Google Opal postaja AI-stroj za delovne tokove – in spreminja pravila igre za »no-code«

1. Naslov in uvod

Google iz Opala počasi dela nekaj precej resnejšega kot le simpatično »vibe-coding« igračo. Z novim agentom, ki zna sam načrtovati in izvajati delovne tokove, Opal postaja orodje, s katerim lahko tudi nekdo brez programerskega znanja z enim opisom ustvari majhno »programsko rešitev«. Če v vašem podjetju živite v preglednicah, obrazcih in e‑pošti, je ta premik neposredno pomemben. V nadaljevanju analiziram, kaj je Google dejansko dodal, kaj to pomeni za »no‑code« sceno in kako se na to lahko pripravijo slovenska podjetja.

2. Novica na kratko

Kot poroča TechCrunch, je Google Opalu – aplikaciji za t. i. »vibe-coding«, kjer z naravnim jezikom ustvarjate mini spletne aplikacije – dodal novega agenta. Ta uporablja model Gemini 3 Flash in na podlagi besedilnega poziva ne generira le uporabniškega vmesnika, temveč tudi avtomatiziran delovni tok.

Agent zna sam načrtovati korake, izbirati Googlove storitve, ki jih potrebuje, in jih klicati. TechCrunch navaja primer, kjer agent uporabi Google Preglednice kot trajni spomin – recimo za nakupovalni seznam, ki se ohranja med sejami. Agent je interaktiven: ko mu kaj ni jasno, od uporabnika zahteva dodatne informacije ali ponudi možne naslednje korake. Google trdi, da lahko tako tudi netehnični uporabniki v svoje aplikacije vgradijo razmeroma kompleksne delovne tokove. Opal je bil najprej na voljo v ZDA, nato še v nizu drugih držav, ter kot vizualni urejevalnik v okviru spletnе aplikacije Gemini.

3. Zakaj je to pomembno

Ta novost v praksi združuje tri do zdaj ločene kategorije: klepetalne asistente, »no‑code« gradnike aplikacij in orodja za avtomatizacijo (»if this then that«).

Do zdaj je večina generativnih AI‑orodij za običajne uporabnike delovala v enem od dveh načinov:

• Pomočnik v klepetu (ChatGPT, Gemini, Copilot), ki odgovarja na vprašanja, a večinoma ne vzpostavi trajnega delovnega toka.
• No‑code gradnik (Bubble, Glide, AI‑funkcije v Repltu), ki iz opisa izdela kodo ali uporabniški vmesnik, a od uporabnika še vedno zahteva razmišljanje kot pri klasičnem programiranju.

Opalov agent ta razkorak zmanjšuje. Vi opišete cilj, sistem pa ne izdela le obrazca ali preprostega vmesnika, ampak tudi:

• razbije nalogo na korake,
• izbere, katere Googlove storitve potrebuje,
• skrbi za podatke med sejami,
• od vas zahteva pojasnila le tam, kjer je res nujno.

Kdo pridobi?

• Mala podjetja in oddelki brez programerjev dobijo pot do avtomatizacije brez zunanjih agencij ali specializiranih »no‑code« platform. To velja za tipične interne aplikacije, od potrjevanja zahtevkov do preprostih prodajnih ali marketinških orodij.
• Google utrdi vezavo uporabnikov na svoj ekosistem: Preglednice, kasneje morda še Dokumenti, Drive, Koledar … Preglednica kot »spomin« agenta je zelo udoben način, kako ljudi še bolj zasidrati v lastne storitve.

Kdo izgubi?

• »No‑code« zagonska podjetja, ki temeljijo na obljubi »opišite aplikacijo v naravnem jeziku«, dobijo neposrednega konkurenta, vgrajenega v Google.
• Manjša avtomatizacijska orodja bodo težko sledila, če Opal ponudi isto z manj ročnega nastavljanja.

Nemudna posledica: prag, kaj še štejemo kot »aplikacijo« in kaj je le »prompt«, se znižuje. V podjetju boste težje ločili, kdaj je nekdo »samo malo eksperimentiral« in kdaj je ustvaril delovni tok, ki dejansko vpliva na procese in podatke.

4. Širša slika

Ta poteza se lepo vklaplja v večji trend: med letoma 2024 in 2026 AI‑sistemi prehajajo iz vloge »pametnega dopolnjevanja besedila« v agente, ki samostojno upravljajo druga orodja.

Vzporedne premike smo že videli:

• GPT‑ji in OpenAI Assistants omogočajo prilagojene agente z dostopom do orodij in API‑jev, a so večinoma omejeni na klepetalni vmesnik.
• Microsoft Power Automate in Copilot Studio postavljata naravni jezik nad avtomatizacijo v okviru Microsoft 365.
• Zapier, Make in sorodna orodja vgrajujejo AI za generiranje povezav, a ostajajo tipični »mostovi« med že obstoječimi storitvami.

Google ima tu nekoliko drugačen pristop. Opal je tesno povezan z Gemini ter hkrati živi ob bok Workspaceu, AppSheetu in Apps Scriptu. Če to povežemo, dobimo kontinuum:

»Naredi to enkrat namesto mene« → »Naredi iz tega aplikacijo« → »Spremeni to v delovni tok, ki stalno teče v ozadju.«

Zgodovinsko gledano so poskusi demokratizacije programiranja stalnica: od makrov v Excelu, prek IFTTT, do modernih »no‑code« platform. Vedno trčimo v podoben zid – kompleksnost, vzdrževanje in potrebo po nekom, ki razume logiko in podatke.

Tokrat je razlika v tem, da lahko jezikovni modeli prevzamejo vlogo »prevajalca« med človeško idejo in strogo strukturo delovnega toka – in to ne le enkrat ob nastanku, temveč sproti, ko se razmere spreminjajo. Uporaba Preglednic kot pomnilnika ni naključje: Slovenci smo vajeni delati v Excelu ali Google Sheets; veliko lažje je sprejeti agenta, ki »živi« v preglednici, kot pa nov, popolnoma abstrakten sistem.

Industrijska smer je jasna:

• Uporabniški vmesnik za ustvarjanje programske logike postaja klepet + vizualno prilagajanje.
• »Programiranje« se premika proti upravljanju agentov in podatkovnih meja, manj k sami kodi.
• Ključno bo, kdo nadzira površino, kjer uporabniki opisujejo delovne tokove – tam se bo odvijala konkurenčna bitka.

Z novim agentom je Google dal vedeti, da želi, da je Opal ena od teh ključnih površin.

5. Evropski in slovenski vidik

Opal trenutno uradno še ni na voljo v EU – med doslej navedenimi državami evropskih članic ni. To jasno kaže, kako previdno ameriški velikani pristopajo k novim agentnim funkcijam v luči Uredbe o umetni inteligenci (EU AI Act), pa tudi GDPR in Akta o digitalnih storitvah.

Agent, ki sam odloča, katere storitve bo uporabil in katere podatke bo obdelal, hitro zaide v občutljiva območja:

• Po GDPR vsaka avtomatizirana obdelava osebnih podatkov zahteva jasen namen, pravno podlago in možnost, da posameznik uveljavlja svoje pravice.
• Po AI Actu bodo tudi splošnonamenski sistemi morali zagotavljati preglednost, tehnično dokumentacijo in upravljanje tveganj.

Za slovenska podjetja – še posebej mala in srednja – pa je to potencialno zelo privlačen razred orodij. Veliko podjetij že danes vodi ključne procese v preglednicah, deljenih dokumentih in e‑pošti. Agent tipa Opal bi jim lahko omogočil avtomatizacijo brez zunanjega razvijalca.

Pri tem pa se bo treba odločiti:

• ali sprejeti rešitve, globoko vezane na ameriške oblake,
• ali iskati evropske alternative z močnejšim poudarkom na suverenosti podatkov.

V regiji že obstajajo igralci na področju avtomatizacije (npr. Make, ki prihaja iz Češke) in procesne analitike. Slovenska ekosistema v Ljubljani in Mariboru imata vrsto podjetij, ki razvijajo vertikalne SaaS rešitve; ta bodo morala razmisliti, ali Opal vidijo kot konkurenco ali kot platformo, na kateri gradijo dodatne storitve.

6. Pogled naprej

V naslednjih 12–24 mesecih bodo ključna tri vprašanja.

1. Kam bo Google postavil Opal v svojem portfelju? Trenutno je to samostojna aplikacija in del spletnega Gemini urejevalnika. Če projekt resno raste, lahko pričakujemo globlje povezave z Workspaceom in Androidom. To bi ga približalo vsakdanjemu delu v podjetjih – in neposredno konkurenco obstoječim »no‑code« in RPA orodjem.

2. Kako bo videti upravljanje in varnost? Ko lahko netehnični zaposleni gradijo delovne tokove, ki dostopajo do poslovnih podatkov, bodo IT‑oddelki zahtevali:

   • jasna dovoljenja za to, kaj agenti sploh smejo početi,
   • revizijske sledi vseh dejanj agenta,
   • možnost enostavne prekinitve ali razveljavitve napačnih dejanj.

3. Kakšen bo poslovni model? Danes so takšna orodja pogosto »prilepljena« na širši AI paket. Sčasoma lahko pričakujemo:

   • stopnjevanje cen glede na obseg avtomatizacije,
   • tržnico predpripravljenih Opalovih rešitev, ki jih bodo prodajale agencije in freelanc­erji.

Na ravni kompetenc bo pomenilo, da bo v slovenskih podjetjih manj potrebe po »lepilu«, ki ga danes pogosto opravljajo razvijalci ali zunanji izvajalci: pisanju skriptov, povezovanju API‑jev, ročnem prenašanju podatkov. Namesto tega bo pomembno razumeti model podatkov, pravila igre in tveganja.

Ključno odprto vprašanje je zanesljivost. LLM‑ji so še vedno nagnjeni k napakam in nenavadnim robnim primerom. V pogovornem načinu je to le nevšečnost; v avtomatiziranem delovnem toku, ki se dotika računov, zalog ali kadrovskih evidenc, je to lahko resna težava. Zmagovalci bodo tisti, ki bodo uspeli združiti prilagodljivost z dobrimi jamstvi in opaznostjo delovanja.

7. Spodnja črta

Novi agent v Opalu ni le simpatičen dodatek, temveč konkreten korak k temu, da bodo tudi netehnični uporabniki prek pogovora orkestrirali programska orodja. To dviguje pritisk na »no‑code« scene, pospešuje avtomatizacijo in hkrati zaostruje evropsko regulativno enačbo. Ključno vprašanje za slovenska podjetja je: ali imate že danes politiko in znanje, ki bosta kos svetu, v katerem lahko skoraj vsak zaposleni z nekaj stavki ustvari lastni AI‑podprt delovni tok?