Salesforce AI: ¡Por qué las plataformas de IA independientes son mejores que Einstein y Agentforce-Hybrid Foofcho vencen al bloqueo del proveedor!

La importancia estratégica de las plataformas de IA independientes en Salesforce: un análisis más allá de Einstein

Salesforce posiciona prominentemente su inteligencia artificial nativa (IA) como una parte integral de su plataforma Customer 360 y las anuncia como la "IA#1 para CRM". El mensaje central enfatiza la integración perfecta de las funciones de IA como Einstein, AgentForce y la nube de IA más completa en los flujos de trabajo de Salesforce existentes para aumentar la productividad y personalizar las experiencias de los clientes. Esta promesa de implementación y uso simples dentro de un entorno familiar es atractiva para muchas empresas.
Sin embargo, los clientes de Salesforce se enfrentan cada vez más a una decisión estratégica: ¿debería confiar exclusivamente en la suite KI nativa de Salesforce o considerar la integración más independientes y plataformas de inteligencia artificial potencialmente especializadas? El mercado de IA se desarrolla rápidamente, y los proveedores externos están continuamente especializando modelos y soluciones innovadoras que pueden ir más allá de las habilidades de una plataforma todo en uno.

Este artículo analiza las ventajas estratégicas del uso de plataformas de IA independientes dentro del entorno de Salesforce. Examina críticamente las habilidades y límites de la IA de Salesforce nativa, ilumina las rutas de integración y los desafíos y aborda aspectos centrales como flexibilidad, costos, protección de datos y dependencia del proveedor. El objetivo es crear una base bien fundada para la decisión de si una estrategia de IA más abierta para los usuarios de Salesforce podría ser más ventajoso que el único uso de las soluciones propiedad de Salesforce.

La pregunta clave es sopesar la comodidad de una solución profundamente integrada y el rendimiento potencial y la especialización de las herramientas de IA externas. Si bien Salesforce enfatiza las ventajas de su IA integrada, la alta especialización y la rápida velocidad de innovación en el área de IA requieren una vista diferenciada. Un proveedor de una sola plataforma puede no ofrecer el máximo rendimiento en todos los dominios de IA, en comparación con los proveedores que se centran en áreas específicas. Esta tensión entre la integración y la "mejor de las hojas" forma el núcleo de las consideraciones estratégicas que se examinan en este informe.

Adecuado para:

• La integración de la IA de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía

Comprender el conjunto nativo de KI de Salesforce (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

Salesforce ofrece una amplia gama de funciones de IA que están profundamente integradas en sus diversos productos en la nube y se combinan bajo las marcas Einstein, AgentForce y AI Cloud. Esta suite tiene como objetivo optimizar los procesos comerciales cotidianos a través de la automatización, las predicciones e interacciones personalizadas.

Descripción general funcional de la nube

• Cloud de ventas: las funciones centrales incluyen la evaluación de clientes potenciales y oportunidades en función de su probabilidad de graduación (Einstein Lead/Opportunity Opportunity), pronósticos de ventas más precisos, la creación automática de correos electrónicos de ventas personalizados (correos electrónicos de ventas), el resumen de las conversaciones de ventas (sumarios de llamadas) y la grabación automática de actividades de correos electrónicos y calendarios (captura de actividades de Einstein). El Copilot de Einstein también ofrece acciones relacionadas con el contexto y soporte en el proceso de ventas.
• Cloud de servicio: aquí KI admite la clasificación automática de los procesos del cliente (clasificación de casos), recomienda artículos de conocimiento adecuados o respuestas prefabricadas (recomendaciones de artículo/respuesta), crea resúmenes de casos completos (resúmenes de trabajo) y permite el uso de chatbots para automatizar las solicitudes estándar.
• Cloud de marketing: las funciones de IA ayudan con la creación y la palabra clave automática del contenido de marketing (generación/etiquetado de contenido), evalúan la probabilidad de interacción de los contactos (puntuación de participación), optimice los tiempos de envío para las máximas tasas de apertura (envíe una optimización de tiempo) y permitan una personalización profunda de campañas y experiencias de los clientes.
• Nube de comercio: en esta área, AI se centra en las recomendaciones de productos personalizadas, la optimización de los resultados de búsqueda y la provisión de información sobre el comportamiento de compra para aumentar las conversiones.
• Completo/general: Herramientas como Einstein Prediction Builder permiten a los administradores crear modelos predictivos personalizados sin código. El descubrimiento de Einstein ayuda a encontrar patrones e ideas en los datos. Einstein Siguiente mejor acción ofrece recomendaciones relacionadas con el contexto para la acción. Agentforce representa agentes autónomos de IA que pueden realizar tareas de forma independiente. Builder y Copilot Studio permiten rápidamente la adaptación y creación de asistentes y indicaciones controlados por IA.

Adecuado para:

• Salga de la nube de EE. UU.: Soberano SaaS ofrece en la visión general + recomendaciones para la acción

Arquitectura subyacente

La funcionalidad de Salesforce AI se basa en dos columnas esenciales: la nube de datos y la capa de confianza de Einstein.

Dependencia de la nube de datos

La nube de datos de Salesforce actúa como una fundación central de datos. Une datos de clientes de varias fuentes (Salesforce internas y externos) en una perspectiva de 360 ​​grados. Estos datos armonizados son la base de muchas aplicaciones de IA, especialmente para la IA generativa y la personalización. Es importante que ciertas funciones generativas de IA y la ruta de auditoría de la capa de confianza requiera el aprovisionamiento de la nube de datos, incluso si no se usa intensamente para la armonización de datos. Esto crea una dependencia arquitectónica y puede causar una complejidad adicional y costos potenciales, especialmente si las empresas ya tienen almacenes de datos establecidos o lagos de datos. La necesidad de la nube de datos puede aumentar el costo total de propiedad (TCO) y representa un posible cuello de botella si no se administra cuidadosamente.

Capa de confianza de Einstein

Este marco de seguridad está destinado a garantizar el uso confiable de la IA generativa. Incluye varios componentes:

• Consulta de datos seguros: accede a los datos de Salesforce para enriquecer el indicador con un contexto relevante, por el cual se tienen en cuenta los derechos de acceso del usuario respectivo.
• Defensa de inmediato: las pautas del sistema están destinadas a reducir las alucinaciones y el gasto nocivo de los modelos de voz (LLM).
• Enmascaramiento de datos: los datos confidenciales como la información personal (PII) o la información de pago (PCI) se enmascaran antes de enviar a LLM externos.
• Evaluación de toxicidad: las respuestas generadas se verifican y evalúan en busca de contenido potencialmente dañino.
• Política de retención de datos cero: Salesforce ha realizado acuerdos con socios como OpenAai y Azure OpenAI, lo que debería garantizar que los datos de la compañía transmitidos no estén almacenados por estos proveedores externos ni usados ​​para capacitar a sus modelos.

Sin embargo, una mirada más cercana a la arquitectura revela que Salesforce se usa para muchas de sus funciones generativas de IA a modelos de lenguaje grandes (LLM) externos de proveedores como OpenAai, antrópico o Google. Estos modelos a menudo se integran a través de servicios en la nube como la amenaza de AW. La capa de confianza de Einstein actúa como una puerta de enlace segura. Esto significa que Salesforce actúa principalmente como un integrador y un corredor de seguridad en lugar de solo desarrollar sus propios modelos generativos básicos. Aunque esto permite el acceso a modelos poderosos, crea dependencias y plantea la pregunta en qué medida la tecnología AI central difiere del uso directo de estos modelos a través de otras plataformas. Por lo tanto, los clientes pagan a Salesforce por la integración, el nivel de seguridad y la incrustación en los flujos de trabajo, que se basan en modelos IA en gran medida externos. Esto fortalece el argumento de evaluar la integración directa con estos modelos o plataformas externas.

Fortalezas reconocidas de la solución nativa

A pesar de los puntos mencionados, la suite Native Salesforce Ki ofrece ventajas innegables:

• Integración perfecta: las funciones de IA están profundamente integradas en la interfaz de usuario de Salesforce y los procesos de trabajo, lo que permite un uso sin problemas.
• La facilidad de uso y la familiaridad: los usuarios y administradores existentes de Salesforce generalmente se encuentran rápidamente, lo que acorta el período de capacitación. Las herramientas de código bajo también permiten a los usuarios no técnicos crear experiencias basadas en AI.
• Uso de datos CRM existentes: la IA está diseñada para trabajar directamente con los datos del cliente almacenados en Salesforce, que puede simplificar el procesamiento de datos.

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Argumentos para plataformas de IA independientes en Salesforce

Aunque la integración nativa de Salesforce AI ofrece ventajas, varias razones importantes hablan seriamente considerar la integración de plataformas de IA independientes. Estas soluciones externas pueden ser superiores en áreas como flexibilidad, especialización, adaptabilidad y posibles ventajas de costos.

Flexibilidad y especialización de modelos

El mercado de IA se caracteriza por una alta dinámica y especialización. Los proveedores de IA independientes a menudo se concentran en dominios o tecnologías específicas y, por lo tanto, pueden ofrecer soluciones más progresivas o hechas a medida en ciertas áreas que una plataforma generalista como Salesforce.

Acceso a modelos "mejores de las reclutas"

Los proveedores externos a menudo desarrollan algoritmos altamente especializados para áreas como el procesamiento del lenguaje natural (PNL), la visión por computadora o los análisis específicos de la industria. Ejemplos de esto son IA especializadas para documentos legales como contractPodai o herramientas de diagnóstico específicas de la industria como Aquant. Dichos modelos especializados pueden exceder el rendimiento de los modelos más generales integrados por Salesforce.

Ciclos de innovación más rápidos

Las compañías de IA dedicadas a menudo pueden desarrollar y publicar nuevos modelos y funciones más rápido que un proveedor de plataforma grande como Salesforce, cuya hoja de ruta de IA está obligada a ciclos de lanzamiento más amplios. Esto permite a las empresas beneficiarse más rápido del último progreso de la IA.

Mayor variedad de modelo

Las plataformas o mercados independientes ofrecen acceso a una gama más amplia de modelos, incluidas soluciones de nicho, opciones de código abierto o modelos de proveedores que no están disponibles directamente a través de la función "Traer su propio modelo" (BYOM) de Salesforce.

Adecuado para:

• Plataformas de IA independientes como una alternativa estratégica para las empresas europeas

Esta especialización de proveedores externos contrasta con el enfoque más amplio de Salesforce, cuyo objetivo es proporcionar funciones básicas de IA en toda la suite CRM. Si bien este enfoque de "ancho" asegura que la IA esté disponible en muchas áreas, esto puede ser a expensas de la profundidad. Un índice de fraude especializado o una herramienta de análisis de imágenes médicas probablemente excederá un modelo general integrado por CRM para estas tareas específicas. Las empresas con requisitos críticos en dominios de IA especializados podrían encontrar que el Salesforce-Ki nativo no es suficiente. Las plataformas independientes permiten seleccionar la mejor herramienta para la tarea respectiva en lugar de satisfacerse con la solución nativa potencialmente "suficiente".

Adaptación y control

Las plataformas de IA independientes a menudo ofrecen un mayor nivel de control sobre todo el ciclo de vida de la IA, desde la preparación de datos hasta la implementación y el monitoreo del modelo.

Aunging de aleta de modelo más profundo

Las plataformas externas a menudo están diseñadas para ingenieros de aprendizaje automático y ofrecen control granular sobre la capacitación y el ajuste de los modelos. Esto va más allá de las posibilidades de las herramientas de bajo código de baja abstracto de Salesforce, como el constructor de predicción de Einstein o las restricciones en el ajuste de las aletas de los modelos importados (BYOM) dentro de Salesforce.

Selección de algoritmo y transparencia

Los usuarios tienen más libertad al elegir algoritmos específicos y potencialmente reciben más transparencia sobre la funcionalidad de los modelos (explicación, explicación) que a través de las capas de abstracción de Salesforce. Aunque Salesforce ofrece herramientas como el inspector de modelos, las herramientas de MLOPS externos a menudo son más integrales.

Control sobre la pila de ki

La administración de toda la tubería de IA (preparación de datos, capacitación, provisión, monitoreo) en plataformas como AWS o Google Cloud ofrece más control que la dependencia del entorno administrado de Salesforce.

Límites de adaptación de Salesforce

Si bien Salesforce ofrece un constructor de bajo código para un fácil ajuste, las plataformas externas a menudo permiten ajustes más profundos basados ​​en código. También existen restricciones funcionales específicas en las funciones de AI de Salesforce, como requisitos complejos o al ajustar la captura de actividad de Einstein, así como los límites generales de la plataforma.

Ventajas de costos potenciales

Las estructuras de costos para las soluciones de IA pueden variar considerablemente y una comparación puramente de las tarifas de la licencia a menudo no es suficiente.

Modelos de precios diferentes

Salesforce a menudo licencia sus funciones de IA por usuario y mes como un complemento de las licencias de nube existentes. En contraste, los precios de las plataformas de IA independientes a menudo se basan en el consumo real (tiempo de computación, memoria, llamadas API). Los proveedores de IA independientes a su vez pueden tener sus propios modelos de precios más flexibles. La opción BYOM en Salesforce puede reducir los costos de las solicitudes de Einstein, pero los costos subyacentes del proveedor de modelos externos continúan siendo incurridos.

Costo total de propiedad (TCO)

Un análisis completo de TCO es crucial. Si bien la integración nativa de Salesforce-Ki puede reducir los costos de integración iniciales, otros factores pueden aumentar los costos totales: la necesidad potencial de las licencias o el uso de la nube de datos, los costos relativamente altos pro user para el complemento y la posibilidad de pagar un recargo por los modelos de IA que estarían más baratos disponibles. El TCO para IA independiente debe incluir los costos de integración, pero puede beneficiarse de los costos de uso de IA de núcleo más bajo y el uso de la infraestructura de la nube existente. Agentforce también se describe como potencialmente costoso en uso ($ 2 por conversación).

Evitar la redundancia

El uso de IA independiente puede permitir a las empresas utilizar inversiones existentes en otras plataformas en la nube o sus propias infraestructuras de datos y, por lo tanto, evitar gastos redundantes dentro del ecosistema de Salesforce.

Salesforce Native KI vs. IA Independent: una comparación de funciones y flexibilidad

Salesforce Native KI vs. Independent AI: una comparación de funciones y flexibilidad - Imagen: xpert.digital

La IA nativa de Salesforce, como Einstein o AgentForce, y plataformas de IA independientes que a menudo usan modelos especializados o abiertos difieren significativamente en sus funciones y flexibilidad. Si bien la IA nativa de Salesforce se centra en enfoques generalistas y aplicaciones CRM, las plataformas independientes a menudo ofrecen modelos especializados y una selección más amplia, incluidas las opciones de código abierto. El acceso a los últimos modelos en Salesforce depende de los ciclos de liberación y las asociaciones, mientras que los proveedores especializados permiten actualizaciones potencialmente más rápidas. Con respecto al ajuste fino, los modelos nativos de Salesforce a menudo son limitados y abstraídos, por ejemplo, por herramientas como el constructor de predicciones, mientras que las plataformas independientes ofrecen un control más detallado sobre el proceso de capacitación. La elección de algoritmos específicos es limitada en Salesforce, ya que en su mayoría están predefinidas o relacionadas con los socios, mientras que las plataformas independientes ofrecen más libertad. La infraestructura también se administra completamente en Salesforce y a menudo se basa en AWS o GCP, mientras que las plataformas independientes permiten el acceso directo a los entornos de alojamiento, ya sea en su propia nube o local. El esfuerzo de integración en Salesforce es bajo porque las soluciones son nativas, mientras que las plataformas externas requieren más trabajo de desarrollo y configuración. Con respecto a los costos, Salesforce a menudo se basa en un modelo de precio basado en el usuario por mes como un complemento, mientras que las plataformas independientes a menudo utilizan precios dependientes del consumo, como basados ​​en el rendimiento de la cómputo o las llamadas de API, o modelos específicos del proveedor.

Navegación de la integración: Conecte Independent AI con Salesforce

La decisión de una plataforma de IA independiente requiere una planificación cuidadosa de la integración en el entorno de Salesforce existente. Existen diferentes métodos para establecer esta conexión, cada uno con sus propias ventajas y desafíos.

Métodos de integración

AppExchange / AgentExchange

Salesforce AppExchange ofrece una variedad de aplicaciones de terceros, incluidas soluciones de IA que a menudo ofrecen integración prefabricada. AgentExchange es un mercado más nuevo dirigido a habilidades, temas y plantillas de agentes de IA de socios y tiene la intención de acelerar la provisión de agentes de IA. Esta es a menudo la forma más fácil, pero requiere que una pareja adecuada ofrezca una solución.

APIS (descanso/jabón/bulk/streaming)

El uso directo de las API de Salesforce permite la integración hecha a medida. Los desarrolladores pueden intercambiar datos, activar procesos en Salesforce o reproducir resultados de modelos de IA externos. La API compuesta puede ayudar a agrupar varias operaciones de manera eficiente. Este método ofrece la máxima flexibilidad, pero requiere un esfuerzo de desarrollo significativo.

Plataformas de middleware (por ejemplo, Mulesoft)

Las plataformas de integración como MuleSoft (solución de Salesforce) u otras pueden servir como intermediario. Toman tareas como la transformación de datos, la orquestación de flujos de trabajo complejos y la gestión de la conectividad entre Salesforce y los servicios de IA externos.

Conectores de plataforma en la nube (AWS/GCP)

Los grandes proveedores de la nube proporcionan cada vez más servicios específicos para facilitar la integración con Salesforce. Los ejemplos son AWS Private Connect para conexiones de red seguras, Relé de eventos AWS para la transmisión de eventos en tiempo real, el conector AWS Glue Salesforce o el conector SageMaker Data Wrangler para el procesamiento de datos. Google Vertex AI se puede integrar en la nube de datos de Salesforce a través del generador de modelos. Estos conectores pueden simplificar la integración, pero se unen al ecosistema del proveedor de nubes respectivo.

Byom sobre Einstein Studio

Como ya se mencionó, esta función permite la integración de modelos alojados externamente en el entorno Salesforce a través del generador de modelos. Las consultas continúan funcionando a través de la infraestructura de Salesforce y usan la capa de confianza, que simplifica la integración, pero también crea una cierta dependencia.

Adecuado para:

• Integración de IA y aprendizaje automático en la logística de almacén: desarrollos globales en Alemania, UE, EE. UU. Y Japón

Desafíos de integración frecuentes

La integración de los sistemas externos con Salesforce no es trivial y contiene desafíos específicos:

Límites de API

Salesforce limita el número de llamadas API por organización y período (por ejemplo, diario, al mismo tiempo). Los procesos de IA intensivos en datos que a menudo sincronizan o consultan los datos pueden alcanzar rápidamente estos límites. Esto requiere un diseño cuidadoso (por ejemplo, estrangulamiento, procesamiento por lotes, almacenamiento en caché) o puede hacer que la adquisición de ediciones más altas de Salesforce o contingentes API adicionales sea necesario. Los límites de la API de transmisión en particular son relevantes para aplicaciones en tiempo real.

Sincronización de datos

Asegurar la consistencia de los datos entre Salesforce y la plataforma de IA externa es fundamental. Los desafíos incluyen el manejo de grandes volúmenes de datos (LDV), la decisión entre las actualizaciones en tiempo real y los lotes, la gestión de los tiempos de latencia y la evitación de las inconsistencias de datos. Los enfoques como las integraciones de copia cero tienen como objetivo reducir estos problemas pueden no ser siempre aplicables.

Mapeo y transformación de datos

Los diferentes modelos de datos, formatos y semántica de campo deben coordinarse. Esto puede requerir una lógica de transformación compleja para garantizar que los datos se interpreten correctamente.
Seguridad y autenticación: la gestión segura de los datos de acceso (clave API, tokens), la implementación de métodos de autenticación robustos (por ejemplo, OAuth 2.0, acreditados con nombre) y garantizar la transmisión segura de datos (cifrado) es esencial. Los malcons pueden conducir a las brechas de seguridad.

Solución de problemas y consistencia de datos

Las integraciones deben ser resistentes a los errores (problemas de red, fallas del sistema, errores de datos). Los mecanismos robustos para los intentos de registro, monitoreo y repetición automática (Retinty Logic) son necesarios para garantizar la integridad de los datos y minimizar los tiempos de inactividad.

Complejidad y mantenimiento

Las integraciones a medida requieren mantenimiento y adaptación continuos, especialmente si Salesforce o la plataforma de IA externa se desarrollan. Esto une recursos y requiere conocimientos técnicos.

La complejidad de la integración representa un factor de costo a menudo subestimado. Si bien las plataformas de IA independientes pueden ofrecer costos nucleares más bajos o funciones superiores, los costos y el esfuerzo por el tiempo de desarrollo, incluido el tiempo de desarrollo, las licencias potenciales de medios de medias y el flujo de mantenimiento continuo en el cálculo de TCO. La IA nativa de Salesforce se beneficia de la integración prefabricada. Los límites de API pueden aumentar aún más la complejidad y los costos si se requieren alaboraciones elaboradas o licencias más caras. Por lo tanto, la decisión de una IA independiente debe tener en cuenta las habilidades técnicas y los recursos de la organización para hacer frente a esta complejidad de integración. Una integración mal planificada puede destruir las ventajas de la plataforma externa.

Patrón de integración exitoso

A pesar de los desafíos, existen patrones y herramientas establecidas para integraciones exitosas. Los estudios de casos muestran la conexión exitosa de AWS Sagemaker a Salesforce, a menudo utilizando servicios de AWS específicos para optimizar el rendimiento y los costos. Integraciones similares son posibles con Google Vertex AI, especialmente a través del generador de modelos. Herramientas como Zapier se pueden usar para integraciones más simples y sin código para mover datos entre sistemas, p. Entre las hojas de Google y Vertex Ai como un proxy de los datos de Salesforce. El uso de conectores y servicios nativos de la nube como AWS Glue, EventBridge o Private Connect también puede simplificar y asegurar considerablemente la integración.

Plataforma de IA independiente: métodos y desafíos de integración en una visión general

Plataforma de IA independiente: métodos y desafíos de integración en una visión general: xpert.digital

La plataforma IA independiente ofrece una amplia gama de métodos de integración, cada uno con ventajas y desafíos específicos. AppExchange o AgentExchange Apps permiten la instalación fácil de aplicaciones prefabricadas o componentes de socios con poco esfuerzo de desarrollo y calidad con frecuencia certificada. Sin embargo, la adaptabilidad es limitada y existe una dependencia de las ofertas de socios y los costos potenciales. La integración directa de API que permite desarrollos a medida utilizando las API de Salesforce, como el resto, jabón, a granel y transmisión, ofrece la máxima flexibilidad y control total sobre el flujo de datos y la lógica. Sin embargo, requiere un alto nivel de desarrollo, la gestión de los límites de API, una prueba de seguridad exhaustiva y mantenimiento continuo. El uso de middleware, como MuleSoft, simplifica integraciones complejas a través de la conectividad, la conversión de datos y la orquestación. Ofrece la administración central y la reutilización, pero requiere costos de licencia adicionales y familiarización intensiva en la plataforma. Los conectores en la nube, como AWS o GCP, optimizan las integraciones a través de servicios de código específicos y parcialmente bajo, como pegamento, relé de eventos o conexión privada. Estos son en su mayoría potentes, seguros y perfectos para el ecosistema de la nube respectivo, pero requieren configuraciones especializadas y vinculan al usuario al proveedor. Con Byom a través de Einstein Studio, los modelos alojados externos se pueden integrar fácilmente en los flujos de trabajo de Salesforce, mediante el cual se utiliza la capa de confianza y se simplifica la integración. Sin embargo, existen restricciones en el soporte del modelo en comparación con el uso directo, el ajuste fino y la dependencia de la plataforma Salesforce.

Integración de una plataforma de IA de origen independiente y de datos intermedios para todos los asuntos de la compañía-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: las soluciones fabricadas en colas de plataforma de IA más flexibles que reducen los costos, mejoran sus decisiones y aumentan la eficiencia

Plataforma de IA independiente: integra todas las fuentes de datos de la compañía relevantes

• Esta plataforma de IA interactúa con todas las fuentes de datos específicas
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox y muchos otros sistemas de gestión de datos
• Integración rápida de IA: soluciones de IA hechas a medida para empresas en horas o días en lugar de meses
• Infraestructura flexible: basada en la nube o alojamiento en su propio centro de datos (Alemania, Europa, libre elección de ubicación)

• Seguridad de datos más alta: el uso en la firma de abogados es la evidencia segura
• Usar en una amplia variedad de fuentes de datos de la empresa
• Elección de sus propios modelos de IA (DE, UE, EE. UU., CN)

Desafíos que resuelve nuestra plataforma de IA

• Falta de precisión de las soluciones de IA convencionales
• Protección de datos y gestión segura de datos confidenciales
• Altos costos y complejidad del desarrollo individual de IA
• Falta de IA calificada
• Integración de la IA en los sistemas de TI existentes

Más sobre esto aquí:

• La integración de la IA de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía

Consideraciones críticas: Gestión de riesgos para IA independiente

La decisión a favor o en contra de las plataformas de IA independientes también debe incluir una cuidadosa consideración de los riesgos potenciales, especialmente en las áreas de protección de datos, dependencia del proveedor y soberanía de datos.

Privacidad y seguridad

Si bien Salesforce posiciona la capa de confianza de Einstein como garantía para el uso seguro de IA, las restricciones prácticas se revelan en un aspecto más cercano que debe sopesarse en comparación con las soluciones independientes.

Restricciones de la capa de confianza de Einstein:

Enmascaramiento de datos desactivados para AgentForce: un punto central es la determinación explícita de que el enmascaramiento de datos para los flujos de trabajo de AgentForce está desactivado. Como razón, se afirma que el enmascaramiento afectaría la precisión y relevancia contextuales de los resultados, por ejemplo, cuando se busca cuentas similares, donde se requieren los detalles de la cuenta de referencia. Esto representa un riesgo considerable de protección de datos, ya que los datos de los clientes potencialmente confidenciales podrían enviarse desenmascarados a LLM externos, lo que es particularmente problemático en las industrias reguladas y contradice la promesa de "confianza".
Mitigación alternativa (antrópica): Salesforce planea ofrecer modelos antrópicos alternativos que se ejecutan dentro de un "límite de confianza de Salesforce" (alojado en AWS Bedrock). Aunque los datos no dejan la esfera de control de Salesforce, el enmascaramiento de datos sigue desactivado aquí también. Es cuestionable si estas preocupaciones de protección de datos abordadas lo suficiente, en comparación con un enmascaramiento de funcionamiento.
Funcionalidad general de la capa de confianza: las funciones centrales, como la retención cero en socios y la prueba de toxicidad, permanecen. Sin embargo, la excepción a Agentforce es una restricción significativa.

Ventajas potenciales de plataformas independientes:

Opciones de residencia de datos dedicadas: los proveedores de nubes independientes o las plataformas especializadas pueden ofrecer un control más granular sobre la ubicación de datos de almacenamiento y procesamiento de datos. Esto puede ser necesario para cumplir con las estrictas leyes de protección de datos regionales (como GDPR o regulaciones nacionales específicas) que van más allá de las garantías generales de Salesforce Hyperforce.
Arquitecturas de seguridad alternativas: las empresas pueden elegir arquitecturas que coincidan mejor con sus requisitos de seguridad específicos, p. A través del cifrado dedicado, controles de acceso más estrictos o mecanismos de aislamiento de datos.
Responsabilidad directa del proveedor: la cooperación directamente con un proveedor de IA crea responsabilidades más claras para tratar los datos, sin Salesforce como una instancia intermedia.

La brecha entre la promesa de marketing de la capa de confianza y su realidad técnica, en particular el enmascaramiento desactivado para Agentforce, es crucial para la evaluación de riesgos. Los fabricantes de decisiones no pueden confiar únicamente en las declaraciones de marketing, sino que deben verificar la implementación específica de sus aplicaciones y comparar esto con los controles más consistentes o configurables de plataformas independientes.

Adecuado para:

• AI de confianza: la tarjeta Trump de Europa y la posibilidad de asumir un papel principal en la inteligencia artificial

Protección de datos y aspectos de seguridad: Einstein Trust Layer versus plataformas independientes

Aspectos de protección y seguridad de datos: Einstein Trust Layer versus plataformas independientes- Imagen: xpert.digital

Los aspectos de protección de datos y seguridad son de importancia central para la capa de confianza de Einstein de Salesforce y plataformas independientes. En el enmascaramiento de datos, la capa de confianza ofrece soporte para ciertas regiones e idiomas, pero con una restricción en AgentForce, mientras que las plataformas independientes pueden proporcionar reglas configurables y personalizables, así como tipos de datos compatibles. Para los flujos de trabajo basados ​​en agentes, el enmascaramiento de datos en la capa de confianza se desactiva, mientras que con plataformas independientes, dependiendo de la implementación, a menudo es posible si las pérdidas de rendimiento son tolerables. La retención de datos cero entre los proveedores de terceros está garantizada por acuerdos contractuales, por ejemplo, con OpenAAI; Las plataformas independientes permiten contratos directos o alojamiento a su propia infraestructura para evitar completamente a terceros. La nube de datos, incluido el contenido tóxico y el enmascaramiento tóxico, incluyen el contenido tóxico y el enmascaramiento tóxico, mientras que las plataformas independientes a menudo ofrecen funciones detalladas de registro y monitoreo como las herramientas MLOPS. Al verificar la residencia de datos, la capa de confianza depende de la región de Hyperforce y el aprovisionamiento, mientras que las plataformas independientes generalmente permiten una selección más granular de regiones de centros de datos. En Salesforce, las opciones de alojamiento van desde el proveedor de alojamiento autogestionado hasta la opción BYOM hasta SF Gateway con alojamiento para socios como AWS o GCP, aunque Anthrope también está planeado en el área de SF. Las plataformas independientes, por otro lado, permiten el alojamiento en su propia instancia de la nube, en las instalaciones o en la nube de proveedores. Con respecto a la granularidad de los controles, la capa de confianza ofrece opciones configurables, por ejemplo, para determinar las reglas de enmascaramiento, por las cuales se define la arquitectura básica; Las plataformas independientes a menudo pueden proporcionar una configurabilidad más integral de las medidas de seguridad.

Evitar el bloqueo del proveedor

La profunda integración de los servicios de Salesforce conlleva el riesgo de una fuerte dependencia del proveedor.

Riesgo de dependencia del ecosistema

Aterrizar solo en Salesforce para CRM y AI crea una dependencia significativa. Esto puede debilitar la posición de negociación para los ajustes de precios y restringir la flexibilidad para usar otras tecnologías en el futuro.

Diversificación estratégica

El uso de plataformas de IA independientes diversifica la pila de tecnología. Las empresas pueden usar innovaciones de todo el mercado y, si es necesario, a los proveedores de cambios más fácilmente. Esto recibe capacidad estratégica para actuar.

Paradoja de "ecosistema abierto" de Salesforce

Salesforce anuncia un ecosistema abierto, p. por Byom, pero la realidad práctica de la integración profunda a menudo conduce a un vínculo objetivo. Incluso cuando se usa Byom, la administración y la provisión se llevan a cabo a través de la plataforma Salesforce, lo que dificulta el cambio. La conveniencia de la solución integrada puede conducir a un "bloqueo suave", ya que las dependencias subyacentes están veladas y el cambio a una estrategia de gestión o implementación diferente provoca pérdidas de fricción.

Más sobre esto aquí:

• Los peligros del bloqueo de los proveedores: por qué las empresas deben evitar las dependencias

Soberanía y portabilidad

El control sobre sus propios datos y la posibilidad de migrar modelos o datos si es necesario son aspectos estratégicos importantes.

Preocupaciones en Einstein Activity Capture (EAC)

Un problema específico afecta a EAC. El correo electrónico grabado y los datos del calendario no se guardan como registros de actividad estándar en Salesforce, sino externamente en AWS. Estos datos están sujetos a un período de retención limitado (6 meses, un máximo de 24 meses con una licencia pagada) y se pierden cuando EAC se desactiva. Esto plantea preguntas significativas sobre la soberanía de los datos, el acceso a largo plazo y las opciones de copia de seguridad. En este caso, no tiene sus datos por completo.

Portabilidad del modelo

Los modelos que se crean de forma nativa con herramientas de Salesforce, como el Einstein Prediction Builder, están vinculados a la plataforma y no son fáciles de retratar. Si bien los datos subyacentes se pueden exportar, el modelo capacitado en sí no es transferible. Por el contrario, los modelos que se desarrollaron en plataformas externas (AWS, GCP, etc.) son más portátiles, incluso si se integran temporalmente con Salesforce.

Portabilidad de datos con IA independiente

Cuando se utilizan plataformas de IA externas, los artefactos del procesamiento de datos y los artefactos del modelo a menudo permanecen fuera de Salesforce. Esto potencialmente ofrece una mejor portabilidad de datos y modelos si la relación con Salesforce o la estrategia cambia.

Recomendaciones estratégicas para los fabricantes de decisiones

La elección de la estrategia de IA correcta en el contexto de Salesforce requiere una evaluación diferenciada que va más allá de una simple comparación de funciones. Las siguientes recomendaciones pueden ayudar a los fabricantes de decisiones:

Use aplicaciones críticamente

No confíe en Salesforce AI nativo por defecto. Verifique cada aplicación de IA individualmente en función de:

• Especialización requerida: ¿La tarea necesita habilidades de IA profundas y especializadas (por ejemplo, análisis científicos complejos, pronósticos del sector de nicho) que probablemente sean mejor atendidos por una plataforma dedicada?
• Necesidades de adaptación: ¿Cuánto control sobre el modelo, los datos de entrenamiento y los algoritmos es necesario? ¿Es suficiente el grado de abstracción de Salesforce?
• Requisitos de rendimiento: ¿Existen requisitos estrictos de latencia o rendimiento que puedan cumplirse mejor por una infraestructura externa optimizada?
• Sensibilidad y cumplimiento de datos: ¿Se aplica la aplicación a datos altamente confidenciales en los que las restricciones de la capa de confianza (en particular la falta de enmascaramiento en Agentforce) representan riesgos inaceptables? ¿Se cumplen mejor los requisitos de residencia de datos específicos?

Perseguir un enfoque híbrido

Considere una estrategia que usa Salesforce-Ki nativas para tareas más simples e fuertemente integradas en las que juega sus fortalezas (por ejemplo, puntuación básica de plomo, diseños de correo electrónico en la nube de ventas). Al mismo tiempo, se deben integrar plataformas independientes para casos de uso de alta calidad, especializados o altamente sensibles.

Considere la madurez de la integración

Evalúe de manera realista los recursos técnicos y el conocimiento de la organización para gestionar la complejidad de la integración y el mantenimiento de soluciones de IA externas. Comience con integraciones bien respaldadas (por ejemplo, AppExchange, conectores de nube establecidos) antes de que se aborden los desarrollos internos complejos.

Calcular TCO completo

Realice un análisis TCO exhaustivo que compara los costos totales del KI de Salesforce nativo (licencias, uso de la nube de datos, restricciones funcionales potenciales) con los de IA independiente (costos de IA centrales + Desarrollo de integración/mantenimiento + middleware).

El análisis TCO (costo total de propiedad) es un método para evaluar los costos totales que están conectados a la adquisición y operación de una tecnología en todo su ciclo de vida, no solo los costos de adquisición, pero también los costos operativos continuos, el mantenimiento, la capacitación, las actualizaciones, etc.

Por qué las plataformas de IA externas pueden ser más rentables:

• Efectos de la escala: los proveedores distribuyen los costos de infraestructura a muchos clientes.
• Inversiones más bajas: no es necesaria ninguna estructura de su propia infraestructura.
• Uso más rápido: el tiempo de mercado más rápido reduce los costos indirectos.
• Mantenimiento y actualizaciones incluyó: No hay esfuerzo propio para la operación de TI.
• Pago-as-you-go: los costos se adaptan a la necesidad.

Un análisis TCO a menudo muestra que las plataformas de IA externas son más baratas y más flexibles que sus propias soluciones a largo plazo.

Priorizar la flexibilidad estratégica

Pese la conveniencia del ecosistema integrado de Salesforce con los riesgos estratégicos a largo plazo de la dependencia del proveedor (ver Sección VB). Instale consideraciones de portabilidad desde el inicio en la estrategia AI.

Solicitar transparencia

Exigir documentación clara de todos los proveedores (incluida la fuerza de ventas y los proveedores independientes) para habilidades modelo, restricciones, prácticas de procesamiento de datos, medidas de seguridad y modelos de precios. Pregunte cuidadosamente las declaraciones de marketing y compararlas con las realidades técnicas.

Adecuado para:

• Sistemas de gestión de datos en cambio: estrategias para el éxito de la empresa en la era de la IA

Súplica para una estrategia de IA abierta dentro de Salesforce

El análisis muestra claramente que el único uso del conjunto nativo de KI de Salesforce ofrece conveniencia e integración perfecta en procesos CRM conocidos, pero no necesariamente representa la estrategia óptima para cada compañía. La consideración estratégica de las plataformas de IA independientes abre ventajas significativas: el acceso a modelos altamente especializados y potencialmente potentes, una mayor flexibilidad y control sobre la pila de IA, la posible eficiencia de rentabilidad a través de modelos de precios alternativos y el uso de infraestructura existente, así como una importante minimización de riesgos con respecto a la dependencia de los proveedores y la soberanificación de datos.

Las restricciones establecidas de la capa de confianza de Einstein son particularmente críticas, a saber, el enmascaramiento de datos desactivados para los flujos de trabajo de Agentforce. Esto subraya la necesidad de mirar más allá de las promesas de marketing y verificar las realidades técnicas con cuidado, especialmente cuando procesa datos confidenciales. Las preocupaciones sobre la portabilidad de los datos, como están claras en el ejemplo de la captura de actividad de Einstein, también advierten por precaución si el enlace con memoria y mecanismos de procesamiento propietario.

Al mismo tiempo, el papel de Salesforce AI no debe subestimarse. Para muchas tareas de CRM estándar, ofrece una solución valiosa y bien integrada. La capa de fideicomiso de Einstein es un importante nivel de gobernanza y seguridad a pesar de sus limitaciones. Las herramientas de bajo código también permiten una democratización más amplia del uso de IA dentro de las organizaciones.

Por lo tanto, la estrategia más convincente para muchas empresas debería ser un enfoque abierto e híbrido. Dicha estrategia utiliza las fortalezas de la IA de Salesforce nativa para tareas cotidianas, integradas, pero no rehuye la integración de soluciones de IA externas, "mejores" para casos de uso específicos, muy exigentes o estratégicamente críticos. Esto requiere un desvío de la configuración predeterminada para usar solo herramientas nativas y, en su lugar, una evaluación rigurosa basada en la aplicación.

Se pide a los tomadores de decisiones que determinen cuidadosamente la combinación correcta de soluciones de IA nativas e independientes. Esta decisión debe basarse en los requisitos comerciales específicos, las habilidades técnicas existentes, el riesgo de riesgo y los objetivos estratégicos a largo plazo para explotar todo el potencial de IA en el ecosistema de Salesforce sin tomar dependencias o riesgos innecesarios.

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Konrad Wolfenstein

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