Salesforce AI: क्यों स्वतंत्र AI प्लेटफॉर्म आइंस्टीन और एजेंटफोर्स-हाइब्रिड दृष्टिकोण से बेहतर हैं, विक्रेता लॉक-इन!

सेल्सफोर्स में स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्मों का रणनीतिक महत्व: आइंस्टीन से परे एक विश्लेषण

Salesforce अपने कस्टमर 360 प्लेटफॉर्म के अभिन्न अंग के रूप में अपनी अंतर्निहित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को प्रमुखता से प्रस्तुत करता है और इसे "CRM के लिए नंबर 1 AI" के रूप में प्रचारित करता है। मुख्य संदेश यह है कि आइंस्टीन, एजेंटफोर्स और व्यापक AI क्लाउड जैसी AI क्षमताओं को मौजूदा Salesforce वर्कफ़्लो में सहजता से एकीकृत किया जा सकता है, जिससे उत्पादकता बढ़े और ग्राहकों के अनुभव को व्यक्तिगत बनाया जा सके। परिचित वातावरण में आसान कार्यान्वयन और उपयोग का यह वादा कई व्यवसायों को आकर्षित करता है।
हालांकि, Salesforce के ग्राहकों के सामने एक रणनीतिक निर्णय का सामना करना पड़ रहा है: क्या उन्हें केवल Salesforce के अंतर्निहित AI सूट पर निर्भर रहना चाहिए या स्वतंत्र, संभावित रूप से अधिक विशिष्ट AI प्लेटफॉर्म को एकीकृत करने पर विचार करना चाहिए? AI बाजार तेजी से विकसित हो रहा है, और तृतीय-पक्ष विक्रेता लगातार अत्यधिक विशिष्ट मॉडल और नवीन समाधान पेश कर रहे हैं जो एक ऑल-इन-वन प्लेटफॉर्म की क्षमताओं से कहीं अधिक हो सकते हैं।

यह लेख Salesforce वातावरण में स्वतंत्र AI प्लेटफॉर्म के उपयोग के रणनीतिक लाभों का विश्लेषण करता है। यह Salesforce के मूल AI की क्षमताओं और सीमाओं का गहनता से परीक्षण करता है, एकीकरण के रास्तों और चुनौतियों पर प्रकाश डालता है, और लचीलापन, लागत, डेटा गोपनीयता और विक्रेता बंधन जैसे प्रमुख पहलुओं को संबोधित करता है। इसका उद्देश्य यह तय करने के लिए एक ठोस आधार प्रदान करना है कि क्या Salesforce के उपयोगकर्ताओं के लिए Salesforce के अपने समाधानों पर पूरी तरह निर्भर रहने की तुलना में अधिक खुली AI रणनीति अधिक लाभदायक हो सकती है।.

मुख्य प्रश्न एक एकीकृत समाधान की सुविधा और बाहरी एआई उपकरणों की संभावित शक्ति और विशेषज्ञता के बीच संतुलन बनाने के इर्द-गिर्द घूमता है। हालांकि सेल्सफोर्स अपने एकीकृत एआई के लाभों पर जोर देता है, एआई क्षेत्र में उच्च स्तर की विशेषज्ञता और नवाचार की तीव्र गति के कारण अधिक सूक्ष्म दृष्टिकोण की आवश्यकता है। विशिष्ट क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने वाले प्रदाताओं की तुलना में, एक एकल प्लेटफॉर्म प्रदाता सभी एआई डोमेन में उत्कृष्टता प्रदान करने में सक्षम नहीं हो सकता है। एकीकरण और सर्वोत्तम समाधानों के बीच यह तनाव इस रिपोर्ट में खोजे गए रणनीतिक विचारों का मूल आधार है।.

के लिए उपयुक्त:

• सभी कंपनी मामलों के लिए एक स्वतंत्र और क्रॉस-डेटा स्रोत-वाइड एआई प्लेटफॉर्म का एआई एकीकरण

Salesforce के नेटिव AI सूट (Einstein, Agentforce, AI Cloud) को समझना

Salesforce अपने विभिन्न क्लाउड उत्पादों में एकीकृत AI क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है, जिन्हें Einstein, Agentforce और AI Cloud ब्रांड नामों के अंतर्गत वर्गीकृत किया गया है। इस सूट का उद्देश्य स्वचालन, पूर्वानुमान और वैयक्तिकृत अंतःक्रियाओं के माध्यम से दैनिक व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करना है।.

क्लाउड द्वारा कार्यात्मक अवलोकन

• सेल्स क्लाउड: इसकी मुख्य विशेषताओं में लीड और अवसरों को उनके सफल होने की संभावना के आधार पर स्कोर करना (आइंस्टीन लीड/अपॉर्चुनिटी स्कोरिंग), अधिक सटीक राजस्व पूर्वानुमान (आइंस्टीन फोरकास्टिंग), व्यक्तिगत बिक्री ईमेल का स्वचालित निर्माण (सेल्स ईमेल), बिक्री कॉल का सारांश (कॉल समरी), और ईमेल और कैलेंडर से गतिविधि का स्वचालित रूप से कैप्चर करना (आइंस्टीन एक्टिविटी कैप्चर) शामिल हैं। आइंस्टीन कोपायलट बिक्री प्रक्रिया के दौरान संदर्भ-आधारित कार्रवाई और सहायता भी प्रदान करता है।.
• सर्विस क्लाउड: यहाँ, एआई ग्राहक मामलों के स्वचालित वर्गीकरण (केस क्लासिफिकेशन) में सहायता करता है, उपयुक्त ज्ञान लेख या पहले से तैयार उत्तरों (आर्टिकल/रिप्लाई रिकमेंडेशन) की अनुशंसा करता है, पूर्ण किए गए मामलों का सारांश (वर्क समरी) बनाता है और मानक अनुरोधों को स्वचालित करने के लिए चैटबॉट के उपयोग को सक्षम बनाता है।.
• मार्केटिंग क्लाउड: एआई सुविधाएँ मार्केटिंग सामग्री के निर्माण और स्वचालित टैगिंग (कंटेंट जेनरेशन/टैगिंग) में मदद करती हैं, संपर्कों से बातचीत की संभावना का आकलन करती हैं (एंगेजमेंट स्कोरिंग), अधिकतम ओपन रेट के लिए भेजने के समय को अनुकूलित करती हैं (सेंड टाइम ऑप्टिमाइजेशन), और कैंपेन और ग्राहक अनुभवों के गहन वैयक्तिकरण को सक्षम बनाती हैं।.
• कॉमर्स क्लाउड: इस क्षेत्र में, एआई वैयक्तिकृत उत्पाद अनुशंसाओं, खोज परिणामों को अनुकूलित करने और रूपांतरण बढ़ाने के लिए खरीदारी व्यवहार में अंतर्दृष्टि प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करता है।.
• क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म/सामान्य: आइंस्टीन प्रेडिक्शन बिल्डर जैसे टूल प्रशासकों को कोड लिखे बिना कस्टम प्रेडिक्टिव मॉडल बनाने की सुविधा देते हैं। आइंस्टीन डिस्कवरी डेटा में पैटर्न और अंतर्दृष्टि खोजने में मदद करती है। आइंस्टीन नेक्स्ट बेस्ट एक्शन संदर्भ-आधारित अनुशंसाएँ प्रदान करता है। एजेंटफोर्स स्वायत्त एआई एजेंटों का प्रतिनिधित्व करता है जो स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकते हैं। प्रॉम्प्ट बिल्डर और कोपायलट स्टूडियो एआई-संचालित सहायकों और प्रॉम्प्टों के अनुकूलन और निर्माण की अनुमति देते हैं।.

के लिए उपयुक्त:

• अमेरिकी क्लाउड से बाहर: संप्रभु SaaS पेशकशों का अवलोकन + कार्रवाई के लिए सिफारिशें

अंतर्निहित वास्तुकला

सेल्सफोर्स एआई की कार्यक्षमता दो आवश्यक स्तंभों पर आधारित है: डेटा क्लाउड और आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर।.

डेटा क्लाउड निर्भरता

सेल्सफोर्स डेटा क्लाउड एक केंद्रीय डेटा आधार के रूप में कार्य करता है। यह विभिन्न स्रोतों (सेल्सफोर्स के आंतरिक और बाहरी दोनों) से ग्राहक डेटा को एकीकृत करके 360-डिग्री दृश्य प्रदान करता है। यह समन्वित डेटा कई एआई अनुप्रयोगों, विशेष रूप से जनरेटिव एआई और वैयक्तिकरण का आधार बनता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि जनरेटिव एआई की कुछ क्षमताओं और ट्रस्ट लेयर के ऑडिट ट्रेल के लिए डेटा क्लाउड की आवश्यकता होती है, भले ही इसका उपयोग डेटा सामंजस्य के लिए अधिक न किया जाए। इससे एक आर्किटेक्चरल निर्भरता उत्पन्न होती है और अतिरिक्त जटिलता और संभावित लागतें बढ़ सकती हैं, विशेष रूप से उन कंपनियों के लिए जिनके पास पहले से ही स्थापित डेटा वेयरहाउस या डेटा लेक हैं। इसलिए, डेटा क्लाउड की आवश्यकता कुल स्वामित्व लागत (टीसीओ) को बढ़ा सकती है और यदि इसका सावधानीपूर्वक प्रबंधन न किया जाए तो यह एक संभावित बाधा बन सकती है।.

आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर

यह सुरक्षा ढांचा जनरेटिव एआई के भरोसेमंद उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए बनाया गया है। इसमें कई घटक शामिल हैं:

• सुरक्षित डेटा क्वेरींग: प्रासंगिक संदर्भ के साथ प्रॉम्प्ट को समृद्ध करने के लिए Salesforce डेटा तक पहुंचता है, जिसमें संबंधित उपयोगकर्ता के पहुंच अधिकारों को ध्यान में रखा जाता है।.
• त्वरित बचाव: सिस्टम की नीतियां भाषा मॉडल (एलएलएम) से होने वाली मतिभ्रम और हानिकारक आउटपुट को कम करने के लिए बनाई गई हैं।.
• डेटा मास्किंग: व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) या भुगतान जानकारी (पीसीआई) जैसे संवेदनशील डेटा को बाहरी एलएलएम को भेजने से पहले मास्क किया जाता है।.
• विषाक्तता मूल्यांकन: प्राप्त प्रतिक्रियाओं की जाँच की जाती है और उनमें संभावित हानिकारक तत्वों की पहचान की जाती है।.
• शून्य-डेटा प्रतिधारण नीति: Salesforce ने OpenAI और Azure OpenAI जैसे भागीदारों के साथ समझौते किए हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि प्रस्तुत कंपनी डेटा को न तो इन तृतीय-पक्ष प्रदाताओं द्वारा संग्रहीत किया जाता है और न ही उनके मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता है।.

आर्किटेक्चर पर करीब से नज़र डालने पर पता चलता है कि Salesforce अपनी कई जनरेटिव AI क्षमताओं के लिए OpenAI, Anthropic या Google जैसे प्रदाताओं के बाहरी लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) पर निर्भर करता है। ये मॉडल अक्सर AWS Bedrock जैसी क्लाउड सेवाओं के ज़रिए इंटीग्रेट किए जाते हैं, जिसमें आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर एक सुरक्षित गेटवे के रूप में काम करती है। इसका मतलब है कि Salesforce मुख्य रूप से एक इंटीग्रेटर और सुरक्षा मध्यस्थ के रूप में कार्य करता है, न कि केवल अपने कोर जनरेटिव मॉडल विकसित करने में। हालांकि इससे शक्तिशाली मॉडलों तक पहुंच मिलती है, लेकिन यह निर्भरताएं पैदा करता है और यह सवाल उठाता है कि कोर AI तकनीक अन्य प्लेटफार्मों के माध्यम से इन मॉडलों का सीधे उपयोग करने से किस प्रकार भिन्न है। ग्राहक मूल रूप से Salesforce को इंटीग्रेशन, सुरक्षा परत और वर्कफ़्लो में एम्बेडिंग के लिए भुगतान कर रहे हैं, जो काफी हद तक बाहरी रूप से उपलब्ध AI मॉडलों पर आधारित हैं। यह इन बाहरी मॉडलों या प्लेटफार्मों के साथ सीधे इंटीग्रेशन का मूल्यांकन करने के पक्ष में तर्क को मजबूत करता है।.

देशी समाधान की मान्यता प्राप्त खूबियाँ

उपरोक्त बिंदुओं के बावजूद, सेल्सफोर्स एआई सूट के अपने निर्विवाद लाभ हैं:

• निर्बाध एकीकरण: एआई सुविधाएँ सेल्सफोर्स यूजर इंटरफेस और वर्कफ़्लो में गहराई से समाहित हैं, जिससे इसका उपयोग सुचारू रूप से हो पाता है।.
• उपयोग में आसानी और सहजता: Salesforce के मौजूदा उपयोगकर्ता और प्रशासक आमतौर पर जल्दी से इसका उपयोग करना सीख जाते हैं, जिससे ऑनबोर्डिंग का समय कम हो जाता है। लो-कोड टूल गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को AI-संचालित अनुभव बनाने में भी सक्षम बनाते हैं।.
• मौजूदा सीआरएम डेटा का लाभ उठाना: एआई को सेल्सफोर्स में संग्रहीत ग्राहक डेटा के साथ सीधे काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे डेटा तैयार करना सरल हो सकता है।.

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सेल्सफोर्स में स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म के पक्ष में तर्क

हालांकि Salesforce AI का अंतर्निहित एकीकरण कई लाभ प्रदान करता है, फिर भी स्वतंत्र AI प्लेटफॉर्म को शामिल करने पर गंभीरता से विचार करने के कई ठोस कारण हैं। ये बाहरी समाधान लचीलेपन, विशेषज्ञता, अनुकूलनशीलता और संभावित लागत लाभ जैसे क्षेत्रों में बेहतर हो सकते हैं।.

लचीलापन और मॉडल विशेषज्ञता

एआई बाजार में उच्च गतिशीलता और विशेषज्ञता देखने को मिलती है। स्वतंत्र एआई प्रदाता अक्सर विशिष्ट क्षेत्रों या प्रौद्योगिकियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिससे वे सेल्सफोर्स जैसे सामान्य प्लेटफॉर्म की तुलना में कुछ क्षेत्रों में अधिक उन्नत या अनुकूलित समाधान पेश कर पाते हैं।.

सर्वश्रेष्ठ मॉडलों तक पहुंच

बाहरी विक्रेता अक्सर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), कंप्यूटर विज़न या उद्योग-विशिष्ट विश्लेषण जैसे क्षेत्रों के लिए अत्यधिक विशिष्ट एल्गोरिदम विकसित करते हैं। उदाहरणों में कानूनी दस्तावेजों के लिए विशिष्ट एआई जैसे ContractPodAi या उद्योग-विशिष्ट निदान उपकरण जैसे Aquant शामिल हैं। ऐसे विशिष्ट मॉडल Salesforce में निर्मित अधिक सामान्य मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं।.

तेज़ नवाचार चक्र

विशेष रूप से एआई पर केंद्रित कंपनियां अक्सर सेल्सफोर्स जैसे बड़े प्लेटफॉर्म प्रदाताओं की तुलना में नए मॉडल और फीचर्स को तेजी से विकसित और जारी कर सकती हैं, क्योंकि सेल्सफोर्स का एआई रोडमैप व्यापक रिलीज चक्रों से जुड़ा होता है। इससे कंपनियों को नवीनतम एआई प्रगति से अधिक तेजी से लाभ उठाने का मौका मिलता है।.

अधिक मॉडल विविधता

स्वतंत्र प्लेटफॉर्म या मार्केटप्लेस, मॉडलों की एक विस्तृत श्रृंखला तक पहुंच प्रदान करते हैं, जिसमें विशिष्ट समाधान, ओपन-सोर्स विकल्प या विक्रेताओं के मॉडल शामिल हैं जो Salesforce के "ब्रिंग योर ओन मॉडल" (BYOM) फीचर के माध्यम से सीधे उपलब्ध नहीं हैं।.

के लिए उपयुक्त:

• यूरोपीय कंपनियों के लिए एक रणनीतिक विकल्प के रूप में स्वतंत्र एआई प्लेटफार्म

बाहरी प्रदाताओं की यह विशेषज्ञता Salesforce के व्यापक दृष्टिकोण से भिन्न है, जिसका उद्देश्य अपने संपूर्ण CRM सूट में बुनियादी AI क्षमताएं प्रदान करना है। हालांकि यह व्यापक दृष्टिकोण कई क्षेत्रों में AI की उपलब्धता सुनिश्चित करता है, लेकिन इससे AI की क्षमताओं में कमी आ सकती है। धोखाधड़ी का पता लगाने वाला विशेष AI या मेडिकल इमेज विश्लेषण उपकरण, सामान्य CRM-एकीकृत मॉडल की तुलना में विशिष्ट कार्यों के लिए बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। जिन संगठनों को विशेष AI डोमेन में महत्वपूर्ण आवश्यकताएं हैं, उन्हें Salesforce का मूल AI अपर्याप्त लग सकता है। स्वतंत्र प्लेटफॉर्म उन्हें संभावित रूप से एकमात्र उपयुक्त मूल समाधान से संतुष्ट होने के बजाय, कार्य के लिए सर्वोत्तम उपकरण चुनने की सुविधा देते हैं।.

अनुकूलन और नियंत्रण

स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म अक्सर डेटा तैयार करने से लेकर मॉडल कार्यान्वयन और निगरानी तक, संपूर्ण एआई जीवनचक्र पर उच्च स्तर का नियंत्रण प्रदान करते हैं।.

गहन मॉडल फाइन-ट्यूनिंग

बाह्य प्लेटफ़ॉर्म अक्सर मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं और मॉडल को प्रशिक्षित करने और उसे बेहतर बनाने पर बारीक नियंत्रण प्रदान करते हैं। यह Salesforce के आइंस्टीन प्रेडिक्शन बिल्डर जैसे अधिक अमूर्त लो-कोड टूल की क्षमताओं या Salesforce के भीतर आयातित मॉडल (BYOM) को बेहतर बनाने की सीमाओं से कहीं आगे जाता है।.

एल्गोरिदम का चयन और पारदर्शिता

Salesforce की अमूर्त परतों की तुलना में उपयोगकर्ताओं को विशिष्ट एल्गोरिदम चुनने में अधिक स्वतंत्रता मिलती है और वे मॉडल के कार्य करने के तरीके (व्याख्यात्मकता) में अधिक पारदर्शिता प्राप्त कर सकते हैं। हालांकि Salesforce मॉडल इंस्पेक्टर जैसे उपकरण प्रदान करता है, बाहरी MLOps उपकरण अक्सर अधिक व्यापक होते हैं।.

एआई स्टैक पर नियंत्रण

AWS या Google क्लाउड जैसे प्लेटफॉर्म पर संपूर्ण AI पाइपलाइन (डेटा तैयारी, प्रशिक्षण, परिनियोजन, निगरानी) का प्रबंधन करना Salesforce के प्रबंधित वातावरण पर निर्भर रहने की तुलना में अधिक नियंत्रण प्रदान करता है।.

Salesforce अनुकूलन सीमाएँ

हालांकि Salesforce आसान अनुकूलन के लिए एक लो-कोड बिल्डर प्रदान करता है, बाहरी प्लेटफ़ॉर्म अक्सर अधिक गहन, कोड-आधारित अनुकूलन की अनुमति देते हैं। Salesforce AI सुविधाओं के साथ कुछ विशिष्ट कार्यात्मक सीमाएँ भी हैं, जैसे कि जटिल आवश्यकताएँ या आइंस्टीन एक्टिविटी कैप्चर को अनुकूलित करते समय, साथ ही सामान्य प्लेटफ़ॉर्म सीमाएँ भी हैं।.

संभावित लागत लाभ

एआई समाधानों की लागत संरचना में काफी भिन्नता हो सकती है, और लाइसेंस शुल्क की सरल तुलना अक्सर अपर्याप्त होती है।.

विभिन्न मूल्य निर्धारण मॉडल

Salesforce अक्सर अपनी AI क्षमताओं को मौजूदा क्लाउड लाइसेंस के अतिरिक्त प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह के हिसाब से लाइसेंस देता है। इसके विपरीत, स्टैंडअलोन AI प्लेटफॉर्म की कीमत अक्सर वास्तविक उपयोग (कंप्यूटिंग समय, मेमोरी, API कॉल) पर आधारित होती है। स्टैंडअलोन AI प्रदाताओं के अपने, संभवतः अधिक लचीले मूल्य निर्धारण मॉडल हो सकते हैं। Salesforce में BYOM (ब्रिंग योर ओन) विकल्प आइंस्टीन रिक्वेस्ट की लागत को कम कर सकता है, लेकिन बाहरी मॉडल प्रदाता की अंतर्निहित लागतें फिर भी लागू होती हैं।.

स्वामित्व की कुल लागत (टीसीओ)

कुल लागत (TCO) का व्यापक विश्लेषण अत्यंत महत्वपूर्ण है। हालांकि Salesforce AI का नेटिव इंटीग्रेशन प्रारंभिक एकीकरण लागत को कम कर सकता है, अन्य कारक समग्र लागत को बढ़ा सकते हैं: डेटा क्लाउड लाइसेंस या उपयोग की संभावित आवश्यकता, AI ऐड-ऑन की अपेक्षाकृत उच्च प्रति-उपयोगकर्ता लागत, और उन AI मॉडलों के लिए प्रीमियम भुगतान करने की संभावना जो बाहरी रूप से अधिक सस्ते में उपलब्ध होंगे। स्टैंडअलोन AI के TCO में एकीकरण लागत शामिल होनी चाहिए, लेकिन कोर AI उपयोग की कम लागत और मौजूदा क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर के उपयोग से लाभ मिल सकता है। एजेंटफोर्स को भी उपयोग करने में संभावित रूप से महंगा बताया गया है (प्रति वार्तालाप $2)।.

अनावश्यकता से बचना

स्वतंत्र एआई के उपयोग से कंपनियां अन्य क्लाउड प्लेटफॉर्म या अपने स्वयं के डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर में मौजूदा निवेश का लाभ उठा सकती हैं, जिससे सेल्सफोर्स इकोसिस्टम के भीतर अनावश्यक खर्च से बचा जा सकता है।.

सेल्सफोर्स नेटिव एआई बनाम इंडिपेंडेंट एआई: विशेषताओं और लचीलेपन की तुलना

Salesforce की नेटिव AI बनाम इंडिपेंडेंट AI: विशेषताओं और लचीलेपन की तुलना – चित्र: Xpert.Digital

सेल्सफोर्स की नेटिव एआई, जैसे कि आइंस्टीन या एजेंटफोर्स, और स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म, जो अक्सर विशिष्ट या ओपन मॉडल का उपयोग करते हैं, अपनी विशेषताओं और लचीलेपन में काफी भिन्न होते हैं। जहां सेल्सफोर्स की नेटिव एआई सामान्य दृष्टिकोण और सीआरएम अनुप्रयोगों पर केंद्रित है, वहीं स्वतंत्र प्लेटफॉर्म अक्सर विशिष्ट मॉडल और व्यापक विकल्प प्रदान करते हैं, जिनमें ओपन-सोर्स विकल्प भी शामिल हैं। सेल्सफोर्स के नवीनतम मॉडलों तक पहुंच रिलीज चक्र और साझेदारी पर निर्भर करती है, जबकि विशिष्ट प्रदाता संभावित रूप से तेजी से अपडेट प्रदान करते हैं। फाइन-ट्यूनिंग के संबंध में, नेटिव सेल्सफोर्स मॉडल अक्सर सीमित और अमूर्त होते हैं, उदाहरण के लिए, प्रेडिक्शन बिल्डर जैसे टूल के माध्यम से, जबकि स्वतंत्र प्लेटफॉर्म प्रशिक्षण प्रक्रिया पर अधिक बारीक नियंत्रण प्रदान करते हैं। विशिष्ट एल्गोरिदम का चयन सेल्सफोर्स के साथ सीमित है, क्योंकि ये आमतौर पर पूर्वनिर्धारित होते हैं या भागीदारों के माध्यम से प्राप्त किए जाते हैं, जबकि स्वतंत्र प्लेटफॉर्म इस संबंध में अधिक स्वतंत्रता प्रदान करते हैं। इसके अलावा, सेल्सफोर्स बुनियादी ढांचे का पूर्ण प्रबंधन करता है, जो अक्सर एडब्ल्यूएस या जीसीपी पर आधारित होता है, जबकि स्वतंत्र प्लेटफॉर्म होस्टिंग वातावरण तक सीधी पहुंच की अनुमति देते हैं, चाहे वह कंपनी के अपने क्लाउड में हो या ऑन-प्रिमाइसेस पर। सेल्सफोर्स के साथ एकीकरण का प्रयास कम है क्योंकि इसके समाधान मूल रूप से एकीकृत हैं, जबकि बाहरी प्लेटफॉर्म को अधिक विकास और कॉन्फ़िगरेशन कार्य की आवश्यकता होती है। लागत के संदर्भ में, Salesforce अक्सर एक ऐड-ऑन के रूप में उपयोगकर्ता-आधारित मासिक मूल्य निर्धारण मॉडल का उपयोग करता है, जबकि स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म अक्सर खपत-आधारित मूल्य निर्धारण का उपयोग करते हैं, जैसे कि कंप्यूट पावर या एपीआई कॉल पर आधारित, या विक्रेता-विशिष्ट मॉडल।.

एकीकरण नेविगेशन: स्वतंत्र एआई को सेल्सफोर्स से जोड़ना

किसी स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म का चयन करने के लिए, मौजूदा सेल्सफोर्स वातावरण में उसके एकीकरण की सावधानीपूर्वक योजना बनाना आवश्यक है। इस संबंध को स्थापित करने के कई तरीके मौजूद हैं, जिनमें से प्रत्येक के अपने फायदे और चुनौतियां हैं।.

एकीकरण विधियाँ

ऐप एक्सचेंज / एजेंट एक्सचेंज

Salesforce AppExchange कई तरह के थर्ड-पार्टी एप्लिकेशन उपलब्ध कराता है, जिनमें AI समाधान भी शामिल हैं, जो अक्सर पहले से बने इंटीग्रेशन प्रदान करते हैं। AgentExchange एक नया मार्केटप्लेस है जो विशेष रूप से AI एजेंट स्किल्स, थीम्स और पार्टनर्स द्वारा प्रदान किए गए टेम्प्लेट्स पर केंद्रित है, जिसका उद्देश्य AI एजेंट डिप्लॉयमेंट को गति देना है। यह अक्सर सबसे सरल तरीका होता है, लेकिन इसके लिए एक उपयुक्त पार्टनर की आवश्यकता होती है जो समाधान प्रदान कर सके।.

एपीआई (REST/SOAP/Bulk/Streaming)

Salesforce API का सीधा उपयोग करके अनुकूलित एकीकरण संभव हो जाता है। डेवलपर डेटा का आदान-प्रदान कर सकते हैं, Salesforce में प्रक्रियाओं को सक्रिय कर सकते हैं या बाहरी AI मॉडल से परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। कंपोजिट API कई ऑपरेशनों को कुशलतापूर्वक संयोजित करने में सहायक हो सकता है। यह विधि अधिकतम लचीलापन प्रदान करती है, लेकिन इसके लिए विकास में काफी प्रयास की आवश्यकता होती है।.

मिडलवेयर प्लेटफॉर्म (जैसे MuleSoft)

MuleSoft (Salesforce का अपना समाधान) या अन्य एकीकरण प्लेटफॉर्म मध्यस्थ के रूप में कार्य कर सकते हैं। वे डेटा रूपांतरण, जटिल वर्कफ़्लो का समन्वय और Salesforce तथा बाहरी AI सेवाओं के बीच कनेक्टिविटी प्रबंधन जैसे कार्यों को संभालते हैं।.

क्लाउड प्लेटफॉर्म कनेक्टर (AWS/GCP)

प्रमुख क्लाउड प्रदाता Salesforce के साथ एकीकरण को आसान बनाने के लिए विशिष्ट सेवाएं प्रदान कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, सुरक्षित नेटवर्क कनेक्शन के लिए AWS Private Connect, रीयल-टाइम इवेंट ट्रांसमिशन के लिए AWS Event Relay, AWS Glue Salesforce Connector और डेटा तैयार करने के लिए SageMaker Data Wrangler Connector। Google Vertex AI को Model Builder के माध्यम से Salesforce Data Cloud में एकीकृत किया जा सकता है। हालांकि ये कनेक्टर एकीकरण को सरल बना सकते हैं, लेकिन ये उपयोगकर्ताओं को उनके संबंधित क्लाउड प्रदाताओं के इकोसिस्टम से बांध देते हैं।.

आइंस्टीन स्टूडियो के माध्यम से BYOM

जैसा कि पहले बताया गया है, यह सुविधा आपको मॉडल बिल्डर के माध्यम से बाहरी रूप से होस्ट किए गए मॉडलों को Salesforce वातावरण में एकीकृत करने की अनुमति देती है। अनुरोध अभी भी Salesforce इन्फ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से रूट होते हैं और ट्रस्ट लेयर का उपयोग करते हैं, जो एकीकरण को सरल बनाता है लेकिन एक निश्चित निर्भरता भी पैदा करता है।.

के लिए उपयुक्त:

• वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में एआई और मशीन लर्निंग का एकीकरण - जर्मनी, यूरोपीय संघ, यूएसए और जापान में वैश्विक विकास

सामान्य एकीकरण चुनौतियाँ

बाह्य प्रणालियों को Salesforce के साथ एकीकृत करना आसान नहीं है और इसमें विशिष्ट चुनौतियाँ शामिल हैं:

एपीआई सीमाएँ

Salesforce संगठन और समय अवधि (जैसे, दैनिक, समवर्ती) के अनुसार API कॉल की संख्या सीमित करता है। डेटा-प्रधान AI प्रक्रियाएं जो बार-बार डेटा को सिंक्रनाइज़ या क्वेरी करती हैं, वे इन सीमाओं तक जल्दी पहुंच सकती हैं। इसके लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन (जैसे, थ्रॉटलिंग, बैच प्रोसेसिंग, कैशिंग) की आवश्यकता होती है या Salesforce के उच्च संस्करण या अतिरिक्त API कोटा खरीदने की आवश्यकता हो सकती है। स्ट्रीमिंग API की सीमाएं विशेष रूप से रीयल-टाइम उपयोग के मामलों के लिए महत्वपूर्ण हैं।.

डेटा सिंक्रोनाइज़ेशन

Salesforce और बाहरी AI प्लेटफॉर्म के बीच डेटा की स्थिरता सुनिश्चित करना अत्यंत महत्वपूर्ण है। चुनौतियों में बड़ी मात्रा में डेटा (LDV) का प्रबंधन, रीयल-टाइम और बैच अपडेट के बीच निर्णय लेना, विलंबता का प्रबंधन और डेटा विसंगतियों से बचाव शामिल हैं। ज़ीरो-कॉपी इंटीग्रेशन जैसे दृष्टिकोण इन समस्याओं को कम करने का लक्ष्य रखते हैं, लेकिन ये हमेशा लागू नहीं हो सकते।.

डेटा मैपिंग और रूपांतरण

विभिन्न डेटा मॉडल, प्रारूप और फ़ील्ड अर्थों को संरेखित करना आवश्यक है। सही डेटा व्याख्या सुनिश्चित करने के लिए इसमें जटिल रूपांतरण तर्क की आवश्यकता हो सकती है।
सुरक्षा और प्रमाणीकरण: पहुँच क्रेडेंशियल (एपीआई कुंजी, टोकन) का सुरक्षित प्रबंधन, मजबूत प्रमाणीकरण विधियों (जैसे, OAuth 2.0, नामित क्रेडेंशियल) का कार्यान्वयन और सुरक्षित डेटा संचरण (एन्क्रिप्शन) सुनिश्चित करना आवश्यक है। गलत कॉन्फ़िगरेशन से सुरक्षा संबंधी कमज़ोरियाँ उत्पन्न हो सकती हैं।

त्रुटि प्रबंधन और डेटा संगति

एकीकरण त्रुटियों (नेटवर्क समस्याएं, सिस्टम विफलताएं, डेटा त्रुटियां) के प्रति प्रतिरोधी होना चाहिए। डेटा की अखंडता सुनिश्चित करने और डाउनटाइम को कम करने के लिए लॉगिंग, निगरानी और स्वचालित पुनः प्रयास तर्क के लिए मजबूत तंत्र आवश्यक हैं।.

जटिलता और रखरखाव

कस्टम इंटीग्रेशन के लिए निरंतर रखरखाव और समायोजन की आवश्यकता होती है, खासकर जब Salesforce या बाहरी AI प्लेटफॉर्म विकसित होते हैं। इससे संसाधनों का उपयोग होता है और तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।.

एकीकरण की जटिलता एक ऐसा लागत कारक है जिसे अक्सर कम आंका जाता है। हालांकि स्टैंडअलोन एआई प्लेटफॉर्म कम कोर लागत या बेहतर सुविधाएँ प्रदान कर सकते हैं, लेकिन एकीकरण की लागत और प्रयास—जिसमें विकास का समय, संभावित मिडलवेयर लाइसेंस और निरंतर रखरखाव शामिल हैं—को कुल स्वामित्व लागत (टीसीओ) की गणना में शामिल किया जाना चाहिए। सेल्सफोर्स की नेटिव एआई को पहले से निर्मित एकीकरण का लाभ मिलता है। एपीआई की सीमाएँ जटिलता और लागत को और बढ़ा सकती हैं यदि जटिल वैकल्पिक तरीकों या अधिक महंगे लाइसेंस की आवश्यकता हो। इसलिए, स्टैंडअलोन एआई का उपयोग करने का निर्णय लेते समय संगठन की तकनीकी क्षमताओं और इस एकीकरण की जटिलता को प्रबंधित करने के लिए उपलब्ध संसाधनों पर विचार करना आवश्यक है। खराब योजना के साथ किया गया एकीकरण बाहरी प्लेटफॉर्म के लाभों को नकार सकता है।.

सफल एकीकरण पैटर्न

चुनौतियों के बावजूद, सफल एकीकरण के लिए स्थापित पैटर्न और उपकरण मौजूद हैं। केस स्टडीज़ AWS SageMaker और Salesforce के सफल एकीकरण को दर्शाती हैं, जिनमें अक्सर प्रदर्शन और लागत को अनुकूलित करने के लिए विशिष्ट AWS सेवाओं का उपयोग किया जाता है। Google Vertex AI के साथ भी इसी तरह के एकीकरण संभव हैं, विशेष रूप से मॉडल बिल्डर के माध्यम से। Zapier जैसे टूल का उपयोग सरल, कोड-मुक्त एकीकरण के लिए किया जा सकता है, जिससे सिस्टम के बीच डेटा का स्थानांतरण आसान हो जाता है, जैसे कि Google Sheets और Vertex AI के बीच Salesforce डेटा के प्रॉक्सी के रूप में। AWS Glue, EventBridge या Private Connect जैसे क्लाउड-नेटिव कनेक्टर और सेवाओं का उपयोग एकीकरण प्रक्रिया को काफी सरल और सुरक्षित बना सकता है।.

स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म: एकीकरण विधियाँ और चुनौतियाँ एक नज़र में

स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म: एकीकरण के तरीके और चुनौतियाँ एक नज़र में – चित्र: Xpert.Digital

स्वतंत्र AI प्लेटफॉर्म कई तरह के एकीकरण तरीके प्रदान करता है, जिनमें से प्रत्येक के अपने विशिष्ट फायदे और चुनौतियाँ हैं। AppExchange या AgentExchange ऐप्स साझेदारों से पहले से निर्मित एप्लिकेशन या कंपोनेंट को न्यूनतम विकास प्रयास और अक्सर प्रमाणित गुणवत्ता के साथ आसानी से स्थापित करने की अनुमति देते हैं। हालांकि, अनुकूलन क्षमता सीमित है, और साझेदारों की पेशकशों और संभावित लागतों पर निर्भरता है। डायरेक्ट API एकीकरण, जो Salesforce API जैसे REST, SOAP, Bulk और Streaming का उपयोग करके कस्टम विकास को सक्षम बनाता है, डेटा प्रवाह और तर्क पर अधिकतम लचीलापन और पूर्ण नियंत्रण प्रदान करता है। हालांकि, इसके लिए महत्वपूर्ण विकास प्रयास, API सीमा प्रबंधन, गहन सुरक्षा ऑडिट और निरंतर रखरखाव की आवश्यकता होती है। MuleSoft जैसे मिडलवेयर का उपयोग कनेक्टिविटी, डेटा रूपांतरण और ऑर्केस्ट्रेशन के माध्यम से जटिल एकीकरणों को सरल बनाता है। यह केंद्रीकृत प्रबंधन और पुन: प्रयोज्यता प्रदान करता है, लेकिन इसके लिए अतिरिक्त लाइसेंसिंग लागत और व्यापक प्लेटफॉर्म प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। AWS या GCP जैसे क्लाउड कनेक्टर Glue, Event Relay या Private Connect जैसी विशिष्ट, कभी-कभी कम-कोड वाली सेवाओं के माध्यम से एकीकरणों को अनुकूलित करते हैं। ये मॉडल आमतौर पर शक्तिशाली, सुरक्षित और अपने-अपने क्लाउड इकोसिस्टम के लिए पूरी तरह से उपयुक्त होते हैं, लेकिन इनके लिए विशेष कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है और उपयोगकर्ता प्रदाता से बंधा रहता है। आइंस्टीन स्टूडियो के माध्यम से BYOM (ब्रिंग योर ओन ओनरशिप) के साथ, बाहरी रूप से होस्ट किए गए मॉडल को Salesforce वर्कफ़्लो में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है, जिससे ट्रस्ट लेयर का लाभ उठाया जा सकता है और एकीकरण प्रक्रिया सरल हो जाती है। हालांकि, प्रत्यक्ष उपयोग की तुलना में मॉडल समर्थन, फाइन-ट्यूनिंग और Salesforce प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भरता के संबंध में कुछ सीमाएँ मौजूद हैं।.

सभी कंपनी मामलों के लिए एक स्वतंत्र और क्रॉस-डेटा स्रोत-वाइड एआई प्लेटफॉर्म का एकीकरण: Xpert.Digital

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स्वतंत्र AI प्लेटफ़ॉर्म: सभी प्रासंगिक कंपनी डेटा स्रोतों को एकीकृत करता है

• यह AI प्लेटफ़ॉर्म सभी विशिष्ट डेटा स्रोतों के साथ बातचीत करता है
  • SAP, Microsoft, JIRA, CONFLUENCE, SALESFORCE, ZOOM, ड्रॉपबॉक्स और कई अन्य डेटा मैनेजमेंट सिस्टम
• फास्ट एआई एकीकरण: महीनों के बजाय घंटों या दिनों में कंपनियों के लिए दर्जी एआई समाधान
• लचीला बुनियादी ढांचा: अपने स्वयं के डेटा सेंटर (जर्मनी, यूरोप, स्थान की मुफ्त पसंद) में क्लाउड-आधारित या होस्टिंग

• उच्चतम डेटा सुरक्षा: कानून फर्मों में उपयोग सुरक्षित साक्ष्य है
• कंपनी डेटा स्रोतों की एक विस्तृत विविधता का उपयोग करें
• अपने स्वयं के या विभिन्न एआई मॉडल का विकल्प (डी, ईयू, यूएसए, सीएन)

चुनौतियां कि हमारे एआई प्लेटफॉर्म को हल करता है

• पारंपरिक एआई समाधानों की सटीकता की कमी
• डेटा संरक्षण और संवेदनशील डेटा का सुरक्षित प्रबंधन
• व्यक्तिगत एआई विकास की उच्च लागत और जटिलता
• योग्य एआई की कमी
• मौजूदा आईटी सिस्टम में एआई का एकीकरण

इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:

• सभी कंपनी मामलों के लिए एक स्वतंत्र और क्रॉस-डेटा स्रोत-वाइड एआई प्लेटफॉर्म का एआई एकीकरण

महत्वपूर्ण विचारणीय बिंदु: स्वतंत्र एआई में जोखिम प्रबंधन

स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म के पक्ष या विपक्ष में निर्णय लेते समय संभावित जोखिमों का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन भी शामिल होना चाहिए, विशेष रूप से डेटा सुरक्षा, विक्रेता पर निर्भरता और डेटा संप्रभुता के क्षेत्रों में।.

गोपनीयता और सुरक्षा

हालांकि सेल्सफोर्स आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर को सुरक्षित एआई उपयोग की गारंटी के रूप में प्रस्तुत करता है, लेकिन गहन जांच से व्यावहारिक सीमाएं सामने आती हैं जिनका स्वतंत्र समाधानों के मुकाबले मूल्यांकन किया जाना चाहिए।.

आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर की सीमाएँ:

एजेंटफोर्स के लिए डेटा मास्किंग अक्षम: एक महत्वपूर्ण बिंदु यह है कि एजेंटफोर्स वर्कफ़्लो के लिए डेटा मास्किंग को स्पष्ट रूप से अक्षम कर दिया गया है। इसका कारण यह बताया गया है कि मास्किंग परिणामों की प्रासंगिक सटीकता और सटीकता को प्रभावित करेगी, उदाहरण के लिए, समान खातों की खोज करते समय जहां संदर्भ खाते के विवरण की आवश्यकता होती है। इससे डेटा गोपनीयता का गंभीर खतरा पैदा होता है, क्योंकि संभावित रूप से संवेदनशील ग्राहक डेटा को बाहरी एलएलएम को बिना मास्क किए भेजा जा सकता है, जो विनियमित उद्योगों में विशेष रूप से समस्याग्रस्त है और "विश्वास" के वादे के विपरीत है।
वैकल्पिक समाधान (एंथ्रोपिक): सेल्सफोर्स "सेल्सफोर्स ट्रस्टेड बाउंड्री" (AWS बेडरॉक पर होस्ट किया गया) के भीतर चलने वाले एंथ्रोपिक मॉडल को एक विकल्प के रूप में पेश करने की योजना बना रहा है। हालांकि इस दृष्टिकोण से डेटा सेल्सफोर्स के नियंत्रण क्षेत्र से बाहर नहीं जाता है, फिर भी डेटा मास्किंग अक्षम रहती है। यह संदिग्ध है कि क्या यह कार्यशील मास्किंग की तुलना में डेटा गोपनीयता संबंधी चिंताओं का पर्याप्त रूप से समाधान करता है।
सामान्य ट्रस्ट लेयर कार्यक्षमता: भागीदारों के साथ शून्य-रिटेंशन और विषाक्तता जांच जैसे मुख्य कार्य यथावत बने रहते हैं। हालांकि, एजेंटफोर्स के लिए अपवाद एक महत्वपूर्ण सीमा है।

स्वतंत्र प्लेटफार्मों के संभावित लाभ:

समर्पित डेटा निवास विकल्प: स्वतंत्र क्लाउड प्रदाता या विशेष प्लेटफ़ॉर्म डेटा के भंडारण और प्रसंस्करण पर अधिक सटीक नियंत्रण प्रदान कर सकते हैं। यह सख्त क्षेत्रीय डेटा गोपनीयता कानूनों (जैसे GDPR या विशिष्ट राष्ट्रीय नियम) का अनुपालन करने के लिए आवश्यक हो सकता है, जो Salesforce Hyperforce की सामान्य सुरक्षा से कहीं अधिक व्यापक हैं।
वैकल्पिक सुरक्षा आर्किटेक्चर: संगठन ऐसे आर्किटेक्चर चुन सकते हैं जो उनकी विशिष्ट सुरक्षा आवश्यकताओं के लिए बेहतर हों, जैसे समर्पित एन्क्रिप्शन, सख्त एक्सेस नियंत्रण या डेटा अलगाव तंत्र।
विक्रेता के साथ सीधा उत्तरदायित्व: Salesforce को मध्यस्थ के रूप में शामिल किए बिना, सीधे AI विक्रेता के साथ काम करने से डेटा प्रबंधन के लिए स्पष्ट उत्तरदायित्व सुनिश्चित होता है।

ट्रस्ट लेयर के विपणन संबंधी वादे और उसकी तकनीकी वास्तविकता, विशेष रूप से एजेंटफोर्स के लिए अक्षम मास्किंग, के बीच का अंतर जोखिम मूल्यांकन के लिए महत्वपूर्ण है। निर्णय लेने वाले केवल विपणन दावों पर निर्भर नहीं रह सकते, बल्कि उन्हें अपने उपयोग के मामलों के लिए विशिष्ट कार्यान्वयन की जांच करनी चाहिए और इसकी तुलना स्वतंत्र प्लेटफार्मों के संभावित रूप से अधिक सुसंगत या विन्यास योग्य नियंत्रणों से करनी चाहिए।.

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डेटा संरक्षण और सुरक्षा पहलू: आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर बनाम स्वतंत्र प्लेटफॉर्म

डेटा संरक्षण और सुरक्षा पहलू: आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर बनाम स्वतंत्र प्लेटफॉर्म – चित्र: Xpert.Digital

Salesforce के आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर और स्वतंत्र प्लेटफॉर्म, दोनों के लिए डेटा गोपनीयता और सुरक्षा सर्वोपरि है। डेटा मास्किंग के संबंध में, ट्रस्ट लेयर विशिष्ट क्षेत्रों और भाषाओं के लिए समर्थन प्रदान करता है, हालांकि एजेंटफोर्स के लिए इसमें कुछ सीमाएँ हैं। दूसरी ओर, स्वतंत्र प्लेटफॉर्म कॉन्फ़िगर करने योग्य और अनुकूलन योग्य नियम और समर्थित डेटा प्रकार प्रदान कर सकते हैं। ट्रस्ट लेयर में एजेंट-आधारित वर्कफ़्लो के लिए डेटा मास्किंग अक्षम है, जबकि स्वतंत्र प्लेटफॉर्म में यह अक्सर संभव होता है, कार्यान्वयन के आधार पर, यदि प्रदर्शन में गिरावट स्वीकार्य हो। OpenAI जैसे तृतीय-पक्ष प्रदाताओं के साथ अनुबंध समझौतों के माध्यम से शून्य डेटा प्रतिधारण सुनिश्चित किया जाता है; स्वतंत्र प्लेटफॉर्म तृतीय पक्षों से पूरी तरह बचने के लिए सीधे अनुबंध या ग्राहक के स्वयं के बुनियादी ढांचे पर होस्टिंग की अनुमति देते हैं। ट्रस्ट लेयर में डेटा क्लाउड द्वारा ऑडिट ट्रेल लॉग किए जाते हैं, जिसमें हानिकारक सामग्री और मास्किंग शामिल हैं, जबकि स्वतंत्र प्लेटफॉर्म अक्सर MLOps टूल जैसी विस्तृत लॉगिंग और निगरानी क्षमताएं प्रदान करते हैं। डेटा निवास को नियंत्रित करते समय, ट्रस्ट लेयर हाइपरफोर्स क्षेत्र और प्रोविजनिंग पर निर्भर करता है, जबकि स्वतंत्र प्लेटफॉर्म आमतौर पर डेटा सेंटर क्षेत्रों के अधिक विस्तृत चयन की अनुमति देते हैं। Salesforce के होस्टिंग विकल्पों में वेंडर-मैनेज्ड होस्टिंग से लेकर BYOM (ब्रिंग योर ओन होस्ट) तक शामिल हैं। SF गेटवे के माध्यम से AWS या GCP जैसे पार्टनर्स पर होस्टिंग उपलब्ध है, और SF क्षेत्र के लिए Anthropic की भी योजना बनाई जा रही है। दूसरी ओर, स्वतंत्र प्लेटफॉर्म समर्पित क्लाउड इंस्टेंस, ऑन-प्रिमाइसेस या वेंडर के क्लाउड में होस्टिंग की सुविधा देते हैं। नियंत्रणों की बारीकी के संदर्भ में, ट्रस्ट लेयर कॉन्फ़िगर करने योग्य विकल्प प्रदान करता है, जैसे कि मास्किंग नियम परिभाषित करना, जबकि मूल आर्किटेक्चर निश्चित है; स्वतंत्र प्लेटफॉर्म अक्सर सुरक्षा उपायों को अधिक व्यापक रूप से कॉन्फ़िगर करने की सुविधा प्रदान कर सकते हैं।.

विक्रेता बंधन से बचना

सेल्सफोर्स सेवाओं के गहन एकीकरण से प्रदाता पर अत्यधिक निर्भरता का जोखिम उत्पन्न होता है।.

पारिस्थितिकी तंत्र पर निर्भरता का जोखिम

CRM और AI के लिए पूरी तरह से Salesforce पर निर्भर रहना एक महत्वपूर्ण निर्भरता पैदा करता है। इससे मूल्य समायोजन के मामले में आपकी सौदेबाजी की स्थिति कमजोर हो सकती है और भविष्य में अन्य तकनीकों का उपयोग करने की आपकी लचीलता सीमित हो सकती है।.

रणनीतिक विविधीकरण

स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म का उपयोग करने से प्रौद्योगिकी स्टैक में विविधता आती है। कंपनियां बाजार भर के नवाचारों का लाभ उठा सकती हैं और जरूरत पड़ने पर प्रदाताओं को आसानी से बदल सकती हैं। इससे उनकी रणनीतिक लचीलता बनी रहती है।.

सेल्सफोर्स का "ओपन इकोसिस्टम" विरोधाभास

हालांकि Salesforce एक ओपन इकोसिस्टम को बढ़ावा देता है, उदाहरण के लिए BYOM (ब्रिंग योर ओन मशीन) के माध्यम से, लेकिन गहन एकीकरण की व्यावहारिक वास्तविकता अक्सर एक तरह के लॉक-इन की स्थिति पैदा कर देती है। BYOM के साथ भी, प्रबंधन और परिनियोजन Salesforce प्लेटफॉर्म के माध्यम से ही किए जाते हैं, जिससे स्विच करना मुश्किल हो जाता है। एकीकृत समाधान की सुविधा इस प्रकार "सॉफ्ट लॉक-इन" का कारण बन सकती है, क्योंकि अंतर्निहित निर्भरताएं अस्पष्ट हो जाती हैं, और किसी अन्य प्रबंधन या परिनियोजन रणनीति पर स्विच करने से परेशानी उत्पन्न होती है।.

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डेटा संप्रभुता और सुवाह्यता

अपने डेटा पर नियंत्रण और आवश्यकतानुसार मॉडल या डेटा को माइग्रेट करने की क्षमता महत्वपूर्ण रणनीतिक पहलू हैं।.

आइंस्टीन एक्टिविटी कैप्चर (ईएसी) से संबंधित चिंताएँ

एक खास समस्या EAC से जुड़ी है। कैप्चर किया गया ईमेल और कैलेंडर डेटा Salesforce में मानक गतिविधि रिकॉर्ड के रूप में संग्रहीत नहीं होता, बल्कि AWS पर बाहरी रूप से संग्रहीत होता है। इस डेटा की सीमित अवधि (डिफ़ॉल्ट रूप से 6 महीने, सशुल्क लाइसेंस के साथ 24 महीने तक) होती है और EAC को निष्क्रिय करने पर यह डेटा नष्ट हो जाता है। इससे डेटा संप्रभुता, दीर्घकालिक पहुंच और बैकअप विकल्पों के बारे में गंभीर प्रश्न उठते हैं। इस स्थिति में, आपके पास अपने डेटा का पूर्ण स्वामित्व नहीं होता है।.

मॉडल सुवाह्यता

आइंस्टीन प्रेडिक्शन बिल्डर जैसे Salesforce टूल्स का उपयोग करके बनाए गए मॉडल प्लेटफ़ॉर्म से जुड़े होते हैं और आसानी से पोर्टेबल नहीं होते। हालांकि अंतर्निहित डेटा को निर्यात किया जा सकता है, लेकिन प्रशिक्षित मॉडल को स्थानांतरित नहीं किया जा सकता। इसके विपरीत, बाहरी प्लेटफ़ॉर्म (AWS, GCP, आदि) पर विकसित मॉडल स्वाभाविक रूप से अधिक पोर्टेबल होते हैं, भले ही उन्हें अस्थायी रूप से Salesforce के साथ एकीकृत किया गया हो।.

स्वतंत्र एआई में डेटा पोर्टेबिलिटी

बाह्य एआई प्लेटफॉर्म का उपयोग करते समय, मुख्य डेटा प्रोसेसिंग और मॉडल आर्टिफैक्ट अक्सर सेल्सफोर्स से बाहर ही रहते हैं। इससे सेल्सफोर्स के साथ संबंध या रणनीति में बदलाव होने पर बेहतर डेटा और मॉडल पोर्टेबिलिटी की संभावना बढ़ जाती है।.

निर्णयकर्ताओं के लिए रणनीतिक सिफारिशें

Salesforce के संदर्भ में सही AI रणनीति का चयन करने के लिए सुविधाओं की साधारण तुलना से परे एक सूक्ष्म मूल्यांकन की आवश्यकता होती है। निम्नलिखित सुझाव निर्णयकर्ताओं की सहायता कर सकते हैं:

उपयोग के मामलों का आलोचनात्मक मूल्यांकन करें

Salesforce की अंतर्निहित AI पर पूरी तरह से निर्भर न रहें। प्रत्येक AI उपयोग के मामले का मूल्यांकन निम्नलिखित आधारों पर अलग-अलग करें:

• आवश्यक विशेषज्ञता: क्या इस कार्य के लिए गहन, विशिष्ट एआई क्षमताओं (जैसे, जटिल वैज्ञानिक विश्लेषण, विशिष्ट उद्योग की भविष्यवाणियां) की आवश्यकता है, जिन्हें एक समर्पित प्लेटफॉर्म द्वारा बेहतर ढंग से पूरा किया जा सकता है?
• अनुकूलन की आवश्यकताएँ: मॉडल, प्रशिक्षण डेटा और एल्गोरिदम पर कितना नियंत्रण आवश्यक है? क्या Salesforce का अमूर्तता स्तर पर्याप्त है?
• प्रदर्शन संबंधी आवश्यकताएं: क्या विलंबता या थ्रूपुट संबंधी कोई सख्त आवश्यकताएं हैं जिन्हें अनुकूलित बाहरी बुनियादी ढांचे द्वारा बेहतर ढंग से पूरा किया जा सकता है?
• डेटा संवेदनशीलता और अनुपालन: क्या उपयोग के मामले में अत्यधिक संवेदनशील डेटा शामिल है, जहां ट्रस्ट लेयर की सीमाएं (विशेष रूप से एजेंटफोर्स में मास्किंग की कमी) अस्वीकार्य जोखिम पैदा करती हैं? क्या विशिष्ट डेटा निवास संबंधी आवश्यकताओं को बाहरी रूप से बेहतर ढंग से पूरा किया जा सकता है?

हाइब्रिड दृष्टिकोण अपनाना

ऐसी रणनीति पर विचार करें जो सरल, अत्यधिक एकीकृत कार्यों के लिए Salesforce की अंतर्निहित AI का लाभ उठाती है, जहाँ यह उत्कृष्ट प्रदर्शन करती है (उदाहरण के लिए, बुनियादी लीड स्कोरिंग, सेल्स क्लाउड में ईमेल ड्राफ्टिंग)। साथ ही, उच्च-मूल्य, विशिष्ट या अत्यधिक संवेदनशील उपयोग के मामलों के लिए स्वतंत्र प्लेटफार्मों को एकीकृत करें।.

एकीकरण की तैयारी पर विचार करें

बाह्य एआई समाधानों को एकीकृत करने और बनाए रखने की जटिलता से निपटने के लिए संगठन के तकनीकी संसाधनों और जानकारी का यथार्थवादी आकलन करें। जटिल आंतरिक विकास कार्यों से निपटने से पहले, अच्छी तरह से समर्थित एकीकरणों (जैसे, ऐप एक्सचेंज, स्थापित क्लाउड कनेक्टर) से शुरुआत करें।.

संपूर्ण TCO की गणना करें

एक संपूर्ण टीसीओ विश्लेषण करें जिसमें नेटिव सेल्सफोर्स एआई (लाइसेंस, डेटा क्लाउड उपयोग, संभावित कार्यात्मक सीमाएं) की कुल लागत की तुलना स्वतंत्र एआई (कोर एआई लागत + एकीकरण विकास/रखरखाव + मिडलवेयर) की कुल लागत से की जाए।.

कुल स्वामित्व लागत (टीसीओ) विश्लेषण एक ऐसी विधि है जिसके द्वारा किसी प्रौद्योगिकी को उसके संपूर्ण जीवन चक्र के दौरान प्राप्त करने और संचालित करने से जुड़ी कुल लागतों का आकलन किया जाता है - जिसमें न केवल अधिग्रहण लागत, बल्कि निरंतर परिचालन लागत, रखरखाव, प्रशिक्षण, उन्नयन आदि भी शामिल हैं।.

बाह्य एआई प्लेटफॉर्म अधिक लागत-प्रभावी क्यों हो सकते हैं:

• पैमाने की अर्थव्यवस्थाएं: प्रदाता बुनियादी ढांचे की लागत को कई ग्राहकों में बांट देते हैं।.
• कम निवेश: अपना खुद का बुनियादी ढांचा बनाने की कोई आवश्यकता नहीं है।.
• तेज़ तैनाती: बाजार में तेजी से उत्पाद लाने से अप्रत्यक्ष लागत कम हो जाती है।.
• रखरखाव और अपडेट शामिल हैं: आईटी संचालन के लिए आपकी ओर से किसी प्रयास की आवश्यकता नहीं है।.
• पे-एज़-यू-गो: लागत मांग के अनुसार समायोजित होती है।.

टीसीओ विश्लेषण से अक्सर पता चलता है कि बाहरी एआई प्लेटफॉर्म, आंतरिक समाधानों की तुलना में लंबे समय में सस्ते और अधिक लचीले होते हैं।.

रणनीतिक लचीलेपन को प्राथमिकता दें

एकीकृत सेल्सफोर्स इकोसिस्टम की सुविधा की तुलना विक्रेता लॉक-इन के दीर्घकालिक रणनीतिक जोखिमों से करें (अनुभाग VB देखें)। शुरुआत से ही एआई रणनीति में पोर्टेबिलिटी संबंधी बातों को शामिल करें।.

पारदर्शिता की मांग करें

सभी विक्रेताओं (सेल्सफोर्स और स्वतंत्र प्रदाताओं सहित) से मॉडल की क्षमताओं, सीमाओं, डेटा प्रोसेसिंग प्रक्रियाओं, सुरक्षा उपायों और मूल्य निर्धारण मॉडलों के संबंध में स्पष्ट दस्तावेज़ प्राप्त करें। मार्केटिंग दावों की गहनता से जांच करें और उनकी तकनीकी वास्तविकताओं से तुलना करें।.

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सेल्सफोर्स के भीतर एक खुली एआई रणनीति के लिए एक अपील

विश्लेषण से स्पष्ट है कि हालांकि केवल Salesforce के नेटिव AI सूट पर निर्भर रहना मौजूदा CRM प्रक्रियाओं के साथ सुविधा और सहज एकीकरण प्रदान करता है, लेकिन यह हर कंपनी के लिए सर्वोत्तम रणनीति नहीं है। स्वतंत्र AI प्लेटफॉर्म पर रणनीतिक रूप से विचार करने से महत्वपूर्ण लाभ मिलते हैं: अत्यधिक विशिष्ट और संभावित रूप से अधिक शक्तिशाली मॉडल तक पहुंच, AI स्टैक पर अधिक लचीलापन और नियंत्रण, वैकल्पिक मूल्य निर्धारण मॉडल और मौजूदा बुनियादी ढांचे के उपयोग के माध्यम से संभावित लागत दक्षता, और विक्रेता लॉक-इन और डेटा संप्रभुता से संबंधित महत्वपूर्ण जोखिमों को कम करना।.

आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर की पहचानी गई सीमाएँ विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं, खासकर एजेंटफोर्स वर्कफ़्लो के लिए अक्षम डेटा मास्किंग। यह विपणन वादों से परे जाकर तकनीकी वास्तविकताओं की सावधानीपूर्वक जांच करने की आवश्यकता को रेखांकित करता है, विशेष रूप से संवेदनशील डेटा को संसाधित करते समय। आइंस्टीन एक्टिविटी कैप्चर के उदाहरण से स्पष्ट डेटा पोर्टेबिलिटी संबंधी चिंताएँ, मालिकाना भंडारण और प्रसंस्करण तंत्रों पर अत्यधिक निर्भरता के प्रति चेतावनी भी देती हैं।.

साथ ही, Salesforce AI की भूमिका को कम नहीं आंका जाना चाहिए। यह कई मानक CRM कार्यों के लिए एक मूल्यवान और सुव्यवस्थित समाधान प्रदान करता है। अपनी सीमाओं के बावजूद, आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर एक महत्वपूर्ण गवर्नेंस और सुरक्षा परत का प्रतिनिधित्व करता है। इसके अलावा, लो-कोड टूल्स संगठनों के भीतर AI को व्यापक रूप से अपनाने में सहायक होते हैं।.

कई कंपनियों के लिए सबसे कारगर रणनीति एक खुला, हाइब्रिड दृष्टिकोण हो सकती है। ऐसी रणनीति रोजमर्रा के एकीकृत कार्यों के लिए Salesforce की मूल AI क्षमताओं का लाभ उठाती है, लेकिन विशिष्ट, अत्यधिक चुनौतीपूर्ण या रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण उपयोग मामलों के लिए चुनिंदा रूप से सर्वश्रेष्ठ बाहरी AI समाधानों को एकीकृत करने से भी नहीं हिचकिचाती। इसके लिए केवल मूल उपकरणों का उपयोग करने के पारंपरिक दृष्टिकोण से हटकर, उपयोग-मामले पर आधारित कठोर मूल्यांकन करना आवश्यक है।.

निर्णयकर्ताओं से आग्रह है कि वे नेटिव और स्टैंडअलोन एआई समाधानों के सही संयोजन का सावधानीपूर्वक निर्धारण करें। यह निर्णय विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं, मौजूदा तकनीकी क्षमताओं, जोखिम सहनशीलता और दीर्घकालिक रणनीतिक लक्ष्यों द्वारा निर्देशित होना चाहिए ताकि अनावश्यक निर्भरता या जोखिम पैदा किए बिना सेल्सफोर्स इकोसिस्टम के भीतर एआई की पूरी क्षमता का लाभ उठाया जा सके।.

☑️ रणनीति, परामर्श, योजना और कार्यान्वयन में एसएमई का समर्थन

Ai एआई रणनीति का निर्माण या पुन: प्रवर्तन

☑️ पायनियर बिजनेस डेवलपमेंट

Konrad Wolfenstein

मुझे आपके निजी सलाहकार के रूप में सेवा करने में खुशी होगी।

आप नीचे दिए गए संपर्क फ़ॉर्म को भरकर मुझसे संपर्क कर सकते हैं या बस मुझे +49 89 89 674 804 (म्यूनिख) ।

मैं हमारी संयुक्त परियोजना की प्रतीक्षा कर रहा हूं।

एक्सपर्ट.डिजिटल डिजिटलाइजेशन, मैकेनिकल इंजीनियरिंग, लॉजिस्टिक्स/इंट्रालॉजिस्टिक्स और फोटोवोल्टिक्स पर फोकस के साथ उद्योग का केंद्र है।

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