Google Cloud ha presentato Gemini, un agente universale per il lavoro progettato per riunire all’interno di un unico ambiente conversazionale la gestione delle informazioni aziendali, la produzione di contenuti, lo sviluppo software e l’esecuzione di attività operative complesse. La nuova architettura, annunciata durante Gemini at Work 2026, consente di assegnare un obiettivo attraverso un’unica interfaccia dalla quale il sistema può interrogare fonti informative, organizzare le attività necessarie, selezionare gli strumenti appropriati e produrre risultati direttamente nelle applicazioni utilizzate dai dipendenti. A differenza di un assistente limitato a rispondere alle domande, Gemini è concepito per eseguire autonomamente incarichi che richiedono più passaggi, mantenendo la conoscenza del contesto aziendale e coordinando operazioni distribuite tra piattaforme differenti. La disponibilità comprende interfacce web, applicazioni per Windows e macOS, dispositivi iOS e Android, strumenti a riga di comando e ambienti collaborativi quali Google Workspace, Microsoft 365 e Slack. È prevista anche l’esecuzione senza interfaccia grafica all’interno di applicazioni di terze parti. Il sistema opera persistentemente nel cloud, mantenendo memoria, contesto e personalizzazione tra dispositivi diversi, così che attività di lunga durata possano proseguire anche dopo la chiusura del computer dell’utilizzatore.
L’architettura consente all’agente di pianificare attività, rispondere a eventi, programmare operazioni e generare temporaneamente sottoagenti con identità distinte, incaricati di eseguire parti di un lavoro in parallelo oppure in sequenza. Google ha introdotto anche una modalità coworker, attraverso la quale un agente può assumere un ruolo persistente all’interno dell’organizzazione, ricevere un indirizzo email aziendale dedicato e disporre di uno spazio di archiviazione autonomo. Questi agenti vengono configurati come collaboratori digitali identificabili, con accesso limitato alle informazioni esplicitamente condivise dai membri del team. Il sistema distingue inoltre il livello di orchestrazione dal modello linguistico utilizzato per svolgere le singole attività. Gemini può infatti scegliere dinamicamente tra differenti modelli, comprendenti la famiglia Gemini di Google e i modelli Claude di Anthropic, valutando le caratteristiche dell’incarico e il rapporto tra qualità e costo computazionale. L’integrazione di ulteriori modelli aperti e privati è prevista nelle successive evoluzioni della piattaforma. Per attività articolate, questa organizzazione permette di assegnare modelli differenti alla ricerca delle informazioni, alla generazione del codice, alla produzione documentale e alla verifica dei risultati, evitando di utilizzare indiscriminatamente il sistema computazionalmente più costoso per ogni operazione.
La conoscenza aziendale viene organizzata attraverso tre componenti principali: strumenti, competenze riutilizzabili e memoria. Il livello degli strumenti permette di collegare Gemini ad applicazioni collaborative come Confluence, Microsoft Teams, Microsoft Office e Slack, sistemi di sviluppo quali Git e Jira, piattaforme gestionali come Salesforce e ServiceNow e database comprendenti BigQuery, Databricks, PostgreSQL e Snowflake. Sono supportati anche documenti residenti sul computer dell’utilizzatore e server basati su Model Context Protocol, sia interni sia esterni alla rete aziendale. Un registro centralizzato consente ai gruppi di lavoro di pubblicare strumenti e renderli disponibili al resto dell’organizzazione. Le competenze, denominate Skills, consistono in moduli riutilizzabili di istruzioni, conoscenze e workflow, che possono appartenere a una libreria generale, a un catalogo aziendale oppure a un insieme personale. Il sistema di memoria distingue invece informazioni relative alla sessione corrente, conoscenze semantiche, procedure operative ed esperienze precedenti. Google descrive un processo iniziale attraverso il quale l’agente acquisisce progressivamente familiarità con l’utente, il gruppo di lavoro, le applicazioni disponibili e le procedure aziendali, in modo da utilizzare queste informazioni nelle successive attività.
L’integrazione con Google Workspace estende le medesime capacità a Gmail, Drive, Documenti, Fogli, Presentazioni, Chat e Calendar. In modalità di assistenza personale, Gemini può utilizzare le informazioni già disponibili sui progetti, sugli impegni e sulle relazioni professionali dell’utente. Workspace Intelligence può identificare attività potenzialmente delegabili e proporne il trasferimento all’agente con una singola operazione. La modalità coworker, invece, attribuisce all’agente un account Workspace con posta elettronica, calendario, Drive e presenza nella directory aziendale, mantenendo separata la sua identità da quella dei dipendenti. L’accesso ai dati continua a dipendere dalle autorizzazioni di condivisione e dalle appartenenze ai gruppi configurate nell’organizzazione. Google ha inoltre introdotto nuove Data Skills dedicate all’elaborazione dei dati: gli ingegneri possono descrivere un risultato attraverso il linguaggio naturale e ottenere codice PySpark, notebook modificabili, procedure di addestramento dei modelli e assistenza nella risoluzione dei problemi delle pipeline. Gli utenti aziendali possono generare report operativi in tempo reale utilizzando competenze collegate a BigQuery e Knowledge Catalog, mentre i report salvati possono essere rieseguiti senza sostenere ulteriori costi in token per la generazione del relativo procedimento.
La gestione dei dati aziendali è supportata da Knowledge Catalog, Smart Storage e Borderless Lakehouse. Knowledge Catalog permette di definire centralmente concetti, metriche e significati aziendali, rendendoli disponibili agli agenti indipendentemente dalla posizione fisica dei dati e dalle tecnologie sottostanti, incluse Databricks, dbt, LookML e SAP. Smart Storage arricchisce gli oggetti non strutturati mantenendoli nei rispettivi sistemi, mentre Borderless Lakehouse permette di interrogare informazioni conservate in Amazon S3 e Azure Data Lake senza commissioni variabili di uscita dei dati e di accedere a piattaforme come Salesforce Data 360, SAP, ServiceNow e Workday senza dover necessariamente copiarne i contenuti. Sono state presentate anche specializzazioni settoriali per servizi finanziari e ambito legale, inizialmente in anteprima, mentre soluzioni dedicate a pubblica amministrazione, sanità e commercio al dettaglio sono previste successivamente. La versione per i servizi finanziari integra informazioni di FactSet, LSEG, documenti SEC e repository proprietari, con oltre cinquanta competenze fondamentali, ed è già utilizzata da organizzazioni come CME Group e Deutsche Bank. La versione legale eredita le autorizzazioni a livello di pratica e le barriere di riservatezza dai sistemi documentali NetDocuments e iManage, con collaborazioni che comprendono Harvey e Onit e un progetto di Cooley dedicato all’oscuramento automatico delle informazioni riservate.
La sicurezza operativa è organizzata attorno a identità crittograficamente attestabili e autorizzazioni basate sul principio del minimo privilegio. Ogni agente dispone di una propria identità, registrata nelle tracce di audit e propagata ai sistemi esterni mediante OAuth; ogni azione viene attribuita all’agente che l’ha eseguita, anziché confondersi con le attività dell’utente umano. L’esecuzione avviene all’interno di Agent Sandbox, un ambiente isolato dotato di confini di rete dedicati, mentre Agent Gateway controlla il traffico applicando in tempo reale le politiche aziendali. Smart Routing seleziona automaticamente i modelli in base alle prestazioni richieste e al costo, mentre la Cloud Billing Console permette di fissare limiti di spesa per progetto, sospendendo l’attività degli agenti al raggiungimento della soglia. Google ha inoltre comunicato che la nuova infrastruttura TPU 8i offre un miglioramento dell’80% nel rapporto prezzo-prestazioni rispetto alla generazione precedente e ha descritto una gamma di modelli comprendente Argon per il ragionamento avanzato, Flash per i carichi veloci e voluminosi, Omni per la generazione multimediale e Gemma per esecuzioni leggere con pesi aperti. Tra i dati sull’adozione aziendale, Google ha dichiarato che quasi l’80% dei propri clienti cloud utilizza prodotti AI, quasi il 90% delle aziende Fortune 100 impiega Gemini Enterprise e circa 500 clienti hanno elaborato ciascuno oltre mille miliardi di token nell’anno precedente. Sono stati inoltre riportati il caso di Bradesco, che ha ridotto da un’ora a cinque minuti i tempi di revisione documentale, quello di Orange Spain, con oltre mille agenti personalizzati, e le sperimentazioni di On, Shopify e PayPal, quest’ultima con dieci milioni di richieste multimodello instradate ogni settimana.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)