Google hat mit seiner „Agentic Data Cloud” eine Antwort auf ein Problem formuliert, das in der Debatte über autonome KI-Agenten bislang zu wenig Aufmerksamkeit erhält: Nicht die Intelligenz der Agenten ist das primäre Engpaß, sondern die Datenarchitektur, in die sie eingebettet sind. Bestehende Systeme – Datenkataloge, Abfrageinfrastrukturen, Zugriffsprotokolle – wurden für menschliche Nutzer konzipiert, die mit Sorgfalt, Vorerfahrung und institutionellem Kontextwissen navigieren. Agenten hingegen operieren ohne diese impliziten Orientierungsressourcen. Sie skalieren schnell, handeln autonom und benötigen dabei eine Semantik, die ihnen nicht mündlich mitgegeben werden kann.
Google bezeichnet den Wechsel als Übergang von „reactive intelligence” zu „systems of action”. Die Formulierung ist programmatisch, aber sie trifft einen realen Strukturwandel: Agenten sollen nicht mehr nur Antworten produzieren, sondern Handlungen auslösen – Datenbankabfragen, Pipeline-Trigger, Ressourcenallokationen. Das stellt andere Anforderungen an die Dateninfrastruktur als ein Dashboard, das auf menschliche Augen wartet.
Die drei Säulen und ihre institutionelle Logik
Die Kernarchitektur besteht aus drei Komponenten, deren Zusammenspiel analytisch aufschlussreich ist.
Der Knowledge Catalog automatisiert die Erzeugung von Datensemantik aus Query-Logs. Das ist der interessanteste Baustein: Statt Semantik manuell zu pflegen – ein Verfahren, das bei Agenten-Skalierung notwendigerweise scheitert –, wird sie aus dem tatsächlichen Nutzungsverhalten der Systeme destilliert. Damit vollzieht sich hier eine strukturell wichtige Verschiebung: Semantik wird nicht mehr normativ verordnet, sondern emergent erzeugt. Aus systemtheoretischer Perspektive (Luhmann) ließe sich sagen: Das System beobachtet seine eigenen Operationen und erzeugt daraus eine Beschreibung, die künftigen Operationen als Orientierung dient – eine Form struktureller Selbstreferenz.
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