Google’s Agentic AI Strategy, Explained by Google Cloud CTO

If you’re curious about where AI is actually headed, this one’s worth your time. Will Grannis, CTO of Google Cloud, lays out a practical vision for *agent-based AI* and multimodal large language models, and he’s surprisingly clear about what matters most: **AI as a decision-maker**. That idea keeps coming up, because it’s what lets organizations scale agent deployments and get real value.

I’ve seen teams adopt AI for narrow tasks and think they’re done, only to hit invisible walls later. Grannis calls those *hidden organizational rules*, and they’re real. They trip up automation and slow projects down, especially when roles and approvals aren’t mapped out. He also points out something unexpected, which I liked: **regulated industries** may actually have an advantage, because their rules force clearer designs that agents can follow.

Another big takeaway, and this matters if you build products, is that *generic models aren’t enough* for differentiation. You need evaluation architecture (yes, test rigs and metrics), and you need leadership buy-in. Grannis insists CEOs should be hands-on with AI experiments. I agree, because when leadership experiments, teams feel permission to try and learn.

Multimodal AI is already changing customer support, moving us from text chat to visual problem-solving. Think of agents that look at an image, diagnose an issue, and guide a customer step by step, instead of typing more instructions. The video also explains the difference between task-specific agents and role-based agents, which helps you pick the right approach for your use case.

Want to watch the full talk? Here’s the link: https://youtu.be/3tng5VWbWXU?si=Blhqdzi0OERUiBaA

In short, this isn’t sci-fi. It’s about practical choices, organizational clarity, and leaders willing to try. The future of multimodal agents looks bright, and it’s something we can shape, one experiment at a time.

Deutsch: Googles Agentenstrategie, erklärt vom Google Cloud CTO

Wenn du wissen willst, wohin KI wirklich geht, lohnt sich dieses Gespräch. Will Grannis, CTO von Google Cloud, beschreibt eine pragmatische Vision für *agentenbasierte KI* und multimodale große Sprachmodelle. Sein zentraler Punkt: **KI als Entscheidungsträger**, das ist der Hebel, mit dem Agenten im großen Maßstab funktionieren.

Aus eigener Erfahrung weiß ich, wie Projekte an unsichtbaren Regeln scheitern. Grannis nennt das *versteckte organisatorische Regeln*, und sie blockieren Workflows oft schneller als technische Probleme. Überraschend ist seine These, dass regulierte Branchen Vorteile haben könnten, weil klare Regeln die Integration von Agenten erleichtern.

Wichtig für Produktteams: *Generische Modelle allein reichen nicht*. Es braucht eine Evaluationsarchitektur, also klare Tests und Metriken, und Führung, die aktiv experimentiert. Grannis betont, dass CEOs direkt involviert sein sollten. Wenn die Führung ausprobiert, trauen sich Teams mehr.

Multimodale KI revolutioniert den Kundensupport, weil sie von reinem Text zu visueller Problemlösung wechselt. Bilder ansehen, Probleme erkennen und Schritt für Schritt anleiten, das ist ein großer Unterschied. Er erklärt außerdem, wann du spezialisierte Aufgabenagenten und wann rollenbasierte Agenten brauchst.

Zum Anschauen: https://youtu.be/3tng5VWbWXU?si=Blhqdzi0OERUiBaA

Kurz gesagt, es geht nicht um Magie, sondern um klare Entscheidungen, organisatorische Klarheit und mutige Führung. Die Zukunft der multimodalen Agenten ist greifbar, und wir können sie aktiv mitgestalten.