Salesforce AI: لماذا تعتبر منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة أفضل من نهج Einstein و Agentforce-Hybrid يتفوق على قفل البائع!

الأهمية الاستراتيجية لمنصات الذكاء الاصطناعى المستقلة في Salesforce: تحليل خارج أينشتاين

يضع Salesforce بشكل بارز في ذكاءها الاصطناعي الأصلي (AI) كجزء لا يتجزأ من منصة العميل 360 ويعلنهم عن "#1 AI لـ CRM". تؤكد الرسالة الأساسية على التكامل السلس لوظائف الذكاء الاصطناعى مثل Einstein و Agentforce و AI Cloud الأكثر شمولاً في سير عمل Salesforce الحالي من أجل زيادة الإنتاجية وتخصيص تجارب العملاء. يعد هذا الوعد بالتنفيذ والاستخدام البسيط في بيئة مألوفة جذابة للعديد من الشركات.
ومع ذلك ، يواجه عملاء Salesforce بشكل متزايد قرارًا استراتيجيًا: هل يجب أن تعتمد بشكل حصري على جناح KI الأصلي من Salesforce أو النظر في التكامل أكثر استقلالية ، وأكثر تخصصًا منصات الذكاء الاصطناعي؟ يتطور سوق الذكاء الاصطناعى بسرعة ، ومقدمي الخدمات الخارجيين هم نماذج متخصصة بشكل مستمر وحلول مبتكرة قد تتجاوز مهارات منصة الكل في واحد.

تحلل هذه المقالة المزايا الاستراتيجية لاستخدام منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة داخل بيئة Salesforce. وهو يدرس بشكل نقدي مهارات وحدود Salesforce الأصلية AI ، وينير مسارات التكامل والتحديات ويتناول الجوانب المركزية مثل المرونة والتكاليف وحماية البيانات والاعتماد على المزود. والهدف من ذلك هو إنشاء أساس جيد للقرار ما إذا كانت استراتيجية الذكاء الاصطناعى أكثر انفتاحًا لمستخدمي Salesforce قد تكون أكثر فائدة من الاستخدام الوحيد لحلول Salesforce المملوكة.

السؤال الرئيسي هو تهيئة راحة الحل المتكامل بعمق والأداء المحتمل والتخصص لأدوات الذكاء الاصطناعى الخارجية. بينما تؤكد Salesforce على مزايا الذكاء الاصطناعي المتكامل ، فإن التخصص العالي وسرعة الابتكار السريع في منطقة الذكاء الاصطناعى يتطلب عرضًا متبايلاً. قد لا يقدم مزود منصة واحدة أداءً أعلى في جميع مجالات الذكاء الاصطناعى ، مقارنةً بمقدمي الخدمات الذين يركزون على مجالات محددة. يشكل هذا التوتر بين التكامل و "أفضل ما في ذلك" جوهر الاعتبارات الاستراتيجية التي تم فحصها في هذا التقرير.

مناسب ل:

• دمج الذكاء الاصطناعى لمنصة AI المستقلة وعلى مستوى المصدر لجميع مسائل الشركة

فهم مجموعة KI الأصلية من Salesforce (Einstein ، Agentforce ، AI Cloud)

تقدم Salesforce مجموعة واسعة من وظائف الذكاء الاصطناعى المدمجة بعمق في منتجاتها السحابية المختلفة ويتم دمجها تحت الأسماء التجارية Einstein و Agentforce و AI Cloud. يهدف هذا الجناح إلى تحسين العمليات التجارية اليومية من خلال الأتمتة والتنبؤات والتفاعلات الشخصية.

نظرة عامة وظيفية للسحابة

• سحابة المبيعات: تشمل الوظائف الأساسية تقييم العملاء المتوقعين والفرص بناءً على احتمالية التخرج (تسجيلات Einstein الرصاص/الفرص) ، والتنبؤ المبيعات الأكثر دقة ، والإنشاء التلقائي لرسائل البريد الإلكتروني المبيعات الشخصية (رسائل البريد الإلكتروني للمبيعات) ، وملخص محادثات المبيعات (ملخصات الاتصال). يقدم Einstein Copilot أيضًا إجراءات ودعم مرتبطة بالسياق في عملية المبيعات.
• Service Cloud: هنا يدعم KI التصنيف التلقائي لعمليات العملاء (تصنيف الحالة) ، يوصي مقالات المعرفة المناسبة أو الإجابات المسبقة (توصيات المقالة/الرد) ، وإنشاء ملخصات للحالات المكتملة (ملخصات العمل) وتمكين استخدام مجموعات الدردشة لأتمتة الطلبات القياسية.
• السحابة التسويقية: تساعد وظائف الذكاء الاصطناعى في إنشاء وكلمة رئيسية تلقائية لمحتوى التسويق (توليد/وضع العلامات على المحتوى) ، وتقييم احتمال تفاعل جهات الاتصال (تسجيل الخطوبة) ، وتحسين أوقات الشحن لتحقيق أقصى معدلات فتح (إرسال وقت التحسين) وتمكين التخصيص العميق للحملات وتجارب العملاء.
• Commerce Cloud: في هذا المجال ، تركز الذكاء الاصطناعي على توصيات المنتجات الشخصية ، وتحسين نتائج البحث وتوفير الرؤى في سلوك الشراء لزيادة التحويلات.
• تمامًا/عام: تمكن أدوات مثل منشئ التنبؤ Einstein المسؤولين من إنشاء نماذج تنبؤية مخصصة بدون رمز. يساعد اكتشاف أينشتاين في العثور على أنماط ورؤى في البيانات. Einstein التالي أفضل إجراء يقدم توصيات ذات صلة بالسياق للعمل. يمثل Agentforce وكلاء الذكاء الاصطناعى المستقلين الذين يمكنهم تنفيذ المهام بشكل مستقل. يسمح Builder و Copilot Studio على الفور بتكييف وإنشاء المساعدين والمطالبات التي يسيطر عليها AI.

مناسب ل:

• اخرج من سحابة الولايات المتحدة: عروض SAODIGN SAAS في نظرة عامة + توصيات للعمل

العمارة الأساسية

تعتمد وظيفة Salesforce AI على عمودين أساسيين: سحابة البيانات وطبقة Einstein Trust.

البيانات السحابة التبعية

تعمل Salesforce Data Cloud كأساس مركزي للبيانات. يوحد بيانات العميل من مصادر مختلفة (Salesforce الداخلية والخارجية) في منظور 360 درجة. هذه البيانات المنسقة هي الأساس للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعى ، وخاصة بالنسبة إلى الذكاء الاصطناعي والتخصيص. من المهم أن تتطلب بعض وظائف الذكاء الاصطناعي ومسار التدقيق في طبقة الثقة توفير سحابة البيانات ، حتى لو لم يتم استخدامها بشكل مكثف لتنسيق البيانات. وهذا يخلق تبعية معمارية ويمكن أن يسبب تعقيدًا إضافيًا وتكاليف محتملة ، خاصةً إذا كانت الشركات قد وضعت بالفعل مستودعات بيانات أو بحيرات البيانات. وبالتالي ، يمكن أن تزيد الحاجة إلى سحابة البيانات من التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) وتمثل عنق الزجاجة المحتمل إذا لم تتم إدارتها بعناية.

طبقة اينشتاين الثقة

يهدف هذا الإطار الأمني ​​إلى ضمان الاستخدام الجدير بالثقة لمنظمة العفو الدولية. ويشمل عدة مكونات:

• استعلام بيانات آمن: الوصول إلى بيانات Salesforce لإثراء مطالبة بسياق ذي صلة ، حيث يتم أخذ حقوق الوصول للمستخدم المعني في الاعتبار.
• الدفاع على الفور: تهدف إرشادات النظام إلى تقليل الهلوسة والنفقات الضارة للنماذج الصوتية (LLMS).
• إخفاء البيانات: يتم إخفاء البيانات الحساسة مثل المعلومات الشخصية (PII) أو معلومات الدفع (PCI) قبل إرسالها إلى LLMs الخارجية.
• تقييم السمية: يتم فحص الإجابات التي تم إنشاؤها وتقييمها للمحتوى الضار المحتمل.
• سياسة الاحتفاظ بالبيانات الصفر: أدلت Salesforce اتفاقيات مع شركاء مثل Openaai و Azure Openai ، والتي يجب أن تضمن عدم تخزين بيانات الشركة المنقولة من قبل مقدمي الخدمات الطرف الثالث ولا تستخدم لتدريب نماذجهم.

ومع ذلك ، فإن إلقاء نظرة فاحصة على البنية تكشف أن Salesforce يتم استخدامها للعديد من وظائف الذكاء الاصطناعي التوليدي لنماذج اللغة الكبيرة الخارجية (LLMs) لمقدمي الخدمات مثل Openaai أو Anthropic أو Google. غالبًا ما يتم دمج هذه النماذج من خلال الخدمات السحابية مثل تهديد AW. تعمل طبقة Einstein Trust كبوابة آمنة. هذا يعني أن Salesforce تعمل بشكل أساسي كسيط دمج ومتسابق بدلاً من تطوير النماذج التوليدية الأساسية الخاصة بك فقط. على الرغم من أن هذا يتيح الوصول إلى نماذج قوية ، إلا أنه يخلق تبعيات ويثير السؤال إلى أي مدى تختلف تقنية AI الأساسية عن الاستخدام المباشر لهذه النماذج عبر منصات أخرى. وبالتالي ، يدفع العملاء Salesforce للتكامل ، ومستوى الأمان والتضمين في سير العمل ، والتي تعتمد على نماذج الذكاء الاصطناعى الخارجية إلى حد كبير. هذا يعزز حجة تقييم التكامل المباشر مع هذه النماذج أو المنصات الخارجية.

نقاط القوة المعترف بها للحل الأصلي

على الرغم من النقاط المذكورة ، يقدم Salesforce Ki Suite مزايا لا يمكن إنكارها:

• التكامل السلس: يتم تضمين وظائف الذكاء الاصطناعي بعمق في واجهة مستخدم Salesforce وعمليات العمل ، والتي تتيح الاستخدام السلس.
• سهولة الاستخدام والألفة: عادة ما يتم العثور على مستخدمي Salesforce الحاليين والمسؤولين بسرعة ، مما يقلل من فترة التدريب. تتيح أدوات الرمز المنخفض أيضًا للمستخدمين غير التقنيين إنشاء تجارب قائمة على الذكاء الاصطناعي.
• استخدام بيانات CRM الحالية: تم تصميم الذكاء الاصطناعى للعمل مباشرة مع بيانات العميل المخزنة في Salesforce ، والتي يمكن أن تبسيط معالجة البيانات.

آلة العرض ثلاثية الأبعاد AI وXR: خبرة خمسة أضعاف من Xpert.Digital في حزمة خدمات شاملة، R&D XR، PR وSEM - الصورة: Xpert.Digital

تتمتع Xpert.Digital بمعرفة متعمقة بمختلف الصناعات. يتيح لنا ذلك تطوير استراتيجيات مصممة خصيصًا لتناسب متطلبات وتحديات قطاع السوق المحدد لديك. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات الصناعة، يمكننا التصرف ببصيرة وتقديم حلول مبتكرة. ومن خلال الجمع بين الخبرة والمعرفة، فإننا نولد قيمة مضافة ونمنح عملائنا ميزة تنافسية حاسمة.

المزيد عنها هنا:

• استخدم خبرة Xpert.Digital 5x في حزمة واحدة - بدءًا من 500 يورو شهريًا فقط

حجج لمنصات الذكاء الاصطناعى المستقلة في Salesforce

على الرغم من أن التكامل الأصلي لـ Salesforce AI يوفر مزايا ، إلا أن العديد من الأسباب المهمة تتحدث عن التفكير بجدية في تكامل منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة. يمكن أن تكون هذه الحلول الخارجية متفوقة في مجالات مثل المرونة والتخصص والقدرة على التكيف ومزايا التكلفة المحتملة.

المرونة وتخصص النموذج

يتميز سوق الذكاء الاصطناعى بديناميكية عالية وتخصص. غالبًا ما يركز مقدمو الذكاء الاصطناعى المستقلين على مجالات أو تقنيات محددة ، وبالتالي يمكنهم تقديم حلول أكثر تقدمية أو مصممة خصيصًا في مناطق معينة من منصة عامة مثل Salesforce.

الوصول إلى نماذج "أفضل السلسلة"

غالبًا ما يقوم مقدمو الخدمات الخارجية بتطوير خوارزميات متخصصة للغاية لمجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أو رؤية الكمبيوتر أو التحليلات الخاصة بالصناعة. ومن الأمثلة على ذلك منظمة العفو الدولية المتخصصة للوثائق القانونية مثل ContractPodai أو أدوات التشخيص المحددة في الصناعة مثل Aquant. يمكن أن تتجاوز هذه النماذج المتخصصة أداء النماذج الأكثر عمومية المدمجة بواسطة Salesforce.

دورات ابتكار أسرع

يمكن لشركات AI المخصصة في كثير من الأحيان تطوير ونشر نماذج ووظائف جديدة بشكل أسرع من مزود المنصة الكبير مثل Salesforce ، الذي يرتبط خارطة طريق الذكاء الاصطناعى بدورات إصدار أوسع. هذا يمكّن الشركات من الاستفادة بشكل أسرع من أحدث تقدم الذكاء الاصطناعي.

مجموعة أكبر من النماذج

توفر المنصات أو الأسواق المستقلة إمكانية الوصول إلى مجموعة واسعة من النماذج ، بما في ذلك الحلول المتخصصة أو خيارات المصادر المفتوحة أو نماذج من مقدمي الخدمات غير المتوفرة مباشرة عبر وظيفة Salesforce "Bring Model" (BYOM).

مناسب ل:

• منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة كبديل استراتيجي للشركات الأوروبية

يتناقض هذا التخصص لمقدمي الخدمات الخارجية مع النهج الأوسع لـ Salesforce ، والذي يهدف إلى توفير وظائف AI الأساسية عبر مجموعة CRM بأكملها. على الرغم من أن نهج "العرض" يضمن توفر الذكاء الاصطناعى في العديد من المناطق ، إلا أن هذا يمكن أن يكون على حساب العمق. من المحتمل أن يتجاوز مؤشر الاحتيال المتخصص أو أداة تحليل الصور الطبية نموذجًا عامًا متكاملًا من CRM لهذه المهام المحددة. يمكن أن تجد الشركات ذات المتطلبات الحرجة في مجالات الذكاء الاصطناعى المتخصصة أن Salesforce-KI الأصلي لا يكفي. تتيح المنصات المستقلة تحديد أفضل أداة للمهمة المعنية بدلاً من إرضاء نفسك بالحل الأصلي "الكافي" الذي يحتمل فقط.

التكيف والسيطرة

غالبًا ما توفر منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة مستوى أعلى من التحكم في دورة حياة الذكاء الاصطناعى بأكملها ، من إعداد البيانات إلى تنفيذ النموذج والمراقبة.

ضبط الأعمدة الأعمدة

غالبًا ما يتم تصميم المنصات الخارجية لمهندسي التعلم الآلي وتوفر تحكمًا محببًا في التدريب وضبط النماذج. يتجاوز هذا إمكانيات الأدوات ذات الرمز المنخفض الأكثر استخلصًا من Salesforce مثل منشئ التنبؤ Einstein أو القيود المفروضة على توليف النماذج المستوردة (BYOM) ضمن Salesforce.

اختيار الخوارزمية والشفافية

يتمتع المستخدمون بمزيد من الحرية عند اختيار خوارزميات معينة وربما يتلقون المزيد من الشفافية حول وظائف النماذج (التوضيح ، والشرح) من خلال طبقات التجريد من Salesforce. على الرغم من أن Salesforce تقدم أدوات مثل مفتش النماذج ، إلا أن أدوات MLOPs الخارجية غالبًا ما تكون أكثر شمولاً.

السيطرة على KI-STACK

يوفر إدارة خط أنابيب الذكاء الاصطناعى بأكمله (إعداد البيانات ، التدريب ، توفير ، مراقبة) على منصات مثل AWS أو Google Cloud تحكمًا أكبر من التبعية على البيئة المدارة في Salesforce.

حدود التكيف Salesforce

بينما يوفر Salesforce منشئًا منخفض الرمز لسهولة التعديل ، غالبًا ما تمكن المنصات الخارجية من التعديلات الأعمق القائمة على الرمز. هناك أيضًا قيود وظيفية محددة على وظائف Salesforce AI ، مثل المتطلبات المعقدة أو عند ضبط التقاط نشاط Einstein ، وكذلك حدود المنصة العامة.

مزايا التكلفة المحتملة

يمكن أن تختلف هياكل التكلفة لحلول الذكاء الاصطناعي بشكل كبير وغالبًا ما تكون المقارنة البحتة لرسوم الترخيص غير كافية.

نماذج تسعير مختلفة

غالبًا ما يقوم Salesforce بترخيص وظائف الذكاء الاصطناعى لكل مستخدم وشهر كإضافة إلى التراخيص السحابية الحالية. على النقيض من ذلك ، تعتمد أسعار منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة على الاستهلاك الفعلي (وقت الحوسبة ، والذاكرة ، ومكالمات API). يمكن لمقدمي الذكاء الاصطناعى المستقلين أن يكون لديهم نماذج أسعار خاصة بهم وربما أكثر مرونة. يمكن أن يقلل خيار BYOM في Salesforce من تكاليف طلبات Einstein ، ولكن لا تزال التكاليف الأساسية لمزود النموذج الخارجي.

التكلفة الإجمالية للملكية (TCO)

تحليل شامل TCO أمر بالغ الأهمية. على الرغم من أن التكامل الأصلي لـ Salesforce-KI يمكن أن يقلل من تكاليف التكامل الأولي ، يمكن أن تزيد العوامل الأخرى من إجمالي التكاليف: الضرورة المحتملة لتراخيص البيانات السحابية أو الاستخدام ، وتكاليف المستخدمين المرتفعة نسبيًا للإضافة وإمكانية دفع رسوم إضافية لنماذج الذكاء الاصطناعى التي ستكون أرخص. يجب أن تتضمن TCO لـ AI المستقلة تكاليف التكامل ، ولكن يمكن أن تستفيد من تكاليف استخدام الذكاء الاصطناعي المنخفض واستخدام البنية التحتية السحابية الحالية. يوصف Agentforce أيضًا بأنه مكلف محتمل (2 دولار لكل محادثة).

تجنب التكرار

يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي المستقل إلى تمكين الشركات من استخدام الاستثمارات الحالية في المنصات السحابية الأخرى أو البنية التحتية الخاصة بالبيانات الخاصة بها وبالتالي تجنب النفقات الزائدة داخل النظام البيئي Salesforce.

Salesforce الأصلي KI مقابل AI المستقلة: مقارنة بين الوظائف والمرونة

Salesforce الأصلي KI مقابل AI المستقلة: مقارنة بين الوظائف والمرونة - الصورة: xpert.digital

Salesforce الأصلي AI ، مثل Einstein أو Agentforce ، ومنصات الذكاء الاصطناعى المستقلة التي تستخدم غالبًا نماذج متخصصة أو مفتوحة تختلف اختلافًا كبيرًا في وظائفها ومرونتها. بينما تركز Salesforce الأصلي AI على الأساليب العامة وتطبيقات CRM ، فإن المنصات المستقلة غالبًا ما تقدم نماذج متخصصة واختيار أوسع ، بما في ذلك خيارات المصدر المفتوح. يعتمد الوصول إلى أحدث النماذج في Salesforce على دورات الإصدار والشراكات ، في حين أن مقدمي الخدمات المتخصصين يمكّنون تحديثات أسرع محتملة. فيما يتعلق بالضبط ، غالبًا ما تكون نماذج Salesforce المحدودة محدودة وتجريدها ، على سبيل المثال من قبل أدوات مثل منشئ التنبؤ ، في حين توفر المنصات المستقلة تحكمًا أكثر تفصيلاً في عملية التدريب. يقتصر اختيار الخوارزميات المحددة في Salesforce ، نظرًا لأنها في الغالب محددة مسبقًا أو ذات صلة بالشركاء ، في حين توفر المنصات المستقلة المزيد من الحرية. تتم إدارة البنية التحتية بالكامل أيضًا في Salesforce وغالبًا ما تستند إلى AWS أو GCP ، في حين تتيح المنصات المستقلة الوصول المباشر إلى بيئات الاستضافة ، سواء كانت في السحابة الخاصة بك أو المحلية. جهد التكامل في Salesforce منخفض لأن الحلول أصلية ، في حين تتطلب المنصات الخارجية المزيد من أعمال التطوير والتكوين. فيما يتعلق بالتكاليف ، تعتمد Salesforce غالبًا على نموذج السعر القائم على المستخدم شهريًا كإضافة ، في حين أن المنصات المستقلة غالباً ما تستخدم الأسعار المعتمدة على الاستهلاك ، مثل استنادًا إلى أداء حساب أو مكالمات API أو النماذج الخاصة بالمزود.

التنقل في التكامل: قم بتوصيل الذكاء الاصطناعي المستقل بـ Salesforce

يتطلب قرار منصة AI المستقلة تخطيطًا دقيقًا للتكامل في بيئة Salesforce الحالية. هناك طرق مختلفة لإنشاء هذا الاتصال ، ولكل منها مزايا وتحدياتك.

طرق التكامل

appexchange / AgentExchange

يوفر Salesforce Appexchange مجموعة متنوعة من تطبيقات الطرف الثالث ، بما في ذلك حلول الذكاء الاصطناعى التي توفر غالبًا تكاملًا مسبقًا. AgentExchange هو سوق أحدث يهدف إلى مهارات وكيل AI ومواضيع وقوالب من الشركاء ويهدف إلى تسريع توفير وكلاء الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يكون هذا هو الأسهل ، ولكنه يتطلب أن يقدم شريك مناسب حلاً.

واجهات برمجة التطبيقات (الراحة/الصابون/السائبة/البث)

يتيح الاستخدام المباشر لواجهة برمجة تطبيقات Salesforce التكامل المصمم خياط. يمكن للمطورين تبادل البيانات أو تشغيل عمليات في Salesforce أو إعادة تشغيل النتائج من نماذج الذكاء الاصطناعى الخارجية. يمكن أن تساعد واجهة برمجة التطبيقات المركبة في تجميع العديد من العمليات بكفاءة. توفر هذه الطريقة أقصى قدر من المرونة ، ولكنها تتطلب جهد تنموي كبير.

منصات الوسيطة (مثل MuleSoft)

يمكن أن تكون منصات التكامل مثل MuleSoft (حل Salesforce الخاص) أو غيرها بمثابة وسيط. إنها تأخذ مهام مثل تحويل البيانات ، وتنسيق سير العمل المعقدة وإدارة الاتصال بين Salesforce وخدمات الذكاء الاصطناعي الخارجية.

موصلات النظام الأساسي السحابي (AWS/GCP)

يقدم مقدمو السحابة الكبار بشكل متزايد خدمات محددة لتسهيل التكامل مع Salesforce. ومن الأمثلة على ذلك AWS Private Connect لاتصالات الشبكة الآمنة ، مرحل الأحداث AWS لنقل الأحداث في الوقت الفعلي ، وموصل AWS Glue Salesforce أو موصل Data Data Wrangler لمعالجة البيانات. يمكن دمج Google Vertex AI في سحابة بيانات Salesforce عبر منشئ النموذج. يمكن لهذه الموصلات تبسيط التكامل ، ولكنها ترتبط بالنظام الإيكولوجي لمزود السحابة المعني.

BYOM حول استوديو أينشتاين

كما ذكرنا سابقًا ، تتيح هذه الوظيفة دمج النماذج المستضافة خارجيًا لبيئة Salesforce عبر منشئ النموذج. تستمر الاستفسارات في التشغيل عبر البنية التحتية Salesforce واستخدام طبقة الثقة ، مما يبسط التكامل ، ولكنه يخلق أيضًا تبعية معينة.

مناسب ل:

• دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الخدمات اللوجستية المستودعات - التطورات العالمية في ألمانيا والاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة الأمريكية واليابان

تحديات التكامل المتكرر

إن دمج الأنظمة الخارجية مع Salesforce ليس تافهة ويحتوي على تحديات محددة:

حدود API

يحد Salesforce عدد مكالمات API لكل منظمة وفترة (على سبيل المثال يوميًا ، في نفس الوقت). يمكن أن تصل عمليات الذكاء الاصطناعى المكثفة للبيانات والتي غالباً ما تتم مزامنة البيانات أو الاستعلام إلى هذه الحدود بسرعة. يتطلب ذلك تصميمًا دقيقًا (مثل الاختناق ، ومعالجة الدُفعات ، والتخزين المؤقت) أو يمكن أن يؤدي إلى اكتساب إصدارات Salesforce أعلى أو وحدات API إضافية ضرورية. حدود تدفق واجهة برمجة تطبيقات على وجه الخصوص ذات صلة بالتطبيقات في الوقت الفعلي.

مزامنة البيانات

يعد ضمان اتساق البيانات بين Salesforce ومنصة الذكاء الاصطناعى الخارجي أمرًا بالغ الأهمية. تشمل التحديات التعامل مع أحجام البيانات الكبيرة (LDV) ، والقرار بين التحديثات في الوقت الفعلي والدفعة ، وإدارة أوقات الكمون وتجنب تناقضات البيانات. تهدف أساليب مثل تكامل النسخ الصفري إلى تقليل هذه المشكلات التي قد لا تكون قابلة للتطبيق دائمًا.

رسم خرائط البيانات وتحويلها

يجب تنسيق نماذج البيانات المختلفة والتنسيقات ودلالات الميدان. قد يتطلب ذلك منطق التحول المعقد لضمان تفسير البيانات بشكل صحيح.
الأمان والمصادقة: يعد الإدارة الآمنة لبيانات الوصول (مفتاح API ، الرموز المميزة) ، وتنفيذ طرق المصادقة القوية (مثل OAUTH 2.0 ، المسمى Credials) وضمان نقل البيانات الآمن (التشفير) ضروريًا. يمكن أن تؤدي Malcons إلى فجوات أمنية.

استكشاف الأخطاء وإصلاحها واتساق البيانات

يجب أن تكون التكامل مقاومة للأخطاء (مشاكل الشبكة ، فشل النظام ، أخطاء البيانات). الآليات القوية للتسجيل والمراقبة والمحاولات التكرارية التلقائية (منطق إعادة المحاولة) ضرورية لضمان تكامل البيانات وتقليل الأوقات.

التعقيد والصيانة

تتطلب التكامل المصممة خصيصًا الصيانة والتكيف المستمر ، خاصة إذا تطورت Salesforce أو منصة الذكاء الاصطناعى الخارجي. هذا يربط الموارد ويتطلب الدراية الفنية.

يمثل تعقيد التكامل عامل التكلفة الذي تم التقليل منه في كثير من الأحيان. في حين أن منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة قد توفر تكاليف نووية أقل أو وظائف متفوقة ، فإن التكاليف والجهد لتكامل وقت التطوير ، وتراخيص البرامج الوسيطة المحتملة وتدفق استمرار الصيانة المستمر في حساب TCO. تستفيد الذكاء الاصطناعي الأصلي من Salesforce من التكامل المسبق. يمكن أن تزيد حدود API من التعقيد والتكاليف إذا كانت الحلول التفصيلية أو التراخيص الأكثر تكلفة مطلوبة. لذلك ، يجب أن يأخذ قرار منظمة العفو الدولية المستقلة في الاعتبار المهارات والموارد الفنية للمؤسسة للتعامل مع تعقيد التكامل هذا. يمكن أن يدمر التكامل المخطط بشكل سيء مزايا المنصة الخارجية.

نمط التكامل الناجح

على الرغم من التحديات ، هناك أنماط وأدوات ثابتة للتكامل الناجح. تُظهر دراسات الحالة العلاقة الناجحة لـ AWS Sagemaker إلى Salesforce ، وغالبًا ما تستخدم خدمات AWS محددة لتحسين الأداء والتكاليف. تكامل مماثل ممكن مع Google Vertex AI ، وخاصة عبر منشئ النماذج. يمكن استخدام أدوات مثل Zapier لتكامل أبسط خالي من الكود لنقل البيانات بين الأنظمة ، على سبيل المثال بين أوراق Google و Vertex AI كبديل لبيانات Salesforce. يمكن أن يؤدي استخدام الموصلات والخدمات الأصلية السحابية مثل AWS Glue أو EventBridge أو Private Connect أيضًا إلى تبسيط التكامل وتأمينه بشكل كبير.

منصة AI المستقلة: أساليب التكامل والتحديات في نظرة عامة

منصة AI المستقلة: أساليب التكامل والتحديات في صورة عامة: Xpert.Digital

توفر منصة AI المستقلة مجموعة واسعة من أساليب التكامل ، كل منها يجلب مزايا وتحديات محددة. تتيح تطبيقات AppExchange أو AgentExchange التثبيت السهل للتطبيقات أو المكونات المسبقة للشركاء مع القليل من الجهود التنمية والجودة المعتمدة بشكل متكرر. ومع ذلك ، فإن القدرة على التكيف محدودة وهناك تبعية على عروض الشركاء والتكاليف المحتملة. يوفر تكامل API المباشر الذي يمكّن التطورات المصممة خصيصًا باستخدام واجهات برمجة تطبيقات Salesforce مثل الباقي والصابون والجملة والبث ، أقصى قدر من المرونة والتحكم الكامل في تدفق البيانات والمنطق. ومع ذلك ، فإنه يتطلب مستوى عالٍ من التطوير ، وإدارة حدود API ، واختبار أمني شامل وصيانة مستمرة. يؤدي استخدام البرامج الوسيطة مثل MuleSoft إلى تبسيط التكاملات المعقدة من خلال الاتصال وتحويل البيانات وتنسيقها. إنه يوفر الإدارة المركزية وإعادة الاستخدام ، ولكنه يتطلب تكاليف ترخيص إضافية وتعريف مكثف في المنصة. تعمل الموصلات السحابية مثل AWS أو GCP على تحسين عمليات التكامل من خلال خدمات رمز محددة جزئيًا مثل الغراء أو ترحيل الأحداث أو الاتصال الخاص. هذه في الغالب قوية وآمنة ومثالية للنظام الإيكولوجي السحابي المعني ، ولكنها تتطلب تكوينات متخصصة وربط المستخدم بالمزود. مع BYOM عبر Einstein Studio ، يمكن بسهولة دمج النماذج المستضافة الخارجية في سير عمل Salesforce ، حيث يتم استخدام طبقة الثقة وتبسيط التكامل. ومع ذلك ، هناك قيود في دعم النماذج مقارنة بالاستخدام المباشر والتعديل الدقيق والاعتماد على منصة Salesforce.

دمج منصة AI المستقلة وعلى مستوى المصدر لجميع الأمور التي تصور الشركة: xpert.digital

Ki-GameChanger: الحلول الأكثر مرونة في منصة الذكاء الاصطناعي التي تقلل من التكاليف ، وتحسين قراراتها وزيادة الكفاءة

منصة الذكاء الاصطناعى المستقلة: يدمج جميع مصادر بيانات الشركة ذات الصلة

• يتفاعل منصة الذكاء الاصطناعى مع جميع مصادر البيانات المحددة
  • من SAP و Microsoft و JIRA و Confluence و Salesforce و Zoom و Dropbox والعديد من أنظمة إدارة البيانات الأخرى
• تكامل FAST AI: حلول الذكاء الاصطناعى المصممة خصيصًا للشركات في ساعات أو أيام بدلاً من أشهر
• البنية التحتية المرنة: قائمة على السحابة أو الاستضافة في مركز البيانات الخاص بك (ألمانيا ، أوروبا ، اختيار مجاني للموقع)

• أعلى أمن البيانات: الاستخدام في شركات المحاماة هو الدليل الآمن
• استخدم عبر مجموعة واسعة من مصادر بيانات الشركة
• اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أو مختلف (DE ، الاتحاد الأوروبي ، الولايات المتحدة الأمريكية ، CN)

التحديات التي تحلها منصة الذكاء الاصطناعى

• عدم دقة حلول الذكاء الاصطناعي التقليدية
• حماية البيانات والإدارة الآمنة للبيانات الحساسة
• ارتفاع التكاليف وتعقيد تطوير الذكاء الاصطناعي الفردي
• عدم وجود منظمة العفو الدولية المؤهلة
• دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية

المزيد عنها هنا:

• دمج الذكاء الاصطناعى لمنصة AI المستقلة وعلى مستوى المصدر لجميع مسائل الشركة

الاعتبارات الحرجة: إدارة المخاطر من أجل الذكاء الاصطناعي المستقل

يجب أن يتضمن قرار أو ضد منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة أيضًا دراسة متأنية للمخاطر المحتملة ، وخاصة في مجالات حماية البيانات والاعتماد على المزود وسيادة البيانات.

الخصوصية والأمن

في حين أن Salesforce تضع طبقة Einstein Trust كضمان لاستخدام الذكاء الاصطناعي الآمن ، يتم الكشف عن قيود عملية على نظرة فاحصة التي يجب وزنها مقارنة بالحلول المستقلة.

قيود طبقة أينشتاين الثقة:

إلغاء تنشيط إخفاء البيانات لـ Agentforce: النقطة المركزية هي التحديد الصريح بأن إخفاء البيانات لسير عمل Agentforce يتم إلغاء تنشيطه. كسبب ، قيل إن التقنيع سيؤثر على دقة السياق وأهمية النتائج ، على سبيل المثال عند البحث عن حسابات مماثلة ، حيث تكون تفاصيل الحساب المرجعي مطلوبة. ويمثل هذا خطرًا كبيرًا لحماية البيانات ، حيث يمكن إرسال بيانات العميل الحساسة المحتملة للكشف عن LLMs الخارجية ، وهو أمر يمثل مشكلة خاصة في الصناعات المنظمة ويتناقض مع الوعد "الثقة".
التخفيف البديل (الإنسان): تخطط Salesforce لتقديم نماذج أنثروثرات بديلة تعمل ضمن "الحدود الموثوقة Salesforce" (مستضاف على الأساس AWS). على الرغم من أن البيانات لا تترك مجال التحكم في Salesforce ، إلا أن إخفاء البيانات لا يزال يتم إلغاء تنشيطه هنا أيضًا. من المشكوك فيه ما إذا كانت هذه الحماية تتعلق بالبيانات تتعلق بما فيه الكفاية ، مقارنة بإخفاء الأداء.
وظيفة طبقة الثقة العامة: لا تزال الوظائف الأساسية مثل الاحتفاظ الصفر في الشركاء واختبار السمية. ومع ذلك ، فإن استثناء Agentforce هو قيود كبيرة.

المزايا المحتملة للمنصات المستقلة:

خيارات إقامة البيانات المخصصة: قد يوفر مقدمو الخدمات السحابية المستقلة أو المنصات المتخصصة المزيد من التحكم الحبيبي في موقع تخزين ومعالجة البيانات. قد يكون هذا ضروريًا لتلبية قوانين حماية البيانات الإقليمية الصارمة (مثل الناتج المحلي الإجمالي أو اللوائح الوطنية المحددة) التي تتجاوز التأكيدات العامة لفرط Salesforce Hyperforce.
بنيات الأمن البديلة: يمكن للشركات اختيار البنية التي تتطابق بشكل أفضل مع متطلبات الأمان المحددة ، على سبيل المثال من خلال التشفير المخصص أو عناصر التحكم في الوصول أكثر صرامة أو آليات عزل البيانات.
مسؤولية المزود المباشر: يخلق التعاون مباشرة مع مزود الذكاء الاصطناعى مسؤوليات أوضح للتعامل مع البيانات ، دون Salesforce كمثيل وسيط.

الفجوة بين الوعد التسويقي لطبقة الثقة وواقعها التقني ، وخاصة الإخفاء غير المنطقي لـ Agentforce ، أمر بالغ الأهمية لتقييم المخاطر. لا يمكن لصانعي القرار الاعتماد فقط على البيانات التسويقية ، ولكن يجب عليهم التحقق من التنفيذ المحدد لتطبيقاتهم ومقارنة ذلك مع عناصر التحكم التي يحتمل أن تكون أكثر اتساقًا أو قابلة للتكوين للمنصات المستقلة.

مناسب ل:

• منظمة العفو الدولية الموثوق بها: بطاقة ترامب في أوروبا وفرصة لتولي دور قيادي في الذكاء الاصطناعي

جوانب حماية البيانات والأمن: طبقة Einstein Trust مقابل منصات مستقلة

جوانب حماية البيانات والسلامة: طبقة اينشتاين الثقة مقابل منصات مستقلة- الصورة: xpert.digital

تعد جوانب حماية البيانات والأمن ذات أهمية مركزية لطبقة Einstein Trust من منصات Salesforce والمنصات المستقلة. في إخفاء البيانات ، تقدم طبقة الثقة الدعم لبعض المناطق واللغات ، ولكن مع وجود قيود على AgentForce ، في حين أن الأنظمة الأساسية المستقلة يمكن أن توفر قواعد قابلة للتكوين وقابلة للتخصيص وكذلك أنواع البيانات المدعومة. بالنسبة لسير العمل القائم على الوكيل ، يتم إلغاء تنشيط إخفاء البيانات في طبقة الثقة ، بينما مع منصات مستقلة ، اعتمادًا على التنفيذ ، فغالبًا ما يكون ذلك ممكنًا إذا كانت خسائر الأداء مقبولة. يتم ضمان الاحتفاظ بالبيانات الصفرية بين مقدمي خدمات الطرف الثالث بالاتفاقيات التعاقدية ، على سبيل المثال مع Openaai ؛ تسمح المنصات المستقلة بالعقود المباشرة أو الاستضافة إلى البنية التحتية الخاصة بها من أجل تجنب أطراف ثالثة تمامًا. يتم تسجيل مسارات التدقيق في طبقة الثقة بواسطة سحابة البيانات ، بما في ذلك المحتوى السام والإخفاء ، في حين توفر المنصات المستقلة غالبًا وظائف تسجيل ومراقبة مفصلة مثل أدوات MLOPS. عند التحقق من إقامة البيانات ، تعتمد طبقة الثقة على منطقة Hyperforce وتوفيرها ، في حين تتيح المنصات المستقلة عادةً اختيارًا أكثر تفصيلاً لمناطق مركز البيانات. في Salesforce ، تتراوح خيارات الاستضافة من مزود الاستضافة التي تديرها ذاتيًا إلى خيار BYOM إلى بوابة SF مع استضافة شركاء مثل AWS أو GCP ، على الرغم من أنه تم التخطيط للأنثروبور أيضًا في منطقة SF. المنصات المستقلة ، من ناحية أخرى ، تتيح الاستضافة في مثيلها السحابي الخاص ، أو في السحابة المحلية أو في سحابة المزود. فيما يتعلق بالتحسينات لعناصر التحكم ، تقدم طبقة الثقة خيارات قابلة للتكوين ، على سبيل المثال لتحديد قواعد التقنيع ، حيث يتم تعريف البنية الأساسية ؛ يمكن أن توفر المنصات المستقلة غالبًا تكوينًا أكثر شمولاً لتدابير الأمان.

تجنب قفل البائع

يحمل التكامل العميق لخدمات Salesforce خطر الاعتماد القوي على المزود.

خطر التبعية للنظام الإيكولوجي

الهبوط فقط على Salesforce لـ CRM و AI يخلق تبعية كبيرة. هذا يمكن أن يضعف موقف التفاوض لتعديلات الأسعار وتقييد المرونة لاستخدام التقنيات الأخرى في المستقبل.

التنويع الاستراتيجي

إن استخدام منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة تنوع مكدس التكنولوجيا. يمكن للشركات استخدام الابتكارات من جميع أنحاء السوق ، وإذا لزم الأمر ، تغيير مقدمي الخدمات بسهولة أكبر. هذا يتلقى القدرة الاستراتيجية على التصرف.

مفارقة "النظام الإيكولوجي المفتوح" من Salesforce

يعلن Salesforce عن نظام بيئي مفتوح ، على سبيل المثال بواسطة BYOM ، ولكن الواقع العملي للتكامل العميق غالبا ما يؤدي إلى رابطة واقعية. حتى عند استخدام BYOM ، يتم تنفيذ الإدارة والتوفير عبر منصة Salesforce ، مما يجعل التغيير من الصعب. يمكن أن تؤدي راحة الحل المتكامل إلى "قفل ناعم" ، لأن التبعيات الأساسية محجبة والتغيير في استراتيجية إدارة مختلفة أو نشر يؤدي إلى خسائر الاحتكاك.

المزيد عنها هنا:

• مخاطر قفل البائع: لماذا يجب على الشركات تجنب التبعيات

السيادة وقابلية النقل

تعد التحكم في بياناتك وإمكانية ترحيل النماذج أو البيانات إذا لزم الأمر جوانب استراتيجية مهمة.

المخاوف في القبض على نشاط أينشتاين (EAC)

مشكلة محددة تؤثر على EAC. لا يتم حفظ بيانات البريد الإلكتروني المسجلة والتقويم كسجلات نشاط قياسية في Salesforce ، ولكن خارجيًا في AWS. تخضع هذه البيانات لفترة الاحتفاظ المحدودة (6 أشهر ، ما لا يقل عن 24 شهرًا مع ترخيص مدفوع الأجر) وفقدان عندما يتم إلغاء تنشيط EAC. يثير هذا أسئلة مهمة بشأن سيادة البيانات والوصول طويل الأجل وخيارات النسخ الاحتياطي. في هذه الحالة ، ليس لديك بياناتك تمامًا.

قابلية النموذج

ترتبط النماذج التي يتم إنشاؤها أصليًا باستخدام أدوات Salesforce مثل منشئ التنبؤ Einstein بالمنصة وليس من السهل تصويرها. بينما يمكن تصدير البيانات الأساسية ، فإن النموذج المدرب نفسه غير قابل للتحويل. على النقيض من ذلك ، فإن النماذج التي تم تطويرها على المنصات الخارجية (AWS ، GCP وما إلى ذلك) تكون أكثر قابلية للحمل ، حتى لو تم دمجها مؤقتًا مع Salesforce.

قابلية نقل البيانات مع الذكاء الاصطناعي المستقل

عند استخدام منصات الذكاء الاصطناعى الخارجية ، غالبًا ما تظل المعالجة الأساسية للبيانات والتحف النموذجية خارج Salesforce. هذا يحتمل أن يوفر بيانات أفضل للبيانات والنموذج إذا تغيرت العلاقة مع Salesforce أو الاستراتيجية.

توصيات استراتيجية للقرار -صانعي القرار

يتطلب اختيار استراتيجية الذكاء الاصطناعى الصحيحة في سياق Salesforce تقييمًا متميزًا يتجاوز المقارنة البسيطة للوظائف. يمكن أن تساعد التوصيات التالية في القرار -صانعي:

استخدم التطبيقات بشكل نقدي

لا تعتمد على Salesforce Native AI بشكل افتراضي. تحقق من كل تطبيق AI بشكل فردي على:

• التخصص المطلوب: هل تحتاج المهمة إلى مهارات منظمة العفو الدولية العميقة المتخصصة (مثل التحليلات العلمية المعقدة ، وتوقعات القطاع المتخصصة) والتي ربما تخدمها منصة مخصصة بشكل أفضل؟
• احتياجات التكيف: ما مقدار التحكم في النموذج وبيانات التدريب والخوارزميات ضرورية؟ هل درجة المبيعات من التجريد بما فيه الكفاية؟
• متطلبات الأداء: هل هناك متطلبات زمنية صارمة أو متطلبات يمكن تلبيتها بشكل أفضل عن طريق البنية التحتية الخارجية المحسنة؟
• حساسية البيانات والامتثال: هل ينطبق التطبيق على البيانات الحساسة للغاية التي تمثل فيها قيود طبقة الثقة (وخاصة عدم الإخفاء في Agentforce) مخاطر غير مقبولة؟ هل من الأفضل استيفاء متطلبات إقامة البيانات المحددة؟

اتباع نهج هجين

ضع في اعتبارك استراتيجية تستخدمها Salesforce-KI الأصلية للمهام الأكثر بساطة والمتكاملة بشكل كبير والتي تلعب فيها نقاط قوتها (مثل التسجيل الأساسي لتوفير الرصاص ، وتصميمات البريد الإلكتروني في سحابة المبيعات). في الوقت نفسه ، يجب دمج منصات مستقلة لحالات الاستخدام عالية الجودة أو المتخصصة أو الحساسة للغاية.

النظر في النضج التكامل

تقييم واقعي للموارد الفنية ودراية المنظمة لإدارة تعقيد دمج وصيانة حلول الذكاء الاصطناعي الخارجية. ابدأ بالتكامل المدعوم جيدًا (مثل Appexchange ، الموصلات السحابية المعمول بها) قبل معالجة التطورات المعقدة الداخلية.

حساب كامل TCO

قم بإجراء تحليل شامل لـ TCO يقارن التكاليف الإجمالية لـ Salesforce KI الأصلي (التراخيص ، والاستخدام السحابي للبيانات ، والقيود الوظيفية المحتملة) مع تكاليف الذكاء الاصطناعى المستقل (تكاليف الذكاء الاصطناعى الأساسي + تطوير/صيانة الوسيطة + الوسيطة).

يعد تحليل TCO (التكلفة الإجمالية للملكية) وسيلة لتقييم إجمالي التكاليف المتصلة باكتساب وتشغيل التكنولوجيا عبر تكاليف عملية الاستحواذ بأكملها ، ولكن أيضًا تكاليف التشغيل المستمرة ، والصيانة ، والتدريب ، والترقيات ، وما إلى ذلك.

لماذا يمكن أن تكون منصات الذكاء الاصطناعي الخارجية أكثر كفاءة من حيث التكلفة:

• آثار المقياس: يوزع مقدمو الخدمات تكاليف البنية التحتية على العديد من العملاء.
• استثمارات منخفضة: لا يوجد هيكل للبنية التحتية الخاصة بك ضروري.
• استخدام أسرع: أسرع وقت إلى السوق يقلل من التكاليف غير المباشرة.
• تضمنت الصيانة والتحديثات: لا يوجد جهد خاص لتشغيل تكنولوجيا المعلومات.
• الدفع As-you-go: التكاليف تتكيف مع الحاجة.

غالبًا ما يوضح تحليل TCO أن منصات الذكاء الاصطناعي الخارجية أرخص وأكثر مرونة من حلولها الخاصة على المدى الطويل.

إعطاء الأولوية للمرونة الاستراتيجية

وزن راحة النظام الإيكولوجي المتكامل Salesforce مقابل المخاطر الاستراتيجية طويلة الأجل لاعتماد الموفر (انظر القسم VB). تثبيت اعتبارات قابلية النقل من البداية إلى استراتيجية الذكاء الاصطناعي.

طلب الشفافية

الطلب على توثيق واضح لجميع مقدمي الخدمات (بما في ذلك قوة المبيعات ومقدمي الخدمات المستقلين) لمهارات النموذج والقيود وممارسات معالجة البيانات ومقاييس الأمان ونماذج الأسعار. استجواب بعناية بيانات التسويق وقارنها مع الحقائق التقنية.

مناسب ل:

• أنظمة إدارة البيانات في التغيير: استراتيجيات لنجاح الشركة في عصر الذكاء الاصطناعي

نداء لاستراتيجية AI مفتوحة داخل Salesforce

يوضح التحليل بوضوح أن الاستخدام الوحيد لمجموعة KI الأصلية من Salesforce يوفر الراحة والتكامل السلس في عمليات CRM المعروفة ، ولكنها لا تمثل بالضرورة الاستراتيجية المثلى لكل شركة. يفتح الاعتبار الاستراتيجي لمنصات الذكاء الاصطناعى المستقلة مزايا كبيرة: الوصول إلى نماذج متخصصة للغاية وربما قوية ومرونة أكبر والتحكم في مكدس الذكاء الاصطناعى ، وكفاءة التكلفة المحتملة من خلال نماذج التسعير البديلة واستخدام البنية التحتية الحالية وكذلك تقليل المخاطر المهمة فيما يتعلق بتماثيل المزود والبيانات.

تعد القيود المفروضة على طبقة Trust Einstein مهمة بشكل خاص ، وهي إخفاء البيانات غير المنطوقة لسير عمل Agentforce. هذا يؤكد على الحاجة إلى النظر إلى ما وراء وعود التسويق والتحقق من الحقائق الفنية بعناية ، خاصة عند معالجة البيانات الحساسة. إن المخاوف بشأن قابلية نقل البيانات ، حيث أنها واضحة من مثال التقاط نشاط آينشتاين ، تحذر أيضًا من الحذر إذا كانت الرابطة مع الذاكرة والمعالجة الاحتكارية.

في الوقت نفسه ، لا ينبغي التقليل من دور Salesforce AI. بالنسبة للعديد من مهام CRM القياسية ، فإنه يوفر حلًا قيمًا ومتكاملًا جيدًا. تعد طبقة Einstein Trust مستوى مهمًا للحوكمة والأمن على الرغم من قيودها. تتيح الأدوات ذات الرمز المنخفض أيضًا إضفاء الطابع الديمقراطي على استخدام الذكاء الاصطناعي داخل المنظمات.

وبالتالي ، يجب أن تكون الاستراتيجية الأكثر إقناعًا للعديد من الشركات بمثابة نهج مفتوح ومختلط. تستخدم مثل هذه الإستراتيجية نقاط القوة في Salesforce AI الأصلية للمهام اليومية المتكاملة ، ولكنها لا تخجل من دمج حلول الذكاء الاصطناعى "الأفضل من خلال" لحالات الاستخدام المحددة أو الصعبة أو الناقدة استراتيجياً. يتطلب ذلك خروجًا من الإعداد الافتراضي لاستخدام الأدوات الأصلية فقط ، وبدلاً من ذلك تقييم صارم يعتمد على التطبيق.

يُطلب من صانعي القرار تحديد المزيج الصحيح من حلول الذكاء الاصطناعى المحلي والمستقل بعناية. يجب أن يستند هذا القرار إلى متطلبات العمل المحددة ، والمهارات التقنية الحالية ، وخطر المخاطر والأهداف الاستراتيجية طويلة الأجل من أجل استغلال الإمكانات الكاملة للنيابة في النظام الإيكولوجي للمبيعات دون تحمل تبعيات أو مخاطر غير ضرورية.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

كونراد ولفنشتاين

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus