Google Agentspace verbindet Gemini-Modelle, multimodale Suche und autonome AI Agents und stoppt so den jährlichen Produktivitätsverlust von 2,5 Mio. durch verstreutes Unternehmenswissen. 74 Prozent der Early Adopters erreichen den ROI schon im ersten Jahr. Die Plattform verändert grundlegend, wie Unternehmen auf Informationen zugreifen und mit ihnen arbeiten.

Unternehmenswissen neu gedacht: Was Google Agentspace verändert

Deine Mitarbeiter verschwenden jede Woche 9,3 Stunden mit der Suche nach Informationen, die sie eigentlich griffbereit haben sollten. Bei einem Unternehmen mit 1.000 Wissensarbeitern sind das 2,5 Mio. an Produktivitätsverlust pro Jahr: Geld, das dafür bezahlt wird, dass Menschen sich durch unverbundene Systeme wühlen, statt sinnvolle Arbeit zu machen.

Googles Antwort auf diesen Albtraum im Enterprise heißt Agentspace, eine Plattform, die Gemini-Modelle, multimodale Suche und autonome AI Agents verbindet und verändert, wie Unternehmen auf Wissen zugreifen und damit arbeiten. Es ist nicht einfach ein weiteres Suchtool. Es ist ein grundlegendes Umdenken darüber, wie Unternehmensinformationen funktionieren sollten.

Die versteckten Kosten von verstreutem Wissen

Bevor wir uns anschauen, was Agentspace kann, lohnt ein Blick auf das Ausmaß des Problems, das es löst.

Laut McKinsey verbringen Mitarbeiter im Schnitt 1,8 Stunden täglich mit der Suche nach internen Informationen. Das sind 25-35 Prozent ihrer Arbeitszeit, in der sie nicht arbeiten, sondern nach dem Kontext suchen, den sie für ihre Arbeit brauchen.

Die Folgen ziehen sich durch jede Abteilung:

• 65 Prozent der Mitarbeiter verschwenden mindestens eine Stunde pro Woche mit doppelter Arbeit, weil sie bestehende Ergebnisse nicht finden
• 96 Prozent der Büroangestellten sind frustriert vom Informationsmanagement ihres Unternehmens
• Über 40 Prozent der Unternehmen sagen, dass Datensilos die Zusammenarbeit im Team erschweren

Laut IBM bleiben 68 Prozent der Unternehmensdaten komplett ungenutzt, und 82 Prozent der Unternehmen erleben Störungen in ihren Workflows durch isolierte Daten. Geschäftskritische Informationen stecken in unverbundenen Systemen fest: Das CRM spricht nicht mit dem ERP, keins von beiden ist mit dem Data Warehouse verbunden, und keins versteht den Kontext, der ihre Daten erst aussagekräftig macht.

Was Google Agentspace wirklich macht

Agentspace setzt an drei entscheidenden Faktoren an, die AI im Enterprise bisher ausgebremst haben: Nutzbarkeit, Integration und Governance.

Silos aufbrechen mit multimodaler Suche

Im Kern bietet Agentspace eine einzige Suchoberfläche im Branding des Unternehmens, die als zentrale Quelle der Wahrheit dient. Ob die Informationen in Google Workspace, Microsoft 365, Jira, Salesforce, ServiceNow oder eigenen internen Systemen liegen: Agentspace verbindet sich mit allem.

Dank Multimodalität durchsuchen Mitarbeiter Textdokumente, Bilder, Videos und Audiodateien gleich einfach. Gibt es eine Produktspezifikation als PDF, als Schulungsvideo und als Slack-Unterhaltung, findet Agentspace alle drei und versteht, wie sie zusammenhängen.

Möglich macht das der Enterprise Knowledge Graph. Agentspace baut für jedes Unternehmen eine kontextuelle Karte, die Mitarbeiter mit ihren Teams verbindet, mit den Dokumenten, die sie erstellt haben, und mit den Daten, auf die sie zugreifen dürfen. So wird aus unverbundenen Inhalten Wissen, mit dem man arbeiten kann.

Agents bauen ohne Code

Mit dem Agent Designer kann jeder AI Agents erstellen. Auch nicht-technische Nutzer bauen eigene Agents, indem sie den Zweck festlegen, die passenden Datenquellen anbinden und Anweisungen in natürlicher Sprache schreiben.

Eine Marketing-Managerin baut einen Agent, der Ankündigungen der Konkurrenz beobachtet und wöchentliche Briefings vorbereitet. Ein Teamleiter im Finanzbereich baut einen, der die Prüfung von Spesenabrechnungen automatisiert. Ein Customer Success Manager setzt einen Agent ein, der je nach Deal-Kontext passende Case Studies findet.

Das ist keine Theorie. Unternehmen nutzen diese Möglichkeiten bereits für:

• Vertragsfreigaben: mehrstufige Prozesse von der Anfrage bis zur Vertragserstellung
• Automatisierung des IT-Helpdesks: 60 Prozent der Tier-1-Tickets werden ohne menschliches Zutun gelöst
• Kundenrouting: 120 Sekunden Ersparnis pro Kontakt und 2 Mio. zusätzlicher Umsatz durch besseres Informationsmanagement

Agent Gallery: Agents im ganzen Unternehmen finden

Die Agent Gallery zeigt Mitarbeitern alle verfügbaren Agents des Unternehmens an einem Ort, egal ob von Google, internen Teams oder Partnern gebaut. Das löst das Auffindbarkeitsproblem, an dem interne Tools oft scheitern.

Zu den Agents von Google gehören Deep Research, das Informationen aus internen und externen Quellen zusammenführt, NotebookLM, das komplexe Dokumente als Audio-Zusammenfassung im Podcast-Stil aufbereitet, und Coding Agents für mehr Produktivität in der Entwicklung.

Ergebnisse aus der Praxis

Die Zahlen der Early Adopters sprechen eine klare Sprache.

Für eine Studie von Google Cloud aus dem Jahr 2025 wurden über 3.400 Führungskräfte weltweit befragt. Das Ergebnis: 52 Prozent der Unternehmen setzen AI Agents aktiv ein, 39 Prozent haben bereits mehr als zehn Agents gestartet.

Beim ROI ist das Bild eindeutig:

• 74 Prozent der Führungskräfte erreichen den ROI im ersten Jahr
• 56 Prozent nennen Geschäftswachstum durch generative AI
• 71 Prozent dieser Gruppe berichten von mehr Umsatz
• 63 Prozent berichten von einer besseren Customer Experience

Early Adopters, also die 13 Prozent der Unternehmen, die mindestens 50 Prozent ihres AI-Budgets in Agents stecken, erzielen noch bessere Ergebnisse. 88 Prozent von ihnen sehen ROI bei mindestens einem Use Case, verglichen mit 74 Prozent über alle Unternehmen hinweg.

Konkrete Beispiele zeigen, wie das aussieht:

Gordon Food Service durchsucht mit Agentspace alle internen Daten, darunter Google Workspace und ServiceNow, über eine einzige Oberfläche. Anfragen, für die man früher mehrere Systeme durchforsten musste, liefern jetzt fundierte Ergebnisse mit Kontext. Das Ergebnis: bessere Entscheidungen und deutlich weniger Zeitverlust bei der Informationssuche.

KPMG führt Agentspace ein, um die Abläufe am Arbeitsplatz zu verbessern, baut Google AI in seine neu gegründete Kanzlei ein und treibt die AI-Transformation bei Kunden aus dem Bankensektor voran.

Banco BV hat Agentspace eingeführt, damit Mitarbeiter generative AI für Recherche, Unterstützung und operative Aufgaben in kritischen Systemen nutzen können, sicher und regelkonform.

Agentspace im Vergleich zu Microsoft Copilot

Der Markt für AI-Assistenten im Enterprise hat zwei dominante Player. Wer ihre Unterschiede kennt, trifft bessere strategische Technologieentscheidungen.

Microsoft setzt darauf, Copilot tief ins Microsoft-365-Ökosystem einzubetten: Word, Excel, PowerPoint, Teams. Das Unternehmen entwickelt Hunderte spezialisierte AI-Tools für einzelne Funktionen wie HR und Buchhaltung, dazu kleinere Modelle für gezielte Aufgaben.

Google geht einen anderen Weg. Gemini sitzt im Zentrum von Workspace, mit Tools wie Gems für einfache Automatisierung und Agentspace in Google Cloud für komplexes Workflow-Management.

Die wichtigsten Unterschiede:

Analysten von Forrester meinen, es sei zu früh, einen der beiden zum Marktführer zu erklären: Beide bauen gerade neue Ökosysteme für das Wachstum von Agentic AI auf. Für Unternehmen, die hauptsächlich im Microsoft-Ökosystem arbeiten, lässt sich Copilot mit minimalem Aufwand einführen. Für Unternehmen, die mehr Kontrolle über ihre AI-Umsetzung wollen oder einen gemischten Tool-Stack nutzen, wird die Flexibilität von Agentspace interessant.

NotebookLM und Deep Research: Recherche hoch zehn

NotebookLM Plus ist in Agentspace integriert und erweitert das Wissensmanagement im Unternehmen um eine weitere Dimension.

Mitarbeiter laden Informationen hoch, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu entdecken und über Audio-Zusammenfassungen im Podcast-Stil mit Daten zu arbeiten. Es ist dieselbe Erfahrung, die Millionen Nutzer lieben, ergänzt um Sicherheit auf Enterprise-Niveau.

Deep Research automatisiert komplexe Online-Recherchen und arbeitet wie ein eigener Researcher, der im Auftrag der Nutzer Hunderte Websites durchsucht. Mit Vorgaben des Nutzers erstellt es einen Rechercheplan, führt Suchen durch, passt sein Vorgehen beim Lernen an und erstellt in wenigen Minuten strukturierte Berichte mit Quellenangaben.

Die Workspace-Integration ist so stark, weil Deep Research mit Gmail, Drive und Google Chat verbunden ist. Es holt sich Kontext aus E-Mails, Dokumenten und Unterhaltungen: Es durchsucht nicht nur das Web, sondern versteht den organisatorischen Kontext hinter jeder Anfrage.

Sicherheit und Governance: Enterprise-tauglich von Grund auf

Agentspace läuft auf derselben sicheren Google-Infrastruktur, der Milliarden Menschen vertrauen. Das ist keine Consumer-Technologie, die fürs Business umgebaut wurde, sondern Enterprise-Architektur vom Fundament an.

Die wichtigsten Sicherheitsfunktionen:

• Garantierte Datenresidenz: On-Premises-Betrieb über Google Distributed Cloud für strenge regulatorische Anforderungen
• Rollenbasierte Zugriffskontrollen: Bestehende Berechtigungsstrukturen bleiben über alle angebundenen Systeme erhalten
• Vom Kunden verwaltete Schlüssel: Du behältst die Kontrolle über die Verschlüsselung, auch innerhalb der Google-Infrastruktur
• Scan nach sensiblen Daten: PHI, PII und andere regulierte Informationen werden automatisch erkannt und geschützt

Der On-Premises-Betrieb, angekündigt auf der Google Cloud Next 2025, ermöglicht es Unternehmen mit strengen Anforderungen an Datenresidenz oder Compliance, Google AI in ihrer eigenen Infrastruktur zu nutzen.

Der Kurs für 2026: Agents verändern das Geschäft

Der AI Agent Trends Report 2026 von Google Cloud, der auf Erkenntnissen von über 3.466 Führungskräften weltweit basiert, sagt voraus: 2026 wird das Jahr, in dem AI Agents das Geschäft grundlegend verändern, weil sie komplexe End-to-End-Workflows teilautonom orchestrieren.

Bis 2026 sollen 70 Prozent der Unternehmen AI Agents einsetzen, um die Produktivität ihrer Mitarbeiter zu steigern. Die Ära einfacher Prompts geht zu Ende. Wir treten in das ein, was Analysten den Agent Leap nennen.

Unternehmen mit den besten Ergebnissen gehen schrittweise vor:

1. Bestehende Workflows um AI-Unterstützung ergänzen
2. Agents für einzelne, konkrete Aufgaben entwickeln
3. Mehrere Agents zu automatisierten Geschäftsprozessen verbinden

Die Time to Market für AI-Initiativen wird kürzer: 51 Prozent der Unternehmen kommen heute in 3-6 Monaten von der Idee zum produktiven Use Case, 2024 waren es noch 47 Prozent.

Die Umsetzung in der Praxis: Wo du anfängst

Wenn du Agentspace in Betracht ziehst, führt der Weg über drei Phasen.

Phase 1: Prüf, wie verstreut dein Wissen ist. Kartiere, wo kritische Informationen heute liegen. Welche Systeme enthalten Kundendaten? Wo dokumentieren Mitarbeiter Prozesse? Welches Wissen existiert nur in den Köpfen der Leute? Die Lücke zwischen dem Ort, an dem Wissen liegt, und dem Ort, an dem Mitarbeiter danach suchen, zeigt dir, wie groß deine Chance ist.

Phase 2: Finde die häufigsten Suchmuster. Verfolge, wonach Mitarbeiter am häufigsten suchen. Produktspezifikationen? Preisinformationen? Compliance-Anforderungen? Kundenhistorie? Diese häufigen Anfragen werden deine ersten Use Cases für die Agentspace-Konnektoren.

Phase 3: Fang mit einem Workflow mit hoher Wirkung an. Statt alles auf einmal zu wollen, wähl einen einzigen Prozess, in dem verstreute Informationen messbar wehtun. Setz Agentspace ein, um genau dieses Problem zu lösen. Miss die gesparte Zeit. Bau Vertrauen im Unternehmen auf, bevor du ausweitest.

Was das für Führungskräfte im Enterprise bedeutet

Die Produktivitätsverluste durch verstreutes Wissen sind nicht neu. Neu ist, dass du für die Lösung keine riesigen IT-Projekte oder Kampagnen zur Verhaltensänderung mehr brauchst. AI-gestützte Unternehmenssuche und Agent-Orchestrierung holen Mitarbeiter dort ab, wo sie ohnehin arbeiten: in Chrome, in der E-Mail, in den Anwendungen, die sie täglich nutzen.

Wells Fargo, Rubrik und Cohesity gehören zu den Unternehmen, die diese Möglichkeiten bereits umsetzen. Sie experimentieren nicht mit AI um ihrer selbst willen, sondern bekämpfen den Produktivitätsverlust von 2,5 Mio., den verstreutes Wissen verursacht.

Die Frage ist nicht, ob AI das Wissensmanagement im Unternehmen verändern wird. Die Frage ist, ob dein Unternehmen zu denen gehört, die sich diese 9,3 Stunden pro Woche zurückholen, oder ob du sie weiter an unverbundene Systeme und verstreute Informationen verlierst.

Über den Autor

Behrad Mirafshar ist Gründer und CEO von Bonanza Studios und macht aus Ideen in 4-12 Wochen funktionierende MVPs. In 13 Jahren in der Berliner Startup-Szene war er Teil der Gründungsteams von Grover (Unicorn) und Kenjo (führende HR-Plattform in der DACH-Region). CEOs holen ihn für Projekte, die ihre Teams nicht anfassen können oder wollen, weil er Produkte baut, keine PowerPoints.

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