Salesforce AI: Waarom onafhanklike AI-platforms beter is as Einstein en AgentForce-Hybrid-benadering klop die verkoper-insluiting!

Die strategiese belang van onafhanklike AI -platforms in Salesforce: 'n ontleding buite Einstein

Salesforce posisioneer sy inheemse kunsmatige intelligensie (AI) prominent as 'n integrale deel van sy 360 -platform en adverteer dit as die “#1 AI vir CRM”. Die kernboodskap beklemtoon die naatlose integrasie van AI -funksies soos Einstein, AgentForce en die meer omvattende AI -wolk in die bestaande Salesforce -werkvloei om produktiwiteit te verhoog en kliënte -ervarings te verpersoonlik. Hierdie belofte van eenvoudige implementering en gebruik binne 'n bekende omgewing is vir baie ondernemings aantreklik.
Salesforce -kliënte staar egter toenemend 'n strategiese besluit: moet u uitsluitlik op die inheemse KI -suite van Salesforce vertrou of integrasie meer onafhanklike, meer potensieel gespesialiseerde AI -platforms oorweeg? Die AI-mark ontwikkel vinnig, en eksterne verskaffers is voortdurend baie spesialiserende modelle en innoverende oplossings wat die vaardighede van 'n alles-in-een-platform kan oorskry.

Hierdie artikel ontleed die strategiese voordele van die gebruik van onafhanklike AI -platforms binne die Salesforce -omgewing. Hy ondersoek die vaardighede en grense van die inheemse Salesforce AI krities, verlig integrasiepaaie en uitdagings en spreek sentrale aspekte soos buigsaamheid, koste, databeskerming en afhanklikheid van die verskaffer aan. Die doel is om 'n goed gestigte basis vir die besluit te skep of 'n meer oop AI-strategie vir Salesforce-gebruikers voordeliger kan wees as die enigste gebruik van die Salesforce-oplossings.

Die belangrikste vraag is om die gemak van 'n diep geïntegreerde oplossing en die potensiële prestasie en spesialisasie van eksterne AI -instrumente op te weeg. Terwyl Salesforce die voordele van die geïntegreerde AI beklemtoon, is die hoë spesialisasie en vinnige innovasiesnelheid in die AI -gebied 'n gedifferensieerde siening. 'N Enkele platformverskaffer bied moontlik nie die beste prestasie in alle AI -domeine nie, in vergelyking met verskaffers wat op spesifieke gebiede fokus. Hierdie spanning tussen integrasie en 'beste-van-ras' vorm die kern van die strategiese oorwegings wat in hierdie verslag ondersoek word.

Geskik vir:

• AI-integrasie van 'n onafhanklike en kruisdata-bronwye AI-platform vir alle ondernemingsaangeleenthede

Verstaan ​​die inheemse Ki -reeks van Salesforce (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

Salesforce bied 'n wye verskeidenheid AI -funksies aan wat diep in sy verskillende wolkprodukte geïntegreer is en gekombineer word onder die handelsname Einstein, Agentforce en AI Cloud. Hierdie suite het ten doel om alledaagse sakeprosesse te optimaliseer deur outomatisering, voorspellings en verpersoonlikte interaksies.

Funksionele oorsig van wolk

• Verkoopwolk: Kernfunksies sluit die evaluering van leidrade en geleenthede in op grond van hul waarskynlikheid van graduering (Einstein Lood/Opportunity Score), meer presiese verkoopsvoorspelling, die outomatiese skepping van gepersonaliseerde verkoopse -e -posse (e -pos e -posse), die opsomming van verkoopsgesprekke (oproepsopsommings) en die outomatiese opname van aktiwiteite van aktiwiteite van Calendars (Einstein -aktiwiteitskas). Die Einstein Copilot bied ook konteksverwante aksies en ondersteuning in die verkoopproses.
• Service Cloud: Hier ondersteun KI die outomatiese klassifikasie van klantprosesse (saakklassifikasie), beveel geskikte kennisartikels of voorafvervaardigde antwoorde aan (aanbevelings van artikel/antwoord), skep opsommings van voltooide gevalle (werksopsommings) en stel die gebruik van chatbots moontlik om standaardversoeke te outomatiseer.
• Bemarkingswolk: AI -funksies help met die skepping en outomatiese sleutelwoord van bemarkingsinhoud (inhoudopwekking/etikettering), evalueer die waarskynlikheid van interaksie van kontakte (betrokkenheidsaanslag), optimaliseer die afleweringstye vir maksimum openingsyfers (stuur tydoptimalisering) en maak die diepgaande verpersoonliking van veldtogte en klante -ervarings moontlik.
• Handelskolwers: Op hierdie gebied fokus AI op gepersonaliseerde produkaanbevelings, die optimalisering van die soekresultate en die verskaffing van insigte in die koopgedrag om die omskakelings te verhoog.
• Volledig/algemeen: Gereedskap soos die Einstein -voorspellingsbouer stel administrateurs in staat om persoonlike voorspellende modelle sonder kode te skep. Einstein Discovery help om patrone en insigte in data te vind. Einstein volgende beste aksie lewer konteksverwante aanbevelings vir aksie. AgentForce verteenwoordig outonome AI -agente wat take onafhanklik kan uitvoer. Bouwer en Copilot Studio laat dadelik die aanpassing en skepping van AI-beheerde assistente en aanwysings toe.

Geskik vir:

• Gaan uit die Amerikaanse wolk: Sovereign SaaS -aanbiedinge op oorsig + aanbevelings vir aksie

Onderliggende argitektuur

Die funksionaliteit van die Salesforce AI is gebaseer op twee noodsaaklike kolomme: die Data Cloud en die Einstein Trust -laag.

Data -wolkafhanklikheid

Die Salesforce Data Cloud tree op as 'n sentrale datafronding. Dit verenig klantedata vanuit verskillende bronne (Salesforce Intern en ekstern) in 'n 360-grade perspektief. Hierdie geharmoniseerde gegewens vorm die basis vir baie AI -toepassings, veral vir generatiewe AI en verpersoonliking. Dit is belangrik dat sekere generatiewe AI -funksies en die ouditspoor van die trustlaag die verskaffing van die datwolk vereis, selfs al word dit nie intensief gebruik vir data -harmonisering nie. Dit skep 'n argitektoniese afhanklikheid en kan ekstra kompleksiteit en potensiële koste veroorsaak, veral as ondernemings reeds gevestigde datapakhuise of datamere het. Die behoefte aan die Data Cloud kan dus die totale koste van eienaarskap (TCO) verhoog en 'n moontlike knelpunt verteenwoordig as dit nie noukeurig bestuur word nie.

Einstein Trust Layer

Hierdie veiligheidsraamwerk is bedoel om die betroubare gebruik van generatiewe AI te verseker. Dit bevat verskillende komponente:

• Veilige datavraag: Toegang tot Salesforce -data om 'n relevante konteks te verryk, waardeur die toegangsregte van die onderskeie gebruiker in ag geneem word.
• Verdediging onmiddellik: Stelselriglyne is bedoel om hallusinasies en skadelike uitgawes van die stemmodelle (LLMS) te verminder.
• Data -maskering: sensitiewe data soos persoonlike inligting (PII) of betalingsinligting (PCI) word gemasker voordat dit na eksterne LLMS gestuur word.
• Toksisiteitsassessering: die gegenereerde antwoorde word gekontroleer en geëvalueer vir potensieel skadelike inhoud.
• Beleid vir die behoud van nul-data: Salesforce het ooreenkomste gesluit met vennote soos OpenAAI en Azure OpenAI, wat moet verseker dat oordraagbare maatskappydata nie deur hierdie derdepartyverskaffers geberg word nie en ook nie gebruik word om hul modelle op te lei nie.

'N Nadere blik op die argitektuur onthul egter dat Salesforce gebruik word vir baie van sy generatiewe AI -funksies vir eksterne groot taalmodelle (LLM's) van verskaffers soos Openaiai, Anthropic of Google. Hierdie modelle word dikwels geïntegreer via wolkdienste soos AW se bedreiging. Die Einstein Trust -laag dien as 'n veilige poort. Dit beteken dat Salesforce hoofsaaklik optree as 'n integrator en sekuriteitsmakelaar in plaas daarvan om slegs u eie basiese generatiewe modelle te ontwikkel. Alhoewel dit toegang tot kragtige modelle moontlik maak, skep dit afhanklikhede en laat die vraag ontstaan ​​in watter mate die kern -AI -tegnologie via ander platforms van die direkte gebruik van hierdie modelle verskil. Kliënte betaal dus Salesforce vir integrasie, die sekuriteitsvlak en inbedding in werkstrome, wat gebaseer is op grootliks eksterne AI -modelle. Dit versterk die argument van die evaluering van direkte integrasie met hierdie eksterne modelle of platforms.

Erkende sterk punte van die inheemse oplossing

Ondanks die genoemde punte, bied die inheemse Salesforce Ki Suite onmiskenbare voordele:

• Naatlose integrasie: die AI -funksies is diep ingebed in die Salesforce -gebruikerskoppelvlak en die werkprosesse, wat gladde gebruik moontlik maak.
• Gebruikersvriendelikheid en bekendheid: bestaande Salesforce-gebruikers en -administrateurs word gewoonlik vinnig gevind, wat die opleidingsperiode verkort. Lae-kode-instrumente laat ook nie-tegniese gebruikers toe om AI-gebaseerde ervarings te skep.
• Gebruik van bestaande CRM -data: die AI is ontwerp om direk te werk met die kliëntedata wat in Salesforce gestoor is, wat die verwerking van data kan vergemaklik.

Xpert.Digital het diepgaande kennis van verskeie industrieë. Dit stel ons in staat om pasgemaakte strategieë te ontwikkel wat presies aangepas is vir die vereistes en uitdagings van jou spesifieke marksegment. Deur voortdurend markneigings te ontleed en bedryfsontwikkelings te volg, kan ons met versiendheid optree en innoverende oplossings bied. Deur die kombinasie van ervaring en kennis, genereer ons toegevoegde waarde en gee ons kliënte 'n beslissende mededingende voordeel.

Meer daaroor hier:

• Gebruik die 5x kundigheid van Xpert.Digital in een pakket – vanaf slegs €500/maand

Argumente vir onafhanklike AI -platforms in Salesforce

Alhoewel die inheemse integrasie van Salesforce AI voordele bied, spreek verskeie belangrike redes die integrasie van onafhanklike AI -platforms ernstig in ag. Hierdie eksterne oplossings kan beter wees in gebiede soos buigsaamheid, spesialisasie, aanpasbaarheid en potensiële kostevoordele.

Buigsaamheid en modelspesialisasie

Die AI -mark word gekenmerk deur 'n hoë dinamiese en spesialisasie. Onafhanklike AI-verskaffers konsentreer dikwels op spesifieke domeine of tegnologieë en kan dus meer progressiewe of pasgemaakte oplossings in sekere gebiede bied as 'n algemene platform soos Salesforce.

Toegang tot die “beste ras” -modelle

Eksterne verskaffers ontwikkel dikwels hoogs gespesialiseerde algoritmes vir gebiede soos natuurlike taalverwerking (NLP), rekenaarvisie of bedryfspesifieke ontledings. Voorbeelde hiervan is gespesialiseerde AI vir regsdokumente soos kontrakpodai of bedryfspesifieke diagnostiese instrumente soos Aquant. Sulke gespesialiseerde modelle kan die prestasie van die meer algemene modelle wat deur Salesforce geïntegreer is, oorskry.

Vinniger innovasiesiklusse

Toegewyde AI -ondernemings kan dikwels nuwe modelle en funksies vinniger ontwikkel en publiseer as 'n groot platformverskaffer soos Salesforce, waarvan die AI -padkaart gebonde is aan breër vrystellingsiklusse. Dit stel maatskappye in staat om vinniger voordeel te trek uit die nuutste AI -vordering.

Groter verskeidenheid modelle

Onafhanklike platforms of markplekke bied toegang tot 'n groter verskeidenheid modelle, insluitend nisoplossings, open source -opsies of modelle van verskaffers wat nie direk beskikbaar is via Salesforce se “Bring Your Own Model” (BYOM) -funksie nie.

Geskik vir:

• Onafhanklike AI -platforms as 'n strategiese alternatief vir Europese ondernemings

Hierdie spesialisasie van eksterne verskaffers is in kontras met die breër benadering van Salesforce, wat daarop gemik is om basiese AI -funksies oor die hele CRM -suite te bied. Alhoewel hierdie 'breedte' benadering verseker dat AI in baie gebiede beskikbaar is, kan dit ten koste van die diepte wees. 'N Gespesialiseerde bedrogindeks of 'n mediese beeldanalise-instrument sal waarskynlik 'n algemene CRM-geïntegreerde model vir hierdie spesifieke take oorskry. Maatskappye met kritieke vereistes in gespesialiseerde AI-domeine kan vind dat die inheemse Salesforce-KI nie voldoende is nie. Onafhanklike platforms maak dit moontlik om die beste hulpmiddel vir die onderskeie taak te kies in plaas daarvan om jouself te bevredig met die potensieel slegs 'voldoende' inheemse oplossing.

Aanpassing en beheer

Onafhanklike AI -platforms bied dikwels 'n hoër vlak van beheer oor die hele AI -lewensiklus, van die voorbereiding van data tot die implementering en monitering van die model.

Dieper model-afstem

Eksterne platforms is dikwels ontwerp vir masjienleeringenieurs en bied korrelbeheer oor die opleiding en die fynstelling van modelle. Dit gaan verder as die moontlikhede van die meer abstrakte laekode-instrumente van Salesforce, soos die Einstein-voorspellingsbouer of die beperkings op die vinstelling van ingevoerde modelle (Byom) binne Salesforce.

Algoritme seleksie en deursigtigheid

Gebruikers het meer vryheid wanneer hulle spesifieke algoritmes kies en moontlik meer deursigtigheid ontvang oor die funksionaliteit van die modelle (verduidelikbaarheid, verklaarbaarheid) as deur die abstraksie -lae van Salesforce. Alhoewel Salesforce instrumente soos die Model Inspector bied, is eksterne MLOPS -instrumente dikwels meer omvattend.

Beheer oor die Ki-Stack

Die administrasie van die hele AI -pypleiding (datavoorbereiding, opleiding, voorsiening, monitering) op platforms soos AWS of Google Cloud bied meer beheer as die afhanklikheid van die bestuurde omgewing van Salesforce.

Salesforce -aanpassingsgrense

Terwyl Salesforce 'n lae kode-bouer bied vir maklike aanpassing, maak eksterne platforms dikwels dieper, kodegebaseerde aanpassings moontlik. Daar is ook spesifieke funksionele beperkings op Salesforce AI -funksies, soos ingewikkelde vereistes of wanneer Einstein -aktiwiteitsopname aangepas word, sowel as algemene platformlimiete.

Potensiële kostevoordele

Die kostestrukture vir AI -oplossings kan aansienlik verskil en 'n suiwer vergelyking van die lisensiegeld is dikwels nie voldoende nie.

Verskillende prysmodelle

Salesforce lisensieer dikwels sy AI-funksies per gebruiker en maand as 'n byvoeging tot die bestaande wolklisensies. In teenstelling hiermee is pryse vir onafhanklike AI -platforms dikwels gebaseer op die werklike verbruik (rekenaartyd, geheue, API -oproepe). Onafhanklike AI -verskaffers kan op hul beurt hul eie, moontlik meer buigsame prysmodelle hê. Die Byom -opsie in Salesforce kan die koste vir Einstein -versoeke verlaag, maar die onderliggende koste van die eksterne modelverskaffer word steeds aangegaan.

Totale koste van eienaarskap (TCO)

'N Omvattende TCO -analise is van kardinale belang. Alhoewel die inheemse integrasie van Salesforce-KI die aanvanklike integrasiekoste kan verlaag, kan ander faktore die totale koste verhoog: die potensiële noodsaaklikheid van data-wolklisensies of gebruik, die relatiewe hoë pro-gebruikskoste vir byvoeging en die moontlikheid om 'n toeslag te betaal vir AI-modelle wat goedkoper beskikbaar sou wees. Die TCO vir onafhanklike AI moet die integrasiekoste insluit, maar kan baat vind by laer kern -AI -gebruikskoste en die gebruik van bestaande wolkinfrastruktuur. Agentforce word ook beskryf as potensieel duur in gebruik ($ 2 per gesprek).

Vermyding van ontslag

Die gebruik van onafhanklike AI kan maatskappye in staat stel om bestaande beleggings in ander wolkplatforms of hul eie data -infrastruktuur te gebruik en sodoende oortollige uitgawes binne die Salesforce -ekosisteem te vermy.

Salesforce Native KI vs. Independent AI: 'n Vergelyking van funksies en buigsaamheid

Salesforce Native AI, soos Einstein of AgentForce, en onafhanklike AI -platforms wat dikwels gespesialiseerde of oop modelle gebruik, verskil aansienlik in hul funksies en buigsaamheid. Terwyl Salesforce Native AI gefokus is op algemene benaderings en CRM -toepassings, bied onafhanklike platforms dikwels gespesialiseerde modelle en 'n breër keuse, insluitend open source -opsies. Toegang tot die nuutste modelle by Salesforce hang af van die vrystellingsiklusse en vennootskappe, terwyl gespesialiseerde verskaffers potensieel vinniger opdaterings moontlik maak. Wat die fyninstelling betref, word inheemse Salesforce-modelle dikwels beperk en onttrek, byvoorbeeld deur instrumente soos Prediction Builder, terwyl onafhanklike platforms meer gedetailleerde beheer oor die opleidingsproses bied. Die keuse van spesifieke algoritmes is by Salesforce beperk, aangesien dit meestal vooraf gedefinieër is of met vennote verband hou, terwyl onafhanklike platforms meer vryheid bied. Die infrastruktuur word ook ten volle by Salesforce bestuur en is dikwels gebaseer op AWS of GCP, terwyl onafhanklike platforms direkte toegang tot gasheeromgewings toelaat, of dit nou in u eie wolk of op die perseel is. Die integrasiepoging by Salesforce is laag omdat die oplossings inheems is, terwyl eksterne platforms meer ontwikkelings- en konfigurasiewerk benodig. Wat die koste betref, maak Salesforce dikwels staat op 'n gebruikersgebaseerde prysmodel per maand as 'n byvoeging, terwyl onafhanklike platforms dikwels verbruiksafhanklike pryse gebruik, soos gebaseer op rekenaarprestasie of API-oproepe, of verskafferspesifieke modelle.

Navigasie van die integrasie: verbind onafhanklike AI met Salesforce

Die besluit vir 'n onafhanklike AI -platform vereis noukeurige beplanning van integrasie in die bestaande Salesforce -omgewing. Daar is verskillende metodes om hierdie verbinding te bewerkstellig, elkeen met u eie voordele en uitdagings.

Integrasiemetodes

AppExchange / AgentExchange

Die Salesforce AppExchange bied 'n verskeidenheid derdeparty-toepassings aan, insluitend AI-oplossings wat dikwels voorafvervaardigde integrasie bied. AgentExchange is 'n nuwer mark wat gerig is op AI -agentvaardighede, onderwerpe en sjablone van vennote en is bedoel om die voorsiening van AI -agente te versnel. Dit is dikwels die maklikste manier, maar vereis dat 'n geskikte vennoot 'n oplossing bied.

API's (rus/seep/grootmaat/streaming)

Die direkte gebruik van die Salesforce API's maak dit moontlik om maatstaf te ontwikkel. Ontwikkelaars kan data uitruil, prosesse in Salesforce aktiveer of resultate van eksterne AI -modelle speel. Die saamgestelde API kan help om verskeie bewerkings doeltreffend te bundel. Hierdie metode bied maksimum buigsaamheid, maar verg aansienlike ontwikkelingspoging.

Middleware -platforms (bv. Mulesoft)

Integrasieplatforms soos Mulesoft (Salesforce se eie oplossing) of ander kan as tussenganger dien. Hulle neem take aan soos data -transformasie, orkestrasie van komplekse werkstrome en die bestuur van konnektiwiteit tussen Salesforce en eksterne AI -dienste.

Cloud Platform Connectors (AWS/GCP)

Groot wolkverskaffers lewer toenemend spesifieke dienste om integrasie met Salesforce te vergemaklik. Voorbeelde hiervan is AWS Private Connect for Secure Network Connections, AWS Event Relay vir intydse oordrag van gebeurtenisse, die AWS Glue Salesforce-aansluiting of die SageMaker Data Wrangler-aansluiting vir dataverwerking. Google Vertex AI kan via die Model Builder in die Salesforce Data Cloud geïntegreer word. Hierdie verbindings kan die integrasie vereenvoudig, maar bind aan die ekosisteem van die onderskeie wolkverskaffer.

Byom oor Einstein Studio

Soos reeds genoem, stel hierdie funksie die integrasie van ekstern -gasheer -modelle in die Salesforce -omgewing via die Model Builder in staat. Die navrae loop steeds via die Salesforce -infrastruktuur en gebruik die trustlaag, wat integrasie vergemaklik, maar ook 'n sekere afhanklikheid skep.

Geskik vir:

• Integrasie van AI en masjienleer in Warehouse Logistics - Global Developments in Duitsland, EU, VSA en Japan

Gereelde integrasie -uitdagings

Die integrasie van eksterne stelsels met Salesforce is nie triviaal nie en bevat spesifieke uitdagings:

API -grense

Salesforce beperk die aantal API -oproepe per organisasie en periode (bv. Terselfdertyd daagliks). Data-intensiewe AI-prosesse wat dikwels sinchroniseer of navraagdata kan vinnig hierdie perke bereik. Dit vereis noukeurige ontwerp (bv. Gespoor, bondelverwerking, caching) of kan die verkryging van hoër Salesforce -uitgawes of addisionele API -kontingente nodig maak. Die grense van veral streaming API is relevant vir intydse toepassings.

Data -sinchronisasie

Die versekering van datakonsistensie tussen Salesforce en die eksterne AI -platform is van kritieke belang. Uitdagings sluit in die hantering van groot datavolumes (LDV), die besluit tussen intydse en groepopdaterings, die bestuur van latency tye en die vermyding van data-teenstrydighede. Benaderings soos nul-kopie-integrasies is daarop gemik om hierdie probleme te verminder, is moontlik nie altyd van toepassing nie.

Data -kartering en transformasie

Verskillende datamodelle, formate en veldsemantiek moet gekoördineer word. Dit kan ingewikkelde transformasielogika vereis om te verseker dat data korrek geïnterpreteer word.
Sekuriteit en verifikasie: die veilige bestuur van toegangsdata (API -sleutel, Tokens), die implementering van robuuste verifikasiemetodes (bv. OAuth 2.0, genaamd krediete) en verseker dat veilige data -oordrag (kodering) noodsaaklik is. Malcons kan tot veiligheidsgapings lei.

Probleemoplossing en datakonsistensie

Integrasies moet weerstandig wees teen foute (netwerkprobleme, stelselfoute, datafoute). Robuuste meganismes vir houtkap, monitering en outomatiese herhalingspogings (weer logika) is nodig om data -integriteit te verseker en die aftakeling te verminder.

Kompleksiteit en onderhoud

Op maat gemaakte integrasies vereis deurlopende onderhoud en aanpassing, veral as Salesforce of die eksterne AI-platform ontwikkel. Dit bind hulpbronne en benodig tegniese kennis.

Die kompleksiteit van die integrasie is 'n dikwels onderskatte kostefaktor. Terwyl onafhanklike AI-platforms laer kernkoste of uitstekende funksies kan bied, kan die koste en moeite vir integrasie-insluitende ontwikkelingstyd, potensiële middelware-lisensies en deurlopende instandhoudingsmust-vloei in die TCO-berekening bied. Die inheemse AI van Salesforce baat by die voorafvervaardigde integrasie. API -limiete kan die kompleksiteit en koste verder verhoog as uitgebreide oplossings of duurder lisensies benodig word. Daarom moet die besluit vir 'n onafhanklike AI die tegniese vaardighede en hulpbronne van die organisasie in ag neem om hierdie integrasie -kompleksiteit die hoof te bied. 'N Swak beplande integrasie kan die voordele van die eksterne platform vernietig.

Suksesvolle integrasiepatroon

Ondanks die uitdagings, is daar gevestigde patrone en instrumente vir suksesvolle integrasies. Gevallestudies toon die suksesvolle verbinding van AWS SageMaker aan Salesforce, en gebruik dikwels spesifieke AWS -dienste om prestasie en koste te optimaliseer. Soortgelyke integrasies is moontlik met Google Vertex AI, veral via die Model Builder. Gereedskap soos Zapier kan gebruik word vir eenvoudiger, kodevrye integrasies om data tussen stelsels te skuif, bv. Tussen Google Sheets en Vertex AI as 'n gevolmagtigde vir Salesforce -data. Die gebruik van wolk inheemse verbindings en dienste soos AWS -gom, Eventbridge of Private Connect kan ook die integrasie vereenvoudig en beveilig.

Onafhanklike AI -platform: integrasie -metodes en uitdagings op 'n oorsig

Die onafhanklike AI -platform bied 'n wye verskeidenheid integrasie -metodes, wat elkeen spesifieke voordele en uitdagings inhou. AppExchange of AgentExchange Apps maak dit moontlik om maklike installasie van voorafvervaardigde toepassings of komponente van vennote met min ontwikkelingspogings en gereeld gesertifiseerde gehalte in te stel. Aanpasbaarheid is egter beperk en daar is 'n afhanklikheid van vennootaanbiedinge en potensiële koste. Direkte API-integrasie wat pasgemaakte ontwikkelings moontlik maak met behulp van die Salesforce API's soos die res, seep, grootmaat en streaming, bied maksimum buigsaamheid en volledige beheer oor die datavloei en logika. Dit verg egter 'n hoë vlak van ontwikkeling, die bestuur van API -limiete, 'n deeglike sekuriteitstoets en deurlopende onderhoud. Die gebruik van middelware soos Mulesoft vergemaklik komplekse integrasies deur konnektiwiteit, omskakeling van data en orkestrasie. Dit bied sentrale administrasie en herbruikbaarheid, maar vereis ekstra lisensiekoste en intensiewe bekendheid op die platform. Wolkverbindings soos AWS of GCP optimaliseer integrasies deur middel van spesifieke, gedeeltelik lae kode -dienste soos gom, gebeurtenisaflos of private verbinding. Dit is meestal kragtig, veilig en perfek vir die onderskeie wolk -ekosisteem, maar benodig gespesialiseerde konfigurasies en bind die gebruiker aan die verskaffer. Met Byom via Einstein Studio kan eksterne gasheermodelle maklik in Salesforce -werkvloei geïntegreer word, waardeur die trustlaag gebruik word en integrasie vereenvoudig word. Daar is egter beperkings in modelondersteuning in vergelyking met direkte gebruik, fyn aanpassing en die afhanklikheid van die Salesforce -platform.

Ki-GameShanger: die mees buigsame AI-platform-tailor-vervaardigde oplossings wat koste verlaag, hul besluite verbeter en doeltreffendheid verhoog

Onafhanklike AI -platform: integreer alle relevante maatskappy -databronne

• Hierdie AI -platform is in wisselwerking met alle spesifieke databronne
  • Van SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox en baie ander databestuurstelsels
• Vinnige AI-integrasie: AI-oplossings vir maatskappye vir ondernemings in ure of dae in plaas van maande
• Buigsame infrastruktuur: wolkgebaseerde of hosting in u eie datasentrum (Duitsland, Europa, vrye keuse van ligging)

• Hoogste datasekuriteit: Gebruik in regsfirmas is die veilige getuienis
• Gebruik oor 'n wye verskeidenheid maatskappy -databronne
• Keuse van u eie of verskillende AI -modelle (DE, EU, VSA, CN)

Uitdagings wat ons AI -platform oplos

• 'N gebrek aan akkuraatheid van konvensionele AI -oplossings
• Databeskerming en veilige bestuur van sensitiewe data
• Hoë koste en kompleksiteit van individuele AI -ontwikkeling
• Gebrek aan gekwalifiseerde AI
• Integrasie van AI in bestaande IT -stelsels

Meer daaroor hier:

• AI-integrasie van 'n onafhanklike en kruisdata-bronwye AI-platform vir alle ondernemingsaangeleenthede

Kritiese oorwegings: risikobestuur vir onafhanklike AI

Die besluit vir of teen onafhanklike AI -platforms moet ook die moontlike oorweging van potensiële risiko's insluit, veral op die gebied van databeskerming, afhanklikheid van die verskaffer en soewereiniteit van die data.

Privaatheid en sekuriteit

Terwyl Salesforce die Einstein Trust -laag posisioneer as 'n waarborg vir veilige AI -gebruik, word praktiese beperkings aan die lig gebring op 'n nouer blik wat opgeweeg moet word in vergelyking met onafhanklike oplossings.

Einstein Trust Layer Beperkings:

Deactivated Data Masking for AgentForce: 'n Sentrale punt is die eksplisiete bepaling dat data -maskering vir Agentforce -werkvloei gedeaktiveer word. Om die rede word gesê dat die maskering die kontekstuele akkuraatheid en relevansie van die resultate sal beïnvloed, byvoorbeeld as u na soortgelyke rekeninge soek, waar die besonderhede van die verwysingsrekening benodig word. Dit is 'n aansienlike risiko vir beskerming van data, aangesien potensieel sensitiewe kliëntedata ontmasker kan word na eksterne LLMS, wat veral problematies is in gereguleerde bedrywe en die 'vertroue' -belofte weerspreek.
Alternatiewe versagting (Anthropic): Salesforce beplan om alternatiewe antropiese modelle aan te bied wat binne 'n “Salesforce Trusted Boundary” (aangebied op AWS Bedrock) aangebied word. Alhoewel die data nie die Salesforce Control -sfeer verlaat nie, bly die data -maskering ook hier gedeaktiveer. Dit is te betwyfel of hierdie probleme met die beskerming van data voldoende aangespreek word, in vergelyking met 'n funksionerende maskering.
Algemene trustlaagfunksionaliteit: die kernfunksies soos nulretensie in vennote en toksisiteitstoets bly. Die uitsondering op AgentForce is egter 'n beduidende beperking.

Potensiële voordele van onafhanklike platforms:

Toegewyde opsies vir data -verblyf: Onafhanklike wolkverskaffers of gespesialiseerde platforms bied moontlik meer korrelbeheer oor die berging en verwerking van data. Dit kan nodig wees om aan streng streeksbeskermingswette (soos BBP of spesifieke nasionale regulasies) te voldoen wat verder gaan as die algemene versekering van Salesforce Hyperforce.
Alternatiewe sekuriteitsargitekture: Maatskappye kan argitekture kies wat beter ooreenstem met hul spesifieke veiligheidsvereistes, bv. Deur toegewyde kodering, strenger toegangskontroles of data -isolasiemeganismes.
Direkte verskafferverantwoordelikheid: Samewerking direk met 'n AI -verskaffer skep duideliker verantwoordelikhede vir die hantering van data, sonder Salesforce as 'n tusseninstansie.

Die gaping tussen die bemarkingsbelofte van die trustlaag en die tegniese werklikheid, veral die gedeaktiveerde maskering vir Agentforce, is van uiterse belang vir risikobepaling. Besluitmakers kan nie net op bemarkingsverklarings staatmaak nie, maar moet die spesifieke implementering vir hul toepassings nagaan en dit vergelyk met die meer potensieel konsekwente of instelbare beheermaatreëls van onafhanklike platforms.

Geskik vir:

• Betroubare AI: Europa se troefkaart en die kans om 'n leidende rol in kunsmatige intelligensie te neem

Aspekte van databeskerming en veiligheid: Einstein Trust Layer vs. Onafhanklike platforms

Data -beskerming en veiligheidsaspekte is van uiterste belang vir die Einstein Trust -laag van Salesforce en onafhanklike platforms. In data -maskering bied die trustlaag ondersteuning vir sekere streke en tale, maar met 'n beperking by AgentForce, terwyl onafhanklike platforms instelbare en aanpasbare reëls sowel as ondersteunde datatipes kan bied. Vir agentgebaseerde werkstrome word data-maskering in die trustlaag gedeaktiveer, terwyl dit met onafhanklike platforms, afhangende van die implementering, dikwels moontlik is as prestasieverliese verdraagsaam is. Die nul-data-behoud onder derdepartyverskaffers word gewaarborg deur kontraktuele ooreenkomste, byvoorbeeld met OpenAAI; Onafhanklike platforms laat direkte kontrakte toe of gasheer vir hul eie infrastruktuur om derde partye heeltemal te vermy. Ouditroetes word in die trustlaag aangemeld deur die Data Cloud, insluitend giftige inhoud en maskering, terwyl onafhanklike platforms dikwels gedetailleerde logboek- en moniteringsfunksies soos MLOPS -instrumente bied. As u die data -woning nagaan, hang die trustlaag af van die Hyperforce -streek en die voorsiening, terwyl onafhanklike platforms tipies 'n meer korrelige keuse van die datasentrumstreke toelaat. By Salesforce wissel die gasheeropsies van die verskaffer van selfbestuurde hosting tot die Byom-opsie tot die SF Gateway met aanbieding vir vennote soos AWS of GCP, hoewel Anthropic ook in die SF-omgewing beplan word. Onafhanklike platforms, daarenteen, stel gasheer in hul eie wolkinstansie, op die perseel of in die verskafferwolk moontlik. Wat die korrelheid van die kontroles betref, bied die trustlaag instelbare opsies, byvoorbeeld om die maskeringsreëls te bepaal, waardeur die basiese argitektuur gedefinieer word; Onafhanklike platforms kan dikwels 'n meer omvattende instelbaarheid van die veiligheidsmaatreëls bied.

Vermy die insluiting van verkopers

Die diep integrasie van Salesforce -dienste hou die risiko van sterk afhanklikheid van die verskaffer in.

Risiko van ekosisteemafhanklikheid

Die landing slegs op Salesforce vir CRM en AI skep 'n beduidende afhanklikheid. Dit kan die onderhandelingsposisie vir prysaanpassings verswak en buigsaamheid beperk om in die toekoms ander tegnologieë te gebruik.

Strategiese diversifikasie

Die gebruik van onafhanklike AI -platforms diversifiseer die tegnologiese stapel. Maatskappye kan innovasies van regoor die mark gebruik en, indien nodig, verskaffers makliker verander. Dit ontvang strategiese vermoë om op te tree.

Salesforce se “Open Ecosystem” -paradoks

Salesforce adverteer 'n oop ekosisteem, bv. deur Byom, maar die praktiese werklikheid van diep integrasie lei dikwels tot 'n feitelike band. Selfs as u Byom gebruik, word die administrasie en voorsiening via die Salesforce -platform uitgevoer, wat dit moeilik maak om te verander. Die gemak van die geïntegreerde oplossing kan lei tot 'n 'sagte insluiting', aangesien die onderliggende afhanklikhede versluier is en die verandering aan 'n ander bestuurs- of implementeringstrategie wrywingverliese veroorsaak.

Meer daaroor hier:

• Die gevare van verkoper-insluiting: waarom ondernemings afhanklikhede moet vermy

Soewereiniteit en oordraagbaarheid

Beheer oor u eie data en die moontlikheid van migrerende modelle of data, indien nodig, is belangrike strategiese aspekte.

Kommer by Einstein Activity Capture (EAC)

'N Spesifieke probleem beïnvloed EAC. Die aangetekende e -pos- en kalenderdata word nie as standaardaktiwiteitsrekords in Salesforce gestoor nie, maar ekstern by AWS. Hierdie gegewens is onderhewig aan 'n beperkte retensieperiode (6 maande, 'n maksimum van 24 maande met 'n betaalde lisensie) en word verlore wanneer EAC gedeaktiveer word. Dit laat belangrike vrae ontstaan ​​rakende die soewereiniteit van die data, toegang tot langtermyn en rugsteunopsies. In hierdie geval het u nie u data heeltemal nie.

Modeldraaibaarheid

Modelle wat in die algemeen geskep word met Salesforce -instrumente soos die Einstein -voorspellingsbouer, is aan die platform gekoppel en is nie maklik om uit te beeld nie. Alhoewel die onderliggende data uitgevoer kan word, is die opgeleide model self nie oordraagbaar nie. In teenstelling hiermee is modelle wat op eksterne platforms ontwikkel is (AWS, GCP, ens.) Meer draagbaar, selfs al is dit tydelik met Salesforce geïntegreer.

Data -oordraagbaarheid met onafhanklike AI

Wanneer eksterne AI -platforms gebruik word, bly die kerndataverwerking en model -artefakte dikwels buite Salesforce. Dit bied potensieel beter data en model -oordraagbaarheid as die verhouding met Salesforce of die strategie verander.

Strategiese aanbevelings vir besluitnemingsmakers

Die keuse van die regte AI -strategie in die Salesforce -konteks vereis 'n gedifferensieerde assessering wat verder gaan as 'n eenvoudige vergelyking van funksies. Die volgende aanbevelings kan besluite help -Makers:

Gebruik aansoeke krities

Moenie standaard op die inheemse Salesforce AI staatmaak nie. Gaan elke AI -toepassing afsonderlik na op grond van:

• Vereiste spesialisasie: het die taak diep, gespesialiseerde AI -vaardighede nodig (bv. Komplekse wetenskaplike ontledings, nis -sektorvoorspellings) wat waarskynlik beter deur 'n toegewyde platform gedien word?
• Aanpassingsbehoeftes: Hoeveel beheer oor model, opleidingsdata en algoritmes is nodig? Is Salesforce se mate van abstraksie genoeg?
• Prestasievereistes: Is daar streng latency- of deursetvereistes wat beter kan voldoen aan geoptimaliseerde eksterne infrastruktuur?
• Data sensitiwiteit en nakoming: is die toepassing van toepassing op hoogs sensitiewe gegewens waarin die beperkings van die trustlaag (veral die gebrek aan maskering by AgentForce) onaanvaarbare risiko's verteenwoordig? Word spesifieke vereistes vir data -verblyf beter voldoen?

Volg 'n basterbenadering

Oorweeg 'n strategie wat inheemse Salesforce-KI gebruik vir eenvoudiger, sterk geïntegreerde take waarin dit sy sterk punte speel (bv. Basiese voorsprong, e-posontwerpe in die verkoopswolk). Terselfdertyd moet onafhanklike platforms vir hoë kwaliteit, gespesialiseerde of hoogs sensitiewe gebruiksgevalle geïntegreer word.

Oorweeg integrasie volwassenheid

Evalueer die tegniese hulpbronne en die kennis van die organisasie realisties om die kompleksiteit van integrasie en instandhouding van eksterne AI-oplossings te bestuur. Begin met goed ondersteunde integrasies (bv. AppExchange, gevestigde wolkverbindings) voordat komplekse interne ontwikkelings aangespreek word.

Bereken volledige TCO

Voer 'n deeglike TCO -analise uit wat die totale koste van die inheemse Salesforce KI (lisensies, data -wolkgebruik, potensiële funksionele beperkings) vergelyk met dié van onafhanklike AI (Core AI -koste + integrasie -ontwikkeling/onderhoud + middelware).

TCO-analise (totale koste van eienaarskap) is 'n metode om die totale koste te evalueer wat gekoppel is aan die verkryging en bedryf van 'n tegnologie in u hele lewensiklus-nie slegs verkrygingskoste nie, maar ook deurlopende bedryfskoste, onderhoud, opleiding, opgraderings, ens.

Waarom eksterne AI-platforms meer kostedoeltreffend kan wees:

• Skaaleffekte: Verskaffers versprei infrastruktuurkoste aan baie kliënte.
• Laer beleggings: Geen struktuur van u eie infrastruktuur is nodig nie.
• Vinniger gebruik: vinniger tyd-tot-mark verlaag indirekte koste.
• Onderhoud en opdaterings ingesluit: geen eie poging vir IT -werking nie.
• Betaal-as-jy-gaan: koste pas aan by die behoefte.

'N TCO -analise toon dikwels dat eksterne AI -platforms goedkoper en buigbaarder is as hul eie oplossings op die lange duur.

Prioritiseer strategiese buigsaamheid

Weeg die gemak van die geïntegreerde Salesforce-ekosisteem teen die langtermyn-strategiese risiko's vir die afhanklikheid van die verskaffer (sien Afdeling VB). Installeer van die begin van die begin af na die AI -strategie.

Versoek deursigtigheid

Vraag duidelike dokumentasie van alle verskaffers (insluitend verkoopsmag en onafhanklike verskaffers) vir modelvaardighede, beperkings, praktyke vir dataverwerking, veiligheidsmaatreëls en prymodelle. Bevra bemarkingsverklarings noukeurig en vergelyk dit met die tegniese realiteite.

Geskik vir:

• Data -bestuurstelsels in verandering: strategieë vir die sukses van die onderneming in die ouderdom van AI

Pleit vir 'n oop AI -strategie binne Salesforce

Die ontleding toon duidelik dat die enigste gebruik van die inheemse KI-reeks Salesforce gemak en naatlose integrasie in bekende CRM-prosesse bied, maar nie noodwendig die optimale strategie vir elke onderneming verteenwoordig nie. Die strategiese oorweging van onafhanklike AI -platforms bied beduidende voordele: toegang tot hoogs gespesialiseerde en potensieel kragtige modelle, groter buigsaamheid en beheer oor die AI -stapel, moontlike kostedoeltreffendheid deur alternatiewe prysmodelle en die gebruik van bestaande infrastruktuur, sowel as belangrike risikotinimalisering ten opsigte van verskaffersafhanklikheid en dataloewere.

Die vasgestelde beperkings van die Einstein Trust -laag is veral krities, naamlik die gedeaktiveerde datasmaskering vir Agentforce -werkstrome. Dit onderstreep die behoefte om verder as die bemarkingsbeloftes te kyk en om die tegniese realiteite noukeurig na te gaan, veral as u sensitiewe data verwerk. Die kommer oor die oordraagbaarheid van data, soos dit duidelik is uit die voorbeeld van Einstein -aktiwiteitsopname, waarsku ook vir versigtigheid as die band met eie geheue en verwerkingsmeganismes.

Terselfdertyd moet die rol van Salesforce AI nie onderskat word nie. Vir baie standaard CRM-take bied dit 'n waardevolle, goed geïntegreerde oplossing. Die Einstein Trust -laag is 'n belangrike bestuurs- en veiligheidsvlak ondanks sy beperkings. Die lae-kode-instrumente maak ook 'n breër demokratisering van AI-gebruik binne organisasies moontlik.

Die mees oortuigende strategie vir baie ondernemings moet dus 'n oop, basterbenadering wees. So 'n strategie gebruik die sterk punte van die inheemse Salesforce AI vir alledaagse, geïntegreerde take, maar hou nie weg van die integrasie van eksterne, 'beste-van-ras' AI-oplossings vir spesifieke, hoogs veeleisende of strategies kritiese gebruiksgevalle nie. Dit vereis 'n afwyking van die standaardinstelling om slegs inheemse instrumente te gebruik, en in plaas daarvan 'n streng, gebaseerde evaluering.

Besluitnemers word gevra om die regte mengsel van inheemse en onafhanklike AI-oplossings noukeurig te bepaal. Hierdie besluit moet gebaseer wees op die spesifieke besigheidsvereistes, die bestaande tegniese vaardighede, die risiko van risiko en langtermyn strategiese doelwitte om die volle potensiaal van AI in die Salesforce-ekosisteem te benut sonder om onnodige afhanklikheid of risiko's te neem.

☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering

☑️ Die skepping of herbelyning van die AI -strategie

☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling

 

Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.

Jy kan my kontak deur die kontakvorm hieronder in te vul of my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) .

Ek sien uit na ons gesamentlike projek.

 

 

Xpert.Digital is 'n spilpunt vir die industrie met 'n fokus op digitalisering, meganiese ingenieurswese, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïese.

Met ons 360° besigheidsontwikkelingsoplossing ondersteun ons bekende maatskappye van nuwe besigheid tot naverkope.

Markintelligensie, smarketing, bemarkingsoutomatisering, inhoudontwikkeling, PR, posveldtogte, persoonlike sosiale media en loodversorging is deel van ons digitale hulpmiddels.

Jy kan meer uitvind by: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus