Google-Cloud-CEO Thomas Kurian hat den Gemini Agent vorgestellt, und zwar an der Gemini at Work 2026. Unter den ersten Testkunden nannte er die Sportmarke On. Google bezeichnet den Gemini Agent als einen einzigen, universellen Agenten für die Arbeit.
On, die Sportbekleidungsmarke mit Hauptsitz in Zürich, hat mit KI-Agenten 24 Kernservices auf Google Cloud migriert. Die Migrationszeit sank von 3 Monaten auf 2 Wochen pro Service. Ein externer Anbieter hatte zuvor 500’000 USD für die Migration eines Bruchteils der Microservices veranschlagt. Google Cloud und On haben diese Zahlen am 8. Oktober 2026 veröffentlicht.
Kurian untermauerte die Ankündigung mit Zahlen zur Grössenordnung. Fast 500 Google-Cloud-Kunden haben im vergangenen Jahr jeweils mehr als 1 Billion Tokens verarbeitet. Fast 90% der Fortune 100 nutzen Gemini Enterprise.
Kurz gefasst: Der Gemini Agent vereint Chat, autonome Aufgabenausführung, Mediengenerierung und Coding in 1 Agenten. Presseberichte beschreiben ihn als Private Preview, und Google hat keine Preise veröffentlicht. Constellation Research berichtet, dass die allgemeine Verfügbarkeit gegen Ende Oktober oder Anfang November 2026 erwartet wird. Die genannten DACH-Unternehmen sind On, Commerzbank, Deutsche Telekom, Deutsche Bank, Berenberg und Siemens. Offene Punkte für regulierte Käufer sind die Portabilität von Agent-Memory und Skills, die Datenresidenz in der Schweiz, Kontrollen zur Aufbewahrung und die Kosten pro Aufgabe.
Was Google an der Gemini at Work 2026 angekündigt hat
Laut Google läuft der Gemini Agent in Googles Cloud. Aufgaben, die Stunden oder Tage dauern, laufen weiter, nachdem sich der Nutzer abgemeldet hat. Er verfügt über 4 Arten von Gedächtnis: Session, semantisch, prozedural und episodisch. Das semantische Gedächtnis ist eine Knowledge Base, die aus Dokumenten und Gesprächen aufgebaut wird. Das episodische Gedächtnis zeichnet die bisherigen Aktionen des Agenten auf.
Für mehrstufige Aufgaben erstellt der Gemini Agent temporäre Sub-Agenten. Coworker-Agenten haben eine dauerhafte Rolle und erhalten ein eigenes Workspace-Konto mit E-Mail-Adresse, Kalender und Drive. Ein Router wählt für jede Aufgabe das Modell aus. Der Pool umfasst Googles Gemini-Modelle und Claude-Modelle von Anthropic, weitere Modelle sind angekündigt.
Der Gemini Agent ist auf Web, Mobile, Desktop und in der Kommandozeile verfügbar, ausserdem in Google Workspace, Microsoft 365 und Slack. Konnektoren verbinden ihn mit Unternehmenssystemen und mit jedem Model-Context-Protocol-Server (MCP). Jeder Agent erhält eine eigene attestierte Identität mit Least-Privilege-Berechtigungen. Aktionen werden unter dem Namen des Agenten protokolliert, und der gesamte Datenverkehr läuft über ein Policy Gateway.
Die Kostenkontrolle für den Gemini Agent besteht aus Smart Routing und harten Ausgabenlimits pro Projekt. Ist ein Limit erreicht, pausiert der Agent, bis ihn jemand wieder freigibt. Branchen-Editionen für Financial Services und Legal sind in der Preview. Government, Healthcare und Retail sind als «coming soon» angekündigt.
Die in der Ankündigung genannten DACH-Unternehmen
Wie erwähnt, rollt On Gemini Enterprise für alle Mitarbeitenden aus und hat die dynamische Modellauswahl des Agenten getestet.
Commerzbank nutzt Gemini Enterprise für die Qualitätssicherung von Dokumenten. Google berichtet, dass der manuelle Prüfaufwand bei der Bank von 20 Stunden auf 1 Stunde gesunken ist.
Deutsche Telekom hat ein einheitliches Data Lakehouse über mehr als 40 On-Premises-Altsysteme hinweg aufgebaut. Google berichtet, dass die Teams jetzt 10-mal schneller arbeiten und dabei die europäischen Anforderungen an die Datensouveränität erfüllen.
Deutsche Bank wird als Nutzerin der Financial-Services-Edition genannt. Googles Mitteilung vom 25. August 2026 beschreibt die Bank als zentralen Design-Partner für den Financial-Research-Agenten dieser Edition. Berenberg und Siemens werden ohne weitere Details als Kunden aufgeführt.
Alle Zahlen in diesem Abschnitt stammen von Google oder von den Kunden selbst, ohne veröffentlichte Methodik oder unabhängige Verifizierung.
Was der Gemini Agent für Unternehmer in der DACH-Region bedeutet
Die an der Gemini at Work 2026 genannten DACH-Unternehmen senden ein klares Signal. Commerzbank, Deutsche Telekom, Deutsche Bank, Berenberg, Siemens und On führen keine Pilotprojekte für die Publicity durch. Das sind regulierte, risikobewusste Organisationen, und sie haben Googles Agenten in die Dokumentenprüfung, die Dateninfrastruktur und unternehmensweite Rollouts gebracht.
Für Unternehmer in der Schweiz, in Deutschland oder in Österreich hat sich die Frage verschoben. Es geht nicht mehr darum, ob agentische KI für Unternehmen bereit ist. Es geht darum, welche Prozesse ihr zuerst abgebt, und auf wessen Infrastruktur.
Gleichzeitig sinkt die Einstiegshürde. Google hat erklärt, keine Lizenz pro Sitzplatz für Coworker-Agenten verlangen zu wollen; die Preise dürften nutzungsbasiert sein. Ein 10-Personen-Unternehmen kann einem Agenten jetzt eine definierte Rolle geben, etwa Offerten vorbereiten oder Lieferantenanfragen beantworten, ohne eine Stelle zu schaffen. Der Fall On zeigt die Ökonomie dahinter: Arbeit, die ein externer Anbieter mit 500’000 USD für nur einen Teil der Migration bepreist hatte, wurde von einem kleinen internen Team mit Agenten erledigt.
Dieselbe Ankündigung zeigt auch, wo das Risiko für kleinere Unternehmen liegt. Googles Dokumentation zur Datenresidenz für Gemini Enterprise führt keinen Standort in der Schweiz oder in Deutschland auf. Die nächstgelegene Option ist die EU-Multi-Region. Die Ankündigung sagt nicht, wo das Gedächtnis des Agenten gespeichert wird oder wo Anfragen verarbeitet werden, die an Claude-Modelle weitergeleitet werden. Der Agent baut ein dauerhaftes Gedächtnis aus Dokumenten und Gesprächen auf, also werden Kunden- und Mitarbeiterdaten Teil dieses Gedächtnisses. Das bringt Pflichten nach revDSG und DSGVO mit sich: Auskunftsbegehren, Datenschutz-Folgenabschätzungen und Löschung. Google hat für keinen dieser Punkte Kontrollen beschrieben. Eine Grossbank verhandelt diese Bedingungen mit ihrer eigenen Rechtsabteilung. Ein 20-Personen-Unternehmen übernimmt in der Regel die Standardeinstellungen. Der Lock-in verdient dieselbe Aufmerksamkeit. Die Modellwahl bleibt offen, aber Skills, Gedächtnis und Richtlinien sammeln sich in Googles Plattform an, ohne beschriebenen Exportpfad. Für ein kleines Unternehmen ist das Wertvollste, was ein Agent aufbaut, sein Wissen darüber, wie das Geschäft funktioniert. Entscheidet früh, wo dieses Wissen liegt.
Wo Lab51 die Lücken schliesst
Lab51 baut massgeschneiderte KI-Agenten für die Prozesse, in denen diese Lücken am meisten zählen: kundennahe Arbeit, sensible Daten und das Wissen, das euer Produkt ausmacht. Wo Googles Dokumentation keinen Schweizer Standort aufführt, bietet Lab51 in der Schweiz gehostete Modelle an, mit Self-Hosted-Optionen für regulierte Branchen wie Pharma, Finanzen und öffentliche Verwaltung. Wo die Ankündigung keinen Exportpfad für das Wissen des Agenten vorsieht, gehören bei Lab51 das Modell und die Knowledge Base dem Kunden. Googles Kundenzahlen sind Eigenangaben. Jeder Lab51-Agent wird stattdessen gegen ein Benchmark-Dataset mit Fragen getestet, die er zwingend richtig beantworten muss, und euer Team gibt dieses Dataset vor dem Launch frei. Compliance mit revDSG und DSGVO ist in jede Schicht des Systems eingebaut. Viele Unternehmen werden beides betreiben: einen Workspace-Agenten für Terminplanung, Entwürfe und interne Recherche, und einen massgeschneiderten Agenten für regulierte und kundennahe Prozesse. Dasselbe Benchmark-Dataset zeigt euch, welcher Weg zu welchem Prozess passt.
Plant ihr euren ersten KI-Agenten, oder seid ihr unsicher, welche Prozesse auf welche Plattform gehören? Kontaktiert Lab51 für eine Beratung. Wir erfassen euren Use Case, eure Daten und eure Compliance-Anforderungen und zeigen euch, wo sich eine Eigenentwicklung auszahlt.
