Google presenteert de Agentic Data Cloud als het weefsel (connective tissue) van de enterprise AI-stack. Een mooie belofte, maar tijdens een gesprek met Andi Gutmans, VP en GM van Data Cloud bij Google, werd snel duidelijk dat die verbindende laag een groot gat heeft. Een gat dat Google vooralsnog bewust open laat.
Op Google Cloud Next 2026 in Las Vegas introduceert Google de Agentic Data Cloud. De boodschap is helder: data is de basis van AI, en Google wil de infrastructuur bieden die alle enterprise data samenbrengt, beschikbaar maakt voor agents, en hallucinaties voorkomt via een Universal Context Engine. Het klinkt als een complete oplossing. Maar is het dat ook?
De connective tissue werkt alleen als alles aangesloten is
Google bedacht de term ‘connective tissue’ voor de Agentic Data Cloud, als de verbindende factor tussen alle data. Het probleem is alleen dat dit alleen opgaat als er aan dat weefsel ook wat verbonden is. De Agentic Data Cloud kan verbinden met alle Google-oplossingen zoals BigQuery, Spanner en diensten als Google Workspace en Microsoft 365. Daarnaast heeft het ingebouwde integraties met andere enterprise spelers als Salesforce, SAP, ServiceNow en enkele anderen. Dat zijn de grote namen die Google netjes op de slides zet. Maar wat als je net niet voor die oplossingen hebt gekozen, maar één van de andere duizenden SaaS-oplossingen? De gemiddelde enterprise draait zo’n 900 tot 1000 applicaties.
Het antwoord van Gutmans is eerlijk, maar ongemakkelijk: voor first-party systemen heeft Google een oplossing. Voor third-party applicaties is het een combinatie van partners, MCP, en de hoop dat het ecosysteem zich snel genoeg ontwikkelt. Waarmee hij indirect bedoelt dat applicaties snel met ondersteuning voor MCP komen.
We spraken ook nog kort met Thomas Kurian hierover, de CEO van Google Cloud, hij stelde dat Google inmiddels meer dan 100 connectoren zelf bouwt, waaronder NetSuite, Workday, Salesforce, Databricks en Atlassian. Maar als je de officiële Gemini Enterprise connector-pagina erop naslaat, zie je een stuk minder dan tien native third-party connectoren, waarvan enkele nog in public preview. Kurian verwijst waarschijnlijk deels naar Google Cloud Integration Connectors, een apart developer-platform dat inderdaad meer connectoren biedt. Maar dat zijn geen kant-en-klare koppelingen die een beheerder in Gemini Enterprise met één klik inschakelt, die vereisen development-capaciteit. Hoe je het ook telt, het komt niet in de buurt van de duizenden connectoren die een iPaaS-platform biedt, de kloof blijft aanzienlijk.
Dat is geen connective tissue, maar een beperkt netwerk met veel losse eindjes. Te weinig voor een platform dat zichzelf connective tissue noemt.
MCP is gewoon een API
Google positioneert MCP (Model Context Protocol) als het antwoord op het integratieprobleem. Agents kunnen via MCP data opvragen bij elke applicatie, zolang die applicatie een MCP-server heeft. Dat is dan ook de crux, want die MCP-servers bestaan nog niet voor het merendeel van de enterprise applicaties.
Gutmans zei het tijdens ons gesprek zelf het helderst: “MCP is gewoon een API.” En hij heeft gelijk. MCP is een iets agent-vriendelijkere variant van wat we met API’s al hadden. Het lost het fundamentele probleem echter niet op: iemand moet die integratie bouwen. Of dat nu via MCP gaat, via een REST API, of via een partner, die connective tissue moet gemaakt worden.
De belofte dat agents zichzelf straks door ongedocumenteerde APIs heen redeneren, hij noemde zijn eigen lichtschakelaars als voorbeeld, dat is interessant, maar geen enterprise-argument voor een CIO die dit kwartaal live wil gaan. Daarnaast is een lichtschakelaar een stuk eenvoudiger dan een enterprise-applicatie.
Workday zag het beter en kocht PipeDream
In november 2025 kocht Workday het iPaaS-platform PipeDream, zij begrepen kennelijk wel dat 3.000 kant-en-klare connectoren naar enterprise applicaties een strategisch wapen zijn. Wie de integraties bezit, verlaagt de instapdrempel voor zijn platform drastisch. De overnameprijs is nooit bekendgemaakt, wat erop wijst dat het geen gigantische overname is.
Salesforce kocht jaren geleden al MuleSoft en voegde daar recent ook nog Informatica aan toe. Workday heeft nu PipeDream. Google heeft een partnerecosysteem en de overtuiging dat Fivetran en dbt samen meer data naar BigQuery gaan brengen dan wat Salesforce en Workday intern hebben. Dat laatste is misschien wel waar. Maar het mist het punt.
Het gaat niet alleen om de hoeveelheid data die al in BigQuery zit. Het gaat om hoe snel een nieuwe enterprise klant zijn data aangesloten krijgt op de Agentic Data Cloud. Een iPaaS-platform zorgt voor directe vesnelling en het verlagen van de adoptiedrempel, dat is wat nu ontbreekt bij Google.
Niet alles hoeft aangesloten te zijn, maar de fundering moet wel kloppen
Waar Gutmans wel gelijk in had, is dat niet alle data aangesloten hoeft te zijn om al enorme waarde te halen. Hij nam een demo als voorbeeld waarin een agent in vijftien minuten de impact van een blokkade van de Straat van Hormuz op de supply chain analyseert, door BigQuery-klantdata te combineren met nieuwssignalen. Indrukwekkend, want een mens zou daar dagen, zo niet weken, voor nodig hebben. Het vereist ook geen 3.000 connectoren, maar wel goede data op de juiste plek.
Google heeft daarbij ook tools om organisaties met een zwaarder legacy-landschap te helpen: de Agentic Data Cloud kan ongestructureerde data analyseren en verouderde databases doorzoeken, inclusief de structuur en verbanden tussen tabellen op basis van query logs. Dat is nuttig, en het verdient erkenning. Maar het is niet hetzelfde als live integraties met de honderden applicaties waar de dagelijkse bedrijfsdata daadwerkelijk in zit.
Uiteindelijk is de Hormuz-demo een sterk argument voor een early adopter met een goed ingericht datafundament. Niet voor de meerderheid van Europese ondernemingen die nog steeds werken met een ERP uit 2009, een CRM waarvan men de naam nauwelijks kent en een vijftigtal SaaS-tools met evenzoveel datasilo’s.
De leercurve blijft steil
Gemini Enterprise wordt gepresenteerd als het eenvoudige AI-platform voor business users. Geen technische kennis nodig, gewoon een knop omzetten en aan de slag. Maar die eenvoud is gebouwd op de aanname dat er een goede datalaag is. Die aanname klopt voor de meeste organisaties simpelweg nog niet.
Gutmans stelt dat Google een onafhankelijke oplossing biedt voor AI, terwijl Salesforce en Workday al in een bepaald keurslijf zitten. Dat mag zo zijn. Maar zolang Google geen antwoord heeft op het integratievraagstuk dat even direct en concreet is als “3.000 connectoren, direct beschikbaar”, blijft de leercurve van Gemini Enterprise steil. Niet omdat de interface te ingewikkeld is, maar omdat de fundering ontbreekt om alle data te connecteren.
De vraag is niet of Google het integratieprobleem gaat oplossen, maar of ze dat snel genoeg doen voordat klanten besluiten dat een ander platform met de juiste connectoren een betere keuze is.