Salesforce AI: מדוע פלטפורמות AI עצמאיות טובות יותר מאשר איינשטיין ו- Sagnforce-Hybrid גישה מנעולת ספקים!

החשיבות האסטרטגית של פלטפורמות AI עצמאיות ב- Salesforce: ניתוח מעבר לאינשטיין

Salesforce מציבה באופן בולט את הבינה המלאכותית המקורית שלה (AI) כחלק בלתי נפרד מפלטפורמת הלקוח 360 שלה ומפרסמת אותם כ- "AI מספר 1 עבור CRM". מסר הליבה מדגיש את האינטגרציה החלקית של פונקציות AI כמו איינשטיין, Sagentforce וענן ה- AI המקיף יותר בזרימות העבודה הקיימות של Salesforce על מנת להגדיל את הפרודוקטיביות ולהתאים אישית את חוויות הלקוחות. הבטחה זו ליישום ושימוש פשוט בסביבה מוכרת אטרקטיבית עבור חברות רבות.
עם זאת, לקוחות Salesforce מתמודדים יותר ויותר עם החלטה אסטרטגית: האם עליכם להסתמך אך ורק על סוויטת KI המקומית מ- Salesforce או לשקול את האינטגרציה פלטפורמות AI עצמאיות יותר ויותר מתמחות יותר? שוק ה- AI מתפתח במהירות, וספקים חיצוניים הם מודלים מתמחים ברציפות ופתרונות חדשניים שעשויים לחרוג מהכישורים של פלטפורמה של כל אחד.

מאמר זה מנתח את היתרונות האסטרטגיים של שימוש בפלטפורמות AI עצמאיות בסביבת Salesforce. הוא בוחן באופן ביקורתי את הכישורים והגבולות של AI Salesforce של Salesforce, מאיר מסלולי אינטגרציה ואתגרים ומתייחס להיבטים מרכזיים כמו גמישות, עלויות, הגנת נתונים ותלות ספקית. המטרה היא ליצור בסיס מבוסס להחלטה אם אסטרטגיית AI פתוחה יותר למשתמשים ב- Salesforce יכולה להיות יתרון יותר מהשימוש היחיד בפתרונות בבעלות Salesforce.

שאלת המפתח היא על שקילת הנוחות של פיתרון משולב עמוק והביצועים הפוטנציאליים והתמחות של כלי AI חיצוניים. בעוד ש- Salesforce מדגיש את היתרונות של ה- AI המשולב שלה, מהירות ההתמחות המהירה והחדשנות המהירה באזור AI דורשת מבט מבדל. ספק פלטפורמה יחיד עשוי לא להציע ביצועים מובילים בכל תחומי ה- AI, בהשוואה לספקים המתמקדים בתחומים ספציפיים. מתח זה בין אינטגרציה ל"זנה הטוב ביותר "מהווה את ליבת השיקולים האסטרטגיים שנבדקים בדוח זה.

מתאים לכך:

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

להבין את חבילת ה- KI המקומית של Salesforce (איינשטיין, Agentforce, AI Cloud)

Salesforce מציעה מגוון רחב של פונקציות AI המשולבות עמוק במוצרי הענן השונים שלה ומשולבים תחת שמות המותג איינשטיין, Agentforce ו- AI Cloud. סוויטה זו שמה לה למטרה לייעל תהליכים עסקיים יומיומיים באמצעות אוטומציה, תחזיות ואינטראקציות בהתאמה אישית.

סקירה פונקציונלית של ענן

• ענן מכירות: פונקציות ליבה כוללות הערכת לידים והזדמנויות על סמך הסתברותם לסיום הלימודים (עופרת איינשטיין/ניקוד הזדמנויות), חיזוי מכירות מדויק יותר, יצירת אוטומטית של דוא"ל מכירות בהתאמה אישית (דוא"ל מכירות), סיכום שיחות המכר (סיכומי שיחה) והקלטה אוטומטית של פעילויות מהודעות דוא"ל ומיילדים (לכידת פעילות איינשטיין). קופילוט איינשטיין מציע גם פעולות ותמיכה הקשורות להקשר בתהליך המכירה.
• ענן שירות: כאן KI תומך בסיווג האוטומטי של תהליכי לקוחות (סיווג מקרה), ממליץ על מאמרי ידע מתאימים או על תשובות טרום -טרום (המלצות מאמר/תגובה), יוצר סיכומים של מקרים שהושלמו (סיכומי עבודה) ומאפשר שימוש בצ'אט בוטים לאוטומציה של בקשות סטנדרטיות.
• ענן שיווק: פונקציות AI עוזרות ליצירה ובמילת מפתח אוטומטית של תוכן שיווקי (ייצור/תיוג תוכן), מעריכים את ההסתברות לאינטראקציה של אנשי קשר (ניקוד מעורבות), מיטוב את זמני המשלוח לשיעורי פתיחה מקסימליים (שלח אופטימיזציה של זמן) ולאפשר התאמה אישית מעמיקה של קמפיינים וחוויות לקוחות.
• Commerce Cloud: בתחום זה, AI מתמקד בהמלצות מוצרים בהתאמה אישית, אופטימיזציה של תוצאות החיפוש ומתן תובנות לגבי התנהגות הקנייה כדי להגדיל את ההמרות.
• לחלוטין/כללי: כלים כמו בונה החיזוי של איינשטיין מאפשרים למנהלים ליצור מודלים חזויים בהתאמה אישית ללא קוד. גילוי איינשטיין עוזר למצוא דפוסים ותובנות בנתונים. איינשטיין בפעולה הבאה הטובה ביותר מספקת המלצות הקשורות להקשר לפעולה. Agentforce מייצג סוכני AI אוטונומיים שיכולים לבצע משימות באופן עצמאי. סטודיו Builder and Copilot מאפשרים מייד להתאמה ויצירתם של עוזרים ושליטה על ידי AI והנחיות.

מתאים לכך:

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

ארכיטקטורה בסיסית

הפונקציונליות של Salesforce AI מבוססת על שתי עמודות חיוניות: ענן הנתונים ושכבת אמון איינשטיין.

תלות בענן נתונים

ענן Salesforce Data משמש כבסיס נתונים מרכזי. זה מאחד נתוני לקוחות ממקורות שונים (Salesforce פנימיים וחיצוניים) בפרספקטיבה של 360 מעלות. נתונים הרמוניים אלה הם הבסיס ליישומי AI רבים, במיוחד עבור AI יצור והתאמה אישית. חשוב שפונקציות AI גנוציות מסוימות ושביל הביקורת של שכבת הנאמנות ידרשו אספקת ענן הנתונים, גם אם הוא לא משמש באינטנסיביות להרמוניזציה של נתונים. זה יוצר תלות אדריכלית ויכול לגרום למורכבות נוספת ועלויות פוטנציאליות, במיוחד אם חברות כבר הקימו מחסני נתונים או אגמי נתונים. הצורך בענן הנתונים יכול אפוא להגדיל את עלות הבעלות הכוללת (TCO) ומייצג צוואר בקבוק פוטנציאלי אם הוא לא מנוהל בקפידה.

שכבת אמון איינשטיין

מסגרת אבטחה זו נועדה להבטיח את השימוש האמין ב- AI גנוצרי. זה כולל כמה רכיבים:

• שאילתת נתונים מאובטחת: גישה לנתוני Salesforce כדי להעשיר את ההנחיה בהקשר רלוונטי, לפיה נלקחות בחשבון זכויות הגישה של המשתמש המתאים.
• ההגנה מייד: הנחיות המערכת נועדו להפחית את הזיות והוצאות מזיקות של דגמי הקול (LLMS).
• מיסוך נתונים: נתונים רגישים כגון מידע אישי (PII) או פרטי תשלום (PCI) מוסווים לפני השליחה ל- LLMs חיצוניים.
• הערכת רעילות: התשובות שנוצרו נבדקות ומוערכות כתוכן שעלול להזיק.
• מדיניות שמירת נתונים אפסית: Salesforce עשתה הסכמים עם שותפים כמו OpenAAI ו- Azure Openai, אשר אמורים להבטיח כי נתוני החברה המועברים אינם מאוחסנים על ידי ספקי צד ג 'אלה ולא משמשים להכשרת הדגמים שלהם.

עם זאת, מבט מקרוב על הארכיטקטורה מגלה כי Salesforce משמשת לרבים מפונקציות ה- AI הגורטיביות שלה לדגמי שפה גדולים וחיצוניים (LLMs) של ספקים כמו OpenAAI, Anthropic או Google. דגמים אלה משולבים לרוב באמצעות שירותי ענן כמו האיום של AW. שכבת הנאמנות של איינשטיין משמשת כשער בטוח. המשמעות היא ש- Salesforce פועל בעיקר כאינטגרטור ומתווך אבטחה במקום לפתח רק מודלים יצוריים בסיסיים משלך. למרות שזה מאפשר גישה לדגמים חזקים, זה יוצר תלות ומעלה את השאלה באיזו מידה טכנולוגיית הליבה AI שונה מהשימוש הישיר במודלים אלה באמצעות פלטפורמות אחרות. הלקוחות משלמים אפוא Salesforce עבור אינטגרציה, רמת האבטחה וההטמעה בזרימות עבודה, המבוססות על דגמי AI חיצוניים ברובם. זה מחזק את הטיעון של הערכת שילוב ישיר עם מודלים או פלטפורמות חיצוניות אלה.

חוזקות מוכרות של הפיתרון המקורי

למרות הנקודות שהוזכרו, סוויטת ה- Salesforce Ki המקורית מציעה יתרונות בלתי ניתנים להכחשה:

• אינטגרציה חלקה: פונקציות ה- AI משובצות עמוק בממשק המשתמש של Salesforce ובתהליכי העבודה, המאפשרים שימוש חלק.
• ידידותיות למשתמש והיכרות: משתמשי Salesforce קיימים נמצאים בדרך כלל במהירות, מה שמקצר את תקופת האימונים. כלי קוד נמוך מאפשרים גם למשתמשים שאינם טכניים ליצור חוויות מבוססות AI.
• שימוש בנתוני CRM קיימים: ה- AI נועד לעבוד ישירות עם נתוני הלקוחות המאוחסנים ב- Salesforce, שיכולים לפשט את עיבוד הנתונים.

AI & XR-3D-Rendering Machine: חמש פעמים מומחיות מ- xpert.digital בחבילת שירות מקיפה, R&D XR, PR & SEM-Image: 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 לפלטפורמות AI עצמאיות ב- Salesforce

למרות שהשילוב הילידי של Salesforce AI מציע יתרונות, מספר סיבות חשובות מדברות כדי לשקול ברצינות את שילובן של פלטפורמות AI עצמאיות. פתרונות חיצוניים אלה יכולים להיות מעולים באזורים כמו גמישות, התמחות, יכולת הסתגלות ויתרונות עלות פוטנציאליים.

גמישות והתמחות מודל

שוק ה- AI מאופיין בדינמיקה והתמחות גבוהה. ספקי AI עצמאיים מתרכזים לעתים קרובות בתחומים או טכנולוגיות ספציפיות ולכן יכולים להציע פתרונות מתקדמים יותר או מותאמים יותר בתחומים מסוימים מאשר פלטפורמה גנרלית כמו Salesforce.

גישה לדגמים "הטובים ביותר של הזן"

ספקים חיצוניים מפתחים לעתים קרובות אלגוריתמים מיוחדים מאוד לאזורים כמו עיבוד שפה טבעית (NLP), ראיית מחשב או ניתוחים ספציפיים לתעשייה. דוגמאות לכך הן AI המתמחה למסמכים משפטיים כמו חוזים פודאי או כלי אבחון ספציפיים לתעשייה כמו Aquant. דגמים מיוחדים כאלה יכולים לחרוג מהביצועים של הדגמים הכלליים יותר המשולבים על ידי Salesforce.

מחזורי חדשנות מהירים יותר

חברות AI ייעודיות יכולות לרוב לפתח ולפרסם דגמים ופונקציות חדשות מהר יותר מאשר ספקית פלטפורמה גדולה כמו Salesforce, שמפת הדרכים של AI שלה מחויבת למחזורי שחרור רחבים יותר. זה מאפשר לחברות ליהנות מהר יותר מההתקדמות האחרונה של AI.

מגוון גדול יותר של דגם

פלטפורמות או משווקים עצמאיים מציעים גישה למגוון רחב יותר של דגמים, כולל פתרונות נישה, אפשרויות קוד פתוח או דגמים של ספקים שאינם זמינים ישירות באמצעות פונקציית "Bring Model Your Model" של Salesforce (BYOM).

מתאים לכך:

• פלטפורמות AI עצמאיות כחלופה אסטרטגית עבור חברות אירופאיות

התמחות זו של ספקים חיצוניים מנוגדת לגישה הרחבה יותר של Salesforce, שמטרתה לספק פונקציות AI בסיסיות בכל חבילת ה- CRM. בעוד שגישה "רוחב" זו מבטיחה כי AI תהיה זמינה באזורים רבים, זה יכול להיות על חשבון העומק. אינדקס הונאה מתמחה או כלי לניתוח תמונה רפואית יעלו ככל הנראה ממודל משולב CRM כללי למשימות ספציפיות אלה. חברות עם דרישות קריטיות בתחומי AI המתמחים יכלו לגלות כי Salesforce-KI המקורי אינו מספיק. פלטפורמות עצמאיות מאפשרות לבחור את הכלי הטוב ביותר עבור המשימה המתאימה במקום לספק את עצמך עם הפיתרון הילידי ה"ספיק "שעשוי להיות רק.

הסתגלות ושליטה

פלטפורמות AI עצמאיות מציעות לרוב רמה גבוהה יותר של שליטה על כל מחזור החיים של AI, החל מהכנת נתונים ועד מודל יישום ומעקב.

כוונון סנפיר דגם עמוק יותר

פלטפורמות חיצוניות מיועדות לרוב למהנדסי למידת מכונות ומציעים שליטה גרגירה על האימונים וכוונון עדין של דגמים. זה חורג מהאפשרויות של הכלים המופשטים יותר בקוד נמוך של Salesforce כמו בונה החיזוי של איינשטיין או המגבלות על כוונון הסנפיר של דגמים מיובאים (BYOM) בתוך Salesforce.

בחירת אלגוריתם ושקיפות

למשתמשים יש יותר חופש בבחירת אלגוריתמים ספציפיים ועלולים לקבל שקיפות רבה יותר לגבי הפונקציונליות של המודלים (הסבר, הסבר) מאשר באמצעות שכבות ההפשטה של ​​מכירות מכירות. למרות ש- Salesforce מציעה כלים כמו מפקח המודל, כלי MLOPs חיצוניים הם לרוב מקיפים יותר.

שליטה על הקי-סטאק

ניהול כל צינור ה- AI (הכנת נתונים, הדרכה, אספקה, ניטור) בפלטפורמות כמו AWS או Google Cloud מציעה שליטה רבה יותר מהתלות בסביבה המנוהלת של Salesforce.

מגבלות ההסתגלות של Salesforce

בעוד ש- Salesforce מציעה בונה בקוד נמוך להתאמה קלה, פלטפורמות חיצוניות לעתים קרובות מאפשרות התאמות עמוקות יותר מבוססות קוד. ישנן גם מגבלות פונקציונליות ספציפיות על פונקציות AI של Salesforce, כגון דרישות מורכבות או בעת התאמת לכידת הפעילות של איינשטיין, כמו גם מגבלות פלטפורמה כלליות.

יתרונות עלות פוטנציאליים

מבני העלות לפתרונות AI יכולים להשתנות במידה ניכרת והשוואה גרידא של דמי הרישיון לרוב אינה מספיקה.

דגמי תמחור שונים

Salesforce מעניק לרוב רישיונות פונקציות ה- AI שלו למשתמש וחודש כתוספת לרישיונות הענן הקיימים. לעומת זאת, מחירי פלטפורמות AI עצמאיות מבוססים לרוב על הצריכה בפועל (זמן מחשוב, זיכרון, שיחות API). לספקי AI עצמאיים יכולים בתורם להיות דגמי מחירים משלהם ואולי גמישים יותר. אפשרות BYOM ב- Salesforce יכולה להפחית את העלויות עבור בקשות איינשטיין, אך העלויות הבסיסיות של ספק המודל החיצוני ממשיכות להיגרם.

עלות בעלות כוללת (TCO)

ניתוח מקיף של TCO הוא קריטי. בעוד שהשילוב המקורי של Salesforce-KI יכול להפחית את עלויות האינטגרציה הראשוניות, גורמים אחרים יכולים להגדיל את העלויות הכוללות: ההכרח הפוטנציאלי של רישיונות ענן או שימוש בענן נתונים, עלויות הפרו-משתמש הגבוהות יחסית לתוסף ואפשרות לשלם תוספת תשלום עבור מודלים של AI שיהיו זולים יותר. ה- TCO עבור AI עצמאי חייב לכלול את עלויות האינטגרציה, אך יכול להפיק תועלת מעלויות השימוש ב- AI ליבה נמוכות יותר ושימוש בתשתיות ענן קיימות. AgentForce מתואר גם כעל פוטנציאל בשימוש (2 $ לשיחה).

הימנעות מיתירות

השימוש ב- AI עצמאי יכול לאפשר לחברות להשתמש בהשקעות קיימות בפלטפורמות ענן אחרות או בתשתיות נתונים משלהן ובכך להימנע מהוצאות מיותרות במערכת האקולוגית של Salesforce.

Salesforce Ki ki נגד AI עצמאי: השוואה בין פונקציות וגמישות

Salesforce Ki ki נגד AI עצמאי: השוואה בין פונקציות וגמישות - תמונה: xpert.digital

Salesforce AI AI, כמו איינשטיין או Agentforce, ופלטפורמות AI עצמאיות המשתמשות לעתים קרובות במודלים מיוחדים או פתוחים שונים זה מזה באופן משמעותי בתפקידיהן ובגמישותם. בעוד ש- Salesforce Native AI מתמקד בגישות גנרליות ויישומי CRM, פלטפורמות עצמאיות מציעות לעתים קרובות דגמים מיוחדים ובחירה רחבה יותר, כולל אפשרויות קוד פתוח. הגישה לדגמים האחרונים ב- Salesforce תלויה במחזורי שחרור ושותפויות, ואילו ספקים מיוחדים מאפשרים עדכונים מהירים יותר. ביחס לכוונון עדין, דגמי Salesforce הילידים מוגבלים ומופשטים לרוב, למשל על ידי כלים כמו בונה חיזוי, ואילו פלטפורמות עצמאיות מציעות שליטה מפורטת יותר על תהליך ההדרכה. הבחירה באלגוריתמים ספציפיים מוגבלת ב- Salesforce, מכיוון שהם מוגדרים מראש או קשורים לשותפים, ואילו פלטפורמות עצמאיות מציעות יותר חופש. התשתית מנוהלת גם במלואן ב- Salesforce ולעתים קרובות מבוססת על AWS או GCP, ואילו פלטפורמות עצמאיות מאפשרות גישה ישירה לסביבות אירוח, בין אם זה בענן או במבצע משלך. מאמץ האינטגרציה ב- Salesforce נמוך מכיוון שהפתרונות הם ילידים, ואילו פלטפורמות חיצוניות דורשות עבודות פיתוח ותצורה רבות יותר. ביחס לעלויות, Salesforce מסתמכת לרוב על מודל מחיר מבוסס משתמש בחודש כתוסף, בעוד שלעתים קרובות פלטפורמות עצמאיות משתמשות במחירים תלויים בצריכה, כמו בהתבסס על ביצועי מחשוב או שיחות API, או מודלים ספציפיים לספק.

ניווט של האינטגרציה: חבר AI עצמאי עם Salesforce

ההחלטה על פלטפורמת AI עצמאית מחייבת תכנון זהיר של שילוב בסביבת Salesforce הקיימת. ישנן שיטות שונות לביסוס חיבור זה, לכל אחת מהן היתרונות והאתגרים שלך.

שיטות אינטגרציה

AppExchange / AgentExchange

ה- Salesforce Appexchange מציע מגוון יישומי צד ג ', כולל פתרונות AI המציעים לעתים קרובות שילוב טרומי. AgentExchange הוא שוק חדש יותר שמכוון למיומנויות, נושאים ותבניות של סוכן AI של שותפים ונועד להאיץ את אספקת סוכני AI. לעיתים קרובות זו הדרך הקלה ביותר, אך דורש ששותף מתאים יציע פיתרון.

ממשקי API (מנוחה/סבון/בתפזורת/סטרימינג)

השימוש הישיר בממשקי ה- API של Salesforce מאפשר שילוב התאים. מפתחים יכולים להחליף נתונים, להפעיל תהליכי Salesforce או לשחק תוצאות מדגמי AI חיצוניים. ה- API המורכב יכול לעזור לצרף מספר פעולות ביעילות. שיטה זו מציעה גמישות מקסימאלית, אך דורשת מאמץ פיתוח משמעותי.

פלטפורמות תווך (למשל Mulesoft)

פלטפורמות אינטגרציה כמו Mulesoft (הפיתרון של Salesforce) או אחרות יכולות לשמש מתווך. הם לוקחים משימות כמו טרנספורמציה של נתונים, תזמור זרימות עבודה מורכבות וניהול קישוריות בין Salesforce לשירותי AI חיצוניים.

מחברי פלטפורמת ענן (AWS/GCP)

ספקי ענן גדולים מספקים יותר ויותר שירותים ספציפיים כדי להקל על שילוב עם Salesforce. דוגמאות לכך הן חיבור פרטי AWS לחיבורי רשת מאובטחים, ממסר אירועים AWS להעברת אירועים בזמן אמת, מחבר AWS Glue Salesforce או מחבר SageMaker Data Wrangler לעיבוד נתונים. ניתן לשלב AI של Google Vertex בענן הנתונים של Salesforce דרך Builder Model. מחברים אלה יכולים לפשט את האינטגרציה, אך נקשרים למערכת האקולוגית של ספק הענן המתאים.

BYOM על סטודיו איינשטיין

כאמור, פונקציה זו מאפשרת שילוב של דגמים המתארחים חיצוניים לסביבת Salesforce באמצעות Builder Model. הפניות ממשיכות לפעול באמצעות תשתית Salesforce ומשתמשות בשכבת האמון, המפשטת את האינטגרציה, אך גם יוצרת תלות מסוימת.

מתאים לכך:

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

אתגרי אינטגרציה תכופים

שילוב מערכות חיצוניות עם Salesforce אינו טריוויאלי ומכיל אתגרים ספציפיים:

מגבלות API

Salesforce מגביל את מספר שיחות ה- API לכל ארגון ותקופה (למשל מדי יום, במקביל). תהליכי AI עתירי נתונים שלעתים קרובות מסנכרנים או שאילתות מסנכרנים או שאילתה יכולים להגיע במהירות למגבלות אלה. זה דורש תכנון מדוקדק (למשל מצערת, עיבוד אצווה, מטמון) או יכול לבצע רכישה של מהדורות Salesforce גבוהות יותר או תנאי API נוספים הנחוצים. גבולות ה- API של סטרימינג בפרט רלוונטיים ליישומים בזמן אמת.

סנכרון נתונים

הבטחת עקביות נתונים בין Salesforce לפלטפורמת AI החיצונית היא קריטית. האתגרים כוללים טיפול בנפחי נתונים גדולים (LDV), ההחלטה בין עדכוני אצווה בזמן אמת, ניהול זמני החביון והימנעות מחוסר עקביות בנתונים. גישות כמו שילוב עותק אפס שואפות להפחית בעיות אלה עשויות לא תמיד להיות ישימות.

מיפוי נתונים וטרנספורמציה

יש לתאם מודלים שונים של נתונים, פורמטים וסמנטיקה שדה. זה יכול לדרוש היגיון טרנספורמציה מורכב כדי להבטיח שהנתונים מתפרשים נכון.
אבטחה ואימות: ניהול מאובטח של נתוני גישה (מפתח API, אסימונים), יישום שיטות אימות חזקות (למשל OAuth 2.0, בשם אשראי) והבטחת העברת נתונים מאובטחת (הצפנה) חיוניים. Malcons יכול להוביל לפערי אבטחה.

פתרון בעיות ועקביות נתונים

אינטגרציות חייבות להיות עמידות בפני שגיאות (בעיות רשת, כשלים במערכת, שגיאות נתונים). מנגנונים חזקים לרישום, ניטור וניסיונות חוזרים אוטומטיים (לוגיקה נסה) נחוצים כדי להבטיח שלמות הנתונים ולמזער את ירידות השטח.

מורכבות ותחזוקה

שילובים בהתאמה אישית דורשים תחזוקה והתאמה רציפים, במיוחד אם מתפתחים Salesforce או פלטפורמת ה- AI החיצונית. זה קושר משאבים ודורש ידע טכני.

המורכבות של האינטגרציה מייצגת גורם עלות מוערך לעיתים קרובות. בעוד שפלטפורמות AI עצמאיות עשויות להציע עלויות גרעיניות נמוכות יותר או פונקציות מעולות, העלויות והמאמץ לשילוב כולל זמן פיתוח, רישיונות פוטנציאליים לתווכות וזרימת תחזוקה מתמשכת-תחזוקה לחישוב TCO. ה- AI המקומי של Salesforce מרוויח מהאינטגרציה הטרומית. מגבלות API יכולות להגדיל עוד יותר את המורכבות והעלויות אם נדרשים דרכים לעקיפת הבעיה או רישיונות יקרים יותר. לפיכך, ההחלטה על AI עצמאי חייבת לקחת בחשבון את הכישורים והמשאבים הטכניים של הארגון להתמודד עם מורכבות אינטגרציה זו. אינטגרציה מתוכננת בצורה לא טובה יכולה להרוס את היתרונות של הפלטפורמה החיצונית.

דפוס אינטגרציה מוצלח

למרות האתגרים, ישנם דפוסים וכלים מבוססים לשילובים מוצלחים. מחקרי מקרה מראים על הקשר המוצלח של AWS SageMaker ל- Salesforce, לרוב באמצעות שירותי AWS ספציפיים כדי לייעל את הביצועים והעלויות. שילובים דומים אפשריים עם Google Vertex AI, במיוחד באמצעות בונה הדגם. כלים כמו Zapier יכולים לשמש לשילובים פשוטים ונטולי קוד כדי להעביר נתונים בין מערכות, למשל. בין גיליונות Google ו- Vertex AI כמתנה לנתוני Salesforce. השימוש במחברים ושירותים מקוריים בענן כמו AWS Glue, EventBridge או Private Connect יכול גם לפשט ולהבטיח אינטגרציה במידה ניכרת.

פלטפורמת AI עצמאית: שיטות אינטגרציה ואתגרים בסקירה כללית

פלטפורמת AI עצמאית: שיטות אינטגרציה ואתגרים בסקירה כללית: xpert.digital

פלטפורמת ה- AI העצמאית מציעה מגוון רחב של שיטות אינטגרציה, שכל אחת מהן מביאה יתרונות ואתגרים ספציפיים. אפליקציות AppExchange או AgentExchange מאפשרות התקנה קלה של יישומים טרומיים או רכיבים של שותפים עם מעט מאמץ פיתוח ואיכות מוסמכת לעיתים קרובות. עם זאת, יכולת ההסתגלות מוגבלת ויש תלות בהצעות שותפים ועלויות פוטנציאליות. אינטגרציה ישירה של API המאפשרת פיתוחים בהתאמה אישית באמצעות ממשקי ה- API של Salesforce כמו השאר, הסבון, התפזורת והסטרימינג, מציעה גמישות מרבית ושליטה מלאה על זרימת הנתונים וההיגיון. עם זאת, זה דורש רמת פיתוח גבוהה, ניהול מגבלות API, מבחן אבטחה יסודי ותחזוקה רציפה. השימוש בתוכנות ביניים כמו Mulesoft מפשט אינטגרציות מורכבות באמצעות קישוריות, המרת נתונים ותזמור. היא מציעה ניהול ושימוש חוזר מרכזי, אך דורשת עלויות רישיון נוספות והכרות אינטנסיבית לפלטפורמה. מחברי ענן כמו AWS או GCP מיטבים את האינטגרציות באמצעות שירותי קוד ספציפיים ונמוכים בחלקם כמו דבק, ממסר אירועים או Connect Private. אלה בעיקר חזקים, בטוחים ומושלמים למערכת האקולוגית בענן המתאימה, אך דורשים תצורות מיוחדות ומחייבים את המשתמש לספק. עם Byom דרך סטודיו איינשטיין, ניתן לשלב בקלות דגמים מתארחים חיצוניים בזרימות עבודה של Salesforce, לפיה נעשה שימוש בשכבת האמון ופשטות האינטגרציה. עם זאת, יש מגבלות בתמיכה במודל בהשוואה לשימוש ישיר, התאמה עדינה והתלות 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 ל- AI עצמאי

ההחלטה עבור או נגד פלטפורמות AI עצמאיות חייבת לכלול גם בחינה מדוקדקת של סיכונים פוטנציאליים, במיוחד בתחומי הגנת המידע, תלות ספקית וריבונות נתונים.

הגנה על נתונים ואבטחה

בעוד ש- Salesforce מציבה את שכבת הנאמנות של איינשטיין כערבות לשימוש בטוח ב- AI, מגבלות מעשיות מתגלה במבט מקרוב שיש לשקול בהשוואה לפתרונות עצמאיים.

מגבלות שכבת אמון של איינשטיין:

מיסוך נתונים מבוטל עבור Soperforce: נקודה מרכזית היא הקביעה המפורשת כי מיסוך נתונים לזרימות עבודה של Soperforce מבוטל. כסיבה, נאמר כי המיסוך ישפיע על הדיוק והרלוונטיות ההקשרית של התוצאות, למשל כאשר מחפשים חשבונות דומים, בהם נדרשים פרטי חשבון ההתייחסות. זה מייצג סיכון ניכר להגנה על נתונים, מכיוון שניתן היה לשלוח נתוני לקוחות רגישים פוטנציאליים ללא ניתוק ל- LLM חיצוניים, וזה בעייתי במיוחד בענפים מוסדרים וניגוד את ההבטחה "אמון".
הפחתה אלטרנטיבית (אנתרופית): Salesforce מתכננת להציע דגמים אנתרופיים אלטרנטיביים הפועלים בתוך "גבול מהימן של Salesforce" (המתארח ב- AWS Bedrock). למרות שהנתונים אינם עוזבים את תחום בקרת Salesforce, מיסוך הנתונים נותר מבוטל גם כאן. מוטל בספק אם חששות להגנת נתונים זו שטופלו מספיק, בהשוואה למיסוך מתפקד.
פונקציונליות שכבת אמון כללית: פונקציות הליבה כמו שמירה על אפס בשותפים ובדיקת רעילות נותרו. עם זאת, היוצא מן הכלל ל- AgentForce הוא מגבלה משמעותית.

יתרונות פוטנציאליים של פלטפורמות עצמאיות:

אפשרויות מגורים ייעודיות לנתונים: ספקי ענן עצמאיים או פלטפורמות מיוחדות עשויות להציע שליטה גרגירה יותר על מיקום האחסון והעיבוד של הנתונים. יתכן וזה יהיה הכרחי כדי לעמוד בחוקים קפדניים להגנת נתונים אזורית (כגון GDPR או תקנות לאומיות ספציפיות) החורגות מההבטחות הכלליות של Salesforce Hypercorce.
ארכיטקטורות אבטחה אלטרנטיביות: חברות יכולות לבחור ארכיטקטורות המתאימות טוב יותר לדרישות האבטחה הספציפיות שלהן, למשל. באמצעות הצפנה ייעודית, בקרות גישה מחמירות יותר או מנגנוני בידוד נתונים.
אחריות של ספק ישיר: שיתוף פעולה ישירות עם ספק AI יוצר אחריות ברורה יותר להתמודדות עם נתונים, ללא Salesforce כמופע ביניים.

הפער בין ההבטחה השיווקית של שכבת הנאמנות למציאות הטכנית שלה, ובמיוחד המיסוך המבוטל עבור Agentforce, הוא קריטי להערכת סיכונים. ההחלטה -צוברים אינם יכולים להסתמך אך ורק על הצהרות שיווק, אלא עליה לבדוק את היישום הספציפי עבור היישומים שלהם ולהשוות זאת לבקרות העקביות או הניתנות להגדרה של פלטפורמות עצמאיות יותר.

מתאים לכך:

• אמין AI: כרטיס טראמפ של אירופה והסיכוי לקחת תפקיד מוביל בבינה מלאכותית

היבטי הגנת נתונים ואבטחה: שכבת אמון איינשטיין לעומת פלטפורמות עצמאיות

היבטי הגנת נתונים ובטיחות: שכבת אמון איינשטיין לעומת פלטפורמות עצמאיות- תמונה: xpert.digital

היבטי הגנת נתונים ואבטחה הם בעלי חשיבות מרכזית לשכבת אמון איינשטיין מ- Salesforce ופלטפורמות עצמאיות. במיסוך נתונים, שכבת הנאמנות מציעה תמיכה באזורים ובשפות מסוימות, אך עם הגבלה ב- AgentForce, ואילו פלטפורמות עצמאיות יכולות לספק כללים הניתנים להגדרה וניתנים להתאמה אישית כמו גם סוגי נתונים תומכים. עבור זרימות עבודה מבוססות סוכן, מיסוך נתונים בשכבת הנאמנות מושבת, ואילו עם פלטפורמות עצמאיות, תלוי ביישום, לרוב ניתן אם הפסדי ביצועים נסבלים. שמירת האפס-נתונים בקרב ספקי צד ג 'מובטחת בהסכמים חוזיים, למשל עם OpenAAI; פלטפורמות עצמאיות מאפשרות חוזים ישירים או אירוח לתשתית שלהן על מנת להימנע לחלוטין מצדדים שלישיים. מסלולי ביקורת נרשמים בשכבת האמון על ידי ענן הנתונים, כולל תוכן רעיל ומסכה, ואילו פלטפורמות עצמאיות מציעות לרוב פונקציות רישום וניטור מפורטות כמו כלי MLOPS. בעת בדיקת מגורי הנתונים, שכבת האמון תלויה באזור ההיפר -כוח ובהפרשה, ואילו פלטפורמות עצמאיות בדרך כלל מאפשרות בחירה גרגירה יותר של אזורי מרכז נתונים. ב- Salesforce, אפשרויות האירוח נעות בין ספקית האירוח המנוהל על ידי עצמו לאפשרות BYOM לשער SF עם אירוח לשותפים כמו AWS או GCP, אם כי אנתרופי מתוכנן גם באזור SF. לעומת זאת, פלטפורמות עצמאיות מאפשרות אירוח במופע הענן שלהן, מקומי או בענן הספק. ביחס לגרגיריות הפקדים, שכבת האמון מציעה אפשרויות הניתנות להגדרה, למשל לקביעת כללי המיסוך, לפיהם מוגדרת הארכיטקטורה הבסיסית; פלטפורמות עצמאיות יכולות לעתים קרובות לספק תצורה מקיפה יותר של אמצעי האבטחה.

הימנעות מנעילת ספקים

השילוב העמוק של שירותי Salesforce נושא את הסיכון לתלות חזקה בספק.

סיכון לתלות במערכת האקולוגית

נחיתה רק ב- Salesforce עבור CRM ו- AI יוצרת תלות משמעותית. זה יכול להחליש את עמדת המשא ומתן להתאמות מחירים ולהגביל את הגמישות לשימוש בטכנולוגיות אחרות בעתיד.

פיזור אסטרטגי

השימוש בפלטפורמות AI עצמאיות מגוון את ערימת הטכנולוגיה. חברות יכולות להשתמש בחידושים מכל רחבי השוק, ובמידת הצורך לשנות את הספקים ביתר קלות. זה מקבל יכולת אסטרטגית לפעול.

פרדוקס "המערכת האקולוגית הפתוחה" של Salesforce

Salesforce מפרסם מערכת אקולוגית פתוחה, למשל על ידי BYOM, אך המציאות המעשית של שילוב עמוק מובילה לרוב לקשר עובדתי. גם בעת השימוש ב- BYOM, הממשל וההוראה מתבצעות דרך פלטפורמת Salesforce, מה שמקשה על השינוי. הנוחות של הפיתרון המשולב יכולה להוביל ל"נעילה רכה ", מכיוון שהתלות הבסיסית מועטות והשינוי לאסטרטגיית ניהול או פריסה שונה גורם לאובדן חיכוך.

עוד על זה כאן:

• הסכנות של נעילת הספק: מדוע חברות צריכות להימנע מתלות

ריבונות וניידות

שליטה על הנתונים שלך והאפשרות להעביר מודלים או נתונים במידת הצורך הם היבטים אסטרטגיים חשובים.

דאגות בלכידת הפעילות של איינשטיין (EAC)

בעיה ספציפית משפיעה על EAC. נתוני הדוא"ל והלוח המוקלטים לא נשמרים כרישומי פעילות סטנדרטיים ב- Salesforce, אלא חיצונית ב- AWS. נתונים אלה כפופים לתקופת שמירה מוגבלת (6 חודשים, מקסימום 24 חודשים עם רישיון בתשלום) והם אבודים כאשר ה- EAC מושבת. זה מעלה שאלות משמעותיות הנוגעות לריבונות נתונים, אפשרויות גישה וגיבוי לטווח הארוך. במקרה זה אין לך את הנתונים שלך לחלוטין.

ניידות מודל

דגמים שנוצרו באופן טבעי עם כלי Salesforce כמו בונה החיזוי של איינשטיין קשורים לפלטפורמה ואינם קלים לתאר. בעוד שניתן לייצא את הנתונים הבסיסיים, המודל המאומן עצמו אינו ניתן להעברה. לעומת זאת, דגמים שפותחו בפלטפורמות חיצוניות (AWS, GCP וכו ') ניידים יותר, גם אם הם משולבים באופן זמני עם Salesforce.

ניידות נתונים עם AI עצמאי

כאשר משתמשים בפלטפורמות AI חיצוניות, עיבוד נתוני הליבה וממצאי המודל נשארים לרוב מחוץ ל- Salesforce. זה פוטנציאלי מציע נתונים טובים יותר וניידות מודל אם הקשר עם Salesforce או האסטרטגיה משתנה.

המלצות אסטרטגיות להחלטות -יצרני ההחלטות

הבחירה באסטרטגיית ה- AI הנכונה בהקשר של Salesforce מחייבת הערכה מובחנת החורגת מהשוואה פשוטה של ​​פונקציות. ההמלצות הבאות יכולות לעזור להחלטה -יצרני יצרנים:

השתמש ביישומים באופן ביקורתי

אל תסתמך על AI Salesforce AI כברירת מחדל. בדוק כל יישום AI בנפרד על בסיס:

• התמחות נדרשת: האם המשימה זקוקה למיומנויות AI עמוקות ומתמחות (למשל ניתוחים מדעיים מורכבים, תחזיות מגזר נישה) אשר ככל הנראה מוגשים טוב יותר על ידי פלטפורמה ייעודית?
• צרכי הסתגלות: כמה שליטה על מודל, נתוני אימונים ואלגוריתמים נחוצים? האם מספיק מידת הפשטה של ​​Salesforce?
• דרישות ביצועים: האם יש דרישות חביון או תפוקה קפדניות שעשויות להיות מתמודדות טוב יותר על ידי תשתית חיצונית אופטימלית?
• רגישות ותאימות לנתונים: האם היישום חלה על נתונים רגישים מאוד בהם מגבלות שכבת האמון (בפרט חוסר ההסכמה ב- AgentForce) מייצגות סיכונים בלתי מקובלים? האם דרישות מגורים ספציפיות לנתונים מתקיימות טוב יותר?

להמשיך בגישה היברידית

קחו בחשבון אסטרטגיה בה משתמשת Salesforce-KI מקומית למשימות פשוטות יותר ומשולבות בכבדות בהן היא ממלאת את חוזקותיה (למשל ניקוד עופרת בסיסי, עיצובים של דוא"ל בענן המכירות). יחד עם זאת, יש לשלב פלטפורמות עצמאיות למקרי שימוש גבוה, מתמחים או רגישים ביותר.

שקול בגרות אינטגרציה

הערך באופן מציאותי את המשאבים הטכניים ואת הידע של הארגון לניהול המורכבות של שילוב ותחזוקה של פתרונות AI חיצוניים. התחל עם אינטגרציות הנתמכות היטב (למשל Appexchange, מחברי ענן מבוססים) לפני שמטפלים בפיתוחים מורכבים בבית.

חישוב TCO שלם

בצע ניתוח TCO יסודי שמשווה את סך העלויות של ה- Salesforce Ki המקורי (רישיונות, שימוש בענן נתונים, מגבלות פונקציונליות פוטנציאליות) לבין אלה של AI עצמאי (Core AI עלויות + פיתוח/תחזוקה אינטגרציה + תוכנה).

ניתוח TCO (עלות בעלות כוללת) היא שיטה להערכת העלויות הכוללות הקשורות לרכישה ותפעול של טכנולוגיה בכל מחזור החיים שלך-לא רק עלויות רכישה, אלא גם עלויות תפעול שוטפות, תחזוקה, הדרכה, שדרוגים וכו '.

מדוע פלטפורמות AI חיצוניות יכולות להיות חסכוניות יותר:

• אפקטים בקנה מידה: ספקים מפיצים עלויות תשתית ללקוחות רבים.
• השקעות נמוכות יותר: אין צורך במבנה של התשתית שלך.
• שימוש מהיר יותר: מהיר יותר זמן לשוק מפחית עלויות עקיפות.
• תחזוקה ועדכונים כללו: אין מאמץ משלו לפעולת IT.
• תשלום כמו שאתה-גו: העלויות מסתגלות לצורך.

ניתוח TCO מראה לעתים קרובות כי פלטפורמות AI חיצוניות זולות וגמישות יותר מהפתרונות שלהן בטווח הרחוק.

קבע עדיפות לגמישות אסטרטגית

שקול את הנוחות של המערכת האקולוגית המשולבת של Salesforce כנגד הסיכונים האסטרטגיים לטווח הארוך של תלות ספקית (ראה סעיף VB). התקן שיקולי ניידות מההתחלה לאסטרטגיית AI.

בקש שקיפות

דרישה לתיעוד ברור של כל הספקים (כולל כוח מכירות וספקים עצמאיים) לכישורי מודל, הגבלות, נוהלי עיבוד נתונים, אמצעי אבטחה ומודלי מחירים. מטילים ספק בזהירות בהצהרות שיווק והשוו אותן למציאות הטכנית.

מתאים לכך:

• מערכות ניהול נתונים בשינוי: אסטרטגיות להצלחת החברה בעידן AI

טיעון לאסטרטגיית AI פתוחה בתוך Salesforce

הניתוח מראה בבירור כי השימוש היחיד בחבילת KI המקומית של Salesforce מציע נוחות ושילוב חלק בתהליכי CRM ידועים, אך אינו בהכרח מייצג את האסטרטגיה האופטימלית עבור כל חברה. השיקול האסטרטגי של פלטפורמות AI עצמאיות פותח יתרונות משמעותיים: גישה למודלים מיוחדים ועשויים חזקים, גמישות ושליטה רבה יותר על ערימת ה- AI, יעילות עלות אפשרית באמצעות מודלים של תמחור אלטרנטיבי ושימוש בתשתיות קיימות וכן למזעור סיכון חשוב ביחס לתלות של ספק וריבונות נתונים.

ההגבלות הקבועות של שכבת הנאמנות של איינשטיין הן קריטיות במיוחד, כלומר מיסוך הנתונים המבוטל עבור זרימות העבודה של AgentForce. זה מדגיש את הצורך להסתכל מעבר להבטחות השיווק ולבדוק את המציאות הטכנית בזהירות, במיוחד בעת עיבוד נתונים רגישים. החששות מפני ניידות נתונים, מכיוון שהם ברורים מהדוגמה של לכידת פעילות איינשטיין, מתריעים גם בזהירות אם הקשר עם מנגנוני זיכרון ומנגנוני עיבוד קנייניים.

יחד עם זאת, אין להמעיט בתפקיד AI של Salesforce AI. עבור הרבה משימות CRM סטנדרטיות, הוא מציע פיתרון יקר ומשולב היטב. שכבת הנאמנות של איינשטיין היא רמת ממשל וביטחון חשובה למרות מגבלותיה. הכלים עם קוד נמוך מאפשרים גם דמוקרטיזציה רחבה יותר של השימוש ב- AI בארגונים.

האסטרטגיה המשכנעת ביותר עבור חברות רבות צריכה אפוא להיות גישה היברידית פתוחה. אסטרטגיה כזו משתמשת בחוזקות של ה- Salesforce AI הילידי למשימות משולבות יומיומיות, אך אינה נרתעת משילוב פתרונות AI חיצוניים, "הטובים ביותר" למקרי שימוש ספציפיים, תובעניים מאוד או קריטיים. זה דורש יציאה מהגדרת ברירת המחדל כדי להשתמש בכלים מקוריים בלבד, ובמקום זאת הערכה מבוססת יישומים.

מקבלי ההחלטות מתבקשים לקבוע בקפידה את התמהיל הנכון של פתרונות AI ילידים ועצמאיים. החלטה זו צריכה להיות מבוססת על הדרישות העסקיות הספציפיות, על הכישורים הטכניים הקיימים, על הסיכון לסיכון ויעדים אסטרטגיים לטווח הארוך על מנת לנצל את מלוא הפוטנציאל של AI במערכת האקולוגית של Salesforce מבלי לנקוט בתלות או סיכונים מיותרים.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

קונרד וולפנשטיין

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