedene Schaltflächen betätigt. Ein Agent kann diese Benutzeroberfläche visuell bedienen, den Ablauf ausführen und die durchgeführten Schritte lückenlos protokollieren – inklusive Validierungen und Rückverfolgbarkeit.

Konkretes Beispiel

Ein Unternehmen nutzt eine veraltete Anwendung ohne APIs zur Erfassung von Vorgängen. Aktuell verbringt eine Person täglich Stunden damit, Daten einzugeben, Felder zu prüfen, Informationen aus anderen Systemen zu kopieren und Formulare auszufüllen. Ein Agent führt denselben Prozess unterstützt oder halbautonom durch, wobei bei jedem Schritt Validierungen erfolgen.

Agentenplattform Cloud Run Gemini (multimodal)

Welcher dieser Fälle trifft auf Ihr Unternehmen zu?

Wir führen einen zweistündigen Workshop durch, um die Anwendungsfälle mit der größten Wirkung und dem höchsten ROI für Ihr Unternehmen zu identifizieren. Unverbindlich.

Workshop terminieren

Häufig gestellte Fragen

Was benötige ich, um mit einem KI-Anwendungsfall zu beginnen?+

Google Workspace ist nicht erforderlich: Gemini Enterprise funktioniert auch mit Microsoft 365 Bei den meisten dieser Anwendungsfälle dient Gemini Enterprise als Benutzeroberfläche und die Agent Platform als Engine. Wir führen einen zweistündigen Auftakt-Workshop durch, um die 3 bis 5 Anwendungsfälle mit dem größten Nutzen und ROI für Ihr Unternehmen zu identifizieren.

Wie lange dauert die Implementierung eines Anwendungsfalls?+

Ein funktionsfähiger PoC (Proof of Concept) kann in 2 bis 4 Wochen fertiggestellt sein. Die vollständige Implementierung im Produktivbetrieb hängt von der Komplexität ab: Ein Kundenservice-Assistent kann in 6 bis 8 Wochen einsatzbereit sein, ein umfassendes System zur Dokumentenverarbeitung in 2 bis 3 Monaten.

Sind meine Daten bei diesen Vermittlern sicher?+

Ja. Die Daten verbleiben in der von Ihnen gewählten Google Cloud Region – beispielsweise in der EU –, werden nicht zum Training von Google-Modellen verwendet und Sie kontrollieren die Zugriffsberechtigungen. Gemini Enterprise bietet VPC-SC, CMEK und Access Transparency für regulierte Branchen.

Brauche ich ein internes Data-Science-Team?+

Nicht für die meisten dieser Fälle. Mit dem Workflow Builder Gemini Enterprise lassen sich Agenten und automatisierte Abläufe ohne Programmierung erstellen. Für komplexere Anwendungsfälle (wie Vorhersagemodelle oder Computer Vision) entwickeln und implementieren wir die Modelle auf der Agent Platform. Ihr Team nutzt sie, wir entwickeln und warten sie.

Was ist der Unterschied zwischen Gemini Enterprise und Agent Platform?+

Gemini Enterprise bildet die Anwenderebene: für alle Mitarbeitenden zugängliche Agenten, eine dialogorientierte Schnittstelle und die Integration in Workspace. Die Agent Platform (ehemals Vertex AI ) fungiert als KI-Motor: RAG, Speicher, Runtime für fortschrittliche Agenten, maßgeschneidertes ML, Fine-Tuning und Observability. Sie ergänzen sich gegenseitig – Gemini Enterprise für den Arbeitsalltag, die Agent Platform für Anwendungsfälle, die eine tiefgehende Anpassung erfordern.