Salesforce'i tehisintellekt: miks on sõltumatud tehisintellekti platvormid paremad kui Einstein ja Agentforce – hübriidlähenemine ületab tarnijaga seotuse!

Sõltumatute tehisintellekti platvormide strateegiline tähtsus Salesforce'is: analüüs, mis ulatub kaugemale Einsteinist

Salesforce positsioneerib oma natiivset tehisintellekti (AI) silmapaistvalt oma Customer 360 platvormi lahutamatu osana, reklaamides seda kui „CRM-i tehisintellekti nr 1“. Põhisõnum rõhutab tehisintellekti võimaluste, nagu Einstein, Agentforce ja laiem tehisintellekti pilvelahendus, sujuvat integreerimist olemasolevatesse Salesforce'i töövoogudesse, et suurendada tootlikkust ja isikupärastada kliendikogemust. See lihtsa juurutamise ja kasutamise lubadus tuttavas keskkonnas kõnetab paljusid ettevõtteid.
Salesforce'i kliendid seisavad aga üha enam silmitsi strateegilise otsusega: kas nad peaksid lootma ainult Salesforce'i natiivsele tehisintellekti komplektile või kaaluma sõltumatute, potentsiaalselt spetsialiseeritumate tehisintellekti platvormide integreerimist? Tehisintellekti turg areneb kiiresti, kusjuures kolmandate osapoolte müüjad tutvustavad pidevalt spetsialiseeritud mudeleid ja uuenduslikke lahendusi, mis võivad ületada kõik-ühes platvormi võimalusi.

See artikkel analüüsib sõltumatute tehisintellekti platvormide kasutamise strateegilisi eeliseid Salesforce'i keskkonnas. See uurib kriitiliselt Salesforce'i natiivse tehisintellekti võimalusi ja piiranguid, toob esile integratsiooniteed ja väljakutsed ning käsitleb peamisi aspekte, nagu paindlikkus, maksumus, andmekaitse ja tarnijaga seotus. Eesmärk on pakkuda kindlat alust otsustamaks, kas avatum tehisintellekti strateegia võiks olla Salesforce'i kasutajatele kasulikum kui ainult Salesforce'i enda lahendustele lootmine.

Põhiküsimus keerleb kompromissi ümber sügavalt integreeritud lahenduse mugavuse ning väliste tehisintellekti tööriistade potentsiaalse võimsuse ja spetsialiseerumise vahel. Kuigi Salesforce rõhutab oma integreeritud tehisintellekti eeliseid, nõuab tehisintellekti valdkonna kõrge spetsialiseerumise aste ja kiire innovatsioonitempo nüansirikkamat lähenemist. Üks platvormi pakkuja ei pruugi olla võimeline pakkuma tipptaset kõigis tehisintellekti valdkondades, võrreldes pakkujatega, kes keskenduvad kindlatele valdkondadele. See pinge integratsiooni ja parimate lahenduste vahel moodustab käesolevas aruandes uuritud strateegiliste kaalutluste tuuma.

Sellega seotud:

• Sõltumatu ja andmeallikateülese tehisintellekti platvormi tehisintellekti integreerimine kõigi ärivajaduste jaoks

Salesforce'i natiivse tehisintellekti komplekti (Einstein, Agentforce, AI Cloud) mõistmine

Salesforce pakub laia valikut tehisintellekti võimalusi, mis on sügavalt integreeritud ettevõtte erinevatesse pilvetoodetesse, mis on koondatud kaubamärkide Einstein, Agentforce ja AI Cloud alla. Selle komplekti eesmärk on optimeerida igapäevaseid äriprotsesse automatiseerimise, ennustamise ja isikupärastatud interaktsioonide kaudu.

Funktsionaalne ülevaade pilve järgi

• Müügipilv: Põhifunktsioonide hulka kuuluvad müügivihjete ja müügivõimaluste hindamine nende lõpuleviimise tõenäosuse põhjal (Einstein Lead/Popportunity Scoring), täpsemad tulude prognoosid (Einstein Forecasting), isikupärastatud müügimeilide automaatne loomine (müügimeilid), müügikõnede kokkuvõtted (kõnede kokkuvõtted) ja automaatne tegevuste jäädvustamine meilidest ja kalendritest (Einstein Activity Capture). Einstein Copilot pakub ka kontekstipõhiseid toiminguid ja tuge kogu müügiprotsessi vältel.
• Teenuste pilv: Siin toetab tehisintellekt klientide juhtumite automaatset klassifitseerimist (juhtumite klassifitseerimine), soovitab sobivaid teadmusartikleid või eelnevalt koostatud vastuseid (artikli/vastuse soovitused), loob lõpetatud juhtumite kokkuvõtteid (töökokkuvõtted) ja võimaldab vestlusrobotite kasutamist standardsete päringute automatiseerimiseks.
• Turunduspilv: tehisintellekti funktsioonid aitavad turundussisu loomisel ja automaatsel sildistamisel (sisu genereerimine/sildistamine), hindavad kontaktide interaktsiooni tõenäosust (kaasamise hindamine), optimeerivad saatmisaegu maksimaalse avamismäära saavutamiseks (saatmisaja optimeerimine) ning võimaldavad kampaaniate ja kliendikogemuste põhjalikku isikupärastamist.
• Commerce Cloud: Selles valdkonnas keskendub tehisintellekt isikupärastatud tootesoovitustele, otsingutulemuste optimeerimisele ja ostukäitumise kohta ülevaate pakkumisele konversioonide suurendamiseks.
• Platvormideülene/üldine: Tööriistad nagu Einstein Prediction Builder võimaldavad administraatoritel luua kohandatud ennustusmudeleid ilma koodi kirjutamata. Einstein Discovery aitab leida andmetest mustreid ja teadmisi. Einstein Next Best Action pakub kontekstipõhiseid soovitusi. Agentforce esindab autonoomseid tehisintellektil põhinevaid agente, mis suudavad ülesandeid iseseisvalt täita. Prompt Builder ja Copilot Studio võimaldavad tehisintellektil põhinevate assistentide ja viipade kohandamist ja loomist.

Sellega seotud:

• USA pilvest väljas: ülevaade suveräänsetest SaaS-pakkumistest + soovitused tegutsemiseks

Aluseks olev arhitektuur

Salesforce'i tehisintellekti funktsionaalsus põhineb kahel olulisel sambal: andmepilvel ja Einsteini usalduskihil.

Andmepilve sõltuvus

Salesforce'i andmepilv toimib keskse andmebaasina. See ühendab kliendiandmed erinevatest allikatest (nii Salesforce'i sisemistest kui ka välistest) 360-kraadiseks vaateks. Need ühtlustatud andmed moodustavad aluse paljudele tehisintellekti rakendustele, eriti generatiivsele tehisintellektile ja isikupärastamisele. Oluline on see, et teatud generatiivse tehisintellekti võimalused ja usalduskihi auditeerimisjälg nõuavad andmepilve eraldamist, isegi kui seda andmete ühtlustamiseks palju ei kasutata. See loob arhitektuurilise sõltuvuse ja võib kaasa tuua täiendavat keerukust ja potentsiaalseid kulusid, eriti ettevõtetele, kellel on juba loodud andmelaod või andmejärved. Andmepilve vajadus võib seega suurendada omamise kogukulusid (TCO) ja kujutab endast potentsiaalset kitsaskohta, kui seda hoolikalt ei hallata.

Einsteini usalduskiht

See turvaraamistik on loodud tagama genereeriva tehisintellekti usaldusväärse kasutamise. See koosneb mitmest komponendist:

• Turvaline andmepäring: pääseb ligi Salesforce'i andmetele, et rikastada päringuid asjakohase kontekstiga, võttes arvesse vastava kasutaja juurdepääsuõigusi.
• Kiire kaitse: Süsteemipoliitikate eesmärk on vähendada hallutsinatsioone ja keelemudelite (LLM) kahjulikku väljundit.
• Andmete maskeerimine: Tundlikud andmed, näiteks isikuandmed (PII) või makseteave (PCI), maskeeritakse enne välistele õigusteaduse assistentidele saatmist.
• Toksilisuse hindamine: genereeritud vastuseid kontrollitakse ja hinnatakse potentsiaalselt kahjuliku sisu suhtes.
• Nullandmete säilitamise poliitika: Salesforce'il on lepingud partneritega, nagu OpenAI ja Azure OpenAI, et tagada, et esitatud ettevõtte andmeid ei salvestata nende kolmandate osapoolte pakkujate poolt ega kasutata nende mudelite treenimiseks.

Lähemal arhitektuuri uurimisel selgub, et Salesforce tugineb paljude oma generatiivsete tehisintellekti võimaluste jaoks välistele suurtele keelemudelitele (LLM-idele), mida pakuvad sellised pakkujad nagu OpenAI, Anthropic või Google. Need mudelid on sageli integreeritud pilveteenuste, näiteks AWS Bedrocki kaudu, kusjuures Einsteini usalduskiht toimib turvalise väravana. See tähendab, et Salesforce tegutseb peamiselt integraatori ja turvalisuse vahendajana, selle asemel et arendada ainult oma põhilisi generatiivseid mudeleid. Kuigi see annab juurdepääsu võimsatele mudelitele, loob see sõltuvusi ja tõstatab küsimuse, kuidas erineb tehisintellekti põhitehnoloogia nende mudelite otsesest kasutamisest teiste platvormide kaudu. Kliendid maksavad Salesforce'ile sisuliselt integratsiooni, turvakihi ja töövoogudesse manustamise eest, mis põhinevad suures osas väliselt kättesaadavatel tehisintellekti mudelitel. See tugevdab argumenti nende väliste mudelite või platvormidega otsese integratsiooni hindamiseks.

Natiivse lahenduse tunnustatud tugevused

Vaatamata mainitud punktidele pakub Salesforce'i natiivne tehisintellekti komplekt vaieldamatuid eeliseid:

• Sujuv integratsioon: tehisintellekti funktsioonid on sügavalt integreeritud Salesforce'i kasutajaliidesesse ja töövoogudesse, võimaldades sujuvat kasutamist.
• Kasutusmugavus ja tuttavlikkus: Olemasolevad Salesforce'i kasutajad ja administraatorid leiavad tavaliselt kiiresti orienteeruva lahenduse, mis vähendab sisseelamisaega. Madala koodiga tööriistad võimaldavad ka mitte-tehnilistel kasutajatel luua tehisintellektil põhinevaid kogemusi.
• Olemasolevate CRM-andmete ärakasutamine: tehisintellekt on loodud töötama otse Salesforce'is talletatud kliendiandmetega, mis lihtsustab andmete ettevalmistamist.

Saage kasu Xpert.Digitali ulatuslikust, viiest astmest koosnevast asjatundlikkusest terviklikus teenustepaketis | Teadus- ja arendustegevus, XR, PR ja digitaalse nähtavuse optimeerimine - Pilt: Xpert.Digital

Xpert.Digitalil on põhjalikud teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiaid, mis on täpselt kooskõlas teie konkreetse turusegmendi nõuete ja väljakutsetega. Turusuundumuste pideva analüüsimise ja valdkonna arengute jälgimise abil saame tegutseda ennetavalt ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja oskusteabe kombinatsioon loob lisaväärtust ja annab meie klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet leiate siit:

• Kasuta Xpert.Digitali viit ekspertiisivaldkonda ühes paketis – alates kõigest 500 eurost kuus

Argumendid sõltumatute tehisintellekti platvormide kasuks Salesforce'is

Kuigi Salesforce'i tehisintellekti natiivne integratsioon pakub eeliseid, on mitmeid kaalukaid põhjuseid, miks tõsiselt kaaluda sõltumatute tehisintellekti platvormide kaasamist. Need välised lahendused võivad olla paremad sellistes valdkondades nagu paindlikkus, spetsialiseerumine, kohanemisvõime ja potentsiaalsed kulueelised.

Paindlikkus ja mudeli spetsialiseerumine

Tehisintellekti turgu iseloomustab suur dünaamilisus ja spetsialiseerumine. Sõltumatud tehisintellekti pakkujad keskenduvad sageli kindlatele valdkondadele või tehnoloogiatele, mis võimaldab neil pakkuda teatud valdkondades täiustatumaid või kohandatud lahendusi kui universaalsed platvormid nagu Salesforce.

Juurdepääs parimatele mudelitele

Välised müüjad arendavad sageli spetsiifilisi algoritme selliste valdkondade jaoks nagu loomuliku keele töötlemine (NLP), arvutinägemine või valdkonnapõhine analüüs. Näideteks on spetsiaalne tehisintellekt juriidiliste dokumentide jaoks, näiteks ContractPodAi, või valdkonnapõhised diagnostikavahendid, näiteks Aquant. Sellised spetsialiseeritud mudelid võivad ületada Salesforce'i sisseehitatud üldisemaid mudeleid.

Kiiremad innovatsioonitsüklid

Spetsiaalsed tehisintellekti ettevõtted suudavad uusi mudeleid ja funktsioone sageli kiiremini arendada ja avaldada kui suured platvormipakkujad nagu Salesforce, kelle tehisintellekti tegevuskava on seotud laiemate väljalasketsüklitega. See võimaldab ettevõtetel uusimatest tehisintellekti edusammudest kiiremini kasu saada.

Suurem mudelivalik

Sõltumatud platvormid või turuplatsid pakuvad juurdepääsu laiemale mudelivalikule, sealhulgas nišilahendustele, avatud lähtekoodiga valikutele või mudelitele müüjatelt, mis pole otse saadaval Salesforce'i funktsiooni „Too oma mudel” (BYOM) kaudu.

Sellega seotud:

• Sõltumatud tehisintellekti platvormid kui strateegiline alternatiiv Euroopa ettevõtetele

See väliste teenusepakkujate spetsialiseerumine on vastuolus Salesforce'i laiema lähenemisviisiga, mille eesmärk on pakkuda tehisintellekti põhivõimalusi kogu oma CRM-paketis. Kuigi see lai lähenemisviis tagab tehisintellekti kättesaadavuse paljudes valdkondades, võib see toimuda sügavuse arvelt. Spetsiaalne pettuste avastamise tehisintellekt või meditsiiniliste piltide analüüsi tööriist on nende konkreetsete ülesannete puhul tõenäoliselt parem kui üldine CRM-iga integreeritud mudel. Organisatsioonid, kellel on kriitilised nõuded spetsialiseeritud tehisintellekti valdkondades, võivad avastada, et Salesforce'i natiivne tehisintellekt jääb puudu. Sõltumatud platvormid võimaldavad neil valida töö jaoks parima tööriista, selle asemel, et leppida potentsiaalselt ainsa sobiva natiivse lahendusega.

Kohanemine ja kontroll

Sõltumatud tehisintellekti platvormid pakuvad sageli kõrgemat kontrolli kogu tehisintellekti elutsükli üle, alates andmete ettevalmistamisest kuni mudeli rakendamise ja jälgimiseni.

Põhjalik mudeli peenhäälestamine

Välised platvormid on sageli loodud masinõppe inseneridele ning pakuvad detailset kontrolli treenimis- ja peenhäälestusmudelite üle. See ületab Salesforce'i abstraktsemate madala koodiga tööriistade (nt Einstein Prediction Builder) võimalused või imporditud mudelite peenhäälestamise (BYOM) piirangud Salesforce'is.

Algoritmi valik ja läbipaistvus

Kasutajatel on konkreetsete algoritmide valimisel suurem vabadus ja potentsiaalselt suurem läbipaistvus mudelite toimimise (selgitatavuse) osas kui Salesforce'i abstraktsioonikihtide kaudu. Kuigi Salesforce pakub selliseid tööriistu nagu Model Inspector, on välised MLOps tööriistad sageli põhjalikumad.

Kontroll tehisintellekti virna üle

Kogu tehisintellekti torujuhtme (andmete ettevalmistamine, koolitamine, juurutamine, jälgimine) haldamine platvormidel nagu AWS või Google Cloud pakub rohkem kontrolli kui Salesforce'i hallatavale keskkonnale lootmine.

Salesforce'i kohandamise piirangud

Kuigi Salesforce pakub hõlpsaks kohandamiseks vähese koodiga koosturit, võimaldavad välised platvormid sageli sügavamat, koodipõhist kohandamist. Salesforce'i tehisintellekti funktsioonidel on ka spetsiifilisi funktsionaalseid piiranguid, näiteks keerulised nõuded või Einsteini tegevuste kogumise kohandamine, samuti üldised platvormi piirangud.

Võimalikud kulueelised

Tehisintellekti lahenduste kulustruktuurid võivad olla väga erinevad ja litsentsitasude lihtne võrdlus ei ole sageli piisav.

Erinevad hinnamudelid

Salesforce litsentsib oma tehisintellekti võimalusi sageli iga kasutaja kohta kuus lisandmoodulina olemasolevatele pilvelitsentsidele. Seevastu eraldiseisvate tehisintellekti platvormide hinnakujundus põhineb sageli tegelikul kasutamisel (arvutusaeg, mälu, API-kõned). Eraldiseisvatel tehisintellekti pakkujatel võivad omakorda olla oma, potentsiaalselt paindlikumad hinnamudelid. Kuigi Salesforce'i BYOM-valik võib vähendada Einsteini taotluste maksumust, kehtivad siiski välise mudelipakkuja aluskulud.

Omandi kogukulu (TCO)

Põhjalik kogukulude analüüs on ülioluline. Kuigi Salesforce'i tehisintellekti natiivne integreerimine võib vähendada esialgseid integreerimiskulusid, võivad üldkulu suurendada muud tegurid: andmepilve litsentside või kasutamise potentsiaalne vajadus, tehisintellekti lisandmoodulite suhteliselt kõrged kulud kasutaja kohta ja võimalus maksta lisatasu tehisintellekti mudelite eest, mis oleksid väljastpoolt odavamalt saadaval. Eraldiseisva tehisintellekti kogukulu peab sisaldama integreerimiskulusid, kuid see võib kasu saada madalamatest tehisintellekti põhikasutuskuludest ja olemasoleva pilveinfrastruktuuri kasutamisest. Agentforce'i kirjeldatakse ka potentsiaalselt kallina (2 dollarit vestluse kohta).

Koondamise vältimine

Sõltumatu tehisintellekti kasutamine võimaldab ettevõtetel võimendada olemasolevaid investeeringuid teistesse pilveplatvormidesse või omaenda andmeinfrastruktuuridesse, vältides seeläbi üleliigseid kulutusi Salesforce'i ökosüsteemis.

Salesforce'i natiivne tehisintellekt vs. sõltumatu tehisintellekt: funktsioonide ja paindlikkuse võrdlus

Salesforce'i natiivne tehisintellekt vs. sõltumatu tehisintellekt: funktsioonide ja paindlikkuse võrdlus – pilt: Xpert.Digital

Salesforce'i natiivne tehisintellekt (AI), näiteks Einstein või Agentforce, ja sõltumatud tehisintellekti platvormid, mis sageli kasutavad spetsialiseeritud või avatud mudeleid, erinevad oma funktsioonide ja paindlikkuse poolest märkimisväärselt. Samal ajal kui Salesforce'i natiivne tehisintellekt keskendub üldistele lähenemisviisidele ja CRM-rakendustele, pakuvad sõltumatud platvormid sageli spetsialiseeritud mudeleid ja laiemat valikut, sealhulgas avatud lähtekoodiga lahendusi. Juurdepääs uusimatele Salesforce'i mudelitele sõltub väljalasketsüklitest ja partnerlustest, samas kui spetsialiseeritud pakkujad pakuvad potentsiaalselt kiiremaid värskendusi. Mis puutub peenhäälestamisse, siis natiivsed Salesforce'i mudelid on sageli piiratud ja abstraktsed, näiteks selliste tööriistade kaudu nagu Prediction Builder, samas kui sõltumatud platvormid pakuvad treeningprotsessi üle detailsemat kontrolli. Konkreetsete algoritmide valik on Salesforce'i puhul piiratud, kuna need on tavaliselt eelnevalt määratletud või hangitud partnerite kaudu, samas kui sõltumatud platvormid pakuvad selles osas rohkem vabadust. Lisaks haldab Salesforce täielikult infrastruktuuri, mis põhineb sageli AWS-il või GCP-l, samas kui sõltumatud platvormid võimaldavad otsest juurdepääsu hostimiskeskkondadele, olgu need siis ettevõtte enda pilves või kohapeal. Integratsioonipingutus Salesforce'iga on väike, kuna selle lahendused on natiivselt integreeritud, samas kui välised platvormid vajavad rohkem arendus- ja konfigureerimistööd. Kulude osas kasutab Salesforce lisandmoodulina sageli kasutajapõhist igakuist hinnakujundusmudelit, samas kui sõltumatud platvormid kasutavad sageli tarbimispõhist hinnakujundust, näiteks arvutusvõimsusel või API-kõnedel põhinevat või müüjaspetsiifilisi mudeleid.

Integratsiooni navigeerimine: sõltumatu tehisintellekti ühendamine Salesforce'iga

Sõltumatu tehisintellekti platvormi valimine nõuab hoolikat planeerimist selle integreerimiseks olemasolevasse Salesforce'i keskkonda. Selle ühenduse loomiseks on mitu meetodit, millel kõigil on oma eelised ja väljakutsed.

Integratsioonimeetodid

Rakenduste vahetus / Agent Exchange

Salesforce AppExchange pakub laia valikut kolmandate osapoolte rakendusi, sealhulgas tehisintellekti lahendusi, mis sageli pakuvad eelvalmistatud integratsioone. AgentExchange on uuem turg, mis keskendub spetsiaalselt tehisintellekti agentide oskustele, teemadele ja partnerite mallidele, eesmärgiga kiirendada tehisintellekti agentide juurutamist. See on sageli kõige lihtsam lähenemisviis, kuid lahenduse pakkumiseks on vaja sobivat partnerit.

API-d (REST/SOAP/mass/voogedastus)

Salesforce'i API-de otsene kasutamine võimaldab kohandatud integratsiooni. Arendajad saavad andmeid vahetada, Salesforce'is protsesse käivitada või väliste tehisintellekti mudelite tulemusi tagasisidestada. Composite API aitab tõhusalt mitut toimingut siduda. See meetod pakub maksimaalset paindlikkust, kuid nõuab märkimisväärset arendustööd.

Vahevara platvormid (nt MuleSoft)

Integratsiooniplatvormid nagu MuleSoft (Salesforce'i enda lahendus) või teised saavad toimida vahendajatena. Nad tegelevad selliste ülesannetega nagu andmete teisendamine, keerukate töövoogude korraldamine ning Salesforce'i ja väliste tehisintellekti teenuste vahelise ühenduvuse haldamine.

Pilveplatvormi pistikprogrammid (AWS/GCP)

Suured pilveteenuse pakkujad pakuvad üha enam spetsiifilisi teenuseid Salesforce'iga integratsiooni hõlbustamiseks. Näideteks on AWS Private Connect turvaliste võrguühenduste jaoks, AWS Event Relay reaalajas sündmuste edastamiseks, AWS Glue Salesforce Connector ja SageMaker Data Wrangler Connector andmete ettevalmistamiseks. Google Vertex AI-d saab Salesforce'i andmepilve integreerida Model Builderi kaudu. Kuigi need pistikud võivad integratsiooni lihtsustada, seovad nad kasutajad vastavate pilveteenuse pakkujate ökosüsteemiga.

BYOM Einsteini stuudio kaudu

Nagu varem mainitud, võimaldab see funktsioon teil integreerida väliselt hostitud mudeleid Salesforce'i keskkonda Model Builderi kaudu. Taotlused suunatakse endiselt läbi Salesforce'i infrastruktuuri ja kasutavad usalduskihti, mis lihtsustab integratsiooni, kuid loob ka teatud sõltuvuse.

Sellega seotud:

• Tehisintellekti ja masinõppe integreerimine lao logistikas – globaalsed arengud Saksamaal, EL-is, USA-s ja Jaapanis

Levinud integratsiooniprobleemid

Väliste süsteemide integreerimine Salesforce'iga ei ole triviaalne ja tekitab spetsiifilisi väljakutseid:

API piirangud

Salesforce piirab API-kõnede arvu organisatsiooni ja ajaperioodi (nt iga päev, samaaegselt) kohta. Andmemahukad tehisintellekti protsessid, mis sageli andmeid sünkroonivad või pärivad, võivad need piirid kiiresti saavutada. See nõuab hoolikat kavandamist (nt piiramine, partiitöötlus, vahemällu salvestamine) või võib vajada kõrgemate Salesforce'i versioonide või täiendavate API-kvootide ostmist. Streaming API piirangud on eriti olulised reaalajas kasutusjuhtumite puhul.

Andmete sünkroniseerimine

Salesforce'i ja välise tehisintellekti platvormi vahelise andmete järjepidevuse tagamine on kriitilise tähtsusega. Väljakutsete hulka kuuluvad suurte andmemahtude (LDV) haldamine, reaalajas ja partiivärskenduste vahel otsustamine, latentsuse haldamine ja andmete ebajärjekindluse vältimine. Lähenemisviisid nagu nullkoopiate integreerimine püüavad neid probleeme leevendada, kuid ei pruugi alati olla rakendatavad.

Andmete kaardistamine ja teisendamine

Erinevad andmemudelid, vormingud ja väljasemantika peavad olema joondatud. See võib nõuda keerukat teisendusloogikat, et tagada andmete korrektne tõlgendamine.
Turvalisus ja autentimine: Juurdepääsumandaatide (API-võtmed, märgid) turvaline haldamine, tugevate autentimismeetodite (nt OAuth 2.0, nimetatud mandaadid) rakendamine ja turvalise andmeedastuse (krüptimise) tagamine on olulised. Valed konfiguratsioonid võivad põhjustada turvaauke.

Veakäsitlus ja andmete järjepidevus

Integratsioonid peavad olema vigadele vastupidavad (võrguprobleemid, süsteemirikked, andmevead). Andmete terviklikkuse tagamiseks ja seisakuaja minimeerimiseks on vajalikud töökindlad logimise, jälgimise ja automaatse uuesti proovimise loogika mehhanismid.

Keerukus ja hooldus

Kohandatud integratsioonid vajavad pidevat hooldust ja kohandamist, eriti kuna Salesforce või väline tehisintellekti platvorm areneb. See seob ressursse ja nõuab tehnilist oskusteavet.

Integratsiooni keerukus on sageli alahinnatud kulutegur. Kuigi eraldiseisvad tehisintellekti platvormid võivad pakkuda madalamaid põhikulusid või paremaid funktsioone, tuleb integreerimise kulud ja pingutus – sealhulgas arendusaeg, võimalikud vahetarkvara litsentsid ja pidev hooldus – arvesse võtta omamise kogukulu (TCO) arvutamisel. Salesforce'i natiivne tehisintellekt saab kasu eelnevalt loodud integratsioonist. API piirangud võivad keerukust ja kulusid veelgi suurendada, kui on vaja tülikaid lahendusi või kallimaid litsentse. Seetõttu tuleb eraldiseisva tehisintellekti kasutamise otsuse langetamisel arvestada organisatsiooni tehniliste võimalustega ja ressurssidega selle integratsiooni keerukuse haldamiseks. Halvasti planeeritud integratsioon võib tühistada välise platvormi eelised.

Edukad integratsioonimustrid

Vaatamata väljakutsetele on edukaks integratsiooniks olemas väljakujunenud mustrid ja tööriistad. Juhtumiuuringud näitavad AWS SageMakeri edukat integreerimist Salesforce'iga, kasutades sageli jõudluse ja kulude optimeerimiseks spetsiifilisi AWS-teenuseid. Sarnased integratsioonid on võimalikud ka Google Vertex AI-ga, eriti Model Builderi kaudu. Tööriistu nagu Zapier saab kasutada lihtsamate, koodivabade integratsioonide jaoks andmete teisaldamiseks süsteemide vahel, näiteks Google Sheetsi ja Vertex AI vahel Salesforce'i andmete puhverserverina. Pilvepõhiste pistikute ja teenuste (nt AWS Glue, EventBridge või Private Connect) kasutamine võib samuti integreerimisprotsessi oluliselt lihtsustada ja turvata.

Sõltumatu tehisintellekti platvorm: integratsioonimeetodid ja väljakutsed lühidalt

Sõltumatu tehisintellekti platvorm: integratsioonimeetodid ja väljakutsed lühidalt – pilt: Xpert.Digital

Sõltumatu tehisintellekti platvorm pakub mitmesuguseid integratsioonimeetodeid, millel kõigil on oma spetsiifilised eelised ja väljakutsed. AppExchange'i või AgentExchange'i rakendused võimaldavad partneritelt eelnevalt loodud rakenduste või komponentide hõlpsat installimist minimaalse arenduspingutusega ja sageli sertifitseeritud kvaliteediga. Kohandatavus on aga piiratud ning sõltub partnerite pakkumistest ja võimalikest kuludest. Otsene API integratsioon, mis võimaldab kohandatud arendust Salesforce'i API-de (nt REST, SOAP, Bulk ja Streaming) abil, pakub maksimaalset paindlikkust ja täielikku kontrolli andmevoo ja loogika üle. See nõuab aga märkimisväärset arenduspingutust, API piirangute haldamist, põhjalikke turvaauditeid ja pidevat hooldust. Vahevara (nt MuleSoft) kasutamine lihtsustab keerulisi integratsioone ühenduvuse, andmete teisendamise ja orkestreerimise kaudu. See pakub tsentraliseeritud haldust ja korduvkasutatavust, kuid nõuab täiendavaid litsentsikulusid ja ulatuslikku platvormikoolitust. Pilveühendused, nagu AWS või GCP, optimeerivad integratsioone spetsiifiliste, mõnikord madala koodiga teenuste, näiteks Glue, Event Relay või Private Connect kaudu. Need on tavaliselt võimsad, turvalised ja sobivad ideaalselt oma vastavate pilveökosüsteemidega, kuid vajavad spetsiaalseid konfiguratsioone ja seovad kasutaja pakkujaga. Einstein Studio kaudu pakutava BYOM-i abil saab väliselt hostitud mudeleid hõlpsalt Salesforce'i töövoogudesse integreerida, kasutades ära usalduskihti ja lihtsustades integreerimisprotsessi. Mudeli toe osas on aga piiranguid võrreldes otsese kasutamise, peenhäälestamise ja Salesforce'i platvormist sõltuvusega.

Sõltumatu ja andmeallikateülese tehisintellekti platvormi integreerimine kõigi ärivajaduste jaoks - pilt: Xpert.Digital

Tehisintellekti mängumuutja: kõige paindlikum tehisintellekti platvorm – rätsepatööna valminud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad teie otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu tehisintellekti platvorm: integreerib kõik olulised ettevõtte andmeallikad

• See tehisintellekti platvorm suhtleb kõigi konkreetsete andmeallikatega
  • SAP-ist, Microsoftist, Jira'st, Confluence'ist, Salesforce'ist, Zoomist, Dropboxist ja paljudest teistest andmehaldussüsteemidest
• Kiire tehisintellekti integreerimine: ettevõtetele kohandatud tehisintellekti lahendused tundide või päevadega, mitte kuude jooksul
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või majutamine teie enda andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, asukoha vaba valik)

• Maksimaalne andmeturve: selle kasutamine advokaadibüroodes on ümberlükkamatu tõend
• Juurutamine paljudes erinevates ettevõtte andmeallikates
• Oma või erinevate tehisintellekti mudelite valik (Saksamaa, EL, USA, CN)

Väljakutsed, mida meie tehisintellekti platvorm lahendab

• Tavapäraste tehisintellekti lahenduste sobimatus
• Andmekaitse ja tundlike andmete turvaline haldamine
• Individuaalse tehisintellekti arendamise kõrged kulud ja keerukus
• Kvalifitseeritud tehisintellekti spetsialistide puudus
• Tehisintellekti integreerimine olemasolevatesse IT-süsteemidesse

Lisateavet leiate siit:

• Sõltumatu ja andmeallikateülese tehisintellekti platvormi tehisintellekti integreerimine kõigi ärivajaduste jaoks

Olulised kaalutlused: riskijuhtimine sõltumatus tehisintellektis

Sõltumatute tehisintellekti platvormide poolt või vastu otsustamine peab hõlmama ka võimalike riskide hoolikat hindamist, eriti andmekaitse, müüjasõltuvuse ja andmete suveräänsuse valdkonnas.

Andmekaitse ja -turve

Kuigi Salesforce positsioneerib Einsteini usalduskihti tehisintellekti turvalise kasutamise garantiina, ilmneb lähemal vaatlusel praktilisi piiranguid, mida tuleb kaaluda sõltumatute lahenduste suhtes.

Einsteini usalduskihi piirangud:

Agentforce'i andmete maskeerimise keelamine: Põhipunkt on selgesõnaline väide, et Agentforce'i töövoogude puhul on andmete maskeerimine keelatud. Põhjenduseks on see, et maskeerimine kahjustaks tulemuste kontekstuaalset täpsust ja asjakohasust, näiteks sarnaste kontode otsimisel, kus on vaja võrdluskonto üksikasju. See kujutab endast olulist andmekaitseriski, kuna potentsiaalselt tundlikke kliendiandmeid võidakse saata paljastatult välistele LLM-idele, mis on eriti problemaatiline reguleeritud tööstusharudes ja on vastuolus usalduslubadusega.
Alternatiivne leevendus (antroopne): Salesforce plaanib pakkuda alternatiivina antroopseid mudeleid, mis töötavad "Salesforce'i usaldusväärse piiri" piires (majutatud AWS Bedrockis). Kuigi andmed ei lahku selle lähenemisviisi korral Salesforce'i kontrollsfäärist, jääb andmete maskeerimine keelatud. On küsitav, kas see lahendab andmekaitseprobleemid piisavalt võrreldes maskeerimise toimimisega.
Üldine usalduskihi funktsionaalsus: Põhifunktsioonid, nagu partneritega andmete nullsäilitamine ja toksilisuse kontrollid, jäävad kehtima. Agentforce'i erand on aga oluline piirang.

Sõltumatute platvormide võimalikud eelised:

Spetsiaalsed andmete hoidmise valikud: Sõltumatud pilveteenuse pakkujad või spetsialiseeritud platvormid võivad pakkuda andmete salvestamise ja töötlemise koha üle detailsemat kontrolli. See võib olla vajalik rangete piirkondlike andmekaitseseaduste (nt isikuandmete kaitse üldmäärus või konkreetsed riiklikud eeskirjad) järgimiseks, mis lähevad kaugemale Salesforce Hyperforce'i üldistest tagatistest.
Alternatiivsed turbearhitektuurid: Organisatsioonid saavad valida arhitektuure, mis sobivad paremini nende konkreetsete turbenõuetega, näiteks spetsiaalne krüptimine, rangemad juurdepääsukontrollid või andmete isoleerimise mehhanismid.
Otsene tarnija vastutus: Otse tehisintellekti tarnijaga koostöö loob selgema vastutuse andmete käitlemise eest ilma Salesforce'i vahendajata.

Usalduskihi turunduslubaduse ja selle tehnilise reaalsuse, eriti Agentforce'i maskeerimise keelamise, vaheline lõhe on riskihindamise seisukohalt ülioluline. Otsustajad ei saa tugineda ainult turundusväidetele, vaid peavad uurima konkreetset rakendust oma kasutusjuhtude jaoks ja võrdlema seda sõltumatute platvormide potentsiaalselt järjepidevamate või konfigureeritavamate juhtelementidega.

Sellega seotud:

• Usaldusväärne tehisintellekt: Euroopa trumpkaart ja võimalus võtta tehisintellekti valdkonnas juhtroll

Andmekaitse ja turvalisuse aspektid: Einsteini usalduskiht vs. sõltumatud platvormid

Andmekaitse ja turvalisuse aspektid: Einsteini usalduskiht vs. sõltumatud platvormid – pilt: Xpert.Digital

Andmete privaatsus ja turvalisus on üliolulised nii Salesforce'i Einsteini usalduskihi kui ka sõltumatute platvormide jaoks. Andmete maskeerimise osas pakub usalduskiht tuge konkreetsetele piirkondadele ja keeltele, kuigi Agentforce'i puhul on sellel piirangud. Sõltumatud platvormid seevastu saavad pakkuda konfigureeritavaid ja kohandatavaid reegleid ning toetatud andmetüüpe. Andmete maskeerimine on usalduskihis agendipõhiste töövoogude puhul keelatud, samas kui sõltumatute platvormide puhul on see olenevalt rakendusest sageli võimalik, kui jõudluse halvenemine on vastuvõetav. Kolmandate osapoolte pakkujatega andmete nullsäilitamine tagatakse lepinguliste kokkulepetega, näiteks OpenAI-ga; sõltumatud platvormid võimaldavad otselepinguid või majutamist kliendi enda infrastruktuuril, et täielikult vältida kolmandaid osapooli. Auditeerimisjäljed logitakse usalduskihis andmepilve poolt, sealhulgas mürgise sisu ja maskeerimise kohta, samas kui sõltumatud platvormid pakuvad sageli üksikasjalikke logimis- ja jälgimisvõimalusi, näiteks MLOps-tööriistu. Andmete asukoha kontrollimisel sõltub usalduskiht Hyperforce'i piirkonnast ja eraldamisest, samas kui sõltumatud platvormid võimaldavad tavaliselt andmekeskuse piirkondade detailsemat valikut. Salesforce'i majutusvõimalused ulatuvad tarnija hallatavast majutusest kuni BYOM-ini (Bring Your Own Host ehk oma hosti kaasa võtmine) SF Gateway kaudu, kus majutus toimub partnerite, näiteks AWS-i või GCP-i kaudu, ning SF piirkonda on plaanis ka Anthropic. Sõltumatud platvormid seevastu võimaldavad majutust spetsiaalses pilveinstantsis, kohapeal või tarnija pilves. Juhtimisfunktsioonide detailsuse osas pakub usalduskiht konfigureeritavaid valikuid, näiteks maskeerimisreeglite määratlemist, samas kui põhiarhitektuur on fikseeritud; sõltumatud platvormid pakuvad sageli turvameetmete põhjalikumat konfigureeritavust.

Tarnijaga seotuse vältimine

Salesforce'i teenuste sügav integreerimine toob kaasa teenusepakkujast tugeva sõltuvuse riski.

Ökosüsteemi sõltuvuse oht

Ainult Salesforce'ile CRM-i ja tehisintellekti osas lootmine loob märkimisväärse sõltuvuse. See võib nõrgestada teie läbirääkimispositsiooni hinnakorrektsioonide osas ja piirata teie paindlikkust tulevikus teiste tehnoloogiate kasutamisel.

Strateegiline mitmekesistamine

Sõltumatute tehisintellekti platvormide kasutamine mitmekesistab tehnoloogiavalikut. Ettevõtted saavad ära kasutada uuendusi kogu turult ja vajadusel hõlpsamini pakkujaid vahetada. See säilitab nende strateegilise paindlikkuse.

Salesforce'i „avatud ökosüsteemi” paradoks

Kuigi Salesforce propageerib avatud ökosüsteemi, näiteks BYOM-i (Bring Your Own Machine – too oma masin) kaudu, viib sügava integratsiooni praktiline reaalsus sageli de facto seotuseni. Isegi BYOM-i puhul toimub haldus ja juurutamine Salesforce'i platvormi kaudu, mis muudab vahetamise keeruliseks. Integreeritud lahenduse mugavus võib seega viia nn pehme seotuseni, kuna aluseks olevad sõltuvused jäävad varjatuks ja teisele haldus- või juurutusstrateegiale üleminek põhjustab hõõrdumist.

Lisateavet leiate siit:

• Tarnijaga seotuse ohud: miks ettevõtted peaksid sõltuvusi vältima

Andmete suveräänsus ja teisaldatavus

Oma andmete üle kontroll ja võimalus mudeleid või andmeid vastavalt vajadusele migreerida on olulised strateegilised aspektid.

Mure Einsteini aktiivsuse jäädvustamise (EAC) pärast

Üks konkreetne probleem puudutab EAC-d. Jäädvustatud e-posti ja kalendriandmeid ei salvestata Salesforce'is standardsete tegevuste kirjetena, vaid väliselt AWS-is. Nendele andmetele kehtib piiratud säilitusperiood (vaikimisi 6 kuud, tasulise litsentsi korral kuni 24 kuud) ja need kaovad, kui EAC deaktiveeritakse. See tekitab olulisi küsimusi andmete suveräänsuse, pikaajalise juurdepääsu ja varundusvõimaluste kohta. Sellisel juhul ei ole teie andmed täielikult oma.

Mudeli kaasaskantavus

Salesforce'i tööriistadega (nt Einstein Prediction Builder) loodud mudelid on platvormiga seotud ja neid pole lihtne üle kanda. Kuigi alusandmeid saab eksportida, ei ole treenitud mudel ise ülekantav. Seevastu välistel platvormidel (AWS, GCP jne) loodud mudelid on oma olemuselt kaasaskantavamad, isegi kui need on ajutiselt Salesforce'iga integreeritud.

Andmete teisaldatavus sõltumatus tehisintellektis

Väliste tehisintellekti platvormide kasutamisel jäävad põhilised andmetöötlus- ja mudeliartefaktid sageli Salesforce'ist väljapoole. See pakub potentsiaalselt paremat andmete ja mudeli teisaldatavust, kui suhe Salesforce'iga või strateegia muutub.

Strateegilised soovitused otsustajatele

Õige tehisintellekti strateegia valimine Salesforce'i kontekstis nõuab nüansirikast hindamist, mis ulatub kaugemale lihtsast funktsioonide võrdlemisest. Järgmised soovitused võivad otsustajaid aidata:

Kasutusjuhtumite kriitiline hindamine

Ära toetu vaikimisi Salesforce'i natiivsele tehisintellektile. Hinnake iga tehisintellekti kasutusjuhtu eraldi, tuginedes järgmisele:

• Vajalik spetsialiseerumine: kas ülesanne nõuab sügavaid ja spetsialiseeritud tehisintellekti võimeid (nt keerukas teaduslik analüüs, nišitööstuse ennustused), mida spetsiaalne platvorm tõenäoliselt paremini teenindab?
• Kohandamise vajadused: kui palju on vaja kontrollida mudeli, treeningandmete ja algoritmide üle? Kas Salesforce'i abstraktsioonitase on piisav?
• Jõudlusnõuded: Kas on ranged latentsus- või läbilaskevõime nõuded, mida optimeeritud väline infrastruktuur paremini täidaks?
• Andmete tundlikkus ja vastavus: Kas kasutusjuhtum hõlmab väga tundlikke andmeid, mille puhul usalduskihi piirangud (eriti maskeerimise puudumine Agentforce'is) kujutavad endast vastuvõetamatuid riske? Kas konkreetsed andmete asukoha nõuded on paremini täidetud väliselt?

hübriidse lähenemisviisi rakendamiseks

Kaalu strateegiat, mis kasutab Salesforce'i natiivset tehisintellekti lihtsamate ja integreeritud ülesannete jaoks, kus see silma paistab (nt müügivihjete hindamine, e-kirjade koostamine Sales Cloudis). Samal ajal integreeri sõltumatud platvormid väärtuslike, spetsialiseeritud või väga tundlike kasutusjuhtude jaoks.

Integratsioonivalmiduse kaalumine

Hinnake realistlikult organisatsiooni tehnilisi ressursse ja oskusteavet, et tulla toime väliste tehisintellekti lahenduste integreerimise ja haldamise keerukusega. Alustage hästi toetatud integratsioonidest (nt AppExchange, väljakujunenud pilveühendused), enne kui asute tegelema keerukate ettevõttesiseste arendustega.

Arvutage kogu omakapital (TCO)

Tehke põhjalik kogukulude analüüs, mis võrdleb Salesforce'i natiivse tehisintellekti kogumaksumust (litsentsid, andmepilve kasutamine, võimalikud funktsionaalsed piirangud) sõltumatu tehisintellekti kogumaksumusega (tehisintellekti põhikulud + integratsiooni arendus/hooldus + vahetarkvara).

Omandi kogukulude (TCO) analüüs on meetod tehnoloogia omandamise ja käitamisega seotud kogukulude hindamiseks kogu selle elutsükli jooksul – see hõlmab lisaks soetamiskuludele ka jooksvaid tegevuskulusid, hooldust, koolitust, uuendusi jne.

Miks välised tehisintellekti platvormid võivad olla kulutõhusamad:

• Mastaabisääst: Pakkujad jaotavad taristukulud paljude klientide vahel.
• Väiksem investeering: Pole vaja oma infrastruktuuri ehitada.
• Kiirem juurutamine: kiirem turule jõudmise aeg vähendab kaudseid kulusid.
• Hooldus ja värskendused on hinna sees: IT-toimingute jaoks pole vaja teiepoolseid pingutusi teha.
• Maksa vastavalt kasutamisele: kulud kohanduvad nõudlusega.

Kogukulude analüüs näitab sageli, et välised tehisintellekti platvormid on pikas perspektiivis odavamad ja paindlikumad kui ettevõttesisesed lahendused.

Eelista strateegilist paindlikkust

Kaalu integreeritud Salesforce'i ökosüsteemi mugavust võrreldes tarnijaga seotuse pikaajaliste strateegiliste riskidega (vt punkt VB). Lisa tehisintellekti strateegiasse kaasaskantavuse kaalutlused algusest peale.

Nõudluse läbipaistvus

Nõua kõigilt müüjatelt (sh Salesforce'ilt ja sõltumatutelt pakkujatelt) selget dokumentatsiooni mudeli võimaluste, piirangute, andmetöötlustavade, turvameetmete ja hinnamudelite kohta. Uuri kriitiliselt turundusväiteid ja võrdle neid tehnilise reaalsusega.

Sellega seotud:

• Andmehaldussüsteemid üleminekuperioodil: strateegiad ärieduks tehisintellekti ajastul

Üleskutse avatud tehisintellekti strateegia loomiseks Salesforce'is

Analüüs näitab selgelt, et kuigi ainuüksi Salesforce'i natiivsele tehisintellekti komplektile lootmine pakub mugavust ja sujuvat integratsiooni olemasolevate CRM-protsessidega, ei ole see tingimata iga ettevõtte jaoks optimaalne strateegia. Sõltumatute tehisintellekti platvormide strateegiline kaalumine pakub olulisi eeliseid: juurdepääs kõrgelt spetsialiseerunud ja potentsiaalselt võimsamatele mudelitele, suurem paindlikkus ja kontroll tehisintellekti paketi üle, potentsiaalne kulude kokkuhoid alternatiivsete hinnamudelite ja olemasoleva infrastruktuuri kasutamise kaudu ning oluline riskide maandamine seoses tarnija seotuse ja andmete suveräänsusega.

Einsteini usalduskihi tuvastatud piirangud on eriti olulised, eriti Agentforce'i töövoogude jaoks keelatud andmete maskeerimine. See rõhutab vajadust vaadata turunduslubadustest kaugemale ja uurida hoolikalt tehnilist reaalsust, eriti tundlike andmete töötlemisel. Andmete teisaldatavusega seotud mured, mida illustreerib Einsteini tegevuste jäädvustamise näide, on ka hoiatuseks liigse sõltuvuse eest patenteeritud salvestus- ja töötlemismehhanismidest.

Samal ajal ei tohiks alahinnata Salesforce'i tehisintellekti rolli. See pakub väärtuslikku ja hästi integreeritud lahendust paljudele standardsetele CRM-ülesannetele. Vaatamata oma piirangutele kujutab Einsteini usalduskiht endast olulist juhtimis- ja turbekihti. Lisaks võimaldavad madala koodiga tööriistad tehisintellekti kasutuselevõtu laiemat demokratiseerimist organisatsioonides.

Paljude ettevõtete jaoks on kõige kaalukam strateegia tõenäoliselt avatud hübriidne lähenemisviis. Selline strateegia kasutab ära Salesforce'i natiivse tehisintellekti tugevusi igapäevaste integreeritud ülesannete jaoks, kuid ei karda valikuliselt integreerida väliseid parimaid tehisintellekti lahendusi konkreetsete, väga nõudlike või strateegiliselt kriitiliste kasutusjuhtude jaoks. See nõuab loobumist vaikimisi lähenemisviisist, kus kasutatakse ainult natiivseid tööriistu, ja selle asemel range, kasutusjuhtumipõhise hindamise läbiviimist.

Otsustajaid kutsutakse üles hoolikalt määrama õige segu natiivsetest ja eraldiseisvatest tehisintellekti lahendustest. See otsus peaks põhinema konkreetsetel ärivajadustel, olemasolevatel tehnilistel võimalustel, riskitaluvusel ja pikaajalistel strateegilistel eesmärkidel, et tehisintellekti potentsiaali Salesforce'i ökosüsteemis täielikult ära kasutada, tekitamata tarbetuid sõltuvusi või riske.

☑️ VKEde tugi strateegia, konsultatsioonide, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ Tehisintellekti strateegia loomine või ümberkorraldamine

☑️ Pioneer Äriarendus

Konrad Wolfenstein

Mul oleks hea meel olla teie isiklik nõustaja.

Võite minuga ühendust võtta alloleva kontaktvormi täites või helistades mulle numbril +49 89 89 674 804 (München) .

Ootan põnevusega meie ühist projekti.

Xpert.Digital on tööstuskeskus, mis keskendub digitaliseerimisele, masinaehitusele, logistikale/siselogistikale ja fotogalvaanikale.

Meie 360° äriarenduslahendusega toetame tuntud ettevõtteid alates uutest klientidest kuni järelmüügini.

Turu-uuring, s-turundus, turunduse automatiseerimine, sisu loomine, suhtekorraldus, meilikampaaniad, personaalne sotsiaalmeedia ja müügivihjete haldamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus