Salesforce AI: لماذا تعتبر منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة أفضل من Einstein وAgentforce؟ – النهج الهجين يتفوق على احتكار الموردين!

الأهمية الاستراتيجية لمنصات الذكاء الاصطناعي المستقلة في Salesforce: تحليل يتجاوز أينشتاين

تُبرز Salesforce ذكاءها الاصطناعي الأصلي كجزء لا يتجزأ من منصة Customer 360، مُروّجةً له باعتباره "الذكاء الاصطناعي الأول لإدارة علاقات العملاء". وتؤكد الرسالة الأساسية على التكامل السلس لإمكانيات الذكاء الاصطناعي، مثل Einstein وAgentforce وسحابة الذكاء الاصطناعي الأوسع، في سير عمل Salesforce الحالي لتعزيز الإنتاجية وتخصيص تجارب العملاء. هذا الوعد بسهولة التنفيذ والاستخدام ضمن بيئة مألوفة يلقى صدىً لدى العديد من الشركات.
مع ذلك، يواجه عملاء Salesforce بشكل متزايد قرارًا استراتيجيًا: هل يعتمدون فقط على مجموعة الذكاء الاصطناعي الأصلية من Salesforce، أم يُفكّرون في دمج منصات ذكاء اصطناعي مستقلة، وربما أكثر تخصصًا؟ يتطور سوق الذكاء الاصطناعي بسرعة، حيث يُقدّم موردو الطرف الثالث باستمرار نماذج متخصصة للغاية وحلولًا مبتكرة قد تتجاوز قدرات منصة شاملة.

تحلل هذه المقالة المزايا الاستراتيجية لاستخدام منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة ضمن بيئة Salesforce. وتدرس بشكل نقدي إمكانيات وقيود الذكاء الاصطناعي المدمج في Salesforce، وتسلط الضوء على مسارات التكامل والتحديات، وتتناول جوانب رئيسية مثل المرونة والتكلفة وخصوصية البيانات والتبعية لمزود الخدمة. والهدف هو توفير أساس متين لاتخاذ قرار بشأن ما إذا كانت استراتيجية الذكاء الاصطناعي الأكثر انفتاحًا قد تكون أكثر فائدة لمستخدمي Salesforce من الاعتماد كليًا على حلول Salesforce الخاصة.

يتمحور السؤال الأساسي حول المفاضلة بين سهولة استخدام الحلول المتكاملة بعمق وبين الإمكانيات الهائلة والتخصص الذي توفره أدوات الذكاء الاصطناعي الخارجية. فبينما تُركز Salesforce على مزايا تكامل الذكاء الاصطناعي لديها، فإن درجة التخصص العالية وسرعة الابتكار في هذا المجال تستلزمان اتباع نهج أكثر دقة. قد لا يتمكن مزود منصة واحد من تقديم أداء متميز في جميع مجالات الذكاء الاصطناعي، مقارنةً بالمزودين الذين يركزون على مجالات محددة. هذا التوتر بين التكامل وأفضل الحلول المتخصصة يُشكل جوهر الاعتبارات الاستراتيجية التي يتناولها هذا التقرير.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• تكامل الذكاء الاصطناعي لمنصة ذكاء اصطناعي مستقلة ومتعددة مصادر البيانات لتلبية جميع احتياجات الأعمال

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

تُقدّم Salesforce مجموعة واسعة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي المُدمجة بعمق في منتجاتها السحابية المتنوعة، والمُصنّفة تحت العلامات التجارية Einstein وAgentforce وAI Cloud. تهدف هذه المجموعة إلى تحسين عمليات الأعمال اليومية من خلال الأتمتة والتنبؤ والتفاعلات المُخصصة.

نظرة عامة وظيفية حسب السحابة

• سحابة المبيعات: تشمل الميزات الأساسية تقييم العملاء المحتملين والفرص بناءً على احتمالية إتمام الصفقات (تقييم العملاء المحتملين/الفرص من Einstein)، وتوقعات أكثر دقة للإيرادات (توقعات Einstein)، وإنشاء رسائل بريد إلكتروني مخصصة للمبيعات تلقائيًا (رسائل بريد إلكتروني للمبيعات)، وملخصات لمكالمات المبيعات (ملخصات المكالمات)، والتقاط الأنشطة تلقائيًا من رسائل البريد الإلكتروني والتقويمات (التقاط الأنشطة من Einstein). كما يوفر مساعد Einstein إجراءات ودعمًا مراعيًا للسياق طوال عملية البيع.
• خدمة السحابة: هنا، يدعم الذكاء الاصطناعي التصنيف التلقائي لحالات العملاء (تصنيف الحالات)، ويوصي بمقالات معرفية مناسبة أو إجابات جاهزة (توصيات المقالات/الردود)، وينشئ ملخصات للحالات المكتملة (ملخصات العمل) ويتيح استخدام روبوتات الدردشة لأتمتة الطلبات القياسية.
• Marketing Cloud: تساعد ميزات الذكاء الاصطناعي في إنشاء المحتوى التسويقي ووضع علامات عليه تلقائيًا (إنشاء المحتوى/وضع العلامات)، وتقييم احتمالية التفاعل من جهات الاتصال (تقييم التفاعل)، وتحسين أوقات الإرسال لتحقيق أقصى معدلات فتح (تحسين وقت الإرسال)، وتمكين التخصيص المتعمق للحملات وتجارب العملاء.
• Commerce Cloud: في هذا المجال، يركز الذكاء الاصطناعي على توصيات المنتجات الشخصية، وتحسين نتائج البحث، وتقديم رؤى حول سلوك الشراء لزيادة التحويلات.
• متعدد المنصات/عام: تتيح أدوات مثل Einstein Prediction Builder للمسؤولين إنشاء نماذج تنبؤية مخصصة دون كتابة أي كود برمجي. يساعد Einstein Discovery في اكتشاف الأنماط والرؤى في البيانات. يوفر Einstein Next Best Action توصيات تراعي السياق. يمثل Agentforce وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين قادرين على أداء المهام بشكل مستقل. يتيح كل من Prompt Builder وCopilot Studio تخصيص وإنشاء مساعدين وموجهات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• خارج نطاق الحوسبة السحابية الأمريكية: نظرة عامة على عروض البرمجيات كخدمة السيادية + توصيات للعمل

البنية الأساسية

تعتمد وظائف الذكاء الاصطناعي في Salesforce على ركيزتين أساسيتين: سحابة البيانات وطبقة الثقة Einstein.

الاعتماد على سحابة البيانات

تُعدّ سحابة بيانات Salesforce بمثابة قاعدة بيانات مركزية، حيث تُوحّد بيانات العملاء من مصادر مُتعددة (داخلية وخارجية لـ Salesforce) في رؤية شاملة. تُشكّل هذه البيانات المُوحّدة أساسًا للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، لا سيما الذكاء الاصطناعي التوليدي والتخصيص. ومن المهم الإشارة إلى أن بعض إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي وسجل تدقيق طبقة الثقة تتطلب توفير سحابة البيانات، حتى وإن لم تُستخدم بكثافة لتوحيد البيانات. يُنشئ هذا تبعية معمارية، وقد يُضيف تعقيدًا وتكاليف إضافية، خاصةً للشركات التي لديها بالفعل مستودعات بيانات أو بحيرات بيانات مُنشأة. لذا، يُمكن أن تُؤدي الحاجة إلى سحابة البيانات إلى زيادة التكلفة الإجمالية للملكية، وتُمثّل عائقًا مُحتملًا إذا لم تتم إدارتها بعناية.

طبقة الثقة أينشتاين

تم تصميم إطار العمل الأمني ​​هذا لضمان الاستخدام الموثوق للذكاء الاصطناعي التوليدي. وهو يتألف من عدة مكونات:

• الاستعلام الآمن عن البيانات: الوصول إلى بيانات Salesforce لإثراء المطالبات بالسياق ذي الصلة، مع مراعاة حقوق الوصول الخاصة بالمستخدم المعني.
• الدفاع الفوري: تهدف سياسات النظام إلى تقليل الهلوسة والمخرجات الضارة من نماذج اللغة (LLMs).
• إخفاء البيانات: يتم إخفاء البيانات الحساسة مثل المعلومات الشخصية (PII) أو معلومات الدفع (PCI) قبل إرسالها إلى شركات إدارة التعلم الخارجية.
• تقييم السمية: يتم فحص وتقييم الاستجابات التي تم إنشاؤها بحثًا عن محتوى ضار محتمل.
• سياسة الاحتفاظ بالبيانات الصفرية: لدى Salesforce اتفاقيات مع شركاء مثل OpenAI وAzure OpenAI لضمان عدم تخزين بيانات الشركة المقدمة من قبل هؤلاء المزودين الخارجيين أو استخدامها لتدريب نماذجهم.

يكشف التدقيق في بنية Salesforce أنها تعتمد على نماذج لغوية ضخمة خارجية (LLMs) من مزودين مثل OpenAI وAnthropic وGoogle في العديد من قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. غالبًا ما تُدمج هذه النماذج عبر خدمات سحابية مثل AWS Bedrock، حيث تعمل طبقة Einstein Trust كبوابة أمان. هذا يعني أن Salesforce تعمل بشكل أساسي كجهة تكامل ووسيط أمني، بدلًا من تطوير نماذجها التوليدية الأساسية الخاصة بها. مع أن هذا يوفر الوصول إلى نماذج قوية، إلا أنه يُنشئ تبعيات ويطرح تساؤلًا حول كيفية اختلاف تقنية الذكاء الاصطناعي الأساسية عن استخدام هذه النماذج مباشرةً عبر منصات أخرى. يدفع العملاء في جوهر الأمر لـ Salesforce مقابل التكامل وطبقة الأمان والتضمين في سير العمل القائم على نماذج ذكاء اصطناعي متاحة خارجيًا إلى حد كبير. هذا يُعزز الحاجة إلى تقييم التكامل المباشر مع هذه النماذج أو المنصات الخارجية.

نقاط القوة المعروفة للحل الأصلي

على الرغم من النقاط المذكورة، فإن مجموعة Salesforce AI الأصلية توفر مزايا لا يمكن إنكارها:

• التكامل السلس: تم دمج ميزات الذكاء الاصطناعي بعمق في واجهة مستخدم Salesforce وسير العمل، مما يتيح الاستخدام السلس.
• سهولة الاستخدام والألفة: عادةً ما يتعرف مستخدمو Salesforce الحاليون ومديروها على النظام بسرعة، مما يقلل من وقت الإعداد. كما تُمكّن أدوات البرمجة منخفضة الكود المستخدمين غير التقنيين من إنشاء تجارب مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
• الاستفادة من بيانات إدارة علاقات العملاء الحالية: تم تصميم الذكاء الاصطناعي للعمل مباشرة مع بيانات العملاء المخزنة في Salesforce، مما يمكن أن يبسط عملية إعداد البيانات.

استفد من خبرة Xpert.Digital الواسعة والمتعددة الجوانب في باقة خدمات شاملة | البحث والتطوير، والواقع الممتد، والعلاقات العامة، وتحسين الظهور الرقمي - الصورة: Xpert.Digital

تتمتع شركة Xpert.Digital بمعرفة متعمقة في مختلف القطاعات، مما يُمكّننا من تطوير استراتيجيات مُصممة خصيصًا لتتوافق بدقة مع متطلبات وتحديات قطاع السوق الخاص بكم. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات القطاع، نستطيع اتخاذ إجراءات استباقية وتقديم حلول مبتكرة. إن الجمع بين الخبرة والكفاءة يُولّد قيمة مضافة ويمنح عملاءنا ميزة تنافسية حاسمة.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• استفد من خبرة Xpert.Digital في 5 مجالات في باقة واحدة - ابتداءً من 500 يورو شهريًا فقط

حجج لصالح منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة في Salesforce

رغم أن التكامل الأصلي لتقنية الذكاء الاصطناعي في Salesforce يوفر مزايا عديدة، إلا أن هناك أسبابًا وجيهة تدعو إلى التفكير جديًا في دمج منصات ذكاء اصطناعي مستقلة. قد تتفوق هذه الحلول الخارجية في مجالات مثل المرونة والتخصص وقابلية التكيف، فضلًا عن مزايا التكلفة المحتملة.

المرونة والتخصص في النماذج

يتميز سوق الذكاء الاصطناعي بديناميكية عالية وتخصص دقيق. غالباً ما يركز مزودو خدمات الذكاء الاصطناعي المستقلون على مجالات أو تقنيات محددة، مما يُمكّنهم من تقديم حلول أكثر تطوراً أو تخصيصاً في مجالات معينة مقارنةً بمنصة عامة مثل Salesforce.

الوصول إلى أفضل الموديلات في فئتها

غالباً ما يقوم الموردون الخارجيون بتطوير خوارزميات متخصصة للغاية في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب، والتحليلات الخاصة بقطاعات محددة. ومن الأمثلة على ذلك الذكاء الاصطناعي المتخصص في المستندات القانونية مثل ContractPodAi، أو أدوات التشخيص الخاصة بقطاعات محددة مثل Aquant. ويمكن لهذه النماذج المتخصصة أن تتفوق على النماذج العامة المدمجة في Salesforce.

دورات ابتكار أسرع

غالباً ما تستطيع شركات الذكاء الاصطناعي المتخصصة تطوير وإطلاق نماذج وميزات جديدة بوتيرة أسرع من مزودي المنصات الكبيرة مثل Salesforce، الذين ترتبط خططهم لتطوير الذكاء الاصطناعي بدورات إصدار أوسع. وهذا يتيح للشركات الاستفادة بشكل أسرع من أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي.

تنوع أكبر في الموديلات

توفر المنصات أو الأسواق المستقلة إمكانية الوصول إلى مجموعة أوسع من النماذج، بما في ذلك الحلول المتخصصة، وخيارات المصادر المفتوحة، أو النماذج من البائعين غير المتاحة مباشرة من خلال ميزة "أحضر نموذجك الخاص" (BYOM) الخاصة بـ Salesforce.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة كبديل استراتيجي للشركات الأوروبية

يتناقض هذا التخصص لدى مزودي الخدمات الخارجيين مع نهج Salesforce الأوسع، الذي يهدف إلى توفير إمكانيات الذكاء الاصطناعي الأساسية عبر مجموعة أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) الخاصة بها. ورغم أن هذا النهج الواسع يضمن توفر الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات، إلا أنه قد يأتي على حساب العمق. فمن المرجح أن يتفوق نظام ذكاء اصطناعي متخصص في كشف الاحتيال أو أداة تحليل الصور الطبية على نموذج عام متكامل مع نظام إدارة علاقات العملاء في تلك المهام المحددة. وقد تجد المؤسسات التي لديها متطلبات بالغة الأهمية في مجالات الذكاء الاصطناعي المتخصصة أن نظام الذكاء الاصطناعي المدمج في Salesforce غير كافٍ. وتتيح المنصات المستقلة لهذه المؤسسات اختيار الأداة الأنسب للمهمة، بدلاً من الاكتفاء بالحل المدمج الوحيد الذي قد يكون مناسبًا.

التكيف والتحكم

غالباً ما توفر منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة مستوى أعلى من التحكم في دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها، بدءاً من إعداد البيانات وحتى تنفيذ النموذج ومراقبته.

ضبط دقيق ومتعمق للنموذج

غالبًا ما تُصمَّم المنصات الخارجية خصيصًا لمهندسي التعلّم الآلي، وتُتيح تحكمًا دقيقًا في تدريب النماذج وضبطها. وهذا يتجاوز إمكانيات أدوات Salesforce الأكثر تجريدًا ذات البرمجة المنخفضة، مثل Einstein Prediction Builder، أو قيود ضبط النماذج المستوردة (BYOM) داخل Salesforce.

اختيار الخوارزمية والشفافية

يتمتع المستخدمون بحرية أكبر في اختيار خوارزميات محددة، ويحصلون على شفافية أكبر في كيفية عمل النماذج (قابلية التفسير) مقارنةً بطبقات التجريد في Salesforce. ورغم أن Salesforce توفر أدوات مثل أداة فحص النماذج، إلا أن أدوات MLOps الخارجية غالبًا ما تكون أكثر شمولية.

التحكم في مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي

توفر إدارة خط أنابيب الذكاء الاصطناعي بالكامل (إعداد البيانات، والتدريب، والنشر، والمراقبة) على منصات مثل AWS أو Google Cloud تحكمًا أكبر من الاعتماد على بيئة Salesforce المُدارة.

حدود تخصيص Salesforce

بينما توفر Salesforce أداة إنشاء سهلة الاستخدام لتخصيص البرامج، فإن المنصات الخارجية غالبًا ما تتيح تخصيصًا أعمق يعتمد على البرمجة. كما توجد قيود وظيفية محددة على ميزات الذكاء الاصطناعي في Salesforce، مثل المتطلبات المعقدة أو عند تخصيص Einstein Activity Capture، بالإضافة إلى قيود عامة على المنصة.

مزايا التكلفة المحتملة

يمكن أن تختلف هياكل تكلفة حلول الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وغالبًا ما تكون المقارنة البسيطة لرسوم الترخيص غير كافية.

نماذج تسعير مختلفة

غالبًا ما تُقدّم Salesforce تراخيص قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لكل مستخدم شهريًا كإضافة إلى تراخيص الحوسبة السحابية الحالية. في المقابل، تعتمد أسعار منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة عادةً على الاستخدام الفعلي (وقت المعالجة، الذاكرة، استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات). وقد يمتلك مزودو خدمات الذكاء الاصطناعي المستقلون نماذج تسعير خاصة بهم، والتي قد تكون أكثر مرونة. مع أن خيار "إحضار نموذجك الخاص" (BYOM) في Salesforce يُمكن أن يُخفّض تكلفة طلبات Einstein، إلا أن التكاليف الأساسية لمزود النموذج الخارجي لا تزال قائمة.

التكلفة الإجمالية للملكية (TCO)

يُعدّ تحليل التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) الشامل أمرًا بالغ الأهمية. فبينما يُمكن للتكامل الأصلي لـ Salesforce AI أن يُقلّل من تكاليف التكامل الأولية، إلا أن هناك عوامل أخرى قد تزيد من التكلفة الإجمالية، مثل الحاجة المُحتملة إلى تراخيص أو استخدام Data Cloud، والتكاليف المرتفعة نسبيًا لكل مُستخدم لإضافات الذكاء الاصطناعي، واحتمالية دفع مبلغ إضافي مقابل نماذج الذكاء الاصطناعي التي يُمكن الحصول عليها بتكلفة أقل من مصادر خارجية. يجب أن يشمل تحليل التكلفة الإجمالية للملكية للذكاء الاصطناعي المُستقل تكاليف التكامل، ولكنه قد يستفيد من انخفاض تكاليف استخدام الذكاء الاصطناعي الأساسي واستخدام البنية التحتية السحابية الحالية. كما يُوصف استخدام Agentforce بأنه مُكلف نوعًا ما (2 دولار أمريكي لكل محادثة).

تجنب التكرار

يمكن أن يُمكّن استخدام الذكاء الاصطناعي المستقل الشركات من الاستفادة من الاستثمارات الحالية في منصات الحوسبة السحابية الأخرى أو في البنية التحتية للبيانات الخاصة بها، وبالتالي تجنب الإنفاق الزائد داخل نظام Salesforce البيئي.

الذكاء الاصطناعي الأصلي في Salesforce مقابل الذكاء الاصطناعي المستقل: مقارنة بين الميزات والمرونة

الذكاء الاصطناعي الأصلي في Salesforce مقابل الذكاء الاصطناعي المستقل: مقارنة بين الميزات والمرونة – الصورة: Xpert.Digital

تختلف منصات الذكاء الاصطناعي الأصلية في Salesforce، مثل Einstein أو Agentforce، عن منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة، التي غالبًا ما تستخدم نماذج متخصصة أو مفتوحة المصدر، اختلافًا كبيرًا في ميزاتها ومرونتها. فبينما تركز منصات الذكاء الاصطناعي الأصلية في Salesforce على المناهج العامة وتطبيقات إدارة علاقات العملاء (CRM)، غالبًا ما توفر المنصات المستقلة نماذج متخصصة ومجموعة أوسع من الخيارات، بما في ذلك الخيارات مفتوحة المصدر. ويعتمد الوصول إلى أحدث النماذج مع Salesforce على دورات الإصدار والشراكات، في حين أن الموفرين المتخصصين قد يقدمون تحديثات أسرع. وفيما يتعلق بالضبط الدقيق، غالبًا ما تكون نماذج Salesforce الأصلية محدودة ومجردة، على سبيل المثال، من خلال أدوات مثل Prediction Builder، بينما توفر المنصات المستقلة تحكمًا أدق في عملية التدريب. ويُعد اختيار خوارزميات محددة محدودًا مع Salesforce، حيث إنها عادةً ما تكون محددة مسبقًا أو يتم الحصول عليها من خلال الشركاء، بينما توفر المنصات المستقلة مزيدًا من الحرية في هذا الصدد. علاوة على ذلك، تدير Salesforce البنية التحتية بالكامل، وغالبًا ما تعتمد على AWS أو GCP، بينما تسمح المنصات المستقلة بالوصول المباشر إلى بيئات الاستضافة، سواء في سحابة الشركة أو في مقرها. ويُعد جهد التكامل مع Salesforce منخفضًا لأن حلولها متكاملة أصلاً، بينما تتطلب المنصات الخارجية المزيد من التطوير والتكوين. فيما يتعلق بالتكاليف، غالبًا ما تستخدم Salesforce نموذج تسعير شهري قائم على المستخدم كإضافة، بينما تستخدم المنصات المستقلة غالبًا التسعير القائم على الاستهلاك، مثل التسعير القائم على قوة الحوسبة أو استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات، أو نماذج خاصة بالبائع.

التنقل في التكامل: ربط الذكاء الاصطناعي المستقل بـ Salesforce

يتطلب اختيار منصة ذكاء اصطناعي مستقلة تخطيطًا دقيقًا لدمجها في بيئة Salesforce الحالية. توجد عدة طرق لإنشاء هذا الربط، ولكل منها مزاياها وتحدياتها الخاصة.

أساليب التكامل

AppExchange / AgentExchange

يُقدّم متجر تطبيقات Salesforce AppExchange مجموعة واسعة من تطبيقات الجهات الخارجية، بما في ذلك حلول الذكاء الاصطناعي، والتي غالبًا ما توفر تكاملات جاهزة. أما AgentExchange فهو سوق أحدث يركز تحديدًا على مهارات وخصائص وقوالب وكلاء الذكاء الاصطناعي من الشركاء، بهدف تسريع نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يكون هذا هو النهج الأبسط، ولكنه يتطلب شريكًا مناسبًا لتقديم الحل.

واجهات برمجة التطبيقات (REST/SOAP/Bulk/Streaming)

يُتيح استخدام واجهات برمجة تطبيقات Salesforce مباشرةً إمكانية التكامل المُخصّص. يستطيع المطورون تبادل البيانات، وتفعيل العمليات في Salesforce، أو الحصول على نتائج من نماذج الذكاء الاصطناعي الخارجية. تُساعد واجهة برمجة التطبيقات المُركّبة على تجميع عمليات متعددة بكفاءة. تُوفّر هذه الطريقة أقصى قدر من المرونة، ولكنها تتطلب جهدًا كبيرًا في التطوير.

منصات البرمجيات الوسيطة (مثل MuleSoft)

يمكن لمنصات التكامل مثل MuleSoft (الحل الخاص بشركة Salesforce) أو غيرها أن تعمل كوسيط. فهي تتولى مهامًا مثل تحويل البيانات، وتنسيق سير العمل المعقد، وإدارة الاتصال بين Salesforce وخدمات الذكاء الاصطناعي الخارجية.

موصلات منصة الحوسبة السحابية (AWS/GCP)

تُقدم شركات الحوسبة السحابية الكبرى بشكل متزايد خدمات مُخصصة لتسهيل التكامل مع Salesforce. ومن الأمثلة على ذلك AWS Private Connect للاتصالات الشبكية الآمنة، وAWS Event Relay لنقل الأحداث في الوقت الفعلي، وAWS Glue Salesforce Connector، وSageMaker Data Wrangler Connector لإعداد البيانات. كما يُمكن دمج Google Vertex AI في Salesforce Data Cloud عبر Model Builder. ورغم أن هذه الموصلات تُسهّل عملية التكامل، إلا أنها تُقيّد المستخدمين بنظام مزودي خدمات الحوسبة السحابية التابعين لها.

BYOM عبر استوديو أينشتاين

كما ذكرنا سابقاً، تتيح لك هذه الميزة دمج النماذج المستضافة خارجياً في بيئة Salesforce عبر أداة إنشاء النماذج. لا تزال الطلبات تمر عبر بنية Salesforce التحتية وتستخدم طبقة الثقة، مما يبسط عملية التكامل ولكنه يُنشئ أيضاً نوعاً من التبعية.

ذو صلة بهذا الموضوع:

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

تحديات التكامل الشائعة

إن دمج الأنظمة الخارجية مع Salesforce ليس بالأمر الهين، ويطرح تحديات محددة:

حدود واجهة برمجة التطبيقات

تُحدد Salesforce عدد استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) لكل مؤسسة وفترة زمنية (مثلًا، يوميًا، أو بشكل متزامن). قد تصل عمليات الذكاء الاصطناعي كثيفة البيانات، التي تُجري مزامنة أو استعلامًا متكررًا عن البيانات، إلى هذه الحدود بسرعة. وهذا يستلزم تصميمًا دقيقًا (مثلًا، التحكم في معدل الاستدعاءات، أو المعالجة الدفعية، أو التخزين المؤقت)، أو قد يتطلب شراء إصدارات أعلى من Salesforce أو حصص إضافية من واجهة برمجة التطبيقات. وتُعد حدود واجهة برمجة تطبيقات البث المباشر (Streaming API) ذات أهمية خاصة لحالات الاستخدام في الوقت الفعلي.

مزامنة البيانات

يُعدّ ضمان اتساق البيانات بين Salesforce ومنصة الذكاء الاصطناعي الخارجية أمرًا بالغ الأهمية. وتشمل التحديات التعامل مع كميات البيانات الضخمة، والاختيار بين التحديثات الفورية والتحديثات المجمعة، وإدارة زمن الاستجابة، وتجنب تناقضات البيانات. وتهدف أساليب مثل التكامل بدون نسخ إلى التخفيف من هذه المشكلات، ولكنها قد لا تكون مناسبة دائمًا.

رسم خرائط البيانات وتحويلها

يجب مواءمة نماذج البيانات المختلفة، وتنسيقاتها، ودلالات حقولها. قد يتطلب ذلك منطق تحويل معقد لضمان تفسير البيانات بشكل صحيح. أما
فيما يخص الأمن والمصادقة، فإن الإدارة الآمنة لبيانات اعتماد الوصول (مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات، والرموز المميزة)، وتطبيق أساليب مصادقة قوية (مثل OAuth 2.0، وبيانات الاعتماد المُسماة)، وضمان نقل البيانات بشكل آمن (التشفير) أمورٌ أساسية. قد تؤدي أي إعدادات خاطئة إلى ثغرات أمنية.

معالجة الأخطاء واتساق البيانات

يجب أن تكون عمليات التكامل قادرة على تحمل الأخطاء (مشاكل الشبكة، أعطال النظام، أخطاء البيانات). وتُعد الآليات القوية للتسجيل والمراقبة ومنطق إعادة المحاولة التلقائي ضرورية لضمان سلامة البيانات وتقليل وقت التوقف.

التعقيد والصيانة

تتطلب عمليات التكامل المخصصة صيانة وتعديلات مستمرة، خاصة مع تطور منصة Salesforce أو منصة الذكاء الاصطناعي الخارجية. وهذا يستنزف الموارد ويتطلب خبرة فنية.

يُعدّ تعقيد التكامل عامل تكلفة غالبًا ما يُستهان به. فبينما قد توفر منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة تكاليف أساسية أقل أو ميزات متفوقة، يجب أخذ تكاليف وجهود التكامل - بما في ذلك وقت التطوير، وتراخيص البرامج الوسيطة المحتملة، والصيانة المستمرة - في الحسبان عند حساب التكلفة الإجمالية للملكية. يستفيد الذكاء الاصطناعي الأصلي في Salesforce من التكامل المُدمج مسبقًا. ويمكن أن تزيد قيود واجهة برمجة التطبيقات (API) من التعقيد والتكاليف في حال تطلّب الأمر حلولًا بديلة مُرهقة أو تراخيص باهظة الثمن. لذا، يجب أن يُراعي قرار استخدام الذكاء الاصطناعي المستقل القدرات والموارد التقنية للمؤسسة لإدارة تعقيد التكامل هذا. وقد يُؤدي التكامل غير المُخطط له جيدًا إلى إلغاء فوائد المنصة الخارجية.

أنماط التكامل الناجحة

على الرغم من التحديات، توجد أنماط وأدوات راسخة لضمان التكامل الناجح. تُظهر دراسات الحالة التكامل الناجح لـ AWS SageMaker مع Salesforce، حيث يتم غالبًا الاستفادة من خدمات AWS محددة لتحسين الأداء وخفض التكاليف. ويمكن إجراء عمليات تكامل مماثلة مع Google Vertex AI، لا سيما من خلال أداة إنشاء النماذج. ويمكن استخدام أدوات مثل Zapier لإجراء عمليات تكامل أبسط، دون الحاجة إلى كتابة أي أكواد، لنقل البيانات بين الأنظمة، مثل التكامل بين Google Sheets وVertex AI كبديل لبيانات Salesforce. كما يُمكن استخدام موصلات وخدمات سحابية أصلية مثل AWS Glue وEventBridge وPrivate Connect لتبسيط عملية التكامل وتأمينها بشكل كبير.

منصة الذكاء الاصطناعي المستقلة: لمحة سريعة عن أساليب التكامل والتحديات

منصة ذكاء اصطناعي مستقلة: لمحة سريعة عن أساليب التكامل والتحديات – الصورة: Xpert.Digital

توفر منصة الذكاء الاصطناعي المستقلة مجموعة متنوعة من أساليب التكامل، لكل منها مزاياها وتحدياتها الخاصة. تتيح تطبيقات AppExchange أو AgentExchange سهولة تثبيت التطبيقات أو المكونات الجاهزة من الشركاء بأقل جهد تطويري، وغالبًا بجودة معتمدة. مع ذلك، فإن إمكانية التخصيص محدودة، وهناك اعتماد على عروض الشركاء والتكاليف المحتملة. يوفر التكامل المباشر لواجهات برمجة التطبيقات (API)، الذي يُمكّن من التطوير المخصص باستخدام واجهات برمجة تطبيقات Salesforce مثل REST وSOAP وBulk وStreaming، أقصى قدر من المرونة والتحكم الكامل في تدفق البيانات ومنطقها. مع ذلك، يتطلب ذلك جهدًا تطويريًا كبيرًا، وإدارة حدود واجهة برمجة التطبيقات، وعمليات تدقيق أمني شاملة، وصيانة مستمرة. يُبسّط استخدام البرامج الوسيطة مثل MuleSoft عمليات التكامل المعقدة من خلال الاتصال وتحويل البيانات والتنسيق. يوفر إدارة مركزية وإمكانية إعادة الاستخدام، ولكنه يتطلب تكاليف ترخيص إضافية وتدريبًا مكثفًا على المنصة. تعمل موصلات السحابة مثل AWS أو GCP على تحسين عمليات التكامل من خلال خدمات محددة، وأحيانًا منخفضة التعليمات البرمجية، مثل Glue أو Event Relay أو Private Connect. عادةً ما تكون هذه الخدمات قوية وآمنة ومناسبة تمامًا لأنظمة السحابة الخاصة بها، ولكنها تتطلب تكوينات متخصصة وتربط المستخدم بالمزود. باستخدام ميزة BYOM عبر Einstein Studio، يمكن دمج النماذج المستضافة خارجيًا بسهولة في سير عمل Salesforce، مستفيدةً من طبقة الثقة ومبسطةً عملية التكامل. مع ذلك، توجد قيود فيما يتعلق بدعم النماذج مقارنةً بالاستخدام المباشر، والضبط الدقيق، والاعتماد على منصة Salesforce.

دمج منصة ذكاء اصطناعي مستقلة ومتعددة مصادر البيانات لتلبية جميع احتياجات الأعمال - الصورة: Xpert.Digital

تقنية الذكاء الاصطناعي الرائدة: منصة الذكاء الاصطناعي الأكثر مرونة - حلول مصممة خصيصًا لتقليل التكاليف وتحسين القرارات وزيادة الكفاءة

منصة ذكاء اصطناعي مستقلة: تدمج جميع مصادر بيانات الشركة ذات الصلة

• تتفاعل منصة الذكاء الاصطناعي هذه مع جميع مصادر البيانات المحددة
  • من SAP، ومايكروسوفت، وجيرا، وكونفلوينس، وسيلزفورس، وزوم، ودروب بوكس، والعديد من أنظمة إدارة البيانات الأخرى
• التكامل السريع للذكاء الاصطناعي: حلول ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا للشركات في غضون ساعات أو أيام، بدلاً من شهور
• بنية تحتية مرنة: قائمة على السحابة أو الاستضافة في مركز البيانات الخاص بك (ألمانيا، أوروبا، حرية اختيار الموقع)

• أقصى درجات أمان البيانات: استخدامها في مكاتب المحاماة دليل قاطع على ذلك
• النشر عبر مجموعة واسعة من مصادر بيانات المؤسسة
• اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة أو نماذج مختلفة (ألمانيا، الاتحاد الأوروبي، الولايات المتحدة الأمريكية، الصين)

التحديات التي تحلها منصتنا للذكاء الاصطناعي

• عدم ملاءمة حلول الذكاء الاصطناعي التقليدية
• حماية البيانات والإدارة الآمنة للبيانات الحساسة
• ارتفاع تكاليف وتعقيد تطوير الذكاء الاصطناعي الفردي
• نقص في المتخصصين المؤهلين في مجال الذكاء الاصطناعي
• دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• تكامل الذكاء الاصطناعي لمنصة ذكاء اصطناعي مستقلة ومتعددة مصادر البيانات لتلبية جميع احتياجات الأعمال

اعتبارات حاسمة: إدارة المخاطر في الذكاء الاصطناعي المستقل

يجب أن يشمل القرار بشأن منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة أو ضدها تقييمًا دقيقًا للمخاطر المحتملة، لا سيما في مجالات حماية البيانات، والاعتماد على البائعين، وسيادة البيانات.

حماية البيانات وأمنها

بينما تُسوّق Salesforce طبقة الثقة Einstein كضمانة للاستخدام الآمن للذكاء الاصطناعي، فإن الفحص الدقيق يكشف عن قيود عملية يجب موازنتها مع الحلول المستقلة.

قيود طبقة الثقة في أينشتاين:

تعطيل إخفاء البيانات في Agentforce: من النقاط الأساسية التصريح الصريح بتعطيل إخفاء البيانات في سير عمل Agentforce. ويُبرر ذلك بأن الإخفاء قد يُضعف دقة النتائج وملاءمتها للسياق، على سبيل المثال، عند البحث عن حسابات مماثلة حيث تكون تفاصيل الحساب المرجعي مطلوبة. وهذا يُشكل خطرًا كبيرًا على خصوصية البيانات، إذ يُمكن إرسال بيانات العملاء الحساسة، التي قد تكون مُخفية، إلى جهات خارجية لإدارة دورة حياة البيانات، وهو أمر إشكالي بشكل خاص في القطاعات الخاضعة للتنظيم، ويتناقض مع وعد "الثقة".
حلول بديلة للتخفيف (النماذج البشرية): تُخطط Salesforce لتقديم نماذج بشرية كبديل، تعمل ضمن "حدود Salesforce الموثوقة" (المستضافة على AWS Bedrock). على الرغم من أن البيانات لا تغادر نطاق تحكم Salesforce مع هذا النهج، إلا أن إخفاء البيانات يبقى مُعطلاً. ويبقى التساؤل قائمًا حول ما إذا كان هذا يُعالج مخاوف خصوصية البيانات بشكل كافٍ مُقارنةً بتفعيل الإخفاء.
وظائف طبقة الثقة العامة: تبقى الوظائف الأساسية، مثل عدم الاحتفاظ بالبيانات مع الشركاء وفحوصات السمية، قائمة. ومع ذلك، يُعد استثناء Agentforce قيدًا كبيرًا.

المزايا المحتملة للمنصات المستقلة:

خيارات مخصصة لتخزين البيانات: قد توفر منصات الحوسبة السحابية المستقلة أو المنصات المتخصصة تحكمًا أدق في مكان تخزين البيانات ومعالجتها. قد يكون هذا ضروريًا للامتثال لقوانين حماية البيانات الإقليمية الصارمة (مثل اللائحة العامة لحماية البيانات أو لوائح وطنية محددة) التي تتجاوز الضمانات العامة لمنصة Salesforce Hyperforce.
بنى أمنية بديلة: يمكن للمؤسسات اختيار بنى تناسب متطلباتها الأمنية الخاصة بشكل أفضل، مثل التشفير المخصص، وضوابط الوصول الأكثر صرامة، أو آليات عزل البيانات.
المساءلة المباشرة للمورد: يتيح العمل مباشرةً مع مورد الذكاء الاصطناعي مساءلة أوضح عن معالجة البيانات، دون الحاجة إلى Salesforce كوسيط.

يُعدّ التباين بين الوعود التسويقية لطبقة الثقة وواقعها التقني، ولا سيما تعطيل خاصية إخفاء الهوية في Agentforce، أمرًا بالغ الأهمية لتقييم المخاطر. لا يمكن لصناع القرار الاعتماد فقط على الادعاءات التسويقية، بل يجب عليهم دراسة التطبيق العملي لحالات استخدامهم ومقارنته بضوابط المنصات المستقلة التي قد تكون أكثر اتساقًا أو قابلية للتخصيص.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة: ورقة أوروبا الرابحة وفرصة لعب دور ريادي في مجال الذكاء الاصطناعي

جوانب حماية البيانات وأمنها: طبقة الثقة أينشتاين مقابل المنصات المستقلة

جوانب حماية البيانات وأمنها: طبقة الثقة أينشتاين مقابل المنصات المستقلة – الصورة: Xpert.Digital

تُعدّ خصوصية البيانات وأمنها من أهم الأولويات لكلٍ من طبقة الثقة Einstein الخاصة بـ Salesforce والمنصات المستقلة. فيما يتعلق بإخفاء البيانات، تدعم طبقة الثقة مناطق ولغات محددة، مع وجود بعض القيود في Agentforce. أما المنصات المستقلة، فتُتيح قواعد قابلة للتكوين والتخصيص، بالإضافة إلى أنواع بيانات مدعومة. يتم تعطيل إخفاء البيانات في طبقة الثقة لسير العمل القائم على الوكلاء، بينما يكون ذلك ممكنًا في كثير من الأحيان مع المنصات المستقلة، اعتمادًا على طريقة التنفيذ، إذا كان انخفاض الأداء مقبولًا. يتم ضمان عدم الاحتفاظ بالبيانات لدى مزودي الخدمات الخارجيين من خلال اتفاقيات تعاقدية، كما هو الحال مع OpenAI؛ بينما تسمح المنصات المستقلة بعقود مباشرة أو استضافة على البنية التحتية الخاصة بالعميل لتجنب الأطراف الخارجية تمامًا. يتم تسجيل سجلات التدقيق في طبقة الثقة بواسطة Data Cloud، بما في ذلك المحتوى الضار وإخفاء البيانات، بينما غالبًا ما تُوفر المنصات المستقلة إمكانيات تسجيل ومراقبة مُفصّلة، مثل أدوات MLOps. عند التحكم في مكان إقامة البيانات، تعتمد طبقة الثقة على منطقة Hyperforce وتوفيرها، بينما تسمح المنصات المستقلة عادةً باختيار أكثر دقة لمناطق مراكز البيانات. تتراوح خيارات الاستضافة لدى Salesforce بين الاستضافة المُدارة من قِبل المورّد وخيار "أحضر مُضيفك الخاص" (BYOM) عبر بوابة Salesforce، مع توفير الاستضافة لدى شركاء مثل AWS أو GCP، مع وجود خطط لتوفير Anthropic في منطقة Salesforce. من جهة أخرى، تتيح المنصات المستقلة الاستضافة على خادم سحابي مُخصّص، أو في مقرّ العميل، أو في سحابة المورّد. أما فيما يتعلق بدقة عناصر التحكم، فتُوفّر طبقة الثقة خيارات قابلة للتكوين، مثل تحديد قواعد إخفاء البيانات، بينما يظلّ الهيكل الأساسي ثابتًا؛ وغالبًا ما تُوفّر المنصات المستقلة إمكانية تكوين أكثر شمولًا لإجراءات الأمان.

تجنب احتكار الموردين

ينطوي التكامل العميق لخدمات Salesforce على خطر الاعتماد القوي على المزود.

خطر الاعتماد على النظام البيئي

الاعتماد كلياً على منصة Salesforce لإدارة علاقات العملاء والذكاء الاصطناعي يُنشئ تبعية كبيرة. وهذا قد يُضعف موقفك التفاوضي عند تعديل الأسعار ويُحدّ من مرونتك في استخدام تقنيات أخرى مستقبلاً.

التنويع الاستراتيجي

يُساهم استخدام منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة في تنويع البنية التكنولوجية. إذ يُمكن للشركات الاستفادة من الابتكارات المتوفرة في السوق، كما يُمكنها تغيير مزودي الخدمات بسهولة أكبر عند الحاجة، مما يحافظ على مرونتها الاستراتيجية.

مفارقة "النظام البيئي المفتوح" لشركة Salesforce

رغم أن Salesforce تروج لنظام بيئي مفتوح، على سبيل المثال من خلال BYOM (أحضر جهازك الخاص)، إلا أن الواقع العملي للتكامل العميق غالبًا ما يؤدي إلى تقييد فعلي. فحتى مع BYOM، تتم إدارة ونشر التطبيقات عبر منصة Salesforce، مما يجعل الانتقال صعبًا. وبالتالي، قد تؤدي سهولة الحل المتكامل إلى "تقييد غير مباشر"، حيث تُحجب التبعيات الأساسية، ويُسبب الانتقال إلى استراتيجية إدارة أو نشر مختلفة بعض الصعوبات.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• مخاطر الاعتماد على مورد واحد: لماذا يجب على الشركات تجنب الاعتماد عليه؟

سيادة البيانات وقابليتها للنقل

يُعد التحكم في البيانات الخاصة بالفرد والقدرة على نقل النماذج أو البيانات حسب الحاجة من الجوانب الاستراتيجية المهمة.

مخاوف بشأن تقنية التقاط النشاط الأيوني (EAC)

تتعلق إحدى المشكلات المحددة بـ EAC. لا تُخزَّن بيانات البريد الإلكتروني والتقويم المُجمَّعة كسجلات أنشطة قياسية في Salesforce، بل خارجيًا على AWS. تخضع هذه البيانات لفترة احتفاظ محدودة (6 أشهر افتراضيًا، تصل إلى 24 شهرًا مع ترخيص مدفوع) وتُفقد في حال تعطيل EAC. يثير هذا الأمر تساؤلات جوهرية حول سيادة البيانات، وإمكانية الوصول إليها على المدى الطويل، وخيارات النسخ الاحتياطي. في هذه الحالة، لا تملك بياناتك ملكية كاملة.

سهولة نقل النموذج

النماذج المبنية أصلاً باستخدام أدوات Salesforce، مثل Einstein Prediction Builder، مرتبطة بالمنصة ولا يمكن نقلها بسهولة. فبينما يمكن تصدير البيانات الأساسية، لا يمكن نقل النموذج المُدرَّب نفسه. في المقابل، تتميز النماذج المطورة على منصات خارجية (AWS، GCP، إلخ) بسهولة نقلها، حتى لو تم دمجها مؤقتًا مع Salesforce.

إمكانية نقل البيانات في الذكاء الاصطناعي المستقل

عند استخدام منصات الذكاء الاصطناعي الخارجية، غالباً ما تبقى عمليات معالجة البيانات الأساسية ونماذجها خارج منصة Salesforce. وهذا يوفر إمكانية أفضل لنقل البيانات والنماذج في حال تغير العلاقة مع Salesforce أو الاستراتيجية المتبعة.

توصيات استراتيجية لصناع القرار

يتطلب اختيار استراتيجية الذكاء الاصطناعي المناسبة في بيئة Salesforce تقييمًا دقيقًا يتجاوز مجرد مقارنة الميزات. يمكن أن تساعد التوصيات التالية صانعي القرار:

قم بتقييم حالات الاستخدام بشكل نقدي

لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي المدمج في Salesforce بشكل افتراضي. قيّم كل حالة استخدام للذكاء الاصطناعي على حدة بناءً على:

• التخصص المطلوب: هل تتطلب المهمة قدرات ذكاء اصطناعي عميقة ومتخصصة (مثل التحليل العلمي المعقد، والتنبؤات الصناعية المتخصصة) والتي من المرجح أن يتم خدمتها بشكل أفضل من خلال منصة مخصصة؟
• احتياجات التكيف: ما مدى التحكم اللازم في النموذج وبيانات التدريب والخوارزميات؟ هل مستوى التجريد في Salesforce كافٍ؟
• متطلبات الأداء: هل هناك متطلبات صارمة تتعلق بزمن الاستجابة أو الإنتاجية يمكن تلبيتها بشكل أفضل من خلال بنية تحتية خارجية مُحسَّنة؟
• حساسية البيانات والامتثال: هل تتضمن حالة الاستخدام بيانات بالغة الحساسية حيث تشكل قيود طبقة الثقة (وخاصةً عدم وجود إخفاء للبيانات في Agentforce) مخاطر غير مقبولة؟ هل يمكن تلبية متطلبات إقامة البيانات المحددة بشكل أفضل خارجياً؟

اتباع نهج هجين

ضع في اعتبارك استراتيجية تستفيد من الذكاء الاصطناعي المدمج في Salesforce للمهام البسيطة والمتكاملة التي يتفوق فيها (مثل التقييم الأساسي للعملاء المحتملين، وصياغة رسائل البريد الإلكتروني في Sales Cloud). في الوقت نفسه، قم بدمج منصات مستقلة لحالات الاستخدام ذات القيمة العالية أو المتخصصة أو الحساسة للغاية.

ضع في اعتبارك مدى جاهزية التكامل

قيّم بشكل واقعي الموارد التقنية والخبرة اللازمة لدى المؤسسة للتعامل مع تعقيدات دمج وصيانة حلول الذكاء الاصطناعي الخارجية. ابدأ بعمليات الدمج المدعومة جيدًا (مثل AppExchange، وموصلات السحابة الموثوقة) قبل الشروع في تطوير حلول داخلية معقدة.

احسب التكلفة الإجمالية للملكية

قم بإجراء تحليل شامل للتكلفة الإجمالية للملكية يقارن التكلفة الإجمالية للذكاء الاصطناعي الأصلي لـ Salesforce (التراخيص، واستخدام سحابة البيانات، والقيود الوظيفية المحتملة) مع تكلفة الذكاء الاصطناعي المستقل (تكاليف الذكاء الاصطناعي الأساسية + تطوير التكامل / الصيانة + البرامج الوسيطة).

يُعد تحليل التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) طريقة لتقييم التكاليف الإجمالية المرتبطة باقتناء وتشغيل التكنولوجيا طوال دورة حياتها بالكامل - بما في ذلك ليس فقط تكاليف الاقتناء، ولكن أيضًا تكاليف التشغيل المستمرة والصيانة والتدريب والترقيات وما إلى ذلك.

لماذا يمكن أن تكون منصات الذكاء الاصطناعي الخارجية أكثر فعالية من حيث التكلفة؟

• وفورات الحجم: يقوم مقدمو الخدمات بتوزيع تكاليف البنية التحتية على العديد من العملاء.
• استثمار أقل: لا حاجة لبناء البنية التحتية الخاصة بك.
• نشر أسرع: تقليل وقت الوصول إلى السوق يقلل التكاليف غير المباشرة.
• يشمل ذلك الصيانة والتحديثات: لا يتطلب الأمر أي جهد من جانبك فيما يتعلق بعمليات تكنولوجيا المعلومات.
• الدفع حسب الاستخدام: تتكيف التكاليف مع الطلب.

غالباً ما يُظهر تحليل التكلفة الإجمالية للملكية أن منصات الذكاء الاصطناعي الخارجية أرخص وأكثر مرونة على المدى الطويل من الحلول الداخلية.

إعطاء الأولوية للمرونة الاستراتيجية

قارن بين سهولة استخدام نظام Salesforce المتكامل والمخاطر الاستراتيجية طويلة الأجل المترتبة على الاعتماد على مورد واحد (انظر القسم VB). أدرج اعتبارات قابلية النقل في استراتيجية الذكاء الاصطناعي منذ البداية.

المطالبة بالشفافية

اطلب وثائق واضحة من جميع الموردين (بما في ذلك Salesforce ومقدمي الخدمات المستقلين) فيما يتعلق بإمكانيات النموذج، وقيوده، وممارسات معالجة البيانات، وإجراءات الأمان، ونماذج التسعير. دقّق في الادعاءات التسويقية وقارنها بالحقائق التقنية.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• أنظمة إدارة البيانات في مرحلة انتقالية: استراتيجيات النجاح التجاري في عصر الذكاء الاصطناعي

دعوة إلى استراتيجية مفتوحة للذكاء الاصطناعي داخل شركة Salesforce

يُظهر التحليل بوضوح أنه على الرغم من أن الاعتماد كليًا على مجموعة الذكاء الاصطناعي الأصلية من Salesforce يوفر سهولة وتكاملًا سلسًا مع عمليات إدارة علاقات العملاء الحالية، إلا أنه ليس بالضرورة الاستراتيجية الأمثل لكل شركة. فالنظر الاستراتيجي في منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة يُتيح مزايا كبيرة، منها: الوصول إلى نماذج متخصصة للغاية وربما أكثر قوة، ومرونة وتحكم أكبر في بنية الذكاء الاصطناعي، وإمكانية تحقيق وفورات في التكاليف من خلال نماذج تسعير بديلة واستخدام البنية التحتية الحالية، فضلًا عن الحدّ من المخاطر المتعلقة بالتبعية لمورد واحد وسيادة البيانات.

تُعدّ القيود المحددة لطبقة الثقة في Einstein بالغة الأهمية، لا سيما تعطيل خاصية إخفاء البيانات في سير عمل Agentforce. وهذا يُؤكد ضرورة تجاوز الوعود التسويقية ودراسة الجوانب التقنية بدقة، خاصةً عند معالجة البيانات الحساسة. كما تُشكل المخاوف المتعلقة بقابلية نقل البيانات، كما يتضح من مثال Einstein Activity Capture، تحذيراً من الاعتماد المفرط على آليات التخزين والمعالجة الاحتكارية.

في الوقت نفسه، لا ينبغي الاستهانة بدور الذكاء الاصطناعي في Salesforce. فهو يوفر حلاً قيماً ومتكاملاً للعديد من مهام إدارة علاقات العملاء (CRM) القياسية. وعلى الرغم من بعض القيود، تمثل طبقة الثقة Einstein طبقةً مهمةً للحوكمة والأمان. علاوة على ذلك، تُمكّن أدوات البرمجة منخفضة الكود من توسيع نطاق تبني الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات.

من المرجح أن تكون الاستراتيجية الأكثر إقناعًا للعديد من الشركات هي اتباع نهج هجين مفتوح. تستفيد هذه الاستراتيجية من نقاط قوة الذكاء الاصطناعي المدمج في منصة Salesforce لإنجاز المهام اليومية المتكاملة، مع إمكانية دمج حلول الذكاء الاصطناعي الخارجية المتميزة بشكل انتقائي لحالات استخدام محددة أو بالغة الأهمية أو ذات أهمية استراتيجية بالغة. يتطلب هذا الابتعاد عن النهج الافتراضي المتمثل في استخدام الأدوات المدمجة فقط، والتحول بدلاً من ذلك إلى إجراء تقييم دقيق قائم على حالات الاستخدام.

يُنصح صناع القرار بتحديد المزيج الأمثل من حلول الذكاء الاصطناعي الأصلية والمستقلة بعناية. وينبغي أن يستند هذا القرار إلى متطلبات العمل المحددة، والقدرات التقنية الحالية، ومستوى تقبّل المخاطر، والأهداف الاستراتيجية طويلة الأجل، وذلك للاستفادة القصوى من إمكانات الذكاء الاصطناعي ضمن منظومة Salesforce دون خلق تبعيات أو مخاطر غير ضرورية.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في مجالات الاستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ تطوير الأعمال الرائدة

Konrad Wolfenstein

يسعدني أن أكون مستشارك الشخصي.

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

أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

Xpert.Digital هو مركز صناعي يركز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/الخدمات اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

بفضل حلولنا الشاملة لتطوير الأعمال، ندعم الشركات المرموقة من الأعمال الجديدة إلى خدمات ما بعد البيع.

تُعدّ معلومات السوق، والتسويق الموجه، وأتمتة التسويق، وتطوير المحتوى، والعلاقات العامة، وحملات البريد، ووسائل التواصل الاجتماعي الشخصية، ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنكم الاطلاع على المزيد من المعلومات على المواقع التالية: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus