Google macht Opal zum AI‑Workflow-Motor – und verschärft den Wettbewerb im No‑Code-Markt

1. Überschrift und Einstieg

Google wandelt Opal Schritt für Schritt von einem spielerischen „Vibe‑Coding“-Experiment zu einem ernstzunehmenden AI‑Workflow‑Motor. Mit dem neuen Agenten, der eigenständig Schritte plant und Tools auswählt, rückt Opal in jene Zone vor, die bisher von No‑Code‑Plattformen, RPA‑Anbietern und Startups wie Replit oder Lovable besetzt war. Für Unternehmen im DACH‑Raum, die ihre Prozesse heute in Excel, Google Sheets oder ähnlichen Tools abbilden, ist das mehr als eine Randnotiz. In diesem Kommentar ordne ich ein, was Google hier wirklich baut, wer davon profitiert – und warum die EU‑Regulierung zum entscheidenden Faktor wird.

2. Die Nachricht in Kürze

Laut einem Bericht von TechCrunch hat Google Opal, seiner „Vibe‑Coding“-App zum Erstellen kleiner Web‑Apps per Textbeschreibung, einen neuen Agenten hinzugefügt. Dieser Agent nutzt das Gemini‑3‑Flash‑Modell und kann auf Basis eines Prompts nicht nur UI‑Elemente erzeugen, sondern auch mehrstufige, automatisierte Workflows planen und ausführen.

Der Agent entscheidet selbst, welche Google‑Werkzeuge er einbindet, und kann laut TechCrunch z. B. Google Sheets als persistenten Speicher verwenden – etwa für eine Einkaufsliste, die über mehrere Sitzungen hinweg gepflegt wird. Er interagiert mit den Nutzenden, stellt Rückfragen und bietet Auswahloptionen, wenn Informationen fehlen. Google positioniert dies explizit als Möglichkeit, dass auch Nicht‑Entwickler komplexere Workflows in ihre Mini‑Apps integrieren können. Opal wurde zunächst 2025 in den USA gestartet, später auf weitere Länder außerhalb der EU ausgeweitet und ist inzwischen über den visuellen Editor der Gemini‑Web‑App zugänglich.

3. Warum das relevant ist

Im Kern verwischt Google hier Grenzen zwischen drei Welten:

• Chat‑Assistenten,
• No‑Code‑App‑Buildern,
• und klassischen Automatisierungstools.

Bisher sah der Alltag so aus: Man chattet mit einem AI‑Assistenten, kopiert Ergebnisse in eine Tabelle, bastelt vielleicht einen Power‑Automate‑Flow oder Zapier‑Zap dazu – und hofft, dass alles zusammenhält. Opal versucht, diesen Flickenteppich zu ersetzen: Ein einziger Textprompt soll reichen, damit ein Agent eine Mini‑App baut, passende Tools auswählt und einen dauerhaften Workflow aufsetzt.

Gewinnerseite:

• Fachabteilungen und KMU ohne große IT‑Ressourcen können Prozesse schneller digitalisieren. Ob einfache Genehmigungs‑Workflows, kleine E‑Commerce‑Helfer oder Content‑Pipelines: Vieles, wofür heute eine Agentur beauftragt wird, könnte morgen intern via Opal machbar sein.
• Google stärkt die Bindung an das eigene Ökosystem. Wenn der Agent Sheets als „Gedächtnis“ nutzt, ist der Weg zu tieferen Integrationen mit Docs, Drive oder Calendar kurz – selbst wenn das noch nicht offiziell angekündigt ist.

Verliererseite:

• No‑Code‑Startups, deren zentrales Versprechen „App‑Entwicklung in natürlicher Sprache“ lautet, stehen plötzlich im direkten Wettbewerb mit einer Google‑Lösung, die auf Milliarden von Nutzern skaliert werden kann.
• Spezialisierte Automatisierungs‑Tools geraten unter Druck, wenn Opal mit geringer Einstiegshürde und enger Workspace‑Integration punktet.

Kurzfristig wird sich vor allem die Erwartungshaltung ändern: Ein Chatbot, der nur Antworten ausspuckt, wirkt neben einem Agenten, der eigenständig Workflows aufsetzt und Daten persistiert, schnell altmodisch. Die Grenze zwischen „Prompt“ und „Produkt“ verschwimmt.

4. Der größere Kontext

Die Einführung des Opal‑Agenten fügt sich in einen übergreifenden Trend ein: Generative AI bewegt sich von reaktiven Assistenten hin zu handelnden Agenten, die Software bedienen und Prozesse steuern.

Vergleichbare Entwicklungen:

• OpenAI GPTs/Assistants erlauben benutzerdefinierte Agenten mit Tool‑ und API‑Zugriff, sind aber aktuell stark an Chat‑Interfaces gebunden.
• Microsoft Copilot Studio und Power Automate setzen früh auf natürlichsprachliche Beschreibung von Flows – vor allem im Microsoft‑365‑Kosmos.
• Zapier, Make (ehemals Integromat) & Co. ergänzen AI‑Funktionen, bleiben aber Integrationslayer zwischen bestehenden SaaS‑Diensten.

Google versucht, diese Schichten enger zu verweben. Opal steht im Spannungsfeld von Gemini, Workspace, AppSheet und Apps Script. Wenn Google es ernst meint, sehen wir hier das Fundament für einen durchgehenden Pfad:

„Mach das einmal für mich“ → „Mach daraus eine kleine App“ → „Lass diese App dauerhaft als Workflow laufen.“

Historisch ist die Idee, „Programmieren zu demokratisieren“, nicht neu: Visual Basic, Access, Excel‑Makros, IFTTT, No‑Code‑Builder der letzten Jahre. Die Bruchstellen waren immer ähnlich: Komplexität, fehlende Governance, Schatten‑IT.

Neu ist, dass LLMs als laufendes Übersetzungs‑ und Orchestrierungsmodul fungieren können. Sie verwandeln unklare Anforderungen in strukturierte Pläne und passen diese in Echtzeit an veränderte Daten an. Die Nutzung von Sheets als Speicherschicht ist aus DACH‑Perspektive klug: Tabellenkalkulationen sind vertraut, auditierbar und relativ leicht erklärbar – auch gegenüber Betriebsrat oder Datenschutzbeauftragten.

Die Branchenrichtung ist klar:

• Die Oberfläche für Softwareerstellung wird zu Chat + leichtem visuellen Feintuning.
• „Programmieren“ verschiebt sich in Richtung Management von Agenten, Datenzugriffen und Policies.
• Wettbewerbsvorteile entstehen weniger über das Modell selbst, sondern über den Ort, an dem Workflows beschrieben und betrieben werden.

Mit Opal signalisiert Google, dass es genau diesen Ort besetzen will.

5. Der europäische / DACH‑Winkel

Auffällig: Unter den bislang unterstützten Ländern taucht keine EU‑Mitgliedstaat auf. Für ein Unternehmen mit Googles Reichweite ist das kein Zufall. Agentive Systeme wie Opal tangieren gleich mehrere europäische Rechtsrahmen:

• GDPR/DSGVO: Sobald persönliche Daten automatisiert verarbeitet werden – etwa im HR‑Kontext, bei Kundenbewertungen oder im Gesundheitswesen – greifen strenge Vorgaben zu Zweckbindung, Transparenz und Betroffenenrechten.
• EU‑AI‑Verordnung (AI Act): Auch allgemeine AI‑Systeme müssen künftig technische Dokumentation, Risikomanagement und bestimmte Transparenzmaßnahmen bereitstellen.
• DSA/DMA: Für große Plattformen kommen zusätzliche Pflichten in puncto Kontrolle und Offenlegung algorithmischer Systeme hinzu.

Ein Opal‑Agent, der eigenständig Workflows plant und Daten quer durch Google‑Dienste schiebt, ist aus Sicht von Aufsichtsbehörden ein anspruchsvoller Fall. Man kann davon ausgehen, dass Google einen EU‑Start erst dann wagt, wenn Logging, Admin‑Kontrollen und Datenverarbeitungsverträge sauber geschnürt sind.

Für Unternehmen im DACH‑Raum – insbesondere Mittelstandsbetriebe – ist das Thema dennoch hochrelevant. Viele Prozesse laufen in Excel, in lokal installierter Software oder Mischlösungen mit Cloud‑Anbindung. Opal‑ähnliche Systeme, ob von Google oder europäischen Anbietern, könnten der nächste Schritt Richtung „Citizen Development“ sein.

Zugleich gibt es starke regionale Player: Make (Tschechien) als integrierte Automatisierungsplattform, Celonis (Deutschland) im Process Mining, diverse Berliner und Münchner Startups im No‑Code‑Umfeld. Diese Akteure stehen vor der Frage, ob sie:

• eng mit US‑Foundation‑Modellen integrieren,
• oder stärker auf daten‑souveräne, EU‑konforme Architekturen setzen.

Gerade in Deutschland, wo Datenschutzkultur und Mitbestimmungsrechte (Betriebsräte) hoch gewichtet sind, wird entscheidend sein, wie transparent und steuerbar solche Agenten sind.

6. Ausblick

Was ist in den nächsten 1–2 Jahren zu erwarten?

1. Positionierung innerhalb des Google‑Portfolios. Bleibt Opal ein „Side Project“ für Early Adopter oder wird es tief in Workspace und Android integriert? Letzteres würde es unmittelbar in Konkurrenz zu Power Automate, Zapier & Co. bringen – auch in europäischen Unternehmen.

2. Enterprise‑Features und Governance. Für die DACH‑Region ist das der Knackpunkt. Unternehmen werden verlangen:

   • granulare Rechteverwaltung für Agenten,
   • vollständige Audit‑Logs aller Agenten‑Aktionen,
   • einfache Möglichkeiten zum Testen, Freigeben und Deaktivieren von Workflows,
   • klare Trennung zwischen Test‑ und Produktivumgebungen.

3. Geschäftsmodell und Ökosystem. Denkbar sind:

   • nutzungsbasierte Tarife für Workflow‑Ausführung,
   • ein Marktplatz für Opal‑„Rezepte“, entwickelt von Agenturen oder Freelancern,
   • Partnerprogramme für Systemhäuser, die heute schon Google Workspace in DACH implementieren.

4. Auswirkungen auf Rollenbilder. Entwickler:innen werden nicht überflüssig, aber Teile ihrer Arbeit – das „Klebe‑Coding“ zwischen Formularen, Tabellen und APIs – werden von AI‑Agenten übernommen. Dafür entstehen neue Rollen: AI‑Governance, Prompt‑/System‑Design, Daten‑Stewardship.

Die offene Flanke bleibt die Zuverlässigkeit. In einem Chat kann man mit Halluzinationen leben, in einem automatisierten Rechnungs‑ oder Logistik‑Workflow nicht. Ob Google (oder die Konkurrenz) robuste Guardrails, Tests und Monitoring bereitstellt, entscheidet darüber, ob solche Agenten in regulierten Branchen Fuß fassen – oder im Experimente‑Eck landen.

7. Fazit

Mit dem neuen Opal‑Agenten macht Google deutlich: Die Zukunft von No‑Code und Automatisierung liegt in AI‑gesteuerten Workflows, die sich per Sprache definieren lassen. Das erhöht den Druck auf spezialisierte Plattformen, wirft komplexe Fragen für europäische Regulierer auf und zwingt DACH‑Unternehmen, sich strategisch mit Citizen Development auseinanderzusetzen. Die zentrale Frage lautet: Wer in Ihrem Unternehmen wird morgen befugt sein, eigene AI‑Workflows zu bauen – und welche Leitplanken geben Sie diesen Personen an die Hand?