Google Cloud CEO’su Thomas Kurian, Gemini at Work 2026 açılış konuşmasında şirketin kurumsal AI stratejisinin yeni merkezini tanıttı: Gemini agent. Google bunu iş için tek ve evrensel bir agent olarak konumluyor. Soruları yanıtlıyor, bilgi işini üstleniyor, görsel ve medya üretiyor, kod yazıp çalıştırıyor; hepsini tek bir prompt kutusundan ve tek bir API üzerinden yapıyor.
Kurian’ın paylaştığı rakamlar ölçeği gösteriyor: geçen yıl yaklaşık 500 Google Cloud müşterisi tek başına bir trilyondan fazla token işledi. Google Cloud müşterilerinin yaklaşık yüzde 80’i şirketin AI ürünlerini kullanıyor, Fortune 100 şirketlerinin yaklaşık yüzde 90’ı da Gemini Enterprise kullanıyor. Kurian’ın deyişiyle iş artık prompt penceresinde başlıyor.
Gemini agent nasıl çalışıyor
Google’ın ana fikri şu: agent’a talimat değil hedef veriyorsunuz, bir sonucu devrediyorsunuz ve sonra bitmiş işe geri dönüyorsunuz. Gemini kişisel asistan olarak da, bir ekip için proje yöneticisi gibi ya da finans departmanındaki bir analist gibi belirli bir rol adına da çalışabiliyor. Mimarinin temel prensipleri şunlar:
- Tek agent: Sohbet ederken soruları yanıtlıyor, atanan hedefleri otonom tamamlıyor ve kod üretiyor. İş atanabiliyor, zamanlanabiliyor ya da olaylara tepki vermesi sağlanabiliyor.
- Her yerden erişim: Web, iOS, Android, Windows ve Mac’ten; komut satırı, Google Workspace, Microsoft 365 ve Slack gibi kanallardan erişilebiliyor. Kendi arayüzü olmadan headless agent olarak üçüncü parti uygulamalara da entegre edilebiliyor.
- Kalıcı çalışma: Cloud’da çalıştığı için hangi cihazdan erişirseniz erişin aynı hafızayı ve bağlamı taşıyor. Saatler ya da günler süren işler laptop’u kapattıktan sonra da devam ediyor.
- Multi-agent orkestrasyon: Çok adımlı işler için her biri kendi kimliğine sahip, geçici sub-agent’lar oluşturabiliyor. Ayrıca kalıcı rolü olan coworker agent’lar var; bunların kendi @agents.company.com e-posta adresleri ve depolama alanları bulunuyor ve sadece paylaşılan bağlama erişebiliyorlar.
- Bağlam farkındalığı: Araçlarınızı, verinizi ve iş geçmişinizi bilerek başlıyor ve her etkileşimden öğreniyor.
- Model seçimi: Agent ile altındaki model ayrı. Gemini her işi en uygun modelde çalıştırıyor; bugün Gemini ailesi ve Anthropic’in Claude modelleri arasında orkestrasyon yapıyor, ileride başka kapalı ve açık modeller de eklenecek.
Google, en iyi modelin her zaman en büyük model olmadığını vurguluyor. Model seçimini açık tutmak, lider model birkaç ayda bir değiştiğinde bağlamın, skill’lerin ve verinin yerinde kalması anlamına geliyor. Örnek olarak Shopify’ın milyonlarca satıcı için farklı frontier modelleri birleştirmesi ve PayPal’ın haftada 10 milyon multi-model isteği yönlendirmesi veriliyor.
Tool’lar, skill’ler ve hafıza
Gemini’nin iş bağlamını anlamasını üç yetenek sağlıyor. Tool’lar onu sistemlerinize bağlıyor: Confluence, Microsoft Office, Teams, Slack, Workspace, Git, Jira, Salesforce, ServiceNow, BigQuery, Databricks, Postgres, Snowflake ve masaüstündeki dosyalar. Şirket ağı içindeki ya da dışındaki herhangi bir MCP sunucusuna da güvenli şekilde bağlanabiliyor. Ekiplerin kendi tool’larını yayımlayabildiği kurumsal bir tools registry de var.
Skill’ler, agent’a belirli çok adımlı işlerin nasıl yapılacağını öğreten, modüler prompt’lar olarak saklanan yeniden kullanılabilir talimat, bilgi ve iş akışı setleri. Gemini geniş bir hazır skill kütüphanesiyle geliyor; ekipler şirket çapında bir registry’ye kendi skill’lerini yayımlayabiliyor, kişisel skill de yazılabiliyor.
Hafıza tarafında Gemini dört tür hafıza tutuyor: günlerce sürse bile mevcut görev için session hafızası; dokümanları okudukça ve insanlarla çalıştıkça kurduğu yapılandırılmış bilgi tabanı olan semantik hafıza; kendi yazdığı skill’ler dahil işin nasıl yapıldığına dair prosedürel hafıza; ve daha önce yaptığı her şeyin epizodik hafızası. Google bunu yeni işe başlayan bir çalışanın oryantasyonuna benzetiyor.
Müşteri örnekleri
Google, Gemini Enterprise’dan somut fayda gören müşterileri sıralıyor. Bunlardan bazıları:
- BNP Paribas, Gemini Enterprise’ı 65 binden fazla çalışanın kullandığı iç AI asistanı LLM@CIB’e entegre etti.
- Bradesco, finans ekibinde doküman inceleme süresini 1 saatten 5 dakikaya indirdi ve risk tutarsızlıklarını yüzde 60 azalttı.
- Orange Spain, İK, IT, satış ve müşteri hizmetlerinde 1.000’den fazla özel agent kurdu.
- SOMPO, 34 bin çalışanı arasında 10 binden fazla özel agent oluşturdu; yeni model geliştirme süresini bir haftadan bir güne indirdi.
- Ulta Beauty’nin AI alışveriş asistanı dijital satış dönüşüm oranını üç katına çıkardı.
- Wesfarmers’ta Bunnings’deki bir iç agent çalışanlara yarım milyon saatlik idari iş kazandırdı.
Workspace içinde Gemini
Gemini; Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat ve Calendar’ın içinde, e-posta zincirinde, dokümanda ve chat alanında doğrudan çalışıyor. Her yerde aynı hafıza, skill ve kontrolleri taşıyor. Workspace’te üç şekilde çalışıyor:
Kişisel asistan olarak takviminizi, ekibinizi ve projelerinizi bilerek başlıyor. Örneğin “gelecek hafta bölgesel etkinlik sorumlularıyla toplantı ayarla” dediğinizde tek bir isim vermeden kim olduklarını chat alanınızdan ve son etkinlik e-postasından çıkarıyor, takvimlerine bakıyor ve dış katılımcılar dahil uygun zamanı bulmak için e-posta başlatıyor. Pazar araştırması yapıp Sheets’te finansal model kurmak ve ikisini anlatan bir sunum hazırlamak gibi uygulamalar arası işleri de projeyi her adımda yeniden anlatmanıza gerek kalmadan yapıyor.
Proaktif devir tarafında, yöneticiniz e-postayla son proje durumunu sunum olarak istediğinde Workspace Intelligence bunu devredilebilir bir iş olarak tanıyor ve tek tıkla Gemini’ye verme seçeneği sunuyor. Gelen kutusunda da son geleni değil en önemli mesajı öne çıkarıyor ve nedenini açıklıyor.
Ekip üyesi olarak ise ihtiyacınız olan rolü tarif ettiğinizde Gemini bir coworker agent oluşturuyor. Bu agent’ın kendi Workspace hesabı, e-posta adresi, takvimi, Drive’ı ve şirket rehberinde yeri oluyor. Ekip arkadaşlarınız onu bir Chat alanına ekleyerek ya da @mention ile çalışıyor. Bir doküman yorumunda etiketlendiğinde düzenleme önerebiliyor ve version history’de kendi adıyla görünüyor. Coworker agent sizin değil kendi kimliğiyle çalışıyor ve sadece onunla paylaşılanı görüyor.
Veri analizi, veri mühendisliği ve ML
Google, Gemini’ye alanlara özel skill’ler vermeye veriyle başlıyor. Veri ve ML mühendisleri istedikleri sonucu düz dille tarif ediyor; Gemini PySpark kodu üretiyor, düzenleyip test etmek için notebook sağlıyor, model eğitiyor ve pipeline sorunlarını kendi başına giderebiliyor. İş kullanıcıları ise sadece sorarak gerçek zamanlı operasyonel raporlar üretebiliyor. Gemini sorguyu BigQuery ve Knowledge Catalog ile entegre skill’lerle kurup kaydediyor; kaydedilen raporlar sonradan token maliyeti olmadan tekrar çalıştırılabiliyor.
Yanıtların sağlam bir zemine oturmasını üç Google Cloud yeteneği sağlıyor:
- Knowledge Catalog: “Net margin” ya da “addressable market” gibi iş tanımları bir kez eşleniyor ve tüm agent’lar bunları kullanıyor. Metrikler Databricks, dbt, LookML ya da SAP’de olsa da Gemini onları yerinde okuyor.
- Smart Storage: Kurumsal verinin yüzde 90’ı PDF, görsel, tarama ve ses kaydı gibi yapılandırılmamış veri. Smart Storage bu nesneleri yerinde zenginleştirip bağlamı nesnenin üzerine geri yazıyor ve mevcut güvenlik ayarlarını koruyor.
- Borderless Lakehouse: Gemini, değişken egress ücreti olmadan Amazon S3 ve Azure Data Lake’i sorgulayabiliyor; Salesforce Data 360, SAP ve Workday’den veri kopyalamadan okuyabiliyor; Databricks Unity, Snowflake Horizon ve AWS Glue’daki Apache Iceberg tablolarını federe edebiliyor.
Bloomberg Media, veri agent’larını Knowledge Catalog’a dayandırarak ilk geliştirme aşamasında SQL sorgu doğruluğunu yüzde 63 artırdı. Deutsche Telekom 40’tan fazla legacy sistemi birleşik bir lakehouse’a taşıyarak ekiplerinin on kat hızlı çalışmasını sağladı. Snap ise Prism agent’ını depolama arşivlerine bağlayarak teknik sorun giderme süresini 30 dakikadan 30 saniyeye indirdi.
Sektöre özel Gemini
Google, Gemini’yi sektörlere göre özelleştiriyor. Finansal hizmetler ve hukuk için preview’da; kamu, sağlık ve perakende için yakında geliyor.
Gemini for Financial Services; yatırım araştırması, kredi analizi ve risk modellemeyi otomatikleştiriyor. FactSet, LSEG, S&P Global, SEC dosyaları ve kurumun kendi verisinden besleniyor; 50’den fazla temel skill’le geliyor. Denetim için güven skorları, açık metodoloji, tam veri kökeni ve doğrulanabilir kaynaklar sunuyor. CME Group ve Deutsche Bank kullanıyor.
Hukuk tarafında Gemini, NetDocuments ve iManage gibi doküman yönetim platformlarından dosya bazlı izinleri ve ethical wall’ları doğrudan devralıyor. Cooley, dava dosyaları kamuya açılmadan önce kişisel ve gizli bilgileri karartan bir redaksiyon agent’ı geliştiriyor.
Agent’ları güvenli hale getirmek ve yönetmek
Google’a göre bir kurumsal agent programının başarısını iki şey belirliyor: yönetebilir misiniz ve maliyetini karşılayabilir misiniz? Yönetişim dört soruya indirgeniyor: Agent kim, kimliği ne? Ne yapmasına izin var? Ne yaptı ve bunu nerede görebilirim? Neye asla dokunmamalı?
- Kimlik: Her agent’ın kriptografik olarak doğrulanmış, bir çalışan gibi yönetilen ve en az yetki prensibine göre izinlendirilmiş kendi kimliği var. Bu kimlik log’lara ve agent’ın kod çalıştırmak için açtığı her VM’e işleniyor.
- Yetkilendirme: Her agent’a güvenlik yöneticilerinin onayladığı ayrıntılı, rol bazlı izinler veriliyor. Dış sistemlere bağlanırken kimlik OAuth gibi standartlarla taşınıyor.
- Denetim: Gemini’nin her aksiyonu bir audit trail’e yazılıyor ve bir kişiye değil agent’a atfediliyor.
- Policy yönetimi: Tüm agent’lar kendi network sınırı olan bir Agent Sandbox içinde çalışıyor. Agent’lara giren, çıkan ve aralarında akan tüm trafik, kurum politikalarını gerçek zamanlı uygulayan bir AI network firewall olan Agent Gateway’den geçiyor. “Agent’lar Need to Know olarak sınıflandırılmış dokümanları açamaz” gibi bir policy bir kez yazılıyor ve şirketteki tüm agent’lara uygulanıyor.
Maliyet kontrolleri
Google’a göre token başı fiyatlar 2024’ten bu yana yüzde 98 düştü, ama kurumsal AI hacmi patladı. Her basit döngüyü premium bir modelden geçirmek bütçeleri hızla aşıyor. Bunun için üç araç var: işe göre model seçen ve büyük projelerde modelleri birleştiren multi-model orkestrasyon; her iş yükünü en düşük maliyetle en yüksek performansı veren modele yönlendiren Smart Routing; ve Cloud Billing Console’dan proje bazında ayarlanan gerçek zamanlı harcama limitleri. Limit aşıldığında o projenin agent’ı duruyor ve konsoldan tek tıkla devam ettirilebiliyor. Takip proje bazında olduğu için AI maliyetleri departmanlara yansıtılabiliyor.
Altyapı ve modeller
Tüm bunlar Google’ın çip, network, veri merkezi ve yazılımı tek bir sistem olarak tasarladığı AI Hypercomputer üzerinde çalışıyor. En yeni TPU 8i sistemi önceki nesle göre yüzde 80 daha iyi fiyat/performans sunuyor. Model tarafında frontier reasoning için Argon, hız ve hacim için Flash, üretken medya için Omni ve hafif, open-weights edge iş yükleri için Gemma var. NASA’nın Jet Propulsion Laboratory’si Gemma’yı yörüngedeki bir uyduda doğrudan çalıştırıyor; bu bir vision-language model için bir ilk.
Ekosistem ve dünyadan örnekler
Gemini içinde SaaS sağlayıcılarının üçüncü parti agent’ları ve hazır connector’lar yeni AI Solution Finder’da koleksiyonlar halinde bulunabiliyor. Danışmanlık partnerleri son bir ayda yüz binden fazla geliştirici ve danışmanı Gemini hackathon’larından geçirdi; Accenture ayrı bir Gemini Enterprise Business Group kurdu.
Yazıda bölge bölge onlarca müşteri örneği var. Öne çıkanlardan birkaçı:
- Commerzbank, doküman kalite kontrolündeki manuel işi 20 saatten bir saate indirdi.
- Lloyds Banking Group’un Gemini tabanlı Envoy pipeline’ı, üretime hazır AI kullanım senaryoları geliştiren yaklaşık bin mühendisi sisteme aldı.
- Nokia, telekom ağlarında sorun giderme süresini yüzde 80’e kadar kısalttı.
- Ryanair, Gemini Enterprise ve Workspace’i 35 bin çalışanına açıyor.
- DBS Bank, kurumsal kredi notları için 70-80 özelleşmiş agent’tan oluşan deterministik zincirler kullanıyor.
- Tata Steel, dokuz ayda 300’den fazla özel agent devreye aldı.
- Globo, planlama doğrulama süresini 20 dakikadan 6 saniyeye indirdi.
- ABD ordusundaki Chief Digital and Artificial Intelligence Office, Gemini Enterprise’ı 3 milyon kişiye açtı; yüz binden fazla özel agent oluşturuldu.
Google’ın üç taahhüdü
Kurian konuşmasını üç taahhütle kapattı: her yerde çalışan, her işi yürüten, model seçimi sunan ve kurumsal kontrolleri uygulayan bir platformla sürtünmeyi ortadan kaldırmak; çipten modele, skill’lerden güvenliğe kadar tüm yığını Google’ın kendisinin kurup entegre etmesi; ve verinizin ve çıktılarınızın tamamen sizde kalması.
Gemini agent duyurusu, Google’ın kurumsal AI’da “çok sayıda ayrı ürün” yaklaşımından tek bir agent etrafında toplanan bir yapıya geçtiğini gösteriyor. Bence en dikkat çekici iki karar, Claude modellerinin agent’ın altında doğrudan seçenek olarak sunulması ve coworker agent’ların kendi e-posta adresi ve Workspace hesabıyla ekip üyesi gibi çalışması. İlki model bağımlılığı kaygısını azaltıyor, ikincisi ise kimlik ve yetki yönetimini ciddi bir operasyonel konu haline getiriyor. Agent Gateway ve proje bazlı harcama limitleri tam da bu yüzden kritik. Finansal hizmetler ve hukuk sürümlerinin preview’da olduğunu, diğer sektörlerin henüz gelmediğini de not etmek gerek.
Kaynak: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/welcome-to-gemini-at-work-2026
