Google Vertex AI Agent Builder ist eine cloudbasierte Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, KI-Agenten für komplexe Aufgaben auf Basis natürlicher Sprache zu entwickeln. Durch die Anbindung an Unternehmensdaten und die Nutzung fortschrittlicher KI-Modelle von Google vereinfacht sie den traditionell langwierigen und technisch anspruchsvollen Prozess der KI-Entwicklung. Die Plattform bietet vorgefertigte Tools, eine visuelle Benutzeroberfläche und robuste Sicherheitsfunktionen, sodass funktionale KI-Agenten in Wochen statt in Monaten bereitgestellt werden können.
Warum das wichtig ist: Unternehmen setzen zunehmend auf KI, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, unstrukturierte Daten zu analysieren und den Kundensupport zu verbessern. Vertex AI Agent Builder erfüllt diese Anforderungen mit Agenten, die Kontexte verstehen, Anfragen verarbeiten und mit unterschiedlichen Datenquellen interagieren. Beispielsweise kann die Plattform Kundenhistorien abrufen, Dokumente analysieren oder bei HR-Anfragen unterstützen – und dabei mit Google Cloud-Diensten wie BigQuery und Workspace integriert werden.
Kernaussage: Vertex AI Agent Builder ist innerhalb des Google-Ökosystems leistungsstark, doch Tools wie Latenode können seine Reichweite erweitern. Mit Latenode können Unternehmen Vertex AI mit mehr als 300 weiteren Anwendungen verbinden und effizientere Workflows ermöglichen. So lassen sich beispielsweise Kundenanfragen automatisieren, indem Sie Vertex AI mit einem CRM und Messaging-Plattformen wie WhatsApp oder Telegram verknüpfen – vollständig über den visuellen Workflow-Builder von Latenode.
Tutorial für Google Vertex AI Agent Builder
Plattformübersicht und Kernarchitektur
Google Vertex AI Agent Builder gliedert die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Agenten in klar abgegrenzte, zweckorientierte Ebenen.
Kernkomponenten von Vertex AI Agent Builder
Die Plattform Vertex AI Agent Builder basiert auf vier zentralen Architekturebenen, die jeweils eine Rolle bei der Entwicklung intelligenter KI-Agenten spielen. Im Zentrum steht die Agent Engine, die die Verarbeitung natürlicher Sprache übernimmt und Antworten über mehrere Datenquellen hinweg koordiniert. Diese Engine nutzt die Basismodelle von Google und ermöglicht fortschrittliches Schlussfolgern sowie kontextbezogenes Verständnis.
Das Agent Development Kit (ADK) bietet eine benutzerfreundliche, visuelle Umgebung zum Erstellen und Konfigurieren von Agenten. Mit diesem Tool können Teams Gesprächsabläufe gestalten, Agentenverhalten definieren und Datenquellen verknüpfen – mit nur geringen Programmierkenntnissen.
Agent Garden dient als zentraler Hub zur Verwaltung der Agentenleistung. Er bietet detaillierte Analysen, darunter Erfolgsraten von Gesprächen, Antwortgenauigkeit und Kennzahlen zur Nutzerzufriedenheit. Unternehmensadministratoren nutzen diese Komponente, um Zugriffskontrollen durchzusetzen und die Einhaltung von Richtlinien zur Datenverwaltung sicherzustellen.
Das Data Connector Framework ermöglicht Agenten, Echtzeitinformationen aus unterschiedlichen Quellen abzurufen, etwa aus Google Workspace, Datenbanken von Drittanbietern und benutzerdefinierten APIs. So verfügen Agenten stets über die aktuellsten Daten für ihre Aufgaben.
KI-Agenten erstellen und bereitstellen
Die Entwicklung eines KI-Agenten in Vertex AI Agent Builder folgt einem klaren Schritt-für-Schritt-Ansatz und erstreckt sich von der Einrichtung bis zur Bereitstellung in der Regel über mehrere Wochen. Der Prozess beginnt mit der Definition des Zwecks des Agenten und der Identifizierung der Datenquellen, auf die er zugreifen muss.
Anschließend nutzen Entwickler die visuelle Benutzeroberfläche der Plattform, um Gesprächsabläufe abzubilden und Antworten festzulegen. Das System generiert automatisch Trainingsbeispiele aus verbundenen Daten und reduziert dadurch den manuellen Aufwand. Die Agenten werden danach in einer Sandbox-Umgebung getestet, sodass Entwickler ihr Verhalten vor dem Produktivbetrieb optimieren können.
Die Bereitstellung umfasst die Einrichtung von Monitoring-Tools und Leistungsschwellenwerten. Die Plattform ist für automatische Skalierung ausgelegt und bewältigt Lastspitzen ohne manuelle Anpassungen. Außerdem protokolliert sie Gespräche und verfolgt Leistungskennzahlen, was eine kontinuierliche Verbesserung der Agentenantworten im Zeitverlauf ermöglicht.
Dieser optimierte Workflow gewährleistet eine nahtlose Integration mit Google Cloud-Diensten und schafft eine solide Grundlage für KI-Lösungen auf Enterprise-Niveau.
Integration mit Google Cloud
Vertex AI Agent Builder ist eng mit Google Cloud integriert und bietet dadurch erhöhte Sicherheit und Skalierbarkeit. Die Plattform übernimmt die Richtlinien für Identity and Access Management (IAM) aus dem übergeordneten Google Cloud-Projekt und stellt sicher, dass Agenten organisatorische Berechtigungen und Regeln für den Datenzugriff einhalten.
Die Integration mit Google Cloud Storage ermöglicht Agenten die Arbeit mit umfangreichen Dokumentenarchiven wie PDFs und Tabellen sowie die Speicherung von Gesprächsverläufen über längere Interaktionen hinweg. Dadurch können Agenten komplexe Informationen über Anfragen in natürlicher Sprache abrufen und verarbeiten.
Mit BigQuery können Agenten strukturierte Daten aus Enterprise-Data-Warehouses abfragen. So können sie analytische Fragen beantworten, indem sie die Verarbeitung natürlicher Sprache mit der Generierung von SQL-Abfragen kombinieren. Die Plattform optimiert diese Abfragen, um Kosten zu senken und Antwortzeiten zu verbessern.
Die Einbindung der Basismodelle von Vertex AI bietet Zugriff auf die neuesten Sprachmodelle von Google, ohne dass eine separate API-Verwaltung erforderlich ist. Agenten können dynamisch zwischen Modellen wechseln und für komplexe Aufgaben fortschrittlichere sowie für einfachere Anfragen schnellere Modelle einsetzen.
Zentrale Funktionen und Fähigkeiten
Vertex AI Agent Builder, Teil der Vertex AI-Plattform von Google, wurde entwickelt, um Unternehmen fortschrittliche KI-Funktionen auf zugängliche Weise bereitzustellen. Seine Funktionen sollen die Entwicklung von KI-Agenten vereinfachen und gleichzeitig Leistung und Flexibilität auf Enterprise-Niveau gewährleisten.
No-Code- und Low-Code-Entwicklung von Agenten
Die Plattform bietet eine visuelle Entwicklungsumgebung, mit der Nutzer KI-Agenten ohne umfassende Programmierkenntnisse erstellen können. Über die Drag-and-Drop-Oberfläche lassen sich Gesprächsabläufe mit vorgefertigten Komponenten gestalten. Für komplexere Anforderungen ermöglichen Low-Code-Skripting-Optionen Entwicklern, Funktionen schrittweise zu optimieren und zu erweitern.
Funktionen auf Enterprise-Niveau
Sicherheit und Compliance stehen bei Vertex AI Agent Builder im Mittelpunkt. Dabei nutzt die Plattform das robuste Sicherheitsframework von Google Cloud. Dazu gehören Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung sowie die Möglichkeit, Daten innerhalb bestimmter geografischer Regionen zu verarbeiten, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Die Plattform unterstützt zudem isolierte Umgebungen für unterschiedliche Abteilungen oder Projekte und ermöglicht zentrale Governance sowie Echtzeit-Monitoring. Darüber hinaus sorgt die automatisch skalierende Infrastruktur für eine konsistente Leistung, indem Ressourcen bei Lastspitzen während der Spitzenzeiten automatisch angepasst werden.
Erweiterte KI-Funktionen
Vertex AI Agent Builder geht mit seinem Verständnis natürlicher Sprache über die grundlegende Erkennung von Schlüsselwörtern hinaus und kann Nutzerabsichten auch bei mehrdeutigen oder komplexen Anfragen interpretieren. Die Plattform nutzt außerdem fortschrittliche Retrieval-Techniken, um KI-Antworten auf unternehmensspezifische Daten zu stützen und dadurch Genauigkeit und Relevanz sicherzustellen. Mehrsprachige Unterstützung mit automatischer Spracherkennung ermöglicht Agenten eine effektive Kommunikation mit unterschiedlichen Zielgruppen. Zudem sorgt die Beibehaltung des Kontexts für natürliche Gesprächsverläufe und Kohärenz über mehrere Interaktionen hinweg.
Anpassungen und Erweiterbarkeit
Unternehmen können KI-Agenten an ihre spezifischen Anforderungen anpassen, indem sie die Basismodelle von Google mit eigenen benutzerdefinierten KI-Modellen für branchenspezifische Anwendungen kombinieren. Die API-Erweiterbarkeit der Plattform ermöglicht es Agenten, über REST APIs, Webhooks und benutzerdefinierte Konnektoren externe Systeme anzubinden. So lässt sie sich einfach in umfassendere Geschäfts-Workflows und Lösungen integrieren.
Google Vertex AI Agent Builder bietet zwar eine solide Grundlage für die Entwicklung KI-gestützter Agenten, doch Unternehmen, die Latenode einsetzen, haben einen zusätzlichen Vorteil entdeckt. Die visuelle Workflow-Automatisierung von Latenode ergänzt Vertex AI, indem sie dessen Fähigkeiten auf umfassendere Geschäftsprozesse ausweitet und eine nahtlose Umsetzung von Automatisierungen ohne tiefgehende Kenntnisse in Google Cloud ermöglicht.
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Integrations- und Implementierungsanwendungsfälle
Google Vertex AI Agent Builder bietet eine robuste Lösung für Unternehmen, die ihre Abläufe mit integrierten KI-Tools verbessern möchten.
Integration von Unternehmensanwendungen
Vertex AI Agent Builder arbeitet nahtlos innerhalb des Google Cloud-Ökosystems und verbindet Dienste wie BigQuery für Datenanalysen, Cloud Storage für die Dokumentenverarbeitung und Google Workspace für Produktivitätsaufgaben. Diese Integration ermöglicht es Unternehmen, Agenten bereitzustellen, die mit verschiedenen Unternehmenssystemen interagieren und dabei über etablierte Authentifizierungsprotokolle strenge Standards der Datenverwaltung einhalten. Die zusätzliche Unterstützung von Webhooks ermöglicht außerdem die Datensynchronisierung zwischen Vertex AI-Agenten und externen Geschäftsanwendungen und sorgt für einen reibungslosen Betrieb über verschiedene Systeme hinweg.
Diese Integrationen helfen Unternehmen, ihre Abläufe durch die Automatisierung unterschiedlichster Prozesse zu optimieren und dabei sowohl Effizienz als auch Skalierbarkeit zu erzielen.
Workflow-Automatisierung und Conversational AI
Unternehmen nutzen Vertex AI Agent Builder, um Aufgaben wie Kundensupport der ersten Ebene, das Abrufen von Kundenhistorien sowie Unterstützung bei HR- oder IT-Anfragen zu automatisieren. Über dialogorientierte Benutzeroberflächen können Mitarbeitende auf natürliche Weise mit diesen Systemen interagieren, ohne komplexe Softwareoberflächen durchsuchen zu müssen.
Die Plattform überzeugt auch bei der Dokumentenverarbeitung. Sie kann Daten aus Quellen wie PDFs, E-Mails und Formularen extrahieren und diese Informationen anschließend an die passenden Systeme weiterleiten. Diese Funktion ist besonders wertvoll für Aufgaben wie Rechnungsverarbeitung, Vertragsanalyse und die Verwaltung compliance-relevanter Dokumente.
Für Unternehmen, die diese Vorteile weiter ausbauen möchten, kann die Integration von Latenode die Automatisierung zusätzlich verbessern. Latenode vereinfacht die Implementierung, unterstützt die Wartung und erweitert die Reichweite von Vertex AI durch die Verbindung mit mehr als 300 Geschäftsanwendungen.
Analyse von Stärken und Einschränkungen
Die enge Integration von Vertex AI Agent Builder mit Google Cloud-Diensten und die Nutzung der Basismodelle von Google machen die Plattform zu einem leistungsstarken KI-Tool – insbesondere für Unternehmen, die bereits in das Google-Ökosystem investiert haben. Die Fähigkeit, innerhalb dieses Frameworks fortschrittliche KI-Funktionen bereitzustellen, ist ein wesentlicher Vorteil.
Herausforderungen entstehen jedoch, wenn Unternehmen Verbindungen außerhalb von Google Cloud benötigen. Die Erstellung von Workflows über mehrere Systeme hinweg kann erheblichen Aufwand erfordern. Auch das Preismodell der Plattform – basierend auf API-Aufrufen und Rechenleistung – kann bei Anwendungen mit hoher Nutzung zu höheren Kosten führen, wenn es nicht sorgfältig verwaltet wird.
Eine weitere potenzielle Hürde ist die Lernkurve. Obwohl die Plattform No-Code-Optionen bietet, erfordert die vollständige Nutzung ihrer erweiterten Funktionen häufig Vertrautheit mit Google Cloud-Diensten und KI-Modellkonfigurationen. Für Teams ohne entsprechende Vorerfahrung kann dies die Implementierungszeit verlängern.
Um diese Einschränkungen zu adressieren, bietet Latenode eine ergänzende Lösung. Durch die Integration mit Vertex AI Agent Builder ermöglicht Latenode Teams die Erstellung intelligenter Workflows, die Google KI-Dienste mit einer Vielzahl von Geschäftssystemen verbinden. Dieser Ansatz löst nicht nur Integrationsprobleme, sondern stellt auch sicher, dass Unternehmen die fortschrittlichen Fähigkeiten von Vertex AI Agent Builder vollständig nutzen können. So entsteht ein flexibler und skalierbarer Weg zur Enterprise-Automatisierung.
Vertex AI Agent Builder mit Latenode erweitern
Google Vertex AI Agent Builder ist ein leistungsstarkes Tool für die Entwicklung KI-gestützter Lösungen innerhalb des Google Cloud-Ökosystems. In Kombination mit der visuellen Automatisierungsplattform von Latenode lassen sich seine Funktionen jedoch erweitern, um vielseitigere und skalierbarere Geschäftslösungen bereitzustellen.
Die folgenden Abschnitte zeigen, wie Latenode Vertex AI Agent Builder durch visuelle Workflow-Automatisierung, umfangreiche Integrationsoptionen und kosteneffiziente Skalierbarkeit erweitert.
Visuelle Workflow-Automatisierung mit Latenode
Latenode bietet einen modernen Ansatz zur Erweiterung von Vertex AI Agent Builder: eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche für die Erstellung von Workflows. Während Vertex AI auf Google Cloud-Dienste fokussiert ist, stellt Latenode eine visuelle Umgebung bereit, mit der Teams Google KI mit einer Vielzahl weiterer Geschäftstools integrieren können.
Mit der Funktion AI Code Copilot vereinfacht Latenode die Anpassung von Workflows, indem JavaScript-Code direkt in der Plattform generiert wird. Dadurch sind keine tiefgreifenden Programmierkenntnisse erforderlich, was die Lösung für Teams zugänglich macht, die möglicherweise keine umfassende Expertise in Google Cloud besitzen. Darüber hinaus ermöglicht die Headless-Browser-Automatisierung von Latenode KI-Agenten die Interaktion mit webbasierten Anwendungen – etwa das Ausfüllen von Formularen, Extrahieren von Daten und Bearbeiten von Aufgaben, die über die Möglichkeiten standardmäßiger APIs hinausgehen.
KI mit mehr als 300 Geschäftsanwendungen verbinden
Einer der größten Vorteile der Integration von Vertex AI Agent Builder mit Latenode ist die erweiterte Konnektivität zu mehr als 300 Geschäftsanwendungen. Während die Plattform von Google mühelos mit dem eigenen Ökosystem integriert wird, überbrückt Latenode die Lücke zu weiteren Tools wie Notion, Google Sheets, Stripe, WhatsApp, Telegram und LinkedIn.
Diese erweiterte Konnektivität ermöglicht es Unternehmen, KI-Workflows zu entwickeln, die ihren gesamten Tech-Stack abdecken. Ein Vertex AI-Agent kann beispielsweise Kundenanfragen bearbeiten, relevante Daten extrahieren, CRM-Datensätze aktualisieren, Benachrichtigungen senden und Berichte generieren – alles nahtlos automatisiert in einem einzigen Workflow.
Latenode umfasst außerdem integrierte Datenbankfunktionen, mit denen Teams Daten direkt in ihren Workflows speichern und verwalten können. Dadurch sind bei einfachen Datenoperationen keine externen Tools erforderlich. Dank Webhook-Unterstützung für Trigger und Antworten können Workflows in Echtzeit auf Geschäftsereignisse reagieren, sodass Prozesse dynamisch und reaktionsfähig bleiben.
Skalierbare und kosteneffiziente Lösungen
Latenode löst mehrere Herausforderungen, mit denen eigenständige Bereitstellungen von Vertex AI Agent Builder konfrontiert sein können. Für Unternehmen in regulierten Branchen bietet die Self-Hosting-Option vollständige Kontrolle über Daten und Compliance und stellt sicher, dass sensible Informationen geschützt bleiben.
Aus finanzieller Sicht basiert das Preismodell von Latenode auf Ausführungszeit statt auf API-Aufrufen. Damit ist es eine kosteneffiziente Wahl für KI-Anwendungen mit hohem Volumen, da Unternehmen nur für die tatsächlich genutzte Verarbeitungszeit zahlen. Diese vorhersehbare Preisstruktur vereinfacht die Budgetplanung im Vergleich zu Modellen, die auf Rechenleistung oder API-Volumen basieren.
Darüber hinaus unterstützt Latenode mehr als 1 Million NPM-Pakete und gibt Entwicklern die Flexibilität, Workflows mit JavaScript-Bibliotheken oder benutzerdefinierter Logik zu erweitern. Funktionen wie Ausführungsverlauf und erneute Workflow-Ausführungen schaffen Transparenz über die Workflow-Leistung und erleichtern die Fehlerbehebung, Optimierung und Aufrechterhaltung zuverlässiger Abläufe über alle verbundenen Systeme hinweg.
Plattformbewertung und Entscheidungsrahmen
Die Auswahl der richtigen KI-Agentenplattform erfordert eine sorgfältige Bewertung ihrer Stärken und Herausforderungen in praktischen Anwendungen. Google Vertex AI Agent Builder zeichnet sich durch robuste cloudnative Funktionen aus, doch sein Nutzen hängt weitgehend von Ihren spezifischen Integrations- und Geschäftsanforderungen ab.
Vertex AI Agent Builder: Stärken und Herausforderungen
Google Vertex AI Agent Builder integriert sich nahtlos mit Google Cloud und ist damit eine starke Wahl für Unternehmen, die bereits in die Suite von Geschäftstools von Google investiert haben. Die fortschrittlichen Sicherheitsmaßnahmen der Plattform erfüllen die hohen Standards regulierter Branchen und gewährleisten Datenschutz sowie Compliance.
Die No-Code- und Low-Code-Entwicklungsumgebung der Plattform befähigt Fachanwender, funktionale KI-Agenten ohne tiefgehende Programmierkenntnisse zu erstellen. Darüber hinaus bieten die Basismodelle von Google wie Gemini und PaLM fortschrittliche Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), mit denen komplexe Dialoge und anspruchsvolle Datenanalysen bewältigt werden können.
Die Plattform hat jedoch auch Einschränkungen. Ihre Integrationsmöglichkeiten sind primär auf Google Cloud-Dienste ausgerichtet, was Herausforderungen schaffen kann, wenn Unternehmen Anwendungen außerhalb von Google anbinden müssen. Darüber hinaus kann die Preisstruktur bei groß angelegten Bereitstellungen problematisch sein, und die Anpassungsoptionen können begrenzt sein. Dies kann für Unternehmen, die eine tiefgehende Integration mit Altsystemen oder spezialisierter Software von Drittanbietern benötigen, zu Hürden führen.
Diese Faktoren verdeutlichen Bereiche, in denen die Einbindung von Latenode in Ihre Automatisierungsstrategie zusätzliche Vorteile und Flexibilität bieten kann.
Wann Sie mit Latenode erweitern sollten
Eine Erweiterung Ihrer Lösung mit Latenode kann viele der Herausforderungen von Vertex AI Agent Builder lösen. Teams stellen häufig fest, dass die visuelle Plattform von Latenode Implementierung und Wartung vereinfacht, insbesondere bei der Kombination von Google KI-Diensten mit anderen Enterprise-Tools. In den folgenden Fällen erweist sich Latenode als besonders wertvoll:
- Umfassendere Integrationsanforderungen: Während Vertex AI Agent Builder auf Google Cloud fokussiert ist, schließt Latenode die Lücke zu anderen Unternehmenssystemen. Für Unternehmen, die Workflows über mehrere Plattformen hinweg verwalten, ermöglichen die umfangreichen App-Integrationen von Latenode nahtlose Verbindungen zwischen KI-Ergebnissen und Tools wie CRMs, Marketingplattformen, Finanzsoftware und Kommunikationskanälen.
- Vorhersehbare Kosten: Das auf Ausführungszeit basierende Preismodell von Latenode bietet im Vergleich zur Abrechnung nach Rechenleistung eine besser planbare Kostenstruktur. Unternehmen mit häufigen KI-Operationen können erhebliche Kosteneinsparungen erzielen, indem sie für die tatsächliche Verarbeitungszeit statt für API-Aufrufe oder Rechenressourcen bezahlen.
- Datensouveränität und Compliance: Für Unternehmen in regulierten Branchen gewährleistet die Self-Hosting-Option von Latenode vollständige Kontrolle über Datenverarbeitung und Speicherung. So können Unternehmen die KI-Funktionen von Google nutzen und gleichzeitig strenge Compliance-Anforderungen erfüllen.
Skalierbare KI-Automatisierung entwickeln
Um eine skalierbare und zukunftssichere KI-Automatisierungsstrategie zu entwickeln, sollten Sie die Stärken von Google Vertex AI und Latenode kombinieren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass KI-Investitionen nicht nur Ergebnisse liefern, sondern sich auch an sich verändernde Geschäftsanforderungen anpassen.
- Mit zentralen KI-Anwendungsfällen beginnen: Identifizieren Sie die wichtigsten Bereiche, in denen die Basismodelle von Google den größten Mehrwert bieten, beispielsweise Kundenservice-Automatisierung, Dokumentenverarbeitung oder Datenanalyse. Nutzen Sie die nativen Tools von Vertex AI Agent Builder, um diese Funktionen mit den vortrainierten Modellen und Sicherheitsfunktionen der Plattform aufzubauen.
- Mit Workflow-Automatisierung erweitern: Nutzen Sie den visuellen Workflow-Builder von Latenode, um KI-Ergebnisse in umfassendere Geschäftsprozesse zu integrieren. Verbinden Sie beispielsweise KI-gestützte Erkenntnisse mit CRMs für automatisierte Follow-ups, Marketingplattformen für zielgerichtete Kampagnen oder Finanztools für Echtzeit-Reporting. Durch die Einrichtung von Feedback-Schleifen und die Automatisierung von Folgeaktionen stellen Sie sicher, dass KI-Investitionen messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
- Skalierbarkeit und Flexibilität einplanen: Entwickeln Sie Workflows, die sich an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen können. Latenode unterstützt benutzerdefinierten JavaScript-Code und integriert zahlreiche NPM-Pakete. Das bietet die Flexibilität, Funktionen zu erweitern, ohne die Einfachheit des visuellen Designs zu verlieren. So können auch nicht-technische Teammitglieder Workflows bei Bedarf leichter verstehen und anpassen.
- Datenverwaltung frühzeitig berücksichtigen: Berücksichtigen Sie Anforderungen an Datenverwaltung und Compliance von Anfang an. Mit den integrierten Datenbankfunktionen von Latenode können Sie sensible Daten lokal verwalten und gleichzeitig die KI von Google für fortschrittliche Analysen nutzen. Dieser hybride Ansatz stellt sicher, dass geschäftskritische Informationen sicher bleiben und unter Ihrer Kontrolle stehen.
