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

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

Salesforce प्रमुख रूप से अपने मूल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को अपने ग्राहक 360 प्लेटफॉर्म के एक अभिन्न अंग के रूप में तैनात करता है और उन्हें "#1 AI फॉर CRM" के रूप में विज्ञापन देता है। मुख्य संदेश उत्पादकता बढ़ाने और ग्राहक के अनुभवों को निजीकृत करने के लिए मौजूदा सेल्सफोर्स वर्कफ़्लोज़ में आइंस्टीन, एजेंटफोर्स और अधिक व्यापक एआई क्लाउड जैसे एआई कार्यों के सहज एकीकरण पर जोर देता है। एक परिचित वातावरण के भीतर सरल कार्यान्वयन और उपयोग का यह वादा कई कंपनियों के लिए आकर्षक है।
हालांकि, Salesforce ग्राहक तेजी से एक रणनीतिक निर्णय का सामना कर रहे हैं: क्या आपको Salesforce से देशी Ki सूट पर विशेष रूप से भरोसा करना चाहिए या एकीकरण को अधिक स्वतंत्र, अधिक संभावित रूप से विशेष AI प्लेटफार्मों पर विचार करना चाहिए? एआई बाजार तेजी से विकसित होता है, और बाहरी प्रदाता लगातार अत्यधिक विशिष्ट मॉडल और अभिनव समाधान हैं जो एक ऑल-इन-वन प्लेटफॉर्म के कौशल से परे हो सकते हैं।

यह लेख Salesforce वातावरण के भीतर स्वतंत्र AI प्लेटफार्मों का उपयोग करने के रणनीतिक लाभों का विश्लेषण करता है। वह गंभीर रूप से देशी सेल्सफोर्स एआई के कौशल और सीमाओं की जांच करता है, एकीकरण पथ और चुनौतियों को रोशन करता है और केंद्रीय पहलुओं जैसे कि लचीलापन, लागत, डेटा सुरक्षा और प्रदाता निर्भरता को संबोधित करता है। इसका उद्देश्य इस निर्णय के लिए एक अच्छी तरह से स्थापित आधार बनाना है कि क्या सेल्सफोर्स उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक खुली एआई रणनीति सेल्सफोर्स के स्वामित्व वाले समाधानों के एकमात्र उपयोग से अधिक फायदेमंद हो सकती है।

महत्वपूर्ण प्रश्न एक गहन एकीकृत समाधान की सुविधा और बाहरी एआई उपकरणों के संभावित प्रदर्शन और विशेषज्ञता को तौलने के बारे में है। जबकि सेल्सफोर्स अपने एकीकृत एआई के फायदों पर जोर देता है, एआई क्षेत्र में उच्च विशेषज्ञता और तेजी से नवाचार की गति को एक विभेदित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। एक एकल मंच प्रदाता विशिष्ट क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने वाले प्रदाताओं की तुलना में सभी एआई डोमेन में शीर्ष प्रदर्शन की पेशकश नहीं कर सकता है। एकीकरण और "सर्वश्रेष्ठ-नस्ल" के बीच यह तनाव इस रिपोर्ट में जांच की जाने वाली रणनीतिक विचारों का मूल बनाता है।

के लिए उपयुक्त:

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

Salesforce के मूल Ki सूट को समझें (आइंस्टीन, AgentForce, AI क्लाउड)

Salesforce AI कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है जो अपने विभिन्न क्लाउड उत्पादों में गहराई से एकीकृत होते हैं और ब्रांड नाम आइंस्टीन, AgentForce और AI क्लाउड के तहत संयुक्त होते हैं। इस सूट का उद्देश्य स्वचालन, भविष्यवाणियों और व्यक्तिगत बातचीत के माध्यम से रोजमर्रा की व्यावसायिक प्रक्रियाओं का अनुकूलन करना है।

क्लाउड का कार्यात्मक अवलोकन

• बिक्री क्लाउड: कोर फ़ंक्शंस में ग्रेजुएशन की संभावना (आइंस्टीन लीड/अवसर स्कोरिंग), अधिक सटीक बिक्री पूर्वानुमान, व्यक्तिगत बिक्री ईमेल (बिक्री ईमेल) की स्वचालित निर्माण, बिक्री वार्ता (कॉल सारांश) और ईमेल और कैलेंडर (Einstein गतिविधि कैप्चर) से गतिविधियों की स्वचालित रिकॉर्डिंग के आधार पर लीड और अवसरों का मूल्यांकन शामिल है। आइंस्टीन कोपिलॉट भी बिक्री प्रक्रिया में संदर्भ -संबंधित क्रियाएं और समर्थन प्रदान करता है।
• सेवा क्लाउड: यहां KI ग्राहक प्रक्रियाओं (केस वर्गीकरण) के स्वचालित वर्गीकरण का समर्थन करता है, उपयुक्त ज्ञान लेखों या पूर्वनिर्मित उत्तर (अनुच्छेद/उत्तर सिफारिशों) की सिफारिश करता है, पूर्ण मामलों (कार्य सारांश) के सारांश बनाता है और मानक अनुरोधों को स्वचालित करने के लिए चैटबॉट के उपयोग को सक्षम बनाता है।
• मार्केटिंग क्लाउड: AI फ़ंक्शंस मार्केटिंग कंटेंट (कंटेंट जनरेशन/टैगिंग) के निर्माण और स्वचालित कीवर्ड के साथ मदद करते हैं, संपर्कों की बातचीत की संभावना का मूल्यांकन करें (सगाई स्कोरिंग), अधिकतम उद्घाटन दरों के लिए शिपिंग समय का अनुकूलन करें (समय अनुकूलन भेजें) और अभियानों और ग्राहक के अनुभवों का गहरा निजीकरण सक्षम करें।
• कॉमर्स क्लाउड: इस क्षेत्र में, एआई व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशों, खोज परिणामों के अनुकूलन और रूपांतरणों को बढ़ाने के लिए खरीद व्यवहार में अंतर्दृष्टि के प्रावधान पर ध्यान केंद्रित करता है।
• पूरी तरह से/सामान्य: आइंस्टीन भविष्यवाणी बिल्डर जैसे उपकरण प्रशासकों को कोड के बिना कस्टम भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने में सक्षम बनाते हैं। आइंस्टीन डिस्कवरी डेटा में पैटर्न और अंतर्दृष्टि खोजने में मदद करता है। आइंस्टीन नेक्स्ट बेस्ट एक्शन एक्शन के लिए संदर्भ -संबंधित सिफारिशों को वितरित करता है। AgentForce स्वायत्त AI एजेंटों का प्रतिनिधित्व करता है जो स्वतंत्र रूप से कार्यों को अंजाम दे सकते हैं। बिल्डर और कोपिलॉट स्टूडियो तुरंत एआई-नियंत्रित सहायकों और संकेतों के अनुकूलन और निर्माण की अनुमति देते हैं।

के लिए उपयुक्त:

• यूएस क्लाउड से बाहर निकलें: संप्रभु सास एक्शन के लिए अवलोकन + सिफारिशों में प्रदान करता है

अंतर्निहित वास्तुकला

Salesforce AI की कार्यक्षमता दो आवश्यक कॉलम पर आधारित है: डेटा क्लाउड और आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर।

डेटा क्लाउड निर्भरता

Salesforce डेटा क्लाउड एक केंद्रीय डेटा फाउंडेशन के रूप में कार्य करता है। यह 360-डिग्री परिप्रेक्ष्य में विभिन्न स्रोतों (सेल्सफोर्स आंतरिक और बाहरी) से ग्राहक डेटा को एकजुट करता है। ये सामंजस्यपूर्ण डेटा कई एआई अनुप्रयोगों के लिए आधार हैं, विशेष रूप से जेनेरिक एआई और निजीकरण के लिए। यह महत्वपूर्ण है कि कुछ जनरेटिव एआई फ़ंक्शन और ट्रस्ट लेयर के ऑडिट ट्रेल को डेटा क्लाउड के प्रावधान की आवश्यकता होती है, भले ही इसका उपयोग डेटा हार्मोनाइजेशन के लिए गहन रूप से नहीं किया गया हो। यह एक वास्तुशिल्प निर्भरता बनाता है और अतिरिक्त जटिलता और संभावित लागत का कारण बन सकता है, खासकर अगर कंपनियों ने पहले से ही डेटा वेयरहाउस या डेटा झीलों की स्थापना की है। डेटा क्लाउड की आवश्यकता इस प्रकार स्वामित्व की कुल लागत (TCO) को बढ़ा सकती है और यदि यह सावधानीपूर्वक प्रबंधित नहीं है, तो एक संभावित अड़चन का प्रतिनिधित्व करता है।

आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर

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

• सुरक्षित डेटा क्वेरी: प्रासंगिक संदर्भ के साथ प्रॉम्प्ट को समृद्ध करने के लिए सेल्सफोर्स डेटा का उपयोग करता है, जिससे संबंधित उपयोगकर्ता के पहुंच अधिकारों को ध्यान में रखा जाता है।
• रक्षा तुरंत: सिस्टम दिशानिर्देशों का उद्देश्य वॉयस मॉडल (एलएलएम) के मतिभ्रम और हानिकारक व्यय को कम करना है।
• डेटा मास्किंग: संवेदनशील डेटा जैसे कि व्यक्तिगत जानकारी (पीआईआई) या भुगतान जानकारी (पीसीआई) बाहरी एलएलएम को भेजने से पहले नकाबपोश किया जाता है।
• विषाक्तता मूल्यांकन: उत्पन्न उत्तर संभावित हानिकारक सामग्री के लिए जांच और मूल्यांकन किया जाता है।
• ज़ीरो-डेटा रिटेंशन पॉलिसी: सेल्सफोर्स ने ओपनएई और एज़्योर ओपनईआई जैसे भागीदारों के साथ समझौते किए हैं, जो यह सुनिश्चित करना चाहिए कि प्रेषित कंपनी का डेटा 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 एक करीबी नज़र, हालांकि, यह बताता है कि Salesforce का उपयोग इसके कई जनरेटिव AI कार्यों के लिए बाहरी बड़े भाषा मॉडल (LLM) जैसे कि Openaai, एन्थ्रोप्रोपिक या Google जैसे प्रदाताओं के लिए किया जाता है। इन मॉडलों को अक्सर AW के खतरे जैसे क्लाउड सेवाओं के माध्यम से एकीकृत किया जाता है। आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर एक सुरक्षित गेटवे के रूप में कार्य करता है। इसका मतलब यह है कि Salesforce मुख्य रूप से केवल एक इंटीग्रेटर और सुरक्षा ब्रोकर के रूप में कार्य करता है, बजाय केवल अपने बुनियादी जनरेटिव मॉडल विकसित करने के लिए। यद्यपि यह शक्तिशाली मॉडल तक पहुंच को सक्षम बनाता है, यह निर्भरता पैदा करता है और यह सवाल उठाता है कि कोर एआई तकनीक किस हद तक अन्य प्लेटफार्मों के माध्यम से इन मॉडलों के प्रत्यक्ष उपयोग से भिन्न होती है। ग्राहक इस प्रकार एकीकरण, सुरक्षा स्तर और वर्कफ़्लोज़ में एम्बेडिंग के लिए सेल्सफोर्स का भुगतान करते हैं, जो काफी हद तक बाहरी एआई मॉडल पर आधारित होते हैं। यह इन बाहरी मॉडल या प्लेटफार्मों के साथ प्रत्यक्ष एकीकरण के मूल्यांकन के तर्क को मजबूत करता है।

देशी समाधान की मान्यता प्राप्त ताकत

उल्लेखित बिंदुओं के बावजूद, देशी सेल्सफोर्स की सुइट निर्विवाद लाभ प्रदान करता है:

• सीमलेस इंटीग्रेशन: एआई फ़ंक्शंस सेल्सफोर्स यूजर इंटरफेस और कार्य प्रक्रियाओं में गहराई से एम्बेडेड हैं, जो सुचारू उपयोग को सक्षम करता है।
• उपयोगकर्ता-मित्रता और परिचितता: मौजूदा सेल्सफोर्स उपयोगकर्ता और प्रशासक आमतौर पर जल्दी से पाए जाते हैं, जो प्रशिक्षण अवधि को छोटा करता है। कम कोड टूल भी गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को एआई-आधारित अनुभव बनाने की अनुमति देते हैं।
• मौजूदा CRM डेटा का उपयोग: AI को Salesforce में संग्रहीत ग्राहक डेटा के साथ सीधे काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो डेटा प्रोसेसिंग को सरल बना सकता है।

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सेल्सफोर्स में स्वतंत्र एआई प्लेटफार्मों के लिए तर्क

यद्यपि Salesforce AI का मूल एकीकरण लाभ प्रदान करता है, कई महत्वपूर्ण कारण गंभीर रूप से स्वतंत्र AI प्लेटफार्मों के एकीकरण पर विचार करने के लिए बोलते हैं। ये बाहरी समाधान लचीलेपन, विशेषज्ञता, अनुकूलनशीलता और संभावित लागत लाभ जैसे क्षेत्रों में बेहतर हो सकते हैं।

लचीलापन और मॉडल विशेषज्ञता

एआई बाजार एक उच्च गतिशील और विशेषज्ञता की विशेषता है। स्वतंत्र एआई प्रदाता अक्सर विशिष्ट डोमेन या प्रौद्योगिकियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं और इसलिए कुछ क्षेत्रों में एक सामान्य मंच जैसे सेल्सफोर्स की तुलना में अधिक प्रगतिशील या दर्जी समाधान प्रदान कर सकते हैं।

"बेस्ट-ऑफ-ब्रीड" मॉडल तक पहुंच

बाहरी प्रदाता अक्सर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), कंप्यूटर विजन या उद्योग -विशेष विश्लेषण जैसे क्षेत्रों के लिए अत्यधिक विशिष्ट एल्गोरिदम विकसित करते हैं। इसके उदाहरण अनुबंध के लिए विशेष रूप से एआई हैं जैसे कि अनुबंधपोडाई या उद्योग -विशेष नैदानिक ​​उपकरण जैसे कि एक्वांट जैसे। इस तरह के विशेष मॉडल Salesforce द्वारा एकीकृत अधिक सामान्य मॉडल के प्रदर्शन से अधिक हो सकते हैं।

तेजी से नवाचार चक्र

समर्पित एआई कंपनियां अक्सर एक बड़े मंच प्रदाता जैसे कि सेल्सफोर्स की तुलना में नए मॉडल और कार्यों को विकसित और प्रकाशित कर सकती हैं, जिनके एआई रोडमैप व्यापक रिलीज चक्रों के लिए बाध्य हैं। यह कंपनियों को नवीनतम एआई प्रगति से तेजी से लाभ उठाने में सक्षम बनाता है।

मॉडल की बड़ी विविधता

स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म या मार्केटप्लेस, आला समाधान, ओपन सोर्स विकल्प या प्रदाताओं के मॉडल सहित मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला तक पहुंच प्रदान करते हैं जो सीधे Salesforce के "अपने स्वयं के मॉडल को लाएं" (BYOM) फ़ंक्शन के माध्यम से उपलब्ध नहीं हैं।

के लिए उपयुक्त:

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

बाहरी प्रदाताओं का यह विशेषज्ञता Salesforce के व्यापक दृष्टिकोण के विपरीत है, जिसका उद्देश्य पूरे CRM सूट में बुनियादी AI कार्य प्रदान करना है। जबकि यह "चौड़ाई" दृष्टिकोण यह सुनिश्चित करता है कि AI कई क्षेत्रों में उपलब्ध है, यह गहराई की कीमत पर हो सकता है। एक विशेष धोखाधड़ी सूचकांक या एक चिकित्सा छवि विश्लेषण उपकरण संभवतः इन विशिष्ट कार्यों के लिए एक सामान्य सीआरएम-एकीकृत मॉडल से अधिक होगा। विशेष एआई डोमेन में महत्वपूर्ण आवश्यकताओं वाली कंपनियां यह पा सकती हैं कि देशी सेल्सफोर्स-की पर्याप्त नहीं है। स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म संभावित रूप से केवल "पर्याप्त" देशी समाधान के साथ खुद को संतुष्ट करने के बजाय संबंधित कार्य के लिए सबसे अच्छे उपकरण का चयन करना संभव बनाते हैं।

अनुकूलन और नियंत्रण

स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म अक्सर डेटा की तैयारी से लेकर मॉडल कार्यान्वयन और निगरानी तक, पूरे एआई जीवन चक्र पर उच्च स्तर के नियंत्रण की पेशकश करते हैं।

गहरी मॉडल-फिन ट्यूनिंग

बाहरी प्लेटफार्मों को अक्सर मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए डिज़ाइन किया जाता है और प्रशिक्षण पर दानेदार नियंत्रण और मॉडल के फाइन-ट्यूनिंग की पेशकश की जाती है। यह सेल्सफोर्स से अधिक अमूर्त कम-कोड टूल की संभावनाओं से परे है जैसे कि आइंस्टीन प्रेडिक्शन बिल्डर या सेल्सफोर्स के भीतर आयातित मॉडल (BYOM) के फिन ट्यूनिंग पर प्रतिबंध।

एल्गोरिथम चयन और पारदर्शिता

विशिष्ट एल्गोरिदम का चयन करते समय उपयोगकर्ताओं को अधिक स्वतंत्रता होती है और संभावित रूप से सेल्सफोर्स की अमूर्त परतों की तुलना में मॉडल (स्पष्टीकरण, स्पष्टता) की कार्यक्षमता के बारे में अधिक पारदर्शिता प्राप्त होती है। हालांकि Salesforce मॉडल इंस्पेक्टर जैसे उपकरण प्रदान करता है, बाहरी MLOPS उपकरण अक्सर अधिक व्यापक होते हैं।

की-स्टैक पर नियंत्रण

AWS या Google क्लाउड जैसे प्लेटफार्मों पर संपूर्ण AI पाइपलाइन (डेटा तैयारी, प्रशिक्षण, प्रावधान, निगरानी) का प्रशासन Salesforce के प्रबंधित वातावरण पर निर्भरता की तुलना में अधिक नियंत्रण प्रदान करता है।

बिक्री -अनुकूलन सीमाएँ

जबकि Salesforce आसान समायोजन के लिए कम-कोड बिल्डर प्रदान करता है, बाहरी प्लेटफ़ॉर्म अक्सर गहरे, कोड-आधारित समायोजन को सक्षम करते हैं। Salesforce AI कार्यों, जैसे जटिल आवश्यकताओं या जब आइंस्टीन गतिविधि कैप्चर को समायोजित करते समय, साथ ही सामान्य प्लेटफ़ॉर्म सीमा भी विशिष्ट कार्यात्मक प्रतिबंध हैं।

संभावित लागत लाभ

एआई समाधानों के लिए लागत संरचनाएं काफी भिन्न हो सकती हैं और लाइसेंस शुल्क की विशुद्ध रूप से तुलना अक्सर पर्याप्त नहीं होती है।

विभिन्न मूल्य निर्धारण मॉडल

Salesforce अक्सर मौजूदा क्लाउड लाइसेंस के ऐड-ऑन के रूप में प्रति उपयोगकर्ता और महीने में अपने AI कार्यों को लाइसेंस देता है। इसके विपरीत, स्वतंत्र एआई प्लेटफार्मों के लिए कीमतें अक्सर वास्तविक खपत (कंप्यूटिंग समय, मेमोरी, एपीआई कॉल) पर आधारित होती हैं। स्वतंत्र एआई प्रदाता बदले में अपने स्वयं के, संभवतः अधिक लचीले मूल्य मॉडल हो सकते हैं। Salesforce में BYOM विकल्प आइंस्टीन अनुरोधों के लिए लागत को कम कर सकता है, लेकिन बाहरी मॉडल प्रदाता की अंतर्निहित लागत जारी है।

स्वामित्व की कुल लागत (TCO)

एक व्यापक TCO विश्लेषण महत्वपूर्ण है। जबकि Salesforce-KI का मूल एकीकरण प्रारंभिक एकीकरण लागत को कम कर सकता है, अन्य कारक कुल लागतों को बढ़ा सकते हैं: डेटा क्लाउड लाइसेंस या उपयोग की संभावित आवश्यकता, ऐड-ऑन के लिए अपेक्षाकृत उच्च प्रो-उपयोगकर्ता लागत और AI मॉडल के लिए अधिभार का भुगतान करने की संभावना जो सस्ता उपलब्ध होगी। स्वतंत्र AI के लिए TCO में एकीकरण लागत शामिल होनी चाहिए, लेकिन कम कोर AI उपयोग लागत और मौजूदा क्लाउड बुनियादी ढांचे के उपयोग से लाभ हो सकता है। AgentForce को उपयोग में संभावित रूप से महंगा ($ 2 प्रति वार्तालाप) के रूप में भी वर्णित किया गया है।

अतिरेक से बचाव

स्वतंत्र एआई का उपयोग कंपनियों को अन्य क्लाउड प्लेटफार्मों या अपने स्वयं के डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर में मौजूदा निवेश का उपयोग करने में सक्षम कर सकता है और इस प्रकार सेल्सफोर्स इकोसिस्टम के भीतर निरर्थक खर्चों से बच सकता है।

Salesforce मूल KI बनाम स्वतंत्र AI: कार्यों और लचीलेपन की तुलना

Salesforce मूल Ki बनाम स्वतंत्र AI: कार्यों और लचीलेपन की तुलना - छवि: Xpert.Digital

सेल्सफोर्स देशी एआई, जैसे कि आइंस्टीन या एजेंटफोर्स, और स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म जो अक्सर विशेष या खुले मॉडल का उपयोग करते हैं, उनके कार्यों और लचीलेपन में काफी भिन्न होते हैं। जबकि सेल्सफोर्स देशी एआई सामान्य दृष्टिकोण और सीआरएम अनुप्रयोगों पर केंद्रित है, स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म अक्सर विशेष मॉडल और एक व्यापक चयन प्रदान करते हैं, जिसमें खुले स्रोत विकल्प शामिल हैं। Salesforce में नवीनतम मॉडलों तक पहुंच रिलीज़ चक्र और भागीदारी पर निर्भर करती है, जबकि विशेष प्रदाता संभावित रूप से तेज अपडेट को सक्षम करते हैं। ठीक-ट्यूनिंग के संबंध में, देशी सेल्सफोर्स मॉडल अक्सर सीमित और अमूर्त होते हैं, उदाहरण के लिए भविष्यवाणी बिल्डर जैसे उपकरणों द्वारा, जबकि स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म प्रशिक्षण प्रक्रिया पर अधिक विस्तृत नियंत्रण प्रदान करते हैं। विशिष्ट एल्गोरिदम की पसंद सेल्सफोर्स में सीमित है, क्योंकि वे ज्यादातर पूर्वनिर्धारित या भागीदारों से संबंधित हैं, जबकि स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म अधिक स्वतंत्रता प्रदान करते हैं। बुनियादी ढांचा भी पूरी तरह से सेल्सफोर्स में प्रबंधित किया जाता है और अक्सर AWS या GCP पर आधारित होता है, जबकि स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म होस्टिंग वातावरण तक सीधे पहुंच की अनुमति देते हैं, चाहे वह आपके अपने क्लाउड या ऑन-प्रिमाइसेस में हो। Salesforce में एकीकरण प्रयास कम है क्योंकि समाधान देशी हैं, जबकि बाहरी प्लेटफार्मों को अधिक विकास और कॉन्फ़िगरेशन कार्य की आवश्यकता होती है। लागतों के संबंध में, सेल्सफोर्स अक्सर एक ऐड-ऑन के रूप में प्रति माह उपयोगकर्ता-आधारित मूल्य मॉडल पर निर्भर करता है, जबकि स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म अक्सर खपत-निर्भर कीमतों का उपयोग करते हैं, जैसे कि गणना प्रदर्शन या एपीआई कॉल, या प्रदाता-विशिष्ट मॉडल के आधार पर।

एकीकरण का नेविगेशन: सेल्सफोर्स के साथ स्वतंत्र एआई को कनेक्ट करें

एक स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म के लिए निर्णय को मौजूदा सेल्सफोर्स वातावरण में एकीकरण की सावधानीपूर्वक योजना की आवश्यकता है। इस कनेक्शन को स्थापित करने के लिए अलग -अलग तरीके हैं, प्रत्येक आपके स्वयं के फायदे और चुनौतियों के साथ।

एकीकरण विधियाँ

Appexchange / agentexchange

Salesforce Appexchange विभिन्न प्रकार के तृतीय-पक्ष अनुप्रयोग प्रदान करता है, जिसमें AI समाधान शामिल हैं जो अक्सर पूर्वनिर्मित एकीकरण की पेशकश करते हैं। AgentExchange एक नया बाज़ार है जिसका उद्देश्य AI एजेंट कौशल, विषयों और भागीदारों से टेम्प्लेट है और इसका उद्देश्य AI एजेंटों के प्रावधान में तेजी लाना है। यह अक्सर सबसे आसान तरीका है, लेकिन आवश्यक है कि एक उपयुक्त साथी एक समाधान प्रदान करता है।

एपीआई (आराम/साबुन/बल्क/स्ट्रीमिंग)

Salesforce API का प्रत्यक्ष उपयोग दर्जी एकीकरण को सक्षम करता है। डेवलपर्स डेटा का आदान -प्रदान कर सकते हैं, सेल्सफोर्स में प्रक्रियाओं को ट्रिगर कर सकते हैं या बाहरी एआई मॉडल से परिणाम वापस ले सकते हैं। समग्र एपीआई कई संचालन को कुशलता से बंडल में मदद कर सकता है। यह विधि अधिकतम लचीलापन प्रदान करती है, लेकिन महत्वपूर्ण विकास प्रयास की आवश्यकता है।

मिडलवेयर प्लेटफॉर्म (जैसे Mulesoft)

Mulesoft (Salesforce का अपना समाधान) या अन्य जैसे एकीकरण प्लेटफ़ॉर्म एक मध्यस्थ के रूप में काम कर सकते हैं। वे डेटा परिवर्तन, जटिल वर्कफ़्लो के ऑर्केस्ट्रेशन और सेल्सफोर्स और बाहरी एआई सेवाओं के बीच कनेक्टिविटी के प्रबंधन जैसे कार्यों को लेते हैं।

क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म कनेक्टर (AWS/GCP)

बड़े क्लाउड प्रदाता तेजी से सेल्सफोर्स के साथ एकीकरण की सुविधा के लिए विशिष्ट सेवाएं प्रदान कर रहे हैं। उदाहरण सुरक्षित नेटवर्क कनेक्शन के लिए AWS प्राइवेट कनेक्ट हैं, रियल-टाइम इवेंट ट्रांसमिशन के लिए AWS इवेंट रिले, AWS गोंद Salesforce कनेक्टर या डेटा प्रोसेसिंग के लिए Sagemaker डेटा रैंगलर कनेक्टर। Google Vertex AI को मॉडल बिल्डर के माध्यम से Salesforce डेटा क्लाउड में एकीकृत किया जा सकता है। ये कनेक्टर एकीकरण को सरल बना सकते हैं, लेकिन संबंधित क्लाउड प्रदाता के पारिस्थितिकी तंत्र को बांध सकते हैं।

आइंस्टीन स्टूडियो के बारे में BYOM

जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, यह फ़ंक्शन मॉडल बिल्डर के माध्यम से सेल्सफोर्स वातावरण में बाहरी रूप से होस्ट किए गए मॉडल के एकीकरण को सक्षम बनाता है। पूछताछ सेल्सफोर्स इन्फ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से चलती रहती है और ट्रस्ट लेयर का उपयोग करती है, जो एकीकरण को सरल करती है, लेकिन एक निश्चित निर्भरता भी पैदा करती है।

के लिए उपयुक्त:

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

बार -बार एकीकरण चुनौतियां

Salesforce के साथ बाहरी प्रणालियों का एकीकरण तुच्छ नहीं है और इसमें विशिष्ट चुनौतियां शामिल हैं:

एपीआई सीमाएँ

Salesforce प्रति संगठन और अवधि (जैसे दैनिक, एक ही समय में) API कॉल की संख्या को सीमित करता है। डेटा-गहन एआई प्रक्रियाएं जो अक्सर सिंक्रनाइज़ या क्वेरी डेटा को सिंक्रनाइज़ करती हैं, वे जल्दी से इन सीमाओं तक पहुंच सकती हैं। इसके लिए सावधानीपूर्वक डिजाइन (जैसे थ्रॉटलिंग, बैच प्रोसेसिंग, कैशिंग) की आवश्यकता होती है या उच्च सेल्सफोर्स संस्करणों या अतिरिक्त एपीआई प्रतियोगियों के अधिग्रहण को आवश्यक बना सकता है। विशेष रूप से एपीआई स्ट्रीमिंग की सीमाएं वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए प्रासंगिक हैं।

आंकड़ा सिंक्रनाइज़ेशन

Salesforce और बाहरी AI प्लेटफॉर्म के बीच डेटा स्थिरता सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। चुनौतियों में बड़े डेटा वॉल्यूम (एलडीवी) की हैंडलिंग, रियल-टाइम और बैच अपडेट के बीच निर्णय, विलंबता समय का प्रबंधन और डेटा विसंगतियों से बचने में शामिल हैं। इन समस्याओं को कम करने के लिए शून्य-कॉपी इंटीग्रेशन जैसे दृष्टिकोण हमेशा लागू नहीं हो सकते हैं।

डेटा मानचित्रण और परिवर्तन

विभिन्न डेटा मॉडल, प्रारूप और फ़ील्ड शब्दार्थ समन्वित किए जाने चाहिए। यह सुनिश्चित करने के लिए जटिल परिवर्तन तर्क की आवश्यकता हो सकती है कि डेटा की सही व्याख्या की जाती है।
सुरक्षा और प्रमाणीकरण: एक्सेस डेटा (एपीआई कुंजी, टोकन) का सुरक्षित प्रबंधन, मजबूत प्रमाणीकरण विधियों का कार्यान्वयन (जैसे कि ओउथ 2.0, नाम का नाम) और सुरक्षित डेटा ट्रांसमिशन (एन्क्रिप्शन) सुनिश्चित करना आवश्यक है। मैल्कन सुरक्षा अंतराल का कारण बन सकते हैं।

समस्या निवारण और डेटा स्थिरता

एकीकरण त्रुटियों (नेटवर्क समस्याओं, सिस्टम विफलताओं, डेटा त्रुटियों) के लिए प्रतिरोधी होना चाहिए। लॉगिंग, मॉनिटरिंग और ऑटोमैटिक रिपीटिंग प्रयासों (रिट्री लॉजिक) के लिए मजबूत तंत्र डेटा अखंडता सुनिश्चित करने और डाउनटाइम को कम करने के लिए आवश्यक हैं।

जटिलता और रखरखाव

दर्जी-निर्मित एकीकरण को निरंतर रखरखाव और अनुकूलन की आवश्यकता होती है, खासकर अगर सेल्सफोर्स या बाहरी एआई प्लेटफॉर्म विकसित होता है। यह संसाधनों को बांधता है और इसे तकनीकी जानकारी की आवश्यकता होती है।

एकीकरण की जटिलता अक्सर कम करके आंका गया लागत कारक का प्रतिनिधित्व करती है। जबकि स्वतंत्र एआई प्लेटफ़ॉर्म कम परमाणु लागत या बेहतर कार्यों की पेशकश कर सकते हैं, एकीकरण-शामिल विकास समय, संभावित मिडलवेयर लाइसेंस और TCO गणना में चल रहे रखरखाव-प्रवाह प्रवाह के लिए लागत और प्रयास। Salesforce के मूल AI को पूर्वनिर्मित एकीकरण से लाभ होता है। एपीआई सीमाएं जटिलता और लागतों को और बढ़ा सकती हैं यदि विस्तृत वर्कअराउंड या अधिक महंगे लाइसेंस की आवश्यकता होती है। इसलिए, एक स्वतंत्र एआई के लिए निर्णय को इस एकीकरण जटिलता से निपटने के लिए संगठन के तकनीकी कौशल और संसाधनों को ध्यान में रखना चाहिए। एक खराब नियोजित एकीकरण बाहरी मंच के लाभों को नष्ट कर सकता है।

सफल एकीकरण पैटर्न

चुनौतियों के बावजूद, सफल एकीकरण के लिए स्थापित पैटर्न और उपकरण हैं। केस स्टडीज सेल्सफोर्स के लिए AWS Sagemaker के सफल कनेक्शन को दिखाते हैं, अक्सर प्रदर्शन और लागतों को अनुकूलित करने के लिए विशिष्ट AWS सेवाओं का उपयोग करते हैं। इसी तरह के एकीकरण Google Vertex AI के साथ संभव हैं, विशेष रूप से मॉडल बिल्डर के माध्यम से। Zapier जैसे टूल का उपयोग सिस्टम के बीच डेटा को स्थानांतरित करने के लिए सरल, कोड-मुक्त एकीकरण के लिए किया जा सकता है, उदा। Salesforce डेटा के लिए एक प्रॉक्सी के रूप में Google शीट और वर्टेक्स AI के बीच। AWS गोंद, EventBridge या निजी कनेक्ट जैसी क्लाउड देशी कनेक्टर्स और सेवाओं का उपयोग भी एकीकरण को सरल और सुरक्षित कर सकता है।

स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म: एक अवलोकन में एकीकरण विधियाँ और चुनौतियां

स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म: एकीकरण के तरीके और एक अवलोकन-छवि पर चुनौतियां: Xpert.digital

स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म एकीकरण विधियों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है, प्रत्येक विशिष्ट लाभ और चुनौतियां लाता है। Appexchange या AgentExchange ऐप्स थोड़ा विकास प्रयास और अक्सर प्रमाणित गुणवत्ता के साथ भागीदारों के पूर्वनिर्मित अनुप्रयोगों या घटकों की आसान स्थापना को सक्षम करते हैं। हालांकि, अनुकूलनशीलता सीमित है और भागीदार ऑफ़र और संभावित लागतों पर निर्भरता है। प्रत्यक्ष एपीआई एकीकरण जो Salesforce API जैसे कि बाकी, साबुन, बल्क और स्ट्रीमिंग का उपयोग करके दर्जी विकास को सक्षम करता है, डेटा प्रवाह और तर्क पर अधिकतम लचीलापन और पूर्ण नियंत्रण प्रदान करता है। हालांकि, इसके लिए उच्च स्तर के विकास, एपीआई सीमा का प्रबंधन, एक संपूर्ण सुरक्षा परीक्षण और निरंतर रखरखाव की आवश्यकता होती है। Mulesoft जैसे मिडलवेयर का उपयोग कनेक्टिविटी, डेटा रूपांतरण और ऑर्केस्ट्रेशन के माध्यम से जटिल एकीकरण को सरल करता है। यह केंद्रीय प्रशासन और पुन: प्रयोज्यता प्रदान करता है, लेकिन मंच में अतिरिक्त लाइसेंस लागत और गहन परिचितीकरण की आवश्यकता होती है। AWS या GCP जैसे क्लाउड कनेक्टर विशिष्ट, आंशिक रूप से कम कोड सेवाओं जैसे कि गोंद, इवेंट रिले या निजी कनेक्ट के माध्यम से एकीकरण का अनुकूलन करते हैं। ये ज्यादातर शक्तिशाली, सुरक्षित और संबंधित क्लाउड इकोसिस्टम के लिए सही हैं, लेकिन विशेष कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है और उपयोगकर्ता को प्रदाता को बांधते हैं। आइंस्टीन स्टूडियो के माध्यम से BYOM के साथ, बाहरी होस्ट किए गए मॉडल को आसानी से सेल्सफोर्स वर्कफ़्लोज़ में एकीकृत किया जा सकता है, जिससे ट्रस्ट लेयर का उपयोग किया जाता है और एकीकरण को सरल बनाया जाता है। हालांकि, प्रत्यक्ष उपयोग, ठीक समायोजन और सेल्सफोर्स प्लेटफॉर्म पर निर्भरता की तुलना में मॉडल समर्थन में प्रतिबंध हैं।

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

Ki-Gamechanger: सबसे लचीला AI प्लेटफ़ॉर्म-टेलर-निर्मित समाधान जो लागत को कम करते हैं, उनके निर्णयों में सुधार करते हैं और दक्षता बढ़ाते हैं

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 विचार: स्वतंत्र एआई के लिए जोखिम प्रबंधन

स्वतंत्र एआई प्लेटफार्मों के लिए या उसके खिलाफ निर्णय में संभावित जोखिमों पर सावधानीपूर्वक विचार करना चाहिए, विशेष रूप से डेटा सुरक्षा, प्रदाता निर्भरता और डेटा संप्रभुता के क्षेत्रों में।

गोपनीयता और सुरक्षा

जबकि सेल्सफोर्स आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर को सुरक्षित एआई उपयोग की गारंटी के रूप में रखता है, व्यावहारिक प्रतिबंधों को एक करीब से देखने पर प्रकट किया जाता है जिसे स्वतंत्र समाधानों की तुलना में तौला जाना चाहिए।

आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर प्रतिबंध:

एजेंटफोर्स के लिए डीएक्टिव डेटा मास्किंग: एक केंद्रीय बिंदु स्पष्ट निर्धारण है कि एजेंटफोर्स वर्कफ़्लोज़ के लिए डेटा मास्किंग को निष्क्रिय कर दिया गया है। एक कारण के रूप में, यह कहा जाता है कि मास्किंग परिणामों की प्रासंगिक सटीकता और प्रासंगिकता को प्रभावित करेगा, उदाहरण के लिए जब समान खातों की तलाश में, जहां संदर्भ खाते के विवरण की आवश्यकता होती है। यह डेटा सुरक्षा के काफी जोखिम का प्रतिनिधित्व करता है, क्योंकि संभावित संवेदनशील ग्राहक डेटा को बाहरी एलएलएम के लिए अनमास्क किया जा सकता है, जो विशेष रूप से विनियमित उद्योगों में समस्याग्रस्त है और "ट्रस्ट" वादा का विरोध करता है।
वैकल्पिक शमन (एन्थ्रोपिक): सेल्सफोर्स ने वैकल्पिक एन्थ्रोपिक मॉडल की पेशकश करने की योजना बनाई है जो "सेल्सफोर्स विश्वसनीय सीमा" (AWS बेडरॉक पर होस्ट) के भीतर चलते हैं। यद्यपि डेटा सेल्सफोर्स कंट्रोल स्फीयर को नहीं छोड़ता है, लेकिन डेटा मास्किंग यहां भी निष्क्रिय रहता है। यह संदिग्ध है कि क्या यह डेटा सुरक्षा चिंताओं को पर्याप्त रूप से संबोधित किया गया है, एक कामकाजी मास्किंग की तुलना में।
सामान्य ट्रस्ट लेयर कार्यक्षमता: भागीदारों में शून्य प्रतिधारण और विषाक्तता परीक्षण जैसे मुख्य कार्य बने हुए हैं। हालांकि, AgentForce का अपवाद एक महत्वपूर्ण प्रतिबंध है।

स्वतंत्र प्लेटफार्मों के संभावित लाभ:

समर्पित डेटा निवास विकल्प: स्वतंत्र क्लाउड प्रदाता या विशेष प्लेटफ़ॉर्म डेटा के भंडारण और प्रसंस्करण स्थान पर अधिक दानेदार नियंत्रण प्रदान कर सकते हैं। यह सख्त क्षेत्रीय डेटा संरक्षण कानूनों (जैसे GDPR या विशिष्ट राष्ट्रीय नियमों) को पूरा करने के लिए आवश्यक हो सकता है जो सेल्सफोर्स हाइपरफोर्स के सामान्य आश्वासन से परे हैं।
वैकल्पिक सुरक्षा आर्किटेक्चर: कंपनियां आर्किटेक्चर चुन सकती हैं जो अपनी विशिष्ट सुरक्षा आवश्यकताओं से बेहतर मेल खाते हैं, उदा। समर्पित एन्क्रिप्शन के माध्यम से, सख्त अभिगम नियंत्रण या डेटा इन्सुलेशन तंत्र।
प्रत्यक्ष प्रदाता जिम्मेदारी: एआई प्रदाता के साथ सीधे सहयोग एक मध्यवर्ती उदाहरण के रूप में बिक्री के बिना, डेटा से निपटने के लिए स्पष्ट जिम्मेदारियां बनाता है।

ट्रस्ट परत के विपणन वादे और इसकी तकनीकी वास्तविकता के बीच का अंतर, विशेष रूप से एजेंटफोर्स के लिए निष्क्रिय मास्किंग, जोखिम मूल्यांकन के लिए महत्वपूर्ण है। निर्णय -निर्माता पूरी तरह से विपणन विवरणों पर भरोसा नहीं कर सकते हैं, लेकिन उनके अनुप्रयोगों के लिए विशिष्ट कार्यान्वयन की जांच करनी चाहिए और इसकी तुलना स्वतंत्र प्लेटफार्मों के अधिक संभावित सुसंगत या विन्यास योग्य नियंत्रण के साथ करनी चाहिए।

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

डेटा सुरक्षा और सुरक्षा पहलू: आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर बनाम स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म- छवि: Xpert.Digital

सेल्सफोर्स और स्वतंत्र प्लेटफार्मों से आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर के लिए डेटा सुरक्षा और सुरक्षा पहलू केंद्रीय महत्व के हैं। डेटा मास्किंग में, ट्रस्ट लेयर कुछ क्षेत्रों और भाषाओं के लिए समर्थन प्रदान करता है, लेकिन एजेंटफोर्स में प्रतिबंध के साथ, जबकि स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म कॉन्फ़िगर करने योग्य और अनुकूलन योग्य नियमों के साथ -साथ समर्थित डेटा प्रकार भी प्रदान कर सकते हैं। एजेंट-आधारित वर्कफ़्लोज़ के लिए, ट्रस्ट लेयर में डेटा मास्किंग को निष्क्रिय कर दिया जाता है, जबकि स्वतंत्र प्लेटफार्मों के साथ, कार्यान्वयन के आधार पर, यह अक्सर संभव होता है यदि प्रदर्शन हानि सहनीय होती है। तृतीय-पक्ष प्रदाताओं के बीच शून्य-डेटा प्रतिधारण को संविदात्मक समझौतों द्वारा गारंटी दी जाती है, उदाहरण के लिए Openaai के साथ; स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म सीधे तीसरे पक्षों से बचने के लिए अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे के लिए प्रत्यक्ष अनुबंध या होस्टिंग की अनुमति देते हैं। ऑडिट ट्रेल्स को डेटा क्लाउड द्वारा ट्रस्ट लेयर में लॉग इन किया जाता है, जिसमें विषाक्त सामग्री और मास्किंग शामिल हैं, जबकि स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म अक्सर एमएलओपी टूल जैसे विस्तृत लॉगिंग और निगरानी कार्यों की पेशकश करते हैं। डेटा निवास की जाँच करते समय, ट्रस्ट लेयर हाइपरफोर्स क्षेत्र और प्रोविजनिंग पर निर्भर करता है, जबकि स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म आमतौर पर डेटा सेंटर क्षेत्रों के अधिक दानेदार चयन की अनुमति देते हैं। Salesforce में, होस्टिंग विकल्प स्व-प्रबंधित होस्टिंग के प्रदाता से BYOM विकल्प के लिए SF गेटवे तक हैं, जैसे कि AWS या GCP जैसे भागीदारों के लिए होस्टिंग के साथ, हालांकि एसएफ क्षेत्र में एन्थ्रोपिक की भी योजना बनाई गई है। दूसरी ओर, स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म, अपने स्वयं के क्लाउड उदाहरण, ऑन-प्रिमाइसेस या प्रदाता क्लाउड में होस्टिंग को सक्षम करते हैं। नियंत्रण की ग्रैन्युलैरिटी के संबंध में, ट्रस्ट लेयर कॉन्फ़िगर करने योग्य विकल्प प्रदान करता है, उदाहरण के लिए मास्किंग नियमों को निर्धारित करने के लिए, जिससे मूल वास्तुकला परिभाषित किया जाता है; स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म अक्सर सुरक्षा उपायों की अधिक व्यापक विन्यास प्रदान कर सकते हैं।

विक्रेता लॉक-इन से परहेज

Salesforce सेवाओं का गहरा एकीकरण प्रदाता पर मजबूत निर्भरता का जोखिम उठाता है।

पारिस्थितिकी तंत्र निर्भरता का जोखिम

केवल CRM और AI के लिए Salesforce पर लैंडिंग एक महत्वपूर्ण निर्भरता बनाता है। यह मूल्य समायोजन के लिए बातचीत की स्थिति को कमजोर कर सकता है और भविष्य में अन्य तकनीकों का उपयोग करने के लिए लचीलेपन को प्रतिबंधित कर सकता है।

सामरिक विविधीकरण

स्वतंत्र एआई प्लेटफार्मों का उपयोग प्रौद्योगिकी स्टैक में विविधता लाता है। कंपनियां पूरे बाजार से नवाचारों का उपयोग कर सकती हैं और यदि आवश्यक हो, तो प्रदाताओं को अधिक आसानी से बदलें। यह कार्य करने के लिए रणनीतिक क्षमता प्राप्त करता है।

सेल्सफोर्स का "ओपन इकोसिस्टम" विरोधाभास

Salesforce एक खुले पारिस्थितिकी तंत्र का विज्ञापन करता है, उदा। BYOM द्वारा, लेकिन गहरे एकीकरण की व्यावहारिक वास्तविकता अक्सर एक तथ्यात्मक बंधन की ओर ले जाती है। यहां तक ​​कि BYOM का उपयोग करते समय, प्रशासन और प्रावधान Salesforce प्लेटफॉर्म के माध्यम से किया जाता है, जिससे इसे बदलना मुश्किल हो जाता है। एकीकृत समाधान की सुविधा से "सॉफ्ट लॉक-इन" हो सकता है, क्योंकि अंतर्निहित निर्भरताएं घूंघट हो जाती हैं और एक अलग प्रबंधन या परिनियोजन रणनीति में परिवर्तन घर्षण हानि का कारण बनता है।

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संप्रभुता और पोर्टेबिलिटी

अपने स्वयं के डेटा पर नियंत्रण और यदि आवश्यक हो तो माइग्रेट करने वाले मॉडल या डेटा की संभावना महत्वपूर्ण रणनीतिक पहलू हैं।

आइंस्टीन एक्टिविटी कैप्चर (ईएसी) पर चिंता

एक विशिष्ट समस्या ईएसी को प्रभावित करती है। रिकॉर्ड किए गए ईमेल और कैलेंडर डेटा को Salesforce में मानक गतिविधि रिकॉर्ड के रूप में सहेजा नहीं जाता है, लेकिन AWS में बाहरी रूप से। यह डेटा एक सीमित प्रतिधारण अवधि (6 महीने, एक भुगतान लाइसेंस के साथ अधिकतम 24 महीने) के अधीन है और जब ईएसी निष्क्रिय हो जाता है तो खो जाता है। यह डेटा संप्रभुता, दीर्घकालिक पहुंच और बैकअप विकल्पों के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है। इस मामले में आपके पास अपना डेटा पूरी तरह से नहीं है।

मॉडल पोर्टेबिलिटी

आइंस्टीन प्रेडिक्शन बिल्डर जैसे सेल्सफोर्स टूल के साथ मूल रूप से बनाए गए मॉडल प्लेटफ़ॉर्म से बंधे हैं और उन्हें चित्रित करना आसान नहीं है। जबकि अंतर्निहित डेटा को निर्यात किया जा सकता है, प्रशिक्षित मॉडल स्वयं हस्तांतरणीय नहीं है। इसके विपरीत, बाहरी प्लेटफार्मों (AWS, GCP आदि) पर विकसित किए गए मॉडल अधिक पोर्टेबल हैं, भले ही वे अस्थायी रूप से सेल्सफोर्स के साथ एकीकृत हों।

स्वतंत्र एआई के साथ डेटा पोर्टेबिलिटी

जब बाहरी एआई प्लेटफार्मों का उपयोग किया जाता है, तो कोर डेटा प्रोसेसिंग और मॉडल कलाकृतियां अक्सर सेल्सफोर्स के बाहर रहती हैं। यह संभावित रूप से बेहतर डेटा और मॉडल पोर्टेबिलिटी प्रदान करता है यदि Salesforce या रणनीति के साथ संबंध बदल जाता है।

निर्णय के लिए रणनीतिक सिफारिशें

Salesforce संदर्भ में सही AI रणनीति की पसंद के लिए एक विभेदित मूल्यांकन की आवश्यकता होती है जो कार्यों की एक सरल तुलना से परे जाता है। निम्नलिखित सिफारिशें निर्णय लेने में मदद कर सकती हैं -मेकर्स:

गंभीर रूप से अनुप्रयोगों का उपयोग करें

डिफ़ॉल्ट रूप से देशी सेल्सफोर्स एआई पर भरोसा न करें। प्रत्येक AI एप्लिकेशन को व्यक्तिगत रूप से आधार पर देखें:

• आवश्यक विशेषज्ञता: क्या कार्य को गहरी, विशेष एआई कौशल (जैसे जटिल वैज्ञानिक विश्लेषण, आला क्षेत्र के पूर्वानुमान) की आवश्यकता है जो संभवतः एक समर्पित मंच द्वारा बेहतर सेवा की जाती है?
• अनुकूलन की आवश्यकता है: मॉडल, प्रशिक्षण डेटा और एल्गोरिदम पर कितना नियंत्रण आवश्यक है? क्या सेल्सफोर्स की अमूर्त की डिग्री पर्याप्त है?
• प्रदर्शन आवश्यकताएँ: क्या सख्त विलंबता या थ्रूपुट आवश्यकताएं हैं जो अनुकूलित बाहरी बुनियादी ढांचे द्वारा बेहतर तरीके से मिल सकती हैं?
• डेटा संवेदनशीलता और अनुपालन: क्या एप्लिकेशन अत्यधिक संवेदनशील डेटा पर लागू होता है जिसमें ट्रस्ट लेयर के प्रतिबंध (विशेष रूप से एजेंटफोर्स में मास्किंग की कमी) अस्वीकार्य जोखिमों का प्रतिनिधित्व करते हैं? क्या विशिष्ट डेटा निवास आवश्यकताएं बेहतर तरीके से मिलती हैं?

एक हाइब्रिड दृष्टिकोण का पीछा करें

एक ऐसी रणनीति पर विचार करें जो देशी सेल्सफोर्स-की सरल, भारी एकीकृत कार्यों के लिए उपयोग करता है जिसमें वह अपनी ताकत बजाता है (जैसे कि बेसिक लीड स्कोरिंग, सेल्स क्लाउड में ईमेल डिज़ाइन)। इसी समय, उच्च -गुणवत्ता, विशेष या अत्यधिक संवेदनशील उपयोग के मामलों के लिए स्वतंत्र प्लेटफार्मों को एकीकृत किया जाना चाहिए।

एकीकरण परिपक्वता पर विचार करें

बाहरी एआई समाधानों के एकीकरण और रखरखाव की जटिलता का प्रबंधन करने के लिए तकनीकी संसाधनों और संगठन के बारे में वास्तविक रूप से आकलन करें। जटिल इन-हाउस विकास से पहले अच्छी तरह से समर्थित एकीकरण (जैसे Appexchange, स्थापित क्लाउड कनेक्टर्स) के साथ शुरू करें।

पूर्ण TCO की गणना करें

एक पूरी तरह से TCO विश्लेषण करें जो स्वतंत्र AI (कोर AI लागत + एकीकरण विकास/रखरखाव + मिडलवेयर) के साथ देशी Salesforce KI (लाइसेंस, डेटा क्लाउड उपयोग, संभावित कार्यात्मक प्रतिबंधों) की कुल लागतों की तुलना करता है।

TCO विश्लेषण (स्वामित्व की कुल लागत) कुल लागतों का मूल्यांकन करने के लिए एक विधि है जो आपके पूरे जीवन चक्र में एक प्रौद्योगिकी के अधिग्रहण और संचालन से जुड़ी हैं, न केवल अधिग्रहण लागत, लेकिन चल रही परिचालन लागत, रखरखाव, प्रशिक्षण, उन्नयन, आदि।

बाहरी एआई प्लेटफॉर्म अधिक लागत-कुशल क्यों हो सकते हैं:

• स्केल इफेक्ट्स: प्रदाता कई ग्राहकों को बुनियादी ढांचे की लागत वितरित करते हैं।
• कम निवेश: आपके स्वयं के बुनियादी ढांचे की कोई संरचना आवश्यक नहीं है।
• तेजी से उपयोग: तेजी से समय-से-बाजार अप्रत्यक्ष लागत को कम करता है।
• रखरखाव और अपडेट में शामिल हैं: आईटी ऑपरेशन के लिए कोई स्वयं का प्रयास नहीं।
• पे-ए-यू-गो: लागत आवश्यकता के अनुकूल है।

एक TCO विश्लेषण अक्सर दर्शाता है कि बाहरी AI प्लेटफ़ॉर्म लंबे समय में अपने स्वयं के समाधानों की तुलना में सस्ते और अधिक लचीले होते हैं।

रणनीतिक लचीलेपन को प्राथमिकता दें

प्रदाता निर्भरता के दीर्घकालिक रणनीतिक जोखिमों के खिलाफ एकीकृत सेल्सफोर्स पारिस्थितिकी तंत्र की सुविधा का वजन करें (खंड VB देखें)। AI रणनीति में शुरू से पोर्टेबिलिटी विचार स्थापित करें।

पारदर्शिता का अनुरोध करें

मॉडल कौशल, प्रतिबंध, डेटा प्रसंस्करण प्रथाओं, सुरक्षा उपायों और मूल्य मॉडल के लिए सभी प्रदाताओं (बिक्री बल और स्वतंत्र प्रदाताओं सहित) के स्पष्ट प्रलेखन की मांग करें। विपणन बयानों पर सावधानीपूर्वक सवाल करें और तकनीकी वास्तविकताओं के साथ उनकी तुलना करें।

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Salesforce के भीतर एक खुली AI रणनीति के लिए याचिका

विश्लेषण से स्पष्ट रूप से पता चलता है कि सेल्सफोर्स के देशी की सुइट का एकमात्र उपयोग प्रसिद्ध सीआरएम प्रक्रियाओं में सुविधा और सहज एकीकरण प्रदान करता है, लेकिन जरूरी नहीं कि वह हर कंपनी के लिए इष्टतम रणनीति का प्रतिनिधित्व करे। स्वतंत्र एआई प्लेटफार्मों का रणनीतिक विचार महत्वपूर्ण लाभ खोलता है: अत्यधिक विशिष्ट और संभावित शक्तिशाली मॉडल तक पहुंच, एआई स्टैक पर अधिक लचीलापन और नियंत्रण, वैकल्पिक मूल्य निर्धारण मॉडल के माध्यम से संभावित लागत दक्षता और मौजूदा बुनियादी ढांचे के उपयोग के साथ -साथ प्रदाता निर्भरता और डेटा संप्रभुता के संबंध में महत्वपूर्ण जोखिम न्यूनतम।

आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर के स्थापित प्रतिबंध विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं, अर्थात् एजेंटफोर्स वर्कफ़्लो के लिए निष्क्रिय डेटा मास्किंग। यह विपणन वादों से परे देखने और तकनीकी वास्तविकताओं की सावधानीपूर्वक जांच करने की आवश्यकता को रेखांकित करता है, खासकर जब संवेदनशील डेटा को संसाधित करता है। डेटा पोर्टेबिलिटी के बारे में चिंताएं, क्योंकि वे आइंस्टीन गतिविधि कैप्चर के उदाहरण से स्पष्ट हैं, अगर मालिकाना स्मृति और प्रसंस्करण तंत्र के साथ बंधन को सावधानी के लिए चेतावनी दी जाती है।

इसी समय, सेल्सफोर्स एआई की भूमिका को कम करके नहीं आंका जाना चाहिए। कई मानक सीआरएम कार्यों के लिए, यह एक मूल्यवान, अच्छी तरह से एकीकृत समाधान प्रदान करता है। आइंस्टीन ट्रस्ट लेयर अपनी सीमाओं के बावजूद एक महत्वपूर्ण शासन और सुरक्षा स्तर है। कम-कोड उपकरण संगठनों के भीतर एआई के उपयोग के व्यापक लोकतंत्रीकरण को भी सक्षम करते हैं।

कई कंपनियों के लिए सबसे ठोस रणनीति इसलिए एक खुली, हाइब्रिड दृष्टिकोण होनी चाहिए। इस तरह की रणनीति हर रोज, एकीकृत कार्यों के लिए देशी सेल्सफोर्स एआई की ताकत का उपयोग करती है, लेकिन विशिष्ट, अत्यधिक मांग या रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण उपयोग के मामलों के लिए बाहरी, "सर्वश्रेष्ठ-ब्रीड" एआई समाधानों को एकीकृत करने से नहीं कतराती है। इसके लिए केवल देशी उपकरणों का उपयोग करने के लिए डिफ़ॉल्ट सेटिंग से प्रस्थान की आवश्यकता होती है, और इसके बजाय एक कठोर, अनुप्रयोग -आधारित मूल्यांकन।

निर्णय लेने वालों को मूल और स्वतंत्र एआई समाधानों के सही मिश्रण को सावधानीपूर्वक निर्धारित करने के लिए कहा जाता है। यह निर्णय विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं, मौजूदा तकनीकी कौशल, जोखिम के जोखिम और दीर्घकालिक रणनीतिक लक्ष्यों पर आधारित होना चाहिए ताकि अनावश्यक निर्भरता या जोखिम उठाए बिना सेल्सफोर्स इकोसिस्टम में एआई की पूरी क्षमता का फायदा उठाया जा सके।

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

Ai एआई रणनीति का निर्माण या पुन: प्रवर्तन

☑️ पायनियर बिजनेस डेवलपमेंट

कोनराड वोल्फेंस्टीन

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

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