Salesforce AI: מדוע פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות טובות יותר מאיינשטיין ו-Agentforce – גישה היברידית גוברת על נעילת ספקים!

החשיבות האסטרטגית של פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות בסיילספורס: ניתוח מעבר לאיינשטיין

Salesforce ממקמת באופן בולט את הבינה המלאכותית (AI) המקורית שלה כחלק בלתי נפרד מפלטפורמת Customer 360 שלה, ומקדמת אותה כ"בינה מלאכותית מספר 1 עבור CRM". המסר המרכזי מדגיש את השילוב החלק של יכולות בינה מלאכותית כמו Einstein, Agentforce וענן הבינה המלאכותית הרחב יותר לתוך זרימות עבודה קיימות של Salesforce כדי להגביר את הפרודוקטיביות ולהתאים אישית את חוויות הלקוח. הבטחה זו ליישום ושימוש קלים בסביבה מוכרת מהדהדת בקרב עסקים רבים.
עם זאת, לקוחות Salesforce ניצבים יותר ויותר בפני החלטה אסטרטגית: האם עליהם להסתמך אך ורק על חבילת הבינה המלאכותית המקורית של Salesforce או לשקול שילוב פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות, שעשויות להיות מיוחדות יותר? שוק הבינה המלאכותית מתפתח במהירות, כאשר ספקי צד שלישי מציגים ללא הרף מודלים מיוחדים ביותר ופתרונות חדשניים שעשויים לעלות על היכולות של פלטפורמה הכל-באחד.

מאמר זה מנתח את היתרונות האסטרטגיים של שימוש בפלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות בסביבת Salesforce. הוא בוחן באופן ביקורתי את היכולות והמגבלות של בינה מלאכותית מקורית של Salesforce, מדגיש נתיבי אינטגרציה ואתגריה, ומתייחס להיבטים מרכזיים כגון גמישות, עלות, פרטיות נתונים ונעילת ספקים. המטרה היא לספק בסיס איתן להחלטה האם אסטרטגיית בינה מלאכותית פתוחה יותר עשויה להיות מועילה יותר למשתמשי Salesforce מאשר הסתמכות אך ורק על הפתרונות של Salesforce עצמה.

השאלה המרכזית סובבת סביב הפשרה בין הנוחות של פתרון משולב עמוק לבין הפוטנציאל וההתמחות של כלי בינה מלאכותית חיצוניים. בעוד שסיילספורס מדגישה את היתרונות של הבינה המלאכותית המשולבת שלה, רמת ההתמחות הגבוהה וקצב החדשנות המהיר בתחום הבינה המלאכותית מחייבים גישה מעודנת יותר. ספק פלטפורמה יחיד עשוי לא להיות מסוגל לספק מצוינות בכל תחומי הבינה המלאכותית, בהשוואה לספקים המתמקדים בתחומים ספציפיים. מתח זה בין אינטגרציה לפתרונות הטובים מסוגם מהווה את ליבת השיקולים האסטרטגיים הנחקרים בדוח זה.

מתאים לכך:

• שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

הבנת חבילת הבינה המלאכותית המקורית של Salesforce (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

Salesforce מציעה מגוון רחב של יכולות בינה מלאכותית המשולבות עמוק במוצרי הענן השונים שלה, המקובצים תחת שמות המותגים Einstein, Agentforce ו-AI Cloud. חבילה זו שואפת לייעל תהליכים עסקיים יומיומיים באמצעות אוטומציה, חיזוי ואינטראקציות מותאמות אישית.

סקירה פונקציונלית לפי ענן

• ענן המכירות: תכונות ליבה כוללות דירוג לידים והזדמנויות על סמך הסבירות שלהם לסגירה (ניקוד לידים/הזדמנויות של איינשטיין), תחזיות הכנסות מדויקות יותר (תחזית איינשטיין), יצירה אוטומטית של מיילים מותאמים אישית למכירות (מיילים למכירות), סיכומי שיחות מכירה (סיכומי שיחות) ולכידת פעילות אוטומטית ממיילים ויומנים (לכידת פעילות של איינשטיין). Einstein Copilot מספק גם פעולות ותמיכה מבוססי הקשר לאורך כל תהליך המכירה.
• ענן שירותים: כאן, בינה מלאכותית תומכת בסיווג אוטומטי של מקרי לקוח (Case Classification), ממליצה על מאמרי ידע מתאימים או תשובות מוכנות מראש (Article/Reply Recommendations), יוצרת סיכומים של מקרים שהושלמו (Work Summaries) ומאפשרת שימוש בצ'אטבוטים לאוטומציה של בקשות סטנדרטיות.
• ענן שיווקי: תכונות בינה מלאכותית מסייעות ביצירה ותיוג אוטומטי של תוכן שיווקי (יצירת תוכן/תיוג), בהערכת הסבירות לאינטראקציה מצד אנשי קשר (ניקוד מעורבות), אופטימיזציה של זמני שליחה לקבלת שיעורי פתיחה מקסימליים (אופטימיזציית זמן שליחה) ומאפשרות התאמה אישית מעמיקה של קמפיינים וחוויות לקוח.
• ענן המסחר: בתחום זה, בינה מלאכותית מתמקדת בהמלצות מוצרים מותאמות אישית, אופטימיזציה של תוצאות חיפוש ומתן תובנות לגבי התנהגות קנייה כדי להגדיל את ההמרות.
• חוצה פלטפורמות/כללי: כלים כמו Einstein Prediction Builder מאפשרים למנהלים ליצור מודלים חיזויים מותאמים אישית מבלי לכתוב קוד. Einstein Discovery מסייע במציאת דפוסים ותובנות בנתונים. Einstein Next Best Action מספק המלצות תומכות הקשר. Agentforce מייצג סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים שיכולים לבצע משימות באופן עצמאי. Prompt Builder ו-Copilot Studio מאפשרים התאמה אישית ויצירה של עוזרים והנחיות המופעלים על ידי בינה מלאכותית.

מתאים לכך:

• צא מהענן האמריקני: SaaS Sais מציע בסקירה כללית + המלצות לפעולה

אדריכלות בסיסית

הפונקציונליות של Salesforce AI מבוססת על שני עמודי תווך חיוניים: Data Cloud ושכבת האמון של איינשטיין.

תלות בענן נתונים

ענן הנתונים של Salesforce משמש כבסיס נתונים מרכזי. הוא מאחד נתוני לקוחות ממקורות שונים (פנימיים וחיצוניים ל-Salesforce) לתצוגה של 360 מעלות. נתונים הרמוניים אלה מהווים את הבסיס ליישומי בינה מלאכותית רבים, במיוחד בינה מלאכותית גנרטיבית והתאמה אישית. חשוב לציין, שיכולות בינה מלאכותית גנרטיביות מסוימות ומסלול הביקורת של שכבת האמון דורשים הקצאת ענן נתונים, גם אם הוא אינו בשימוש נרחב להרמוניזציה של נתונים. זה יוצר תלות ארכיטקטונית ויכול להכניס מורכבות נוספת ועלויות פוטנציאליות, במיוחד עבור חברות שכבר הקימו מחסני נתונים או אגמי נתונים. הצורך בענן נתונים יכול לפיכך להגדיל את עלות הבעלות הכוללת (TCO) ומהווה צוואר בקבוק פוטנציאלי אם לא ינוהל בקפידה.

שכבת האמון של איינשטיין

מסגרת אבטחה זו נועדה להבטיח שימוש אמין בבינה מלאכותית גנרטרית. היא כוללת מספר רכיבים:

• שאילתות נתונים מאובטחות: גישה לנתוני Salesforce כדי להעשיר את ההנחיות בהקשר רלוונטי, תוך התחשבות בזכויות הגישה של המשתמש הרלוונטי.
• הגנה מהירה: מדיניות המערכת נועדה להפחית הזיות ופלט מזיק ממודלים של שפה (LLMs).
• מיסוך נתונים: נתונים רגישים כגון מידע אישי מזהה (PII) או פרטי תשלום (PCI) מוסווים לפני שליחתם למנהלי משפט חיצוניים.
• הערכת רעילות: התגובות שנוצרו נבדקות ומוערכות לאיתור תוכן שעלול להיות מזיק.
• מדיניות אפס שמירת נתונים: ל-Salesforce יש הסכמים עם שותפים כמו OpenAI ו-Azure OpenAI כדי להבטיח שנתוני החברה המוגשים לא יאוחסנו על ידי ספקי צד שלישי אלה ולא ישמשו לאימון המודלים שלהם.

מבט מקרוב על הארכיטקטורה מגלה ש-Salesforce מסתמכת על מודלים חיצוניים של שפה גדולה (LLMs) מספקים כמו OpenAI, Anthropic או Google עבור רבות מיכולות הבינה המלאכותית הגנרטיבית שלה. מודלים אלה משולבים לעתים קרובות באמצעות שירותי ענן כמו AWS Bedrock, כאשר שכבת האמון של איינשטיין משמשת כשער מאובטח. משמעות הדבר היא ש-Salesforce פועלת בעיקר כאינטגרטור ומתווך אבטחה, ולא רק כמפתחת מודלים גנרטיביים מרכזיים משלה. אמנם זה מספק גישה למודלים רבי עוצמה, אך זה יוצר תלות ומעלה את השאלה כיצד טכנולוגיית הבינה המלאכותית המרכזית שונה משימוש ישיר במודלים אלה דרך פלטפורמות אחרות. לקוחות משלמים למעשה ל-Salesforce עבור האינטגרציה, שכבת האבטחה וההטמעה בזרימות עבודה המבוססות על מודלים של בינה מלאכותית הזמינים במידה רבה חיצונית. זה מחזק את הטיעון להערכת אינטגרציה ישירה עם מודלים או פלטפורמות חיצוניות אלה.

נקודות חוזק מוכרות של הפתרון המקורי

למרות הנקודות שהוזכרו, חבילת הבינה המלאכותית המקורית של Salesforce מציעה יתרונות שאין להכחיש:

• אינטגרציה חלקה: תכונות הבינה המלאכותית מוטמעות עמוק בממשק המשתמש ובזרימות העבודה של Salesforce, מה שמאפשר שימוש חלק.
• קלות שימוש והיכרות: משתמשי Salesforce ומנהלי מערכת קיימים בדרך כלל מתמצאים במהירות, מה שמקצר את זמן ההטמעה. כלי Low-Code מאפשרים גם למשתמשים שאינם טכניים ליצור חוויות מבוססות בינה מלאכותית.
• מינוף נתוני CRM קיימים: הבינה המלאכותית נועדה לעבוד ישירות עם נתוני לקוחות המאוחסנים ב-Salesforce, מה שיכול לפשט את הכנת הנתונים.

תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

טיעונים בעד פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות בסיילספורס

בעוד ששילוב טבעי של בינה מלאכותית ב-Salesforce מציע יתרונות, ישנן מספר סיבות משכנעות לשקול ברצינות שילוב פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות. פתרונות חיצוניים אלה יכולים להיות עדיפים בתחומים כמו גמישות, התמחות, יכולת הסתגלות ויתרונות פוטנציאליים בעלויות.

גמישות והתמחות במודל

שוק הבינה המלאכותית מאופיין בדינמיות והתמחות גבוהה. ספקי בינה מלאכותית עצמאיים מתמקדים לעתים קרובות בתחומים או טכנולוגיות ספציפיים, מה שמאפשר להם להציע פתרונות מתקדמים או מותאמים אישית יותר בתחומים מסוימים מאשר פלטפורמה כללית כמו Salesforce.

גישה לדגמים הטובים מסוגם

ספקים חיצוניים מפתחים לעתים קרובות אלגוריתמים מיוחדים ביותר עבור תחומים כמו עיבוד שפה טבעית (NLP), ראייה ממוחשבת או ניתוח ספציפי לתעשייה. דוגמאות לכך כוללות בינה מלאכותית ייעודית עבור מסמכים משפטיים כמו ContractPodAi או כלי אבחון ספציפיים לתעשייה כמו Aquant. מודלים מיוחדים כאלה יכולים להתעלות על המודלים הכלליים יותר המובנים ב-Salesforce.

מחזורי חדשנות מהירים יותר

חברות ייעודיות בתחום הבינה המלאכותית יכולות לפתח ולשחרר מודלים ותכונות חדשים מהר יותר מספקית פלטפורמות גדולה כמו Salesforce, שתוכנית הפיתוח שלה לבינה מלאכותית קשורה למחזורי שחרור רחבים יותר. זה מאפשר לחברות להפיק תועלת מהר יותר מההתקדמות העדכנית ביותר בתחום הבינה המלאכותית.

מגוון דגמים גדול יותר

פלטפורמות או זירות מסחר עצמאיות מציעות גישה למגוון רחב יותר של מודלים, כולל פתרונות נישה, אפשרויות קוד פתוח או מודלים מספקים שאינם זמינים ישירות דרך תכונת "הבא את המודל שלך" (BYOM) של Salesforce.

מתאים לכך:

• פלטפורמות AI עצמאיות כחלופה אסטרטגית עבור חברות אירופאיות

התמחות זו של ספקים חיצוניים עומדת בניגוד לגישה הרחבה יותר של Salesforce, שמטרתה לספק יכולות בסיסיות של בינה מלאכותית בכל חבילת ה-CRM שלה. בעוד שגישה רחבה זו מבטיחה שבינה מלאכותית זמינה בתחומים רבים, היא יכולה לבוא על חשבון עומק. בינה מלאכותית ייעודית לגילוי הונאות או כלי ניתוח תמונות רפואיות צפויים לעלות על מודל כללי המשולב ב-CRM עבור משימות ספציפיות אלה. ארגונים עם דרישות קריטיות בתחומי בינה מלאכותית ייעודיים עשויים לגלות שבינה מלאכותית מקורית של Salesforce אינה מספקת. פלטפורמות עצמאיות מאפשרות להם לבחור את הכלי הטוב ביותר למשימה, במקום להסתפק בפתרון המקורי היחיד שעשוי להיות הולם.

הסתגלות ובקרה

פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות מציעות לעתים קרובות רמת שליטה גבוהה יותר על כל מחזור החיים של הבינה המלאכותית, החל מהכנת נתונים ועד יישום וניטור המודל.

כוונון עדין מעמיק של המודל

פלטפורמות חיצוניות מיועדות לרוב עבור מהנדסי למידת מכונה ומציעות שליטה מפורטת על מודלים של הדרכה וכוונון עדין. זה חורג מהיכולות של כלי קוד נמוך יותר של Salesforce כמו Einstein Prediction Builder או המגבלות של מודלים מיובאים לכוונון עדין (BYOM) בתוך Salesforce.

בחירת אלגוריתם ושקיפות

למשתמשים יש יותר חופש בבחירת אלגוריתמים ספציפיים והם פוטנציאלית להשיג יותר שקיפות לגבי אופן פעולתם של המודלים (הסבר) מאשר באמצעות שכבות האבסטרקציה של Salesforce. למרות ש-Salesforce מציעה כלים כמו Model Inspector, כלי MLOps חיצוניים הם לרוב מקיפים יותר.

שליטה על מחסנית הבינה המלאכותית

ניהול כל מערכת הבינה המלאכותית (הכנת נתונים, הדרכה, פריסה, ניטור) בפלטפורמות כמו AWS או Google Cloud מציע שליטה רבה יותר מאשר הסתמכות על סביבת ניהול של Salesforce.

מגבלות התאמה אישית של Salesforce

בעוד ש-Salesforce מציעה בונה קוד נמוך להתאמה אישית קלה, פלטפורמות חיצוניות מאפשרות לעתים קרובות התאמה אישית עמוקה יותר, מבוססת קוד. ישנן גם מגבלות פונקציונליות ספציפיות עם תכונות הבינה המלאכותית של Salesforce, כגון דרישות מורכבות או בעת התאמה אישית של Einstein Activity Capture, כמו גם מגבלות פלטפורמה כלליות.

יתרונות פוטנציאליים מבחינת עלות

מבני העלויות של פתרונות בינה מלאכותית יכולים להשתנות במידה ניכרת, והשוואה פשוטה של ​​דמי רישיון לרוב אינה מספיקה.

מודלים שונים של תמחור

Salesforce לעיתים קרובות מעניקה רישיון ליכולות הבינה המלאכותית שלה למשתמש לחודש כתוספת לרישיונות ענן קיימים. לעומת זאת, תמחור עבור פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות מבוסס לעתים קרובות על שימוש בפועל (זמן מחשוב, זיכרון, קריאות API). לספקי בינה מלאכותית עצמאיים, בתורם, עשויים להיות מודלי תמחור משלהם, שעשויים להיות גמישים יותר. בעוד שאפשרות BYOM ב-Salesforce יכולה להפחית את העלות של בקשות איינשטיין, העלויות הבסיסיות של ספק המודל החיצוני עדיין חלות.

עלות בעלות כוללת (TCO)

ניתוח מקיף של עלות הבעלות הכוללת (TCO) הוא קריטי. בעוד שאינטגרציה טבעית של בינה מלאכותית של Salesforce יכולה להפחית את עלויות האינטגרציה הראשוניות, גורמים אחרים יכולים להגדיל את העלות הכוללת: הצורך הפוטנציאלי ברישיונות או שימוש בענן נתונים, העלויות הגבוהות יחסית למשתמש עבור תוספי בינה מלאכותית, והאפשרות לשלם פרמיה עבור מודלים של בינה מלאכותית שיהיו זמינים זול יותר מבחוץ. עלות הבעלות הכוללת (TCO) עבור בינה מלאכותית עצמאית חייבת לכלול את עלויות האינטגרציה, אך יכולה ליהנות מעלויות שימוש ליבה נמוכות יותר בבינה מלאכותית ומשימוש בתשתית ענן קיימת. Agentforce מתואר גם כיקר פוטנציאלי לשימוש (2 דולר לשיחה).

הימנעות מיתירות

השימוש בבינה מלאכותית עצמאית יכול לאפשר לחברות למנף השקעות קיימות בפלטפורמות ענן אחרות או בתשתיות הנתונים שלהן, ובכך להימנע מהוצאות מיותרות בתוך המערכת האקולוגית של Salesforce.

בינה מלאכותית מקורית של Salesforce לעומת בינה מלאכותית עצמאית: השוואה בין תכונות וגמישות

בינה מלאכותית Native של Salesforce לעומת בינה מלאכותית עצמאית: השוואה בין תכונות וגמישות – תמונה: Xpert.Digital

בינה מלאכותית מקורית של Salesforce, כמו Einstein או Agentforce, ופלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות, שלעתים קרובות משתמשות במודלים מיוחדים או פתוחים, נבדלות באופן משמעותי בתכונות ובגמישות שלהן. בעוד שבינה מלאכותית מקורית של Salesforce מתמקדת בגישות כלליות ויישומי CRM, פלטפורמות עצמאיות מציעות לעתים קרובות מודלים מיוחדים ומבחר רחב יותר, כולל אפשרויות קוד פתוח. הגישה למודלים העדכניים ביותר עם Salesforce תלויה במחזורי שחרור ובשותפויות, בעוד שספקים מיוחדים עשויים להציע עדכונים מהירים יותר. בנוגע לכוונון עדין, מודלים מקוריים של Salesforce מוגבלים לעתים קרובות ומופשטים, למשל, באמצעות כלים כמו Prediction Builder, בעוד שפלטפורמות עצמאיות מציעות שליטה מפורטת יותר על תהליך האימון. הבחירה באלגוריתמים ספציפיים מוגבלת עם Salesforce, מכיוון שאלו בדרך כלל מוגדרים מראש או מקורם דרך שותפים, בעוד שפלטפורמות עצמאיות מציעות יותר חופש בהקשר זה. יתר על כן, Salesforce מנהלת את התשתית במלואה, שלעתים קרובות מבוססת על AWS או GCP, בעוד שפלטפורמות עצמאיות מאפשרות גישה ישירה לסביבות אירוח, בין אם בענן של החברה או מקומית. מאמץ האינטגרציה עם Salesforce נמוך מכיוון שהפתרונות שלה משולבים באופן טבעי, בעוד שפלטפורמות חיצוניות דורשות יותר עבודת פיתוח ותצורה. בנוגע לעלויות, Salesforce משתמשת לעתים קרובות במודל תמחור חודשי מבוסס משתמש כתוספת, בעוד שפלטפורמות עצמאיות משתמשות לעתים קרובות בתמחור מבוסס צריכה, כגון מבוסס על כוח מחשוב או קריאות API, או מודלים ספציפיים לספק.

ניווט באינטגרציה: חיבור בינה מלאכותית עצמאית עם Salesforce

בחירת פלטפורמת בינה מלאכותית עצמאית דורשת תכנון קפדני לשילובה בסביבת Salesforce הקיימת. קיימות מספר שיטות ליצירת חיבור זה, לכל אחת יתרונות ואתגרים משלה.

שיטות אינטגרציה

AppExchange / AgentExchange

Salesforce AppExchange מציע מגוון רחב של אפליקציות של צד שלישי, כולל פתרונות בינה מלאכותית, שלעתים קרובות מספקים אינטגרציות מוכנות מראש. AgentExchange הוא שוק חדש יותר המתמקד במיוחד במיומנויות, ערכות נושא ותבניות של סוכני בינה מלאכותית משותפים, במטרה להאיץ את פריסת סוכני בינה מלאכותית. זוהי לרוב הגישה הפשוטה ביותר, אך דורשת שותף מתאים שיציע פתרון.

ממשקי API (REST/SOAP/Bulk/Streaming)

שימוש ישיר בממשקי ה-API של Salesforce מאפשר אינטגרציה מותאמת אישית. מפתחים יכולים להחליף נתונים, להפעיל תהליכים ב-Salesforce או להחזיר תוצאות ממודלים חיצוניים של בינה מלאכותית. ה-API של Composite יכול לסייע באגירה יעילה של פעולות מרובות. שיטה זו מציעה גמישות מרבית אך דורשת מאמץ פיתוח משמעותי.

פלטפורמות תוכנה בינונית (למשל MuleSoft)

פלטפורמות אינטגרציה כמו MuleSoft (הפתרון של Salesforce) או אחרות יכולות לשמש כמתווכים. הן מטפלות במשימות כגון טרנספורמציית נתונים, תזמור של זרימות עבודה מורכבות וניהול קישוריות בין Salesforce לשירותי בינה מלאכותית חיצוניים.

מחברי פלטפורמת ענן (AWS/GCP)

ספקי ענן גדולים מציעים יותר ויותר שירותים ספציפיים כדי להקל על האינטגרציה עם Salesforce. דוגמאות לכך כוללות את AWS Private Connect לחיבורי רשת מאובטחים, AWS Event Relay להעברת אירועים בזמן אמת, AWS Glue Salesforce Connector ו-SageMaker Data Wrangler Connector להכנת נתונים. ניתן לשלב את הבינה המלאכותית של Google Vertex ב-Salesforce Data Cloud באמצעות Model Builder. בעוד שמחברים אלה יכולים לפשט את האינטגרציה, הם מקשרים משתמשים למערכת האקולוגית של ספקי הענן שלהם.

BYOM דרך סטודיו איינשטיין

כפי שצוין קודם לכן, תכונה זו מאפשרת לך לשלב מודלים המאוחסנים חיצונית בסביבת Salesforce באמצעות בונה המודלים. בקשות עדיין מנותבות דרך תשתית Salesforce ומשתמשות בשכבת האמון, מה שמפשט את האינטגרציה אך גם יוצר תלות מסוימת.

מתאים לכך:

• שילוב של AI ולמידת מכונות בלוגיסטיקה של מחסן - פיתוחים גלובליים בגרמניה, האיחוד האירופי, ארה"ב ויפן

אתגרי אינטגרציה נפוצים

שילוב מערכות חיצוניות עם Salesforce אינו דבר של מה בכך ומציב אתגרים ספציפיים:

מגבלות ה-API

Salesforce מגבילה את מספר קריאות ה-API לכל ארגון ולכל תקופת זמן (למשל, יומי, בו זמנית). תהליכי בינה מלאכותית עתירי נתונים אשר מסנכרנים או מבצעים שאילתות נתונים לעתים קרובות יכולים להגיע במהירות למגבלות אלו. זה מחייב תכנון קפדני (למשל, ויסות, עיבוד אצווה, אחסון במטמון) או עשוי לדרוש רכישת מהדורות Salesforce גבוהות יותר או מכסות API נוספות. המגבלות של Streaming API רלוונטיות במיוחד למקרי שימוש בזמן אמת.

סנכרון נתונים

הבטחת עקביות נתונים בין Salesforce לפלטפורמת הבינה המלאכותית החיצונית היא קריטית. האתגרים כוללים טיפול בכמויות נתונים גדולות (LDV), החלטה בין עדכונים בזמן אמת לעדכונים בקבוצות, ניהול השהייה והימנעות מחוסר עקביות בנתונים. גישות כמו אינטגרציות ללא עותקים שואפות לצמצם בעיות אלו, אך לא תמיד ישימות.

מיפוי וטרנספורמציה של נתונים

יש ליישר קו בין מודלים שונים של נתונים, פורמטים וסמנטיקה של שדות. דבר זה עשוי לדרוש לוגיקת טרנספורמציה מורכבת כדי להבטיח פרשנות נכונה של הנתונים.
אבטחה ואימות: ניהול מאובטח של אישורי גישה (מפתחות API, טוקנים), יישום של שיטות אימות חזקות (למשל, OAuth 2.0, אישורי שם) והבטחת העברת נתונים מאובטחת (הצפנה) הם חיוניים. תצורות שגויות עלולות להוביל לפגיעויות אבטחה.

טיפול בשגיאות ועקביות נתונים

אינטגרציות חייבות להיות עמידות בפני שגיאות (בעיות רשת, כשלי מערכת, שגיאות נתונים). מנגנונים חזקים לרישום, ניטור ולוגיקת ניסיון חוזר אוטומטית נחוצים כדי להבטיח שלמות נתונים ולמזער את זמן ההשבתה.

מורכבות ותחזוקה

אינטגרציות מותאמות אישית דורשות תחזוקה והתאמות מתמשכות, במיוחד ככל ש-Salesforce או פלטפורמת הבינה המלאכותית החיצונית מתפתחות. זה קושר משאבים ודורש מומחיות טכנית.

מורכבות האינטגרציה היא גורם עלות שלעתים קרובות לא מוערך כראוי. בעוד שפלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות עשויות להציע עלויות ליבה נמוכות יותר או תכונות עדיפות, יש לקחת בחשבון את העלויות והמאמץ הכרוכים באינטגרציה - כולל זמן פיתוח, רישיונות תוכנה פוטנציאליים ותחזוקה שוטפת - בחישוב עלות הבעלות הכוללת (TCO). הבינה המלאכותית המקורית של Salesforce נהנית מאינטגרציה מובנית מראש. מגבלות API יכולות להגביר עוד יותר את המורכבות והעלויות אם נדרשים פתרונות עוקפים מסורבלים או רישיונות יקרים יותר. לכן, ההחלטה להשתמש בבינה מלאכותית עצמאית חייבת לקחת בחשבון את היכולות הטכניות והמשאבים של הארגון לניהול מורכבות האינטגרציה הזו. אינטגרציה מתוכננת בצורה גרועה יכולה לבטל את היתרונות של הפלטפורמה החיצונית.

דפוסי אינטגרציה מוצלחים

למרות האתגרים, קיימים דפוסים וכלים מבוססים לשילובים מוצלחים. מחקרי מקרה מדגימים את השילוב המוצלח של AWS SageMaker עם Salesforce, תוך מינוף שירותי AWS ספציפיים כדי לייעל את הביצועים והעלויות. שילובים דומים אפשריים עם Google Vertex AI, במיוחד באמצעות Model Builder. ניתן להשתמש בכלים כמו Zapier לשילובים פשוטים יותר וללא קוד כדי להעביר נתונים בין מערכות, כגון בין Google Sheets ל-Vertex AI כ-proxy לנתוני Salesforce. שימוש במחברים ושירותים מקוריים לענן כמו AWS Glue, EventBridge או Private Connect יכול גם לפשט ולאבטח משמעותית את תהליך האינטגרציה.

פלטפורמת בינה מלאכותית עצמאית: שיטות אינטגרציה ואתגרים במבט חטוף

פלטפורמת בינה מלאכותית עצמאית: שיטות אינטגרציה ואתגרים במבט חטוף – תמונה: Xpert.Digital

פלטפורמת הבינה המלאכותית העצמאית מציעה מגוון שיטות אינטגרציה, לכל אחת יתרונות ואתגרים ספציפיים משלה. אפליקציות AppExchange או AgentExchange מאפשרות התקנה קלה של יישומים או רכיבים מוכנים מראש משותפים במאמץ פיתוח מינימלי ולעתים קרובות באיכות מוסמכת. עם זאת, יכולת ההתאמה האישית מוגבלת, ויש תלות בהיצע השותפים ובעלויות הפוטנציאליות. אינטגרציה ישירה של API, המאפשרת פיתוח מותאם אישית באמצעות ממשקי API של Salesforce כגון REST, SOAP, Bulk ו-Streaming, מציעה גמישות מרבית ושליטה מלאה על זרימת הנתונים והלוגיקה. עם זאת, היא דורשת מאמץ פיתוח משמעותי, ניהול מגבלות API, ביקורות אבטחה יסודיות ותחזוקה שוטפת. שימוש בתוכנות ביניים כמו MuleSoft מפשט אינטגרציות מורכבות באמצעות קישוריות, טרנספורמציית נתונים ותזמור. היא מציעה ניהול מרכזי ושימוש חוזר אך דורשת עלויות רישוי נוספות והדרכת פלטפורמה נרחבת. מחברי ענן כמו AWS או GCP ממטבים אינטגרציות באמצעות שירותים ספציפיים, לעיתים בעלי קוד נמוך, כגון Glue, Event Relay או Private Connect. אלה בדרך כלל חזקים, מאובטחים ומתאימים באופן מושלם למערכות האקולוגיות הענן שלהם, אך דורשים תצורות מיוחדות וקושרים את המשתמש לספק. בעזרת BYOM דרך Einstein Studio, ניתן לשלב בקלות מודלים המאוחסנים חיצונית בזרימות עבודה של Salesforce, תוך מינוף שכבת האמון ופישוט תהליך האינטגרציה. עם זאת, קיימות מגבלות בנוגע לתמיכה במודלים בהשוואה לשימוש ישיר, כוונון עדין ותלות בפלטפורמת Salesforce.

שילוב פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים רחבה מקור לכל ענייני החברה-דימוי: xpert.digital

Ki-GameChanger: הפתרונות הגמישים ביותר של פלטפורמת AI-Tailor, המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• פלטפורמת AI זו מקיימת אינטראקציה עם כל מקורות הנתונים הספציפיים
  • מ- SAP, Microsoft, JIRA, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ומערכות ניהול נתונים רבות אחרות
• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

אתגרים שפלטפורמת ה- AI שלנו פותרת

• חוסר דיוק של פתרונות AI קונבנציונליים
• הגנה על נתונים וניהול מאובטח של נתונים רגישים
• עלויות ומורכבות גבוהה של פיתוח AI פרטני
• היעדר AI מוסמך
• שילוב AI במערכות IT קיימות

עוד על זה כאן:

• שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

שיקולים קריטיים: ניהול סיכונים בבינה מלאכותית עצמאית

ההחלטה בעד או נגד פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות חייבת לכלול גם הערכה מדוקדקת של סיכונים פוטנציאליים, במיוחד בתחומי הגנת נתונים, תלות בספקים וריבונות נתונים.

הגנה על נתונים ואבטחה

בעוד שסיילספורס מציבה את שכבת האמון של איינשטיין כערובה לשימוש מאובטח בבינה מלאכותית, בדיקה מדוקדקת יותר מגלה מגבלות מעשיות שיש לשקול מול פתרונות עצמאיים.

מגבלות שכבת האמון של איינשטיין:

מיסוך נתונים מושבת עבור Agentforce: נקודה מרכזית היא ההצהרה המפורשת שמיסוך נתונים מושבת עבור זרימות עבודה של Agentforce. ההצדקה שניתנה היא שמיסוך יפגע בדיוק ההקשרי וברלוונטיות של התוצאות, למשל, בעת חיפוש חשבונות דומים שבהם נדרשים פרטי חשבון הייחוס. זה מהווה סיכון משמעותי לפרטיות נתונים, מכיוון שנתוני לקוחות רגישים עלולים להישלח ללא מסיכה למנהלי משפטים חיצוניים, דבר בעייתי במיוחד בתעשיות מוסדרות וסותר את הבטחת ה"אמון".
אמצעי הפחתה חלופי (Anthropic): Salesforce מתכננת להציע מודלים של Anthropic כחלופה, הפועלים בתוך "גבול מהימן של Salesforce" (המתארח ב-AWS Bedrock). למרות שהנתונים אינם יוצאים מתחום השליטה של ​​Salesforce עם גישה זו, מיסוך נתונים נותר מושבת. ספק אם זה מטפל כראוי בחששות פרטיות נתונים בהשוואה למיסוך תקין.
פונקציונליות כללית של שכבת אמון: פונקציות ליבה כגון אפס שמירה עם שותפים ובדיקות רעילות נותרות בתוקף. עם זאת, היוצא מן הכלל עבור Agentforce הוא מגבלה משמעותית.

יתרונות פוטנציאליים של פלטפורמות עצמאיות:

אפשרויות ייעודיות לשמירת נתונים: ספקי ענן עצמאיים או פלטפורמות ייעודיות עשויים להציע שליטה מפורטת יותר על מקומות האחסון והעיבוד של נתונים. ייתכן שיהיה צורך בכך כדי לעמוד בחוקי פרטיות נתונים אזוריים מחמירים (כגון GDPR או תקנות לאומיות ספציפיות) החורגים מהבטחות הכלליות של Salesforce Hyperforce. ארכיטקטורות
אבטחה חלופיות: ארגונים יכולים לבחור ארכיטקטורות שמתאימות יותר לדרישות האבטחה הספציפיות שלהם, כגון הצפנה ייעודית, בקרות גישה מחמירות יותר או מנגנוני בידוד נתונים.
אחריות ישירה של ספקים: עבודה ישירה עם ספק בינה מלאכותית יוצרת אחריות ברורה יותר לטיפול בנתונים, ללא Salesforce כמתווך.

הפער בין ההבטחה השיווקית של שכבת האמון לבין המציאות הטכנית שלה, ובמיוחד המיסוך המושבת עבור Agentforce, הוא קריטי להערכת סיכונים. מקבלי החלטות אינם יכולים להסתמך אך ורק על טענות שיווקיות, אלא חייבים לבחון את היישום הספציפי עבור מקרי השימוש שלהם ולהשוות אותו לבקרות העקביות או הניתנות להגדרה יותר של פלטפורמות עצמאיות.

מתאים לכך:

• בינה מלאכותית אמינה: הקלף המנצח של אירופה וההזדמנות לקחת תפקיד מוביל בבינה מלאכותית

היבטי הגנה ואבטחת מידע: שכבת האמון של איינשטיין לעומת פלטפורמות עצמאיות

היבטי הגנה ואבטחת מידע: שכבת האמון של איינשטיין לעומת פלטפורמות עצמאיות – תמונה: Xpert.Digital

פרטיות ואבטחת נתונים הם בעלי חשיבות עליונה הן עבור שכבת האמון של Einstein של Salesforce והן עבור פלטפורמות עצמאיות. בנוגע למסיכת נתונים, שכבת האמון מציעה תמיכה באזורים ושפות ספציפיים, אם כי עם מגבלות עבור Agentforce. פלטפורמות עצמאיות, לעומת זאת, יכולות לספק כללים הניתנים להגדרה וניתנים להתאמה אישית וסוגי נתונים נתמכים. מסיכת נתונים מושבתת עבור זרימות עבודה מבוססות סוכנים בשכבת האמון, בעוד שלעתים קרובות זה אפשרי עם פלטפורמות עצמאיות, בהתאם ליישום, אם ירידה בביצועים מקובלת. אפס שמירת נתונים עם ספקי צד שלישי מובטחת באמצעות הסכמים חוזיים, כמו עם OpenAI; פלטפורמות עצמאיות מאפשרות חוזים ישירים או אירוח בתשתית של הלקוח עצמו כדי להימנע לחלוטין מצדדים שלישיים. שבילי ביקורת נרשמים בשכבת האמון על ידי ענן הנתונים, כולל תוכן רעיל ומסיכה, בעוד שפלטפורמות עצמאיות מציעות לעתים קרובות יכולות רישום וניטור מפורטות כגון כלי MLOps. בעת שליטה על מיקום הנתונים, שכבת האמון תלויה באזור Hyperforce ובהקצאה, בעוד שפלטפורמות עצמאיות מאפשרות בדרך כלל בחירה מפורטת יותר של אזורי מרכז נתונים. אפשרויות האירוח של Salesforce נעות בין אירוח מנוהל על ידי ספקים ועד BYOM (Bring Your Own Host) דרך SF Gateway עם אירוח אצל שותפים כמו AWS או GCP, כאשר Anthropic מתוכננת גם לאזור SF. פלטפורמות עצמאיות, לעומת זאת, מאפשרות אירוח במערכת ענן ייעודית, באתר או בענן של הספק. בנוגע לפירוט הבקרות, שכבת האמון מציעה אפשרויות הניתנות להגדרה, כגון הגדרת כללי מיסוך, בעוד שהארכיטקטורה הבסיסית קבועה; פלטפורמות עצמאיות יכולות לעתים קרובות לספק יכולת הגדרה מקיפה יותר של אמצעי אבטחה.

הימנעות מנעילת ספקים

האינטגרציה העמוקה של שירותי Salesforce נושאת את הסיכון של תלות חזקה בספק.

סיכון של תלות במערכת האקולוגית

הסתמכות בלעדית על Salesforce עבור CRM ובינה מלאכותית יוצרת תלות משמעותית. זה יכול להחליש את עמדת המשא ומתן שלך בכל הנוגע להתאמות מחירים ולהגביל את הגמישות שלך להשתמש בטכנולוגיות אחרות בעתיד.

גיוון אסטרטגי

שימוש בפלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות מגוון את מערך הטכנולוגיות. חברות יכולות למנף חדשנות מכל רחבי השוק ולהחליף ספקים ביתר קלות במידת הצורך. זה שומר על הגמישות האסטרטגית שלהן.

פרדוקס "המערכת הפתוחה" של סיילספורס

בעוד שסיילספורס מקדמת מערכת אקולוגית פתוחה, למשל באמצעות BYOM (Bring Your Own Machine), המציאות המעשית של אינטגרציה עמוקה מובילה לעתים קרובות לנעילה דה פקטו. אפילו עם BYOM, הניהול והפריסה מטופלים דרך פלטפורמת סיילספורס, מה שמקשה על המעבר. הנוחות של הפתרון המשולב יכולה להוביל ל"נעילה רכה", מכיוון שהתלות הבסיסית מוסתרת, ומעבר לאסטרטגיית ניהול או פריסה שונה גורם לחיכוכים.

עוד על זה כאן:

• הסכנות של נעילת ספקים: מדוע חברות צריכות להימנע מתלות

ריבונות נתונים וניידות

שליטה על הנתונים של האדם עצמו והיכולת להעביר מודלים או נתונים לפי הצורך הן היבטים אסטרטגיים חשובים.

חששות בנוגע ללכידת פעילות איינשטיין (EAC)

בעיה ספציפית אחת נוגעת ל-EAC. נתוני הדוא"ל והיומן שנלכדו אינם מאוחסנים כרישומי פעילות סטנדרטיים ב-Salesforce, אלא חיצונית ב-AWS. נתונים אלה כפופים לתקופת שמירה מוגבלת (6 חודשים כברירת מחדל, עד 24 חודשים עם רישיון בתשלום) והולכים לאיבוד אם EAC מושבת. זה מעלה שאלות משמעותיות בנוגע לריבונות נתונים, גישה לטווח ארוך ואפשרויות גיבוי. במקרה זה, אינך בעלים מלאים של הנתונים שלך.

ניידות המודל

מודלים שנבנו באופן טבעי עם כלי Salesforce כמו Einstein Prediction Builder קשורים לפלטפורמה ואינם ניידים בקלות. בעוד שניתן לייצא את הנתונים הבסיסיים, המודל שאומן עצמו אינו ניתן להעברה. לעומת זאת, מודלים שפותחו בפלטפורמות חיצוניות (AWS, GCP וכו') ניידים יותר מטבעם, גם אם הם משולבים באופן זמני עם Salesforce.

ניידות נתונים בבינה מלאכותית עצמאית

בעת שימוש בפלטפורמות בינה מלאכותית חיצוניות, עיבוד נתונים מרכזי ותוצרי מודל נשארים לעיתים קרובות מחוץ ל-Salesforce. דבר זה עשוי להציע ניידות טובה יותר של נתונים ומודל אם הקשר עם Salesforce או האסטרטגיה משתנים.

המלצות אסטרטגיות למקבלי החלטות

בחירת אסטרטגיית הבינה המלאכותית הנכונה בהקשר של Salesforce דורשת הערכה מדוקדקת שמעבר להשוואה פשוטה של ​​תכונות. ההמלצות הבאות יכולות לסייע למקבלי ההחלטות:

הערכה ביקורתית של מקרי שימוש

אל תסתמכו על בינה מלאכותית מקורית של Salesforce כברירת מחדל. העריכו כל מקרה שימוש של בינה מלאכותית בנפרד על סמך:

• התמחות נדרשת: האם המשימה דורשת יכולות בינה מלאכותית עמוקות ומיוחדות (למשל, ניתוח מדעי מורכב, תחזיות נישה בתעשייה) שסביר להניח שיוענו טוב יותר לפלטפורמה ייעודית?
• צורכי הסתגלות: כמה שליטה נדרשת על המודל, נתוני האימון והאלגוריתמים? האם רמת האבסטרקציה של Salesforce מספקת?
• דרישות ביצועים: האם יש דרישות מחמירות של השהייה או תפוקה שניתן לעמוד בהן טוב יותר על ידי תשתית חיצונית אופטימלית?
• רגישות נתונים ותאימות: האם מקרה השימוש כולל נתונים רגישים ביותר שבהם מגבלות שכבת האמון (במיוחד היעדר מיסוך ב-Agentforce) מהוות סיכונים בלתי מקובלים? האם דרישות ספציפיות לשמירת נתונים מתקיימות בצורה טובה יותר מבחוץ?

לנקוט בגישה היברידית

שקלו אסטרטגיה הממנפת את הבינה המלאכותית המקורית של Salesforce עבור משימות פשוטות ומשולבות ביותר במקומות בהם היא מצטיינת (למשל, ניקוד לידים בסיסי, ניסוח דוא"ל ב-Sales Cloud). במקביל, שלבו פלטפורמות עצמאיות עבור מקרי שימוש בעלי ערך גבוה, מיוחדים או רגישים ביותר.

שקלו את המוכנות לשילוב

הערך באופן ריאלי את המשאבים הטכניים והידע של הארגון להתמודדות עם המורכבות של שילוב ותחזוקה של פתרונות בינה מלאכותית חיצוניים. התחיל עם אינטגרציות נתמכות היטב (למשל, AppExchange, מחברי ענן מבוססים) לפני שתתמודד עם פיתוחים פנימיים מורכבים.

חשב את עלות הבעלות הכוללת (TCO) המלאה

בצעו ניתוח TCO מעמיק המשווה את העלות הכוללת של בינה מלאכותית מקורית של Salesforce (רישיונות, שימוש בענן נתונים, מגבלות פונקציונליות פוטנציאליות) עם זו של בינה מלאכותית עצמאית (עלויות ליבה של בינה מלאכותית + פיתוח/תחזוקה של אינטגרציה + תוכנת ביניים).

ניתוח עלות הבעלות הכוללת (TCO) הוא שיטה להערכת העלויות הכוללות הכרוכות ברכישה ותפעול של טכנולוגיה לאורך כל מחזור החיים שלה - כולל לא רק עלויות רכישה, אלא גם עלויות תפעול שוטפות, תחזוקה, הדרכה, שדרוגים וכו'.

מדוע פלטפורמות בינה מלאכותית חיצוניות יכולות להיות יעילות יותר מבחינת עלות:

• יתרונות גודל: ספקים מפזרים את עלויות התשתית על פני לקוחות רבים.
• השקעה נמוכה יותר: אין צורך לבנות תשתית משלכם.
• פריסה מהירה יותר: זמן הגעה מהיר יותר לשוק מפחית עלויות עקיפות.
• תחזוקה ועדכונים כלולים: אין צורך במאמץ מצדך לתפעול IT.
• תשלום לפי שימוש: העלויות מותאמות את עצמן לביקוש.

ניתוח עלות הבעלות הכוללת (TCO) מראה לעתים קרובות שפלטפורמות בינה מלאכותית חיצוניות זולות וגמישות יותר בטווח הארוך מאשר פתרונות פנימיים.

תעדוף גמישות אסטרטגית

שקלו את הנוחות של המערכת האקולוגית המשולבת של Salesforce מול הסיכונים האסטרטגיים ארוכי הטווח של נעילת ספק (ראו סעיף VB). שלבו שיקולי ניידות באסטרטגיית הבינה המלאכותית כבר מההתחלה.

דרישה לשקיפות

דרשו תיעוד ברור מכל הספקים (כולל Salesforce וספקים עצמאיים) בנוגע ליכולות המודל, מגבלותיו, נוהלי עיבוד הנתונים, אמצעי האבטחה ומודלי התמחור. בחנו באופן ביקורתי טענות שיווקיות והשוו אותן למציאות הטכנית.

מתאים לכך:

• מערכות ניהול נתונים בשינוי: אסטרטגיות להצלחת החברה בעידן AI

קריאה לאסטרטגיית בינה מלאכותית פתוחה בתוך Salesforce

הניתוח מראה בבירור כי בעוד שהסתמכות בלעדית על חבילת הבינה המלאכותית המקורית של Salesforce מציעה נוחות ואינטגרציה חלקה עם תהליכי CRM קיימים, היא אינה בהכרח האסטרטגיה האופטימלית עבור כל חברה. בחינה אסטרטגית של פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות מציעה יתרונות משמעותיים: גישה למודלים מיוחדים ביותר ופוטנציאלית חזקים יותר, גמישות ושליטה גדולות יותר על מחסנית הבינה המלאכותית, יעילות פוטנציאלית בעלויות באמצעות מודלי תמחור חלופיים ושימוש בתשתית קיימת, והפחתת סיכונים קריטית בנוגע לנעילת ספקים וריבונות נתונים.

המגבלות שזוהו של שכבת האמון של איינשטיין הן קריטיות במיוחד, במיוחד מיסוך הנתונים המושבת עבור זרימות עבודה של Agentforce. זה מדגיש את הצורך להסתכל מעבר להבטחות שיווק ולבחון בקפידה את המציאות הטכנית, במיוחד בעת עיבוד נתונים רגישים. חששות בנוגע לניידות נתונים, כפי שמודגם בדוגמה של לכידת פעילות איינשטיין, משמשים גם כאזהרה מפני הסתמכות מוגזמת על מנגנוני אחסון ועיבוד קנייניים.

יחד עם זאת, אין לזלזל בתפקידה של Salesforce AI. היא מציעה פתרון בעל ערך ומשולב היטב עבור משימות CRM סטנדרטיות רבות. למרות מגבלותיה, שכבת האמון של איינשטיין מייצגת שכבת ניהול ואבטחה חשובה. יתר על כן, כלי low-code מאפשרים דמוקרטיזציה רחבה יותר של אימוץ AI בתוך ארגונים.

האסטרטגיה המשכנעת ביותר עבור חברות רבות צפויה להיות גישה פתוחה והיברידית. אסטרטגיה כזו ממנפת את נקודות החוזק של הבינה המלאכותית המקורית של Salesforce עבור משימות משולבות יומיומיות, אך אינה נרתעת משילוב סלקטיבי של פתרונות בינה מלאכותית חיצוניים מהשורה הראשונה עבור מקרי שימוש ספציפיים, תובעניים מאוד או קריטיים מבחינה אסטרטגית. זה דורש התרחקות מהגישה המוגדרת כברירת מחדל של שימוש בכלים מקוריים בלבד, ובמקום זאת ביצוע הערכה קפדנית המבוססת על מקרי שימוש.

מקבלי החלטות מתבקשים לקבוע בקפידה את התמהיל הנכון של פתרונות בינה מלאכותית מקוריים ועצמאיים. החלטה זו צריכה להיות מונחת על ידי דרישות עסקיות ספציפיות, יכולות טכניות קיימות, סבילות לסיכון ומטרות אסטרטגיות ארוכות טווח כדי למנף את מלוא הפוטנציאל של בינה מלאכותית בתוך המערכת האקולוגית של Salesforce מבלי ליצור תלות או סיכונים מיותרים.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

Konrad Wolfenstein

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus