Google porta Gemini dentro Gmail, Drive, Documenti, Fogli e Calendar e introduce un agente capace di gestire attività complesse, utilizzare diversi modelli AI e operare con una propria identità all’interno delle aziende. Google Cloud ha presentato un nuovo agente Gemini pensato per il lavoro, capace di rispondere alle domande, gestire attività professionali, creare immagini e contenuti multimediali, scrivere codice ed eseguirlo. L’annuncio è arrivato l’8 ottobre nel corso di Gemini at Work 2026.
L’obiettivo è riunire in un unico sistema funzioni che fino a oggi richiedevano strumenti e agenti differenti. L’utente può assegnare a Gemini un risultato da raggiungere, mentre il sistema pianifica le attività, seleziona strumenti e competenze e accede, in base alle autorizzazioni disponibili, alle informazioni aziendali necessarie.
Secondo i dati comunicati da Google Cloud, nell’ultimo anno quasi 500 clienti hanno elaborato ciascuno più di mille miliardi di token. Quasi l’80% dei clienti Google Cloud utilizza prodotti basati sull’intelligenza artificiale e circa il 90% delle aziende Fortune 100 utilizza Gemini Enterprise.
Gemini può lavorare anche senza un’interfaccia dedicata
Il nuovo Gemini riunisce chat, gestione delle attività e programmazione sotto un’unica interfaccia e una singola API. Può ricevere attività da eseguire immediatamente, operazioni programmate oppure azioni che si attivano in risposta a determinati eventi. L’accesso non resta limitato ai servizi Google. L’agente può essere utilizzato sul Web, tramite dispositivi Android e iOS, sui computer Windows e Mac e attraverso ambienti come Google Workspace, Microsoft 365, Slack e la riga di comando. Può inoltre funzionare come agente “headless”, quindi senza una propria interfaccia grafica dedicata.
Le attività vengono eseguite nel cloud e Gemini conserva memoria, contesto e personalizzazione tra dispositivi e applicazioni. Un processo che richiede diverse ore o giorni può quindi proseguire anche dopo la chiusura del computer dell’utente.
Gemini può creare altri agenti
Google ha introdotto anche un sistema di orchestrazione multi-agente. Gemini può creare sotto-agenti temporanei specializzati in compiti specifici e coordinare attività parallele o sequenziali.
Un agente può anche assumere il ruolo di un vero e proprio collaboratore digitale dell’azienda. In questo scenario dispone di una propria identità, di uno spazio di archiviazione persistente e persino di un indirizzo email aziendale dedicato.
L’accesso alle informazioni resta separato da quello dell’utente: l’agente può consultare soltanto i dati e i documenti per i quali dispone delle autorizzazioni previste dall’organizzazione.
Gemini entra direttamente in Gmail, Drive, Documenti e Calendar
Una delle principali novità riguarda Google Workspace. Gemini opera direttamente all’interno di Gmail, Drive, Documenti, Presentazioni, Fogli, Chat e Calendar senza perdere memoria, competenze o contesto.
Per esempio, un utente può chiedere all’agente di organizzare una riunione con il gruppo che ha partecipato a un precedente progetto. Gemini può individuare le persone coinvolte dalle conversazioni precedenti, verificare i calendari e avviare uno scambio di email per trovare un orario compatibile.
L’AI può anche riconoscere attività che potrebbero essere delegate. Se un responsabile chiede via email un aggiornamento di un progetto sotto forma di presentazione, Workspace Intelligence può identificare la richiesta e proporre di affidare la preparazione del documento a Gemini.
Le aziende possono inoltre creare coworker agent, cioè agenti associati a un intero gruppo di lavoro. Questi profili dispongono di account Workspace, indirizzo email, calendario, Drive e presenza nella directory aziendale e possono partecipare agli spazi Chat oppure essere citati tramite @ come gli altri membri del team.
Non c’è un solo modello dietro Gemini
Google separa il concetto di agente dal modello AI utilizzato per eseguire le singole attività. Gemini può quindi selezionare modelli differenti a seconda del tipo di lavoro.
Il sistema supporta i modelli della famiglia Gemini e i modelli Claude di Anthropic. Google prevede inoltre di integrare altri modelli proprietari e open source.
La selezione può dipendere dalla complessità del compito e dai costi. Un’attività semplice può essere affidata a un modello più economico, mentre un problema più complesso può richiedere un modello con maggiori capacità di ragionamento.
Alla base dell’infrastruttura Google trovano spazio Argon, destinato alle attività di reasoning più avanzate, Flash, orientato alla velocità e ai grandi volumi, Omni, dedicato alla generazione multimediale, e Gemma, pensato per carichi di lavoro edge con pesi aperti.
Collegamenti con Slack, Salesforce, Jira, Snowflake e altri servizi
Gemini può collegarsi anche ai software già presenti nelle aziende. Tra i servizi citati da Google figurano Confluence, Microsoft Office, Teams, Slack, Git, Jira, Salesforce, ServiceNow, BigQuery, Databricks, Postgres e Snowflake.
Il sistema supporta anche server compatibili con il Model Context Protocol (MCP), sia interni sia esterni alla rete aziendale.
Le organizzazioni possono creare registri centralizzati di strumenti e competenze. In questo modo un reparto può sviluppare una procedura destinata a una determinata attività e renderla disponibile agli altri utenti e agenti dell’azienda.
Gemini analizza dati e crea report con BigQuery
Google Cloud ha esteso le capacità di Gemini anche all’analisi dei dati e al machine learning.
Data scientist e data engineer possono descrivere in linguaggio naturale il risultato desiderato. Gemini può generare codice PySpark, creare notebook, eseguire test, addestrare modelli e intervenire sui problemi individuati nelle pipeline.
Gli utenti business possono invece richiedere report operativi tramite domande in linguaggio naturale. Le funzioni si integrano con BigQuery e Knowledge Catalog, con la possibilità di salvare le query e riutilizzarle.
Identità separate e controlli per gli agenti AI
Una parte dell’annuncio riguarda la sicurezza degli agenti autonomi.
Ogni agente può disporre di una propria identità digitale, registrata nei log delle attività e associata anche alle eventuali macchine virtuali utilizzate per l’esecuzione del codice.
Gli amministratori possono definire autorizzazioni basate sui ruoli e stabilire quali sistemi, file o informazioni possono essere utilizzati. Quando Gemini accede a un servizio esterno, la sua identità resta tracciabile attraverso sistemi come OAuth.
Le operazioni vengono inoltre registrate in un audit trail attribuito all’agente che le ha eseguite.
Google Cloud utilizza anche un Agent Sandbox, un ambiente isolato nel quale vengono eseguite le attività degli agenti. Il traffico passa attraverso Agent Gateway, definito dall’azienda come un firewall di rete dedicato all’AI, che applica le policy stabilite dall’organizzazione.
TPU 8i e il rapporto prezzo-prestazioni
La piattaforma utilizza l’infrastruttura AI Hypercomputer di Google Cloud, che combina chip, rete, data center e software.
Google indica per il sistema TPU 8i un miglioramento dell’80% nel rapporto tra prestazioni e costo rispetto alla generazione precedente per i carichi di inferenza.
Accanto alla scelta automatica dei modelli, le aziende possono impostare limiti di spesa sui progetti AI. Quando viene raggiunto il tetto previsto, l’attività dell’agente può essere sospesa fino a una nuova autorizzazione.
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