Salesforce AI: Pourquoi les plates-formes d'IA indépendantes sont meilleures que Einstein et Agentforce-Hybrid Approach bat le verrouillage du fournisseur!

L'importance stratégique des plateformes d'IA indépendantes dans Salesforce: une analyse au-delà d'Einstein

Salesforce positionne bien son intelligence artificielle native (AI) en tant que partie intégrante de sa plateforme Customer 360 et les annonce comme «# 1 AI pour CRM». Le message principal met l'accent sur l'intégration transparente des fonctions d'IA telles que Einstein, Agentforce et le cloud d'IA plus complet dans les flux de travail Salesforce existants afin d'augmenter la productivité et de personnaliser les expériences client. Cette promesse de simple mise en œuvre et utilisation dans un environnement familier est attrayante pour de nombreuses entreprises.
Cependant, les clients de Salesforce sont de plus en plus confrontés à une décision stratégique: devriez-vous compter exclusivement sur la suite KI indigène de Salesforce ou envisager l'intégration plus indépendante, plus potentiellement spécialisée des plateformes d'IA? Le marché de l'IA se développe rapidement et les fournisseurs externes sont des modèles et des solutions innovants continuellement très spécialisés qui peuvent dépasser les compétences d'une plate-forme tout-en-un.

Cet article analyse les avantages stratégiques de l'utilisation des plateformes d'IA indépendantes dans l'environnement Salesforce. Il examine de manière critique les compétences et les limites de l'IA de Salesforce native, illumine les chemins d'intégration et les défis et traite des aspects centraux tels que la flexibilité, les coûts, la protection des données et la dépendance des prestataires. L'objectif est de créer une base bien fondée pour la décision si une stratégie d'IA plus ouverte pour les utilisateurs de Salesforce pourrait être plus avantageuse que la seule utilisation des solutions appartenant à Salesforce.

La question clé est de peser la commodité d'une solution profondément intégrée et les performances et la spécialisation potentielles des outils d'IA externes. Alors que Salesforce met l'accent sur les avantages de son IA intégrée, la spécialisation élevée et la vitesse d'innovation rapide dans la zone d'IA nécessitent une vue différenciée. Un seul fournisseur de plate-forme peut ne pas offrir de performances les plus élevées dans tous les domaines de l'IA, par rapport aux fournisseurs qui se concentrent sur des domaines spécifiques. Cette tension entre l'intégration et le «meilleur reproducteur» constitue le cœur des considérations stratégiques qui sont examinées dans ce rapport.

Convient à:

• Intégration de l'IA d'une plate-forme d'IA indépendante et croisée à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise

Comprendre la suite Ki native de Salesforce (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

Salesforce propose une large gamme de fonctions d'IA qui sont profondément intégrées dans ses différents produits cloud et sont combinées sous les noms de marque Einstein, Agentforce et AI Cloud. Cette suite vise à optimiser les processus commerciaux quotidiens par l'automatisation, les prédictions et les interactions personnalisées.

Présentation fonctionnelle du cloud

• Cloud de vente: les fonctions principales incluent l'évaluation des prospects et des opportunités en fonction de leur probabilité de diplôme (score de lead / opportunité d'Einstein), de prévisions de vente plus précises, de la création automatique d'e-mails de vente personnalisés (e-mails de vente), du résumé des conférences de vente (résumés d'appels) et de l'enregistrement automatique des activités provenant de courriels et de calendriers (capture d'activité d'Einstein). Le copilot Einstein propose également des actions et un soutien liés au contexte dans le processus de vente.
• Service Cloud: Ici KI prend en charge la classification automatique des processus clients (classification des cas), recommande des articles de connaissances appropriés ou des réponses préfabriquées (recommandations d'article / réponse), crée des résumés de cas terminés (résumés de travail) et permet l'utilisation de chatbots pour automatiser les demandes standard.
• Cloud marketing: les fonctions d'IA aident à la création et au mot-clé automatique du contenu marketing (génération / taggage de contenu), évaluez la probabilité d'interaction des contacts (score d'engagement), optimiser les délais d'expédition pour des taux d'ouverture maximum (envoyer l'optimisation du temps) et permettre une personnalisation profonde des campagnes et des expériences des clients.
• Commerce Cloud: Dans ce domaine, l'IA se concentre sur les recommandations de produits personnalisées, l'optimisation des résultats de la recherche et la fourniture de informations sur le comportement d'achat pour augmenter les conversions.
• Complètement / général: des outils tels que le constructeur de prédiction Einstein permettent aux administrateurs de créer des modèles prédictifs personnalisés sans code. Einstein Discovery aide à trouver des modèles et des informations dans les données. Einstein Next Best Action fournit des recommandations liées au contexte pour l'action. Agentforce représente des agents d'IA autonomes qui peuvent effectuer des tâches indépendamment. Builder et Copilot Studio permettent rapidement l'adaptation et la création d'assistants et d'invites contrôlés par l'IA.

Convient à:

• Sortez du cloud américain: Sovereign SaaS propose un aperçu + des recommandations d'action

Architecture sous-jacente

La fonctionnalité de l'IA Salesforce est basée sur deux colonnes essentielles: le cloud de données et la couche de confiance Einstein.

Dépendance du cloud de données

Le cloud de données Salesforce agit comme une fondation centrale de données. Il unit les données des clients provenant de diverses sources (Salesforce interne et externe) dans une perspective à 360 degrés. Ces données harmonisées sont à la base de nombreuses applications d'IA, en particulier pour l'IA générative et la personnalisation. Il est important que certaines fonctions d'IA génératives et la piste d'audit de la couche de confiance nécessitent l'approvisionnement du cloud de données, même s'il n'est pas utilisé de manière intensive pour l'harmonisation des données. Cela crée une dépendance architecturale et peut entraîner une complexité supplémentaire et des coûts potentiels, surtout si les entreprises ont déjà établi des entrepôts de données ou des lacs de données. La nécessité du cloud de données peut ainsi augmenter le coût total de possession (TCO) et représente un goulot d'étranglement potentiel s'il n'est pas soigneusement géré.

Couche de confiance Einstein

Ce cadre de sécurité est destiné à garantir l'utilisation fiable de l'IA générative. Il comprend plusieurs composants:

• Secure Data Query: accède aux données Salesforce pour enrichir Prompt dans un contexte pertinent, par lequel les droits d'accès de l'utilisateur respectif sont pris en compte.
• Défense rapidement: les directives du système visent à réduire les hallucinations et les dépenses nocives des modèles vocaux (LLM).
• Masquage des données: les données sensibles telles que les informations personnelles (PII) ou les informations de paiement (PCI) sont masquées avant d'envoyer des LLM externes.
• Évaluation de la toxicité: les réponses générées sont vérifiées et évaluées pour un contenu potentiellement nocif.
• Politique de rétention de données zéro: Salesforce a conclu des accords avec des partenaires tels que OpenAAI et Azure OpenAI, qui devraient garantir que les données transmises de l'entreprise ne sont ni stockées par ces fournisseurs tiers ni utilisés pour la formation de leurs modèles.

Un examen plus approfondi de l'architecture révèle que Salesforce est utilisé pour bon nombre de ses fonctions d'IA génératives à des modèles externes de grandes langues (LLM) de fournisseurs tels que OpenAai, Anthropic ou Google. Ces modèles sont souvent intégrés via des services cloud tels que la menace d'AW. La couche Einstein Trust agit comme une passerelle sûre. Cela signifie que Salesforce agit principalement comme un intégrateur et un courtier de sécurité au lieu de ne développer que vos propres modèles génératifs de base. Bien que cela permette l'accès à des modèles puissants, il crée des dépendances et soulève la question dans quelle mesure la technologie de l'IA de base diffère de l'utilisation directe de ces modèles via d'autres plateformes. Les clients paient ainsi Salesforce pour l'intégration, le niveau de sécurité et l'intégration dans les flux de travail, qui sont basés sur des modèles d'IA largement externes. Cela renforce l'argument de l'évaluation de l'intégration directe avec ces modèles ou plates-formes externes.

Forces reconnues de la solution native

Malgré les points mentionnés, la suite native Salesforce Ki offre des avantages indéniables:

• Intégration transparente: les fonctions AI sont profondément intégrées dans l'interface utilisateur Salesforce et les processus de travail, ce qui permet une utilisation en douceur.
• La convivialité et la familiarité: les utilisateurs et administrateurs de Salesforce existants sont généralement rapidement trouvés, ce qui raccourcit la période de formation. Les outils à faible code permettent également aux utilisateurs non techniques de créer des expériences basées sur l'IA.
• Utilisation des données CRM existantes: L'IA est conçue pour fonctionner directement avec les données client stockées dans Salesforce, ce qui peut simplifier le traitement des données.

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Arguments pour les plateformes d'IA indépendantes dans Salesforce

Bien que l'intégration native de Salesforce AI offre des avantages, plusieurs raisons importantes parlent sérieusement pour considérer l'intégration des plateformes d'IA indépendantes. Ces solutions externes peuvent être supérieures dans des domaines tels que la flexibilité, la spécialisation, l'adaptabilité et les avantages potentiels des coûts.

Flexibilité et spécialisation du modèle

Le marché de l'IA se caractérise par une dynamique élevée et une spécialisation. Les fournisseurs d'IA indépendants se concentrent souvent sur des domaines ou des technologies spécifiques et peuvent donc offrir des solutions plus progressives ou sur mesure dans certains domaines qu'une plate-forme généraliste telle que Salesforce.

Accès aux modèles «meilleurs

Les fournisseurs externes développent souvent des algorithmes hautement spécialisés pour des domaines tels que le traitement du langage naturel (PNL), la vision par ordinateur ou les analyses spécifiques à l'industrie. Des exemples de cela sont des IA spécialisés pour des documents juridiques tels que ContractPodai ou des outils de diagnostic spécifiques à l'industrie tels que Aquant. Ces modèles spécialisés peuvent dépasser les performances des modèles plus généraux intégrés par Salesforce.

Cycles d'innovation plus rapides

Les sociétés d'IA dédiées peuvent souvent développer et publier de nouveaux modèles et fonctions plus rapidement qu'un grand fournisseur de plate-forme tel que Salesforce, dont la feuille de route de l'IA est liée à des cycles de publication plus larges. Cela permet aux entreprises de bénéficier plus rapidement des derniers progrès de l'IA.

Plus grande variété de modèles

Des plateformes ou des marchés indépendants offrent un accès à une gamme plus large de modèles, y compris des solutions de niche, des options open source ou des modèles de fournisseurs qui ne sont pas disponibles directement via la fonction «Bring Your Own Model» de Salesforce (BYOM).

Convient à:

• Les plateformes d'IA indépendantes comme alternative stratégique pour les entreprises européennes

Cette spécialisation des prestataires externes contraste avec l'approche plus large de Salesforce, qui vise à fournir des fonctions d'IA de base dans toute la suite CRM. Bien que cette approche de «largeur» garantit que l'IA est disponible dans de nombreux domaines, cela peut être au détriment de la profondeur. Un indice de fraude spécialisé ou un outil d'analyse d'image médicale dépassera probablement un modèle général intégré au CRM pour ces tâches spécifiques. Les entreprises ayant des exigences critiques dans des domaines d'IA spécialisés pourraient constater que le Salesforce-Ki natif n'est pas suffisant. Les plates-formes indépendantes permettent de sélectionner le meilleur outil pour la tâche respective au lieu de vous satisfaire avec la solution native potentiellement «suffisante».

Adaptation et contrôle

Les plateformes d'IA indépendantes offrent souvent un niveau de contrôle plus élevé sur l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de la préparation des données à la mise en œuvre et à la surveillance du modèle.

Réglage plus profond de la nage

Les plates-formes externes sont souvent conçues pour les ingénieurs d'apprentissage automatique et offrent un contrôle granulaire sur la formation et le réglage fin des modèles. Cela va au-delà des possibilités des outils à faible code plus abstraits de Salesforce tels que le constructeur de prédiction Einstein ou les restrictions sur le réglage de la nageoire des modèles importés (BYOM) dans Salesforce.

Sélection et transparence des algorithmes

Les utilisateurs ont plus de liberté pour choisir des algorithmes spécifiques et potentiellement recevoir plus de transparence sur la fonctionnalité des modèles (explanabilité, explicabilité) que par les couches d'abstraction de Salesforce. Bien que Salesforce propose des outils tels que l'inspecteur du modèle, les outils MLOPS externes sont souvent plus complets.

Contrôler le ki-stack

L'administration de l'ensemble du pipeline d'IA (préparation des données, formation, disposition, surveillance) sur des plateformes telles que AWS ou Google Cloud offre plus de contrôle que la dépendance à l'environnement géré de Salesforce.

Limites d'adaptation Salesforce

Bien que Salesforce offre un constructeur à faible code pour un ajustement facile, les plates-formes externes permettent souvent des ajustements plus profonds basés sur le code. Il existe également des restrictions fonctionnelles spécifiques sur les fonctions Salesforce IA, telles que les exigences complexes ou lors de l'ajustement de la capture d'activité d'Einstein, ainsi que des limites de plate-forme générales.

Avantages de coûts potentiels

Les structures de coûts pour les solutions d'IA peuvent varier considérablement et une comparaison purement des frais de licence n'est souvent pas suffisante.

Différents modèles de tarification

SalesForce licence ses fonctions d'IA par utilisateur et mois en tant que complément aux licences cloud existantes. En revanche, les prix des plates-formes d'IA indépendantes sont souvent basées sur la consommation réelle (temps de calcul, mémoire, appels API). Les fournisseurs d'IA indépendants peuvent à leur tour avoir leurs propres modèles de prix, peut-être plus flexibles. L'option BYOM dans Salesforce peut réduire les coûts des demandes d'Einstein, mais les coûts sous-jacents du fournisseur de modèles externes continuent d'être engagés.

Coût total de possession (TCO)

Une analyse TCO complète est cruciale. Bien que l'intégration native de Salesforce-KI puisse réduire les coûts d'intégration initiaux, d'autres facteurs peuvent augmenter les coûts totaux: la nécessité potentielle des licences de cloud de données ou l'utilisation, les coûts pro-utilisateurs relativement élevés pour le module complémentaire et la possibilité de payer une surcharge pour les modèles IA qui seraient moins chers disponibles. Le TCO pour l'IA indépendant doit inclure les coûts d'intégration, mais peut bénéficier des coûts d'utilisation de l'IA de base inférieurs et de l'utilisation des infrastructures cloud existantes. AgentForce est également décrit comme potentiellement coûteux (2 $ par conversation).

Éviter la redondance

L'utilisation d'une IA indépendante peut permettre aux entreprises d'utiliser des investissements existants dans d'autres plates-formes cloud ou leurs propres infrastructures de données et éviter ainsi les dépenses redondantes dans l'écosystème Salesforce.

Salesforce Native Ki vs IA indépendante: une comparaison des fonctions et de la flexibilité

Salesforce Native Ki vs IA indépendante: une comparaison des fonctions et de la flexibilité - Image: Xpert.Digital

Salesforce Native IA, comme Einstein ou Agentforce, et les plates-formes d'IA indépendantes qui utilisent souvent des modèles spécialisés ou ouvertes diffèrent considérablement dans leurs fonctions et leur flexibilité. Alors que Salesforce Native IA se concentre sur les approches généralistes et les applications CRM, les plateformes indépendantes proposent souvent des modèles spécialisés et une sélection plus large, y compris les options open source. L'accès aux derniers modèles de Salesforce dépend des cycles de publication et des partenariats, tandis que les fournisseurs spécialisés permettent des mises à jour potentiellement plus rapides. En ce qui concerne le réglage fin, les modèles natifs Salesforce sont souvent limités et abstraits, par exemple par des outils tels que Prediction Builder, tandis que les plateformes indépendantes offrent un contrôle plus détaillé sur le processus de formation. Le choix d'algorithmes spécifiques est limité sur Salesforce, car ils sont principalement prédéfinis ou liés aux partenaires, tandis que les plateformes indépendantes offrent plus de liberté. L'infrastructure est également entièrement gérée chez Salesforce et est souvent basée sur AWS ou GCP, tandis que les plateformes indépendantes permettent un accès direct à des environnements d'hébergement, que ce soit dans votre propre cloud ou sur site. L'effort d'intégration de Salesforce est faible car les solutions sont natives, tandis que les plates-formes externes nécessitent plus de travail de développement et de configuration. En ce qui concerne les coûts, Salesforce s'appuie souvent sur un modèle de prix basé sur l'utilisateur par mois en tant que complément, tandis que les plates-formes indépendantes utilisent souvent des prix dépendants de la consommation, comme sur la base des performances de calcul ou des appels d'API, ou des modèles spécifiques aux fournisseurs.

Navigation de l'intégration: connectez l'IA indépendante avec Salesforce

La décision pour une plate-forme d'IA indépendante nécessite une planification minutieuse de l'intégration dans l'environnement Salesforce existant. Il existe différentes méthodes pour établir cette connexion, chacune avec vos propres avantages et défis.

Méthodes d'intégration

AppExchange / AgentExchange

Le Salesforce AppExchange propose une variété d'applications tierces, y compris des solutions d'IA qui offrent souvent une intégration préfabriquée. AgentExchange est un marché plus récent qui vise les compétences, les sujets et les modèles des agents de l'IA de partenaires et vise à accélérer la fourniture d'agents de l'IA. C'est souvent le moyen le plus simple, mais nécessite qu'un partenaire approprié offre une solution.

API (repos / savon / bull / streaming)

L'utilisation directe des API Salesforce permet l'intégration de tailleur. Les développeurs peuvent échanger des données, déclencher des processus dans Salesforce ou lire les résultats des modèles d'IA externes. L'API composite peut aider à regrouper plusieurs opérations efficacement. Cette méthode offre une flexibilité maximale, mais nécessite un effort de développement important.

Plates-formes de middleware (par exemple Mulesoft)

Les plateformes d'intégration telles que Mulesoft (la propre solution de Salesforce) ou d'autres peuvent servir d'intermédiaire. Ils assument des tâches telles que la transformation des données, l'orchestration des flux de travail complexes et la gestion de la connectivité entre Salesforce et les services d'IA externes.

Connecteurs de plate-forme cloud (AWS / GCP)

Les grands fournisseurs de cloud fournissent de plus en plus des services spécifiques pour faciliter l'intégration avec Salesforce. Les exemples sont AWS Private Connect pour les connexions réseau sécurisées, le relais d'événement AWS pour la transmission d'événements en temps réel, le connecteur Salesforce AWS Glue Salesforce ou le connecteur SageMaker Data Wrangler pour le traitement des données. Google Vertex AI peut être intégré dans le cloud de données Salesforce via le générateur de modèles. Ces connecteurs peuvent simplifier l'intégration, mais se lier à l'écosystème du fournisseur de cloud respectif.

Byom sur Einstein Studio

Comme déjà mentionné, cette fonction permet l'intégration de modèles hébergés en externe dans l'environnement Salesforce via le générateur de modèles. Les demandes continuent de s'exécuter via l'infrastructure Salesforce et utilisent la couche de confiance, ce qui simplifie l'intégration, mais crée également une certaine dépendance.

Convient à:

• Intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la logistique des entrepôts - Développements mondiaux en Allemagne, UE, USA et Japon

Défis d'intégration fréquents

L'intégration des systèmes externes avec Salesforce n'est pas triviale et contient des défis spécifiques:

Limites API

Salesforce limite le nombre d'appels API par organisation et période (par exemple quotidiennement, en même temps). Les processus d'IA à forte intensité de données qui synchronisent ou interrogent souvent les données peuvent rapidement atteindre ces limites. Cela nécessite une conception minutieuse (par exemple, la limitation, le traitement par lots, la mise en cache) ou peut rendre l'acquisition d'éditions Salesforce plus élevées ou des contingents API supplémentaires nécessaires. Les limites de l'API de streaming en particulier sont pertinentes pour les applications en temps réel.

Synchronisation des données

Assurer la cohérence des données entre Salesforce et la plate-forme d'IA externe est essentielle. Les défis incluent la gestion des volumes de données importants (LDV), la décision entre les mises à jour en temps réel et les mises à jour par lots, la gestion des temps de latence et évitant les incohérences de données. Des approches telles que les intégrations à copie zéro visent à réduire ces problèmes peuvent ne pas toujours être applicables.

Mappage et transformation des données

Différents modèles de données, formats et sémantique sur le terrain doivent être coordonnés. Cela peut nécessiter une logique de transformation complexe pour garantir que les données sont interprétées correctement.
Sécurité et authentification: la gestion sécurisée des données d'accès (clé API, jetons), la mise en œuvre de méthodes d'authentification robustes (par exemple OAuth 2.0, nommées crédiaux) et assurant une transmission sécurisée de données (cryptage) sont essentielles. Les malcons peuvent entraîner des lacunes de sécurité.

Dépannage et cohérence des données

Les intégrations doivent être résistantes aux erreurs (problèmes de réseau, défaillances du système, erreurs de données). Des mécanismes robustes pour l'exploitation forestière, la surveillance et les tentatives de répétition automatiques (logique de réessayer) sont nécessaires pour assurer l'intégrité des données et minimiser les temps d'arrêt.

Complexité et maintenance

Les intégrations sur mesure nécessitent une maintenance et une adaptation continues, en particulier si Salesforce ou la plate-forme d'IA externe se développent. Cela lie les ressources et nécessite un savoir-faire technique.

La complexité de l'intégration représente un facteur de coût souvent sous-estimé. Alors que les plates-formes d'IA indépendantes peuvent offrir des coûts nucléaires ou des fonctions supérieures plus faibles, les coûts et les efforts pour l'intégration, y compris le temps de développement, les licences de middleware potentielles et le flux de maintenance continue dans le calcul TCO. L'IA native de Salesforce bénéficie de l'intégration préfabriquée. Les limites de l'API peuvent encore augmenter la complexité et les coûts si des solutions de contournement élaborées ou des licences plus coûteuses sont nécessaires. Par conséquent, la décision d'une IA indépendante doit prendre en compte les compétences techniques et les ressources de l'organisation pour faire face à cette complexité d'intégration. Une intégration mal planifiée peut détruire les avantages de la plate-forme externe.

Modèle d'intégration réussie

Malgré les défis, il existe des modèles et des outils établis pour les intégrations réussies. Des études de cas montrent la connexion réussie de AWS Sagemaker avec Salesforce, utilisant souvent des services AWS spécifiques pour optimiser les performances et les coûts. Des intégrations similaires sont possibles avec Google Vertex AI, en particulier via le modèle de modèle. Des outils tels que Zapier peuvent être utilisés pour des intégrations sans code plus simples pour déplacer les données entre les systèmes, par ex. Entre Google Sheets et Vertex IA comme proxy pour les données Salesforce. L'utilisation de connecteurs et de services natifs cloud tels que AWS Glue, EventBridge ou Private Connect peut également simplifier et sécuriser l'intégration considérablement.

Plateforme d'IA indépendante: méthodes d'intégration et défis lors d'un aperçu

Plateforme d'IA indépendante: méthodes d'intégration et défis lors d'un aperçu-image: xpert.digital

La plate-forme d'IA indépendante offre un large éventail de méthodes d'intégration, chacune apportant des avantages et des défis spécifiques. Les applications AppExchange ou AgentExchange permettent une installation facile d'applications préfabriquées ou de composants de partenaires avec peu d'effort de développement et de qualité fréquemment certifiée. Cependant, l'adaptabilité est limitée et il y a une dépendance à l'égard des offres des partenaires et des coûts potentiels. L'intégration directe de l'API qui permet les développements sur mesure à l'aide des API Salesforce telles que le reste, le savon, le vrac et le streaming, offre une flexibilité maximale et un contrôle complet sur le flux de données et la logique. Cependant, cela nécessite un niveau élevé de développement, la gestion des limites d'API, un test de sécurité approfondi et une maintenance continue. L'utilisation de middleware telles que Mulesoft simplifie les intégrations complexes via la connectivité, la conversion des données et l'orchestration. Il offre une administration centrale et une réutilisabilité, mais nécessite des coûts de licence supplémentaires et une familiarisation intensive dans la plate-forme. Des connecteurs cloud tels que AWS ou GCP optimisent les intégrations via des services spécifiques et partiellement bas tels que GLUE, relais d'événement ou connexion privée. Ceux-ci sont principalement puissants, sûrs et parfaits pour l'écosystème de cloud respectif, mais nécessitent des configurations spécialisées et lient l'utilisateur au fournisseur. Avec Byom via Einstein Studio, les modèles hébergés externes peuvent facilement être intégrés dans les flux de travail Salesforce, par lequel la couche de confiance est utilisée et l'intégration est simplifiée. Cependant, il existe des restrictions dans le support du modèle par rapport à l'utilisation directe, à l'ajustement fin et à la dépendance à la plate-forme Salesforce.

Intégration d'une plate-forme d'IA indépendante et transversale à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise: Xpert.Digital

KI-GAMECHANGER: Les solutions de fabrication de plate-forme d'IA les plus flexibles qui réduisent les coûts, améliorent leurs décisions et augmentent l'efficacité

Plateforme d'IA indépendante: intègre toutes les sources de données de l'entreprise pertinentes

• Cette plate-forme AI interagit avec toutes les sources de données spécifiques
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox et de nombreux autres systèmes de gestion des données
• Intégration rapide de l'IA: solutions d'IA sur mesure pour les entreprises en heures ou jours au lieu de mois
• Infrastructure flexible: cloud ou hébergement dans votre propre centre de données (Allemagne, Europe, libre choix de l'emplacement)

• La sécurité des données la plus élevée: l'utilisation dans les cabinets d'avocats est la preuve sûre
• Utiliser sur une grande variété de sources de données de l'entreprise
• Choix de vos propres modèles d'IA (DE, DE, UE, USA, CN)

Défis que notre plateforme d'IA résout

• Un manque de précision des solutions d'IA conventionnelles
• Protection des données et gestion sécurisée des données sensibles
• Coûts élevés et complexité du développement individuel d'IA
• Manque d'IA qualifiée
• Intégration de l'IA dans les systèmes informatiques existants

En savoir plus ici :

• Intégration de l'IA d'une plate-forme d'IA indépendante et croisée à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise

Considérations critiques: gestion des risques pour l'IA indépendante

La décision pour ou contre les plates-formes d'IA indépendantes doit également inclure une attention particulière aux risques potentiels, en particulier dans les domaines de la protection des données, de la dépendance aux prestataires et de la souveraineté des données.

Confidentialité et sécurité

Bien que Salesforce positionne la couche Einstein Trust comme garantie pour une utilisation sûre de l'IA, des restrictions pratiques sont révélées de plus près qui doivent être pesées par rapport aux solutions indépendantes.

Einstein Trust Cose Restrictions:

Masquage des données désactivé pour Agentforce: Un point central est la détermination explicite que le masquage des données pour les flux de travail Agentforce est désactivé. Pour raison, il est indiqué que le masquage affecterait la précision contextuelle et la pertinence des résultats, par exemple lorsque vous recherchez des comptes similaires, où les détails du compte de référence sont requis. Cela représente un risque considérable de protection des données, car les données des clients potentiellement sensibles pourraient être envoyées contre des LLM externes, ce qui est particulièrement problématique dans les industries réglementées et contredit la promesse de «confiance».
Alternative Amitigation (anthropic): Salesforce prévoit d'offrir d'autres modèles anthropes qui fonctionnent dans une «frontière de confiance Salesforce» (hébergée sur le fondement AWS). Bien que les données ne quittent pas la sphère de contrôle Salesforce, le masquage des données reste désactivé ici également. Il est discutable de savoir si ces problèmes de protection des données abordés suffisamment, par rapport à un masquage fonctionnel.
Fonctionnalité générale de la couche de confiance: les fonctions de base telles que la rétention zéro dans les partenaires et le test de toxicité demeurent. Cependant, l'exception à Agentforce est une restriction importante.

Avantages potentiels des plates-formes indépendantes:

Options de résidence de données dédiées: les fournisseurs de cloud indépendants ou les plates-formes spécialisées peuvent offrir un contrôle plus granulaire sur l'emplacement des données de stockage et de traitement. Cela peut être nécessaire pour respecter des lois régionales de protection des données strictes (telles que le RGPD ou des réglementations nationales spécifiques) qui vont au-delà des assurances générales de Salesforce HyperForce.
Architectures de sécurité alternatives: les entreprises peuvent choisir des architectures qui correspondent mieux à leurs exigences de sécurité spécifiques, par ex. Grâce au chiffrement dédié, aux contrôles d'accès plus stricts ou aux mécanismes d'isolation des données.
Responsabilité directe du fournisseur: la coopération directement avec un fournisseur d'IA crée des responsabilités plus claires pour traiter les données, sans Salesforce comme instance intermédiaire.

L'écart entre la promesse marketing de la couche de confiance et sa réalité technique, en particulier le masquage désactivé pour l'agentforce, est crucial pour l'évaluation des risques. Décision - Les fabricants ne peuvent pas compter uniquement sur les déclarations de marketing, mais doivent vérifier la mise en œuvre spécifique de leurs applications et comparer cela avec les contrôles plus potentiellement cohérents ou configurables des plateformes indépendantes.

Convient à:

• Trusty AI: Trump Card d'Europe et la chance de jouer un rôle de premier plan dans l'intelligence artificielle

Aspects de protection des données et de sécurité: couche de confiance Einstein par rapport aux plates-formes indépendantes

Aspects de protection et de sécurité des données: Einstein Trust Couche par rapport aux plates-formes indépendantes - Image: Xpert.Digital

Les aspects de protection des données et de sécurité sont d'une importance centrale pour la couche Einstein Trust de Salesforce et des plateformes indépendantes. Dans le masquage des données, la couche de confiance offre une prise en charge de certaines régions et langues, mais avec une restriction chez Agentforce, tandis que les plates-formes indépendantes peuvent fournir des règles configurables et personnalisables ainsi que des types de données pris en charge. Pour les workflows basés sur des agents, le masquage des données dans la couche de confiance est désactivé, tandis qu'avec des plates-formes indépendantes, selon la mise en œuvre, il est souvent possible si les pertes de performances sont tolérables. La rétention des données zéro parmi les fournisseurs tierces est garantie par des accords contractuels, par exemple avec OpenAai; Les plateformes indépendantes permettent des contrats directs ou l'hébergement à leur propre infrastructure afin d'éviter complètement des tiers. Les sentiers d'audit sont enregistrés dans la couche de confiance par le cloud de données, y compris le contenu toxique et le masquage, tandis que les plateformes indépendantes offrent souvent des fonctions de journalisation et de surveillance détaillées telles que les outils MOLPS. Lors de la vérification de la résidence des données, la couche de confiance dépend de la région hyperforce et de l'approvisionnement, tandis que les plates-formes indépendantes permettent généralement une sélection plus granulaire des régions du centre de données. Chez Salesforce, les options d'hébergement vont du fournisseur d'hébergement autogéré à l'option BYOM à la passerelle SF avec l'hébergement pour des partenaires tels que AWS ou GCP, bien que l'anthropique soit également planifié dans la zone SF. Les plates-formes indépendantes, en revanche, permettent l'hébergement dans leur propre instance cloud, sur site ou dans le cloud du fournisseur. En ce qui concerne la granularité des contrôles, la couche de confiance propose des options configurables, par exemple pour déterminer les règles de masquage, par laquelle l'architecture de base est définie; Les plates-formes indépendantes peuvent souvent fournir une configurabilité plus complète des mesures de sécurité.

Éviter le verrouillage des fournisseurs

L'intégration profonde des services Salesforce comporte le risque de forte dépendance à l'égard du fournisseur.

Risque de dépendance à l'écosystème

L'atterrissage uniquement sur Salesforce pour CRM et AI crée une dépendance significative. Cela peut affaiblir la position de négociation pour les ajustements des prix et restreindre la flexibilité pour utiliser d'autres technologies à l'avenir.

Diversification stratégique

L'utilisation de plates-formes d'IA indépendantes diversifie la pile technologique. Les entreprises peuvent utiliser des innovations de tout le marché et, si nécessaire, changer les fournisseurs plus facilement. Cela reçoit la capacité stratégique d'agir.

Le paradoxe de «l'écosystème ouvert de Salesforce»

Salesforce annonce un écosystème ouvert, par exemple Par Byom, mais la réalité pratique de l'intégration profonde conduit souvent à un lien factuel. Même lors de l'utilisation de BYOM, l'administration et la provision sont effectuées via la plate-forme Salesforce, ce qui rend difficile le changement. La commodité de la solution intégrée peut conduire à un «verrouillage doux», car les dépendances sous-jacentes sont voilées et le changement d'une stratégie de gestion ou de déploiement différente provoque des pertes de friction.

En savoir plus ici :

• Les dangers du verrouillage des fournisseurs: pourquoi les entreprises devraient éviter les dépendances

Souveraineté et portabilité

Le contrôle de vos propres données et la possibilité de migrer des modèles ou des données si nécessaire sont des aspects stratégiques importants.

Préoccupations à Einstein Activity Capture (EAC)

Un problème spécifique affecte EAC. Les données de courrier électronique et de calendrier enregistrées ne sont pas enregistrées comme enregistrements d'activité standard dans Salesforce, mais en externe chez AWS. Ces données sont soumises à une période de rétention limitée (6 mois, un maximum de 24 mois avec une licence payante) et sont perdus lorsque l'EAC est désactivé. Cela soulève des questions importantes concernant la souveraineté des données, les options d'accès à long terme et de sauvegarde. Dans ce cas, vous n'avez pas complètement vos données.

Portabilité du modèle

Les modèles créés nativement avec des outils Salesforce tels que le constructeur de prédiction Einstein sont liés à la plate-forme et ne sont pas faciles à représenter. Bien que les données sous-jacentes puissent être exportées, le modèle formé lui-même n'est pas transférable. En revanche, les modèles développés sur des plates-formes externes (AWS, GCP, etc.) sont plus portables, même si elles sont temporairement intégrées à Salesforce.

Portabilité des données avec l'IA indépendante

Lorsque des plateformes d'IA externes sont utilisées, les principaux artefacts de traitement des données et de modèles restent souvent en dehors de Salesforce. Cela offre potentiellement de meilleures données et des modèles de portabilité si la relation avec Salesforce ou la stratégie change.

Recommandations stratégiques pour les décideurs

Le choix de la bonne stratégie d'IA dans le contexte Salesforce nécessite une évaluation différenciée qui va au-delà d'une simple comparaison des fonctions. Les recommandations suivantes peuvent aider les décideurs de décision:

Utilisez des applications de manière critique

Ne comptez pas par défaut sur Salesforce Native Salesforce. Vérifiez chaque application IA individuellement en fonction de:

• Spécialisation requise: La tâche a-t-elle besoin de compétences en IA spécialisées profondes (par exemple, des analyses scientifiques complexes, des prévisions du secteur de niche) qui sont probablement mieux servies par une plate-forme dédiée?
• Besoins d'adaptation: le contrôle du modèle, des données de formation et des algorithmes est-il nécessaire? Le degré d'abstraction de Salesforce est-il suffisant?
• Exigences de performance: existe-t-il des exigences strictes de latence ou de débit qui peuvent être mieux satisfaites par une infrastructure externe optimisée?
• Sensibilité et conformité des données: l'application s'applique-t-elle à des données très sensibles dans lesquelles les restrictions de la couche de confiance (en particulier le manque de masquage chez Agentforce) représentent des risques inacceptables? Les exigences de résidence des données spécifiques sont-elles mieux satisfaites?

Poursuivre une approche hybride

Considérez une stratégie que Salesforce-Ki native utilise pour des tâches plus simples et fortement intégrées dans lesquelles il joue ses forces (par exemple, la notation de base, les conceptions des e-mails dans le cloud de vente). Dans le même temps, les plates-formes indépendantes pour les cas d'utilisation de haute qualité, spécialisés ou très sensibles doivent être intégrées.

Considérez la maturité de l'intégration

Évaluez de manière réaliste les ressources techniques et le savoir-faire de l'organisation pour gérer la complexité de l'intégration et de la maintenance des solutions d'IA externes. Commencez par des intégrations bien soutenues (par exemple, AppExchange, connecteurs cloud établis) avant que les développements internes complexes ne soient traités.

Calculer le TCO complet

Effectuez une analyse TCO approfondie qui compare les coûts totaux du KI Salesforce natif (licences, utilisation du cloud de données, restrictions fonctionnelles potentielles) avec celles de l'IA indépendante (CORE COSS + Développement / maintenance de l'intégration + middleware).

L'analyse TCO (coût total de possession) est une méthode pour évaluer les coûts totaux qui sont liés à l'acquisition et au fonctionnement d'une technologie sur l'ensemble de votre cycle de vie, pas uniquement les coûts d'acquisition, mais également les coûts d'exploitation, la maintenance, la formation, les mises à niveau, etc.

Pourquoi les plates-formes d'IA externes peuvent être plus rentables:

• Effets de l'échelle: les fournisseurs distribuent des coûts d'infrastructure à de nombreux clients.
• Investissements inférieurs: aucune structure de votre propre infrastructure n'est nécessaire.
• Utilisation plus rapide: un délai de marché plus rapide réduit les coûts indirects.
• Maintenance et mises à jour incluses: aucun effort propre pour le fonctionnement informatique.
• Pay-as-you-Go: Les coûts s'adaptent au besoin.

Une analyse TCO montre souvent que les plates-formes d'IA externes sont moins chères et plus flexibles que leurs propres solutions à long terme.

Prioriser la flexibilité stratégique

Pesez la commodité de l'écosystème de Salesforce intégré par rapport aux risques stratégiques à long terme de la dépendance des prestataires (voir la section VB). Installez les considérations de portabilité dès le début dans la stratégie de l'IA.

Demander la transparence

Demandez une documentation claire de tous les prestataires (y compris la force de vente et les fournisseurs indépendants) pour les compétences du modèle, les restrictions, les pratiques de traitement des données, les mesures de sécurité et les modèles de prix. Remettre en question soigneusement les déclarations de marketing et les comparer avec les réalités techniques.

Convient à:

• Systèmes de gestion des données dans le changement: stratégies pour le succès de l'entreprise à l'ère de l'IA

Plaidoyer pour une stratégie d'IA ouverte dans Salesforce

L'analyse montre clairement que la seule utilisation de la suite native KI de Salesforce offre une commodité et une intégration transparente dans des processus CRM bien connus, mais ne représente pas nécessairement la stratégie optimale pour chaque entreprise. La considération stratégique des plates-formes d'IA indépendantes ouvre des avantages importants: l'accès à des modèles hautement spécialisés et potentiellement puissants, une plus grande flexibilité et un contrôle sur la pile d'IA, une économie possible grâce à des modèles de prix alternatifs et à l'utilisation de l'infrastructure existante ainsi que d'une minimisation des risques importante en ce qui concerne la dépendance et la séance de données des données.

Les restrictions établies de la couche de confiance d'Einstein sont particulièrement critiques, à savoir le masquage de données désactivé pour les flux de travail Agentforce. Cela souligne la nécessité de regarder au-delà des promesses de marketing et de vérifier attentivement les réalités techniques, en particulier lors du traitement des données sensibles. Les préoccupations concernant la portabilité des données, car elles sont claires à partir de l'exemple de la capture de l'activité d'Einstein, avertissent également la prudence si le lien avec la mémoire propriétaire et les mécanismes de traitement.

Dans le même temps, le rôle de Salesforce IA ne devrait pas être sous-estimé. Pour de nombreuses tâches CRM standard, il offre une solution précieuse et bien intégrée. La couche Einstein Trust est un niveau de gouvernance et de sécurité important malgré ses limites. Les outils à faible code permettent également une démocratisation plus large de l'utilisation de l'IA au sein des organisations.

La stratégie la plus convaincante pour de nombreuses entreprises devrait donc être une approche hybride ouverte. Une telle stratégie utilise les forces de l'IA de Salesforce native pour les tâches quotidiennes et intégrées, mais n'hésite pas à intégrer des solutions d'IA externes et «les meilleures» pour des cas d'utilisation spécifiques, très exigeants ou stratégiquement critiques. Cela nécessite une départ du paramètre par défaut pour utiliser uniquement les outils natifs, et plutôt une évaluation rigoureuse basée sur l'application.

Les décideurs sont invités à déterminer soigneusement le bon mélange de solutions d'IA natives et indépendantes. Cette décision doit être basée sur les exigences commerciales spécifiques, les compétences techniques existantes, le risque de risque et les objectifs stratégiques à long terme afin d'exploiter le plein potentiel de l'IA dans l'écosystème Salesforce sans prendre de dépendances ou de risques inutiles.

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