Gemini diventa un collega: Google porta gli agenti AI dentro le aziende (con tanto di indirizzo email)

C'è un dettaglio, nell'annuncio di Google al Gemini at Work, che vale più di tutte le slide sulle performance: l'agente AI avrà un proprio account Workspace. Con tanto di indirizzo email dedicato, in formato @agents.company.com. Non un chatbot incastrato in una sidebar, ma un'entità che si può taggare in un thread, aggiungere a una chat di gruppo, mettere in copia in una mail. Un collega, insomma. Un collega che non dorme.

L'annuncio, arrivato durante l'evento Google Cloud di giovedì, riguarda un agente "universale" integrato in Gemini Enterprise: un'unica interfaccia da cui assegnare compiti invece di porre domande. Thomas Kurian, CEO di Google Cloud, l'ha sintetizzata con una formula efficace: all'agente si danno "obiettivi, non solo istruzioni". Tradotto: il sistema pianifica il lavoro, sceglie gli strumenti, delega a sotto-agenti specializzati e si collega ai sistemi interni dell'azienda per portare a casa il risultato.

Per ora è in private preview e solo per clienti enterprise. E questa, come vedremo, non è una nota a piè di pagina.

Numeri che spiegano la strategia

Sundar Pichai ha aperto l'evento ricordando due dati: Gemini ha superato il miliardo di utenti attivi mensili, e quasi il 90% delle aziende Fortune 100 usa già Gemini Enterprise. Il secondo numero spiega il primo movimento. Google ha una distribuzione aziendale enorme e pressoché gratuita — Workspace è già lì, dentro il flusso di lavoro di milioni di persone — e ha deciso di sfruttarla prima di aprire il rubinetto ai consumatori.

Pichai l'ha motivata dicendo che partire dalle imprese permette di affrontare i "problemi più difficili" legati a sicurezza, scala e performance. È una giustificazione tecnica che nasconde una verità commerciale: le aziende pagano, i consumatori no. E un agente che sbaglia in un ambiente aziendale, dove esistono permessi, approvazioni e log, fa meno danni reputazionali di uno che sbaglia su un milione di smartphone.

È anche un'inversione interessante rispetto al copione abituale della Silicon Valley, che di solito collauda sui consumatori e poi "enterprise-izza". Qui il laboratorio è l'ufficio. Google aveva già lanciato Gemini Spark lato consumer a maggio, ma resta un'esperienza separata, in un'altra interfaccia. La visione unificata, per ora, è un privilegio di chi ha un contratto Cloud.

La parte che conta davvero: identità e tracciabilità

Il vero salto non è la capacità di eseguire task — quella ce l'hanno in forme diverse anche Meta con Muse, gli agenti su messaggistica come Instinct, o Dots di ChatGPT. Il salto è dare all'agente un'identità aziendale.

L'agente, secondo Google, sa chi lavora in quale team, conosce i fusi orari, sa chi deve approvare cosa e cosa c'è sui calendari. Quando agisce, scrive un audit trail attribuito a sé stesso e non alla persona che l'ha attivato. Chi ha mai gestito compliance o sicurezza informatica capisce immediatamente il peso di quella frase: significa che le azioni automatiche smettono di nascondersi dietro le credenziali di un dipendente. Significa poter revocare permessi a un'entità non umana. Significa poter rispondere alla domanda "chi ha cancellato quel record?" senza finire in un vicolo cieco.

È il primo passo verso un IAM per agenti, e sospetto che nei prossimi diciotto mesi diventerà il campo di battaglia vero — più dei benchmark sui modelli. Okta, Microsoft Entra, i vendor di identity governance: tutti hanno un problema nuovo e redditizio da risolvere.

A supporto c'è una "tasks inbox", una casella dove si vede cosa sta facendo l'agente: il ragionamento, la delega ai sotto-agenti, il caricamento di skill specifiche, il codice, l'avanzamento. Osservabilità, in pratica. Senza, nessun CIO sano di mente firmerebbe.

Google ammette che il modello non è più il fossato

Un altro segnale forte: di default Gemini sceglie da solo il modello migliore per il compito, ma l'utente può intervenire e selezionarne uno — compresi modelli di terze parti, a partire da Claude di Anthropic. Google ha detto che in futuro arriveranno anche modelli open source e privati.

Fermiamoci un attimo. Google offre Claude dentro il proprio prodotto di punta. È l'ammissione, resa prodotto, che il vantaggio competitivo si è spostato: non è più il modello, è il livello di orchestrazione, i connettori, i dati aziendali, il controllo dei costi. Chi possiede l'interfaccia da cui parte il lavoro possiede la relazione con il cliente — e può permettersi di essere agnostico su cosa gira sotto.

I connettori, infatti, sono la lista della spesa dell'IT reale: Workspace, Microsoft 365, Slack, Jira, Confluence, Git, BigQuery, Databricks, Postgres, Snowflake. Più il supporto a qualsiasi server MCP, dentro o fuori la rete aziendale. Il Model Context Protocol si conferma lo standard de facto su cui tutti stanno convergendo, e Google non ha provato a costruirsi un recinto alternativo. Saggio.

L'agente è raggiungibile da iOS, Android, Windows, Mac, riga di comando, Workspace, Microsoft 365, ServiceNow e Slack. Tra i tester iniziali figurano On, Shopify e PayPal; tra i clienti Gemini Enterprise, nomi come BNP Paribas, Bradesco, Merck, Orange Spain, SOMPO, Ulta Beauty e Wesfarmers.

Il dettaglio meno glamour e più rivelatore

Google ha annunciato anche nuove opzioni di spesa flessibile: orchestrazione multi-modello, smart routing e tetti di spesa in tempo reale. Sembra burocrazia da ufficio acquisti. È invece la confessione del problema numero uno dell'AI agentica: un agente che pianifica autonomamente può bruciare token in modo imprevedibile. Il costo smette di essere una variabile stimabile e diventa un rischio operativo.

I limiti di spesa in tempo reale sono, in pratica, un freno a mano. E il fatto che Google li metta nello stesso annuncio della capacità agentica dice molto su cosa hanno risposto i clienti durante i test.

Cosa aspettarsi adesso? Tre cose. Primo: Microsoft risponderà alzando la posta su Copilot e sull'identità degli agenti, dove parte avvantaggiata con Entra. Secondo: le aziende scopriranno il problema dell'agent sprawl — decine di agenti creati da team diversi, con permessi sovrapposti e nessuno che li governa. Terzo, e più scomodo: qualcuno dovrà decidere chi è responsabile quando l'agente con la sua bella email aziendale manda il messaggio sbagliato al cliente sbagliato. L'audit trail dice cosa è successo. Non dice ancora chi paga.