Google Agentic Data Cloud: Sind Ihre Daten bereit für KI-Agenten 2026?

Ihre KI-Agenten sind bereit. Die entscheidende Frage lautet: Ist Ihre Dateninfrastruktur ebenfalls bereit?

Der grösste Engpass beim Skalieren von KI ist nicht die Modellleistung, sondern der Zugriff auf Geschäftskontext und semantische Bedeutung. In der agentischen Ära reicht es nicht mehr aus, Daten zu speichern — Sie müssen diese mit verlässlichem Kontext aktivieren und von passiven Systems of Record zu proaktiven Systems of Action übergehen. Eine einzige Agenten-Anfrage kann eigenständig Recherche, Abfragen und Transaktionen über mehrere Systeme hinweg auslösen und dabei extremen Druck auf Compute-, Netzwerk- und Speicherschichten erzeugen.

Laut dem Bericht State of infrastructure report von Google Cloud geben 83% der Organisationen an, dass sie Infrastruktur-Upgrades benötigen, um produktionsreife agentische KI-Systeme zu unterstützen.

Was wurde angekündigt

Auf der Google Cloud Next 2026 hat Google die Agentic Data Cloud vorgestellt — eine einheitliche Plattform, die Daten, KI-Modelle und operative Datenbanken zu einem gemeinsamen System of Action verbindet. Die Lösung ist vom Chip bis zum Modell KI-nativ konzipiert, damit die Infrastruktur agentische Lasten zuverlässig tragen kann.

Grundlage ist ein grenzenloses Lakehouse auf offener, flexibler Infrastruktur. Native Engines wie BigQuery und Spanner sind über offene Standards wie Apache Spark und Apache Iceberg zugänglich. Agenten können Daten umgebungsübergreifend lesen, analysieren und aktivieren, als lägen sie lokal vor — ohne die Latenzen und Kosten klassischer Architekturen.

Warum dies relevant ist

Für CIOs, CISOs, IT-Leiter und Einkaufsverantwortliche wirken sich die Zahlen von Google Cloud direkt auf Budget- und Risikoentscheidungen aus:

• 43% der IT-Verantwortlichen nennen die schwierige Integration mit Legacy-APIs und Datenquellen als grösste Infrastrukturlücke für agentische KI.
• 81% der Führungskräfte sehen operative Komplexität und Engineering-Aufwand als grösste unerwartete Kostenposition beim Skalieren von KI.
• 36% der Führungskräfte weisen auf das Fehlen spezialisierter, hochdurchsatzfähiger Vektordatenbanken zum Grounding von KI-Modellen hin.

Ohne vertikale Integration von Modellen, Datensystemen und Beschleunigern müssen Teams Agenten manuell über getrennte Systeme hinweg zusammenfügen. Genau diese Ingenieurskosten bremsen viele KI-Initiativen in der Pilotphase.

Die Gewinner ab 2026 werden nicht diejenigen mit den intelligentesten Agenten sein, sondern diejenigen, die ihren Agenten das richtige Wissen sicher, kosteneffizient und skalierbar bereitstellen können

Technische Details

• Borderless Lakehouse: einheitlicher Datenzugriff über Umgebungen hinweg via offene Standards.
• Native Engines: BigQuery für Analytik und Spanner für global konsistente operative Workloads.
• Offene Standards: Apache Spark und Apache Iceberg für portablen, herstellerneutralen Datenzugriff.
• Vektor- und Grounding-Ebene: hochdurchsatzfähige Infrastruktur für Modell-Grounding und langfristiges Agentengedächtnis.
• Knowledge Catalog: aggregiert und reichert Data Lakes an, extrahiert Bedeutung aus unstrukturierten Daten und dient als aktive Reasoning-Ebene.
• Echtzeit-Integration: Read/Write-Anbindung an Legacy-ERP-Systeme und Drittanbieter-CRMs für sichere agentische Transaktionen.
• KI-natives Co-Design: Modelle, Datensysteme und Beschleuniger sind gemeinsam entworfen, was Netzwerk-Hops und Tooling-Overhead reduziert.

Softprom und Google

Softprom ist der offizielle Partner von Google. Unser Team unterstützt Unternehmen dabei, die Datenreife für die agentische Ära zu bewerten und produktionsreife Architekturen auf Google Cloud aufzubauen — von BigQuery und Spanner bis hin zu Knowledge Catalog und Vertex AI.

Dieser Inhalt wurde im Rahmen des Projekts Softprom DistriFlow erstellt — eines automatisierten Systems zur Überwachung und Anpassung von Vendor-News. Quelle: Originalartikel.