Google Cloud AI Beratung mit Gemini: von Idee zu produktiver KI

Wir machen aus KI-Potenzial konkrete Lösungen auf Google Cloud – mit klarer Architektur, Governance und Umsetzungsplan.

Use Cases priorisieren statt Bauchgefühl
RAG, GKE und GEAP sauber aufsetzen
Security, Compliance und Betrieb mitdenken

Warum viele KI-Initiativen hängen bleiben

KI klingt einfach: Modell wählen, Daten anbinden, fertig. In der Praxis scheitert es oft an Grundlagen wie Datenqualität, Zugriffsrechten, technischen Standards und der Frage, wie du eine Lösung sicher und stabil in den Betrieb bekommst.

Wenn generative KI nur als Demo existiert, fehlt meist ein roter Faden: Welche Prozesse sollen wirklich besser werden, wie wird der Nutzen messbar, und welche Plattform-Entscheidungen verhindern spätere Sackgassen (zum Beispiel bei RAG, Agenten, Monitoring und Governance)?

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Team diskutiert KI-Architektur für Google Cloud AI mit Gemini

Was du mit Google Cloud AI richtig gut lösen kannst

Drei Gründe, warum sich ein strukturierter Einstieg auszahlt.

Vom Use Case zur Architektur

Wir übersetzen deine Anforderungen in eine belastbare Zielarchitektur auf Google Cloud: Datenflüsse, Sicherheitsmodell, Deployment (zum Beispiel mit Google Kubernetes Engine (GKE)) und passende Modelle. So wird aus Technologie ein Produkt.

Generative KI, die sicher eingesetzt wird

Generative KI braucht Leitplanken: Datenklassifizierung, Zugriff, Protokollierung, Prompt-Design / Prompt Engineering und klare Betriebsprozesse. Damit nutzt du künstliche Intelligenz nicht nur schnell, sondern kontrolliert.

Agenten, die Prozesse wirklich unterstützen

Mit Agentic AI und der Gemini Enterprise Agent Platform (GEAP) schaffst du eine Plattform, auf der Agenten entwickelt, orchestriert und überwacht werden – für wiederholbare Anwendungen statt isolierter Experimente.

KPIs

Unsere Wachstumszahlen

Seit Jahren realisieren wir erfolgreich Projekte in Google Workspace.

15+

Jahre Erfahrung mit Google für Unternehmen.

<5 Tage

zur Entwicklung des ersten App-Prototypen

100%

Google Cloud Fokus

Für wen lohnt sich Google Cloud AI Beratung?

Für Teams, die KI nicht nur „testen“, sondern produktiv in Prozesse bringen wollen: CIOs, CTOs, CDOs, Fachbereiche mit hohem Automatisierungsdruck und Security-/Compliance-Verantwortliche, die Risiko und Wertbeitrag sauber abwägen müssen.

Typische Auslöser: viele manuelle Abläufe, verstreute Wissensquellen, hoher Support- und Dokumentationsaufwand, steigende Anforderungen an Governance – oder der Wunsch, generative KI mit Gemini Enterprise so zu nutzen, dass sie messbar unterstützt statt neue Baustellen zu schaffen.

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<p>Für Teams, die KI nicht nur „testen“, sondern produktiv in Prozesse bringen wollen: CIOs, CTOs, CDOs, Fachbereiche mit hohem Automatisierungsdruck und Security-/Compliance-Verantwortliche, die Risiko und Wertbeitrag sauber abwägen müssen.</p><p>Typische Auslöser: viele manuelle Abläufe, verstreute Wissensquellen, hoher Support- und Dokumentationsaufwand, steigende Anforderungen an Governance – oder der Wunsch, generative KI mit Gemini Enterprise so zu nutzen, dass sie messbar unterstützt statt neue Baustellen zu schaffen.</p>

Was steckt im Paket?

Bausteine, die du je nach Reifegrad kombinierst – von Orientierung bis Implementierung und Betrieb.

Use-Case-Workshop & Priorisierung

Gemeinsam schaffen wir Klarheit über Potenzial und Einsatz: Use Cases sammeln, nach Wert/Risiko/Umsetzbarkeit bewerten, Schritte und Verantwortungen festlegen. Ergebnis ist eine umsetzbare Roadmap statt einer Ideensammlung.

Architektur für generative KI auf Google Cloud

Wir entwerfen und erklären die Bausteine: Datenquellen, Vektorsuche, RAG (Retrieval-Augmented Generation), APIs, Laufzeitumgebung (zum Beispiel GKE) sowie Logging und Monitoring. Dabei berücksichtigen wir technische und organisatorische Anforderungen.

Plattform für Agenten: GEAP

Wenn du Agenten nutzen willst, setzen wir eine zentrale Agent-Plattform auf: Entwicklung, Orchestrierung, Rollen-/Rechtemodell, Governance und kontrollierte Nutzung. So werden Agenten zu stabilen Anwendungen, die Prozesse unterstützen.

Data Governance, Sicherheit & Betrieb

Wir definieren, wie Daten verwendet werden dürfen, wie du Modelle sicher einsetzt und wie Betrieb und Training organisiert sind: Richtlinien, Auditfähigkeit, Freigaben, Prompt-Guidelines und Runbooks für den Alltag.

Du willst wissen, welche KI-Lösung bei dir wirklich Sinn ergibt?

Use Cases, Schritte und Aufwand grob einordnen
Architektur-Optionen für Google Cloud besprechen
Risiken, Governance und Betrieb klären

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Jonas Schwarz Profilbild GMinds Google Workspace

Erfolgsgeschichten unserer Kunden

Zwei Beispiele aus der Praxis: typische Ausgangslagen und wie eine Lösung mit Google Cloud AI aussehen kann.

Finance: Wissens- und Compliance-Assistent für Fachbereiche

Mitarbeiter

1800

Jahresumsatz

420

Mio. €

Eingesetzte Technologien

Google Cloud

BigQuery

Gemini-Modelle

Gemini Enterprise Agent Platform (GEAP)

Ausgangslage

Fachwissen verteilt auf PDFs, Wikis und Tickets
Hoher Aufwand für Prüfungen und Nachweise
Uneinheitliche Antworten in Service-Teams
Unsicherheit bei Datennutzung für KI

Ergebnis

RAG-basierter Assistent mit Quellen und Zitaten
Governance-Regeln für Datenzugriff und Rollen
Agent-Workflows für Recherche und Dokumentation
Messbares Nutzungskonzept inkl. Feedback-Schleifen

E-Commerce: Agent-gestützte Produkt- und Bestellprozesse

Mitarbeiter

650

Jahresumsatz

180

Mio. €

Eingesetzte Technologien

Google Cloud

Gemini Enterprise Agent Platform (GEAP)

Google Workspace

Gemini-Modelle

Ausgangslage

Kundendienst stark belastet durch Standardanfragen
Produktdaten inkonsistent in mehreren Systemen
Manuelle Schritte zwischen Chat, E-Mail und ERP
Kein klares Betriebsmodell für KI-Anwendungen

Ergebnis

Agentic AI zur Bearbeitung wiederkehrender Vorgänge
Klare Freigaben, Protokolle und Eskalationsregeln
Einführungskonzept mit Adoption und Schulungen
Stabiler Betrieb durch Plattform-Standards und Monitoring

Vorgehen

In 4 Schritten zur perfekten Lösung

Ein Ablauf, der Risiko senkt und Tempo schafft – ohne Pilot-Purgatory.

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Termin vereinbaren

Wir vereinbaren einen Termin und klären in kurzer Zeit Ziele, Rahmenbedingungen und den passenden Einstieg (zum Beispiel Workshop oder Quick-Check). Du bekommst eine erste Orientierung, welche Lösungen realistisch sind und wo die größten Abhängigkeiten liegen.

Strategisches Expertengespräch

Im Expertengespräch gehen wir tiefer in Daten, Prozesse, technische Landschaft und Governance. Dabei prüfen wir, ob RAG (Retrieval-Augmented Generation), Agenten oder klassische Automatisierung den besten Hebel liefern.

Einführung & Umsetzung

In der Einführung setzen wir die Basis um: Architektur, Sicherheitskonzept, Prompt-Design / Prompt Engineering, Deployment (zum Beispiel auf Google Kubernetes Engine (GKE)) und erste produktionsnahe Anwendungen. Parallel definieren wir Schritte für Betrieb, Training und Change Management.

Partnerschaft auf Augenhöhe

In der Partnerschaft auf Augenhöhe optimieren wir Nutzung und Qualität: Monitoring, Feedback, Ausweitung auf weitere Anwendungen und klare Standards für Entwicklung und Implementierung. So wächst deine KI-Landschaft kontrolliert – als Plattform, nicht als Sammlung einzelner Demos.

So verändert sich dein KI-Setup mit einem klaren Plan

Du gehst von „KI ausprobieren“ zu „KI betreiben“ – mit nachvollziehbaren Schritten und sauberer Governance.

Vorher

Generative KI nur als Demo ohne Betrieb
Datenzugriff nicht geklärt, viel Risiko
Unklare Architektur für RAG und APIs
Agenten fehlen oder sind nicht steuerbar
Nutzen schwer messbar, Adoption zufällig

Nachher

Priorisierte Use Cases mit Umsetzungsplan
Architektur auf Google Cloud mit GKE-Bausteinen
RAG mit Quellen, Berechtigungen und Logging
GEAP als zentrale Agent-Plattform mit Governance
Messkonzept, Workshops und Enablement für Teams

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Investition, die sich über Nutzen und Risiko steuert

Drei Einstiege – abhängig von Ziel, Tiefe und Geschwindigkeit.

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Starter

ab 2.400 €

Klarheit in kurzer Zeit

Use-Case-Scoping und Zielbild
Risiko- und Machbarkeitscheck
Grobe Architektur-Skizze
Nächste Schritte als Kurz-Roadmap

Business

ab 12.000 €

Workshops + Architektur-Paket

Workshops für Use Cases und Prozesse
RAG-/Agent-Architektur auf Google Cloud
Governance-Bausteine und Rollenmodell
Implementierungsplan inkl. Betrieb

Enterprise

ab 29.000 €

Pilot bis produktionsnaher Start

Umsetzung eines produktionsnahen Use Cases
GEAP-/Agent-Setup mit Standards
Sicherheits- und Logging-Konzept
Enablement: Nutzung, Training, Adoption

Du willst wissen, welche KI-Lösung bei dir wirklich Sinn ergibt?

Use Cases, Schritte und Aufwand grob einordnen
Architektur-Optionen für Google Cloud besprechen
Risiken, Governance und Betrieb klären

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Häufig gestellte Fragen

Was meint ihr mit Google Cloud AI Beratung konkret?

Wir unterstützen dich von der Zieldefinition bis zur Implementierung: Use Cases, Architektur, Datenbasis, Sicherheit, Betrieb und Enablement. Im Fokus steht, dass KI, Google Cloud und Gemini zusammen als produktive Lösung funktionieren – nicht als isolierte Technologie.

Welche Rolle spielt RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG verbindet generative KI mit deinen eigenen Inhalten (zum Beispiel Richtlinien, Verträge, Wissensdatenbanken). So entstehen Antworten, die sich auf Quellen stützen und nachvollziehbar sind. Wichtig sind dabei Datenqualität, Berechtigungen und ein sauberes Retrieval-Design.

Brauchen wir Vertex AI – oder ist das jetzt GEAP?

Für viele Teams ist Vertex AI als Plattformbegriff bekannt, vor allem rund um Modell-Hosting und MLOps. Wenn es um Agenten, Orchestrierung und Governance geht, setzen wir inhaltlich auf die Gemini Enterprise Agent Platform (GEAP). Welche Bausteine du brauchst, hängt von deinen Anwendungen und deinem Reifegrad ab.

Wie reduziert ihr Risiko bei generativer KI und Agentic AI?

Wir arbeiten mit klaren Leitplanken: Datenzugriff und Rollen, Protokollierung, Prompt-Design / Prompt Engineering, Freigabeprozesse, Tests und ein Betriebsmodell. Bei Agenten ergänzen wir Monitoring, Guardrails und Governance, damit die Nutzung kontrolliert bleibt und sich sauber auditieren lässt.