Salesforce AI: Miért jobbak a független AI platformok, mint az Einstein, és az AgentForce-Hybrid megközelítés Beats eladó lock-in!

A független AI platformok stratégiai jelentősége a Salesforce -ban: Einstein túlmutató elemzése

A Salesforce kiemelkedően a natív mesterséges intelligenciáját (AI) az ügyfél 360 platformjának szerves részeként helyezi el, és a „#1 AI a CRM” -ként hirdeti őket. Az alapvető üzenet hangsúlyozza az AI funkciók, például az Einstein, az AgentForce és az átfogóbb AI felhő zökkenőmentes integrációját a meglévő Salesforce munkafolyamatokban annak érdekében, hogy növelje a termelékenységet és személyre szabja az ügyfelek tapasztalatait. Ez az egyszerű megvalósítás és felhasználás ígérete egy ismerős környezetben sok vállalat számára vonzó.
A Salesforce ügyfelei azonban egyre inkább stratégiai döntéssel szembesülnek: kizárólag a Salesforce natív KI lakosztályára támaszkodnia kell, vagy az integrációt függetlenebb, potenciálisan specializáltabb AI platformon kell tekintenie? Az AI-piac gyorsan fejlődik, és a külső szolgáltatók folyamatosan specializálódnak olyan modellek és innovatív megoldások, amelyek túlléphetnek az egyfunkciós platform képességein.

Ez a cikk elemzi a független AI platformok használatának stratégiai előnyeit a Salesforce környezetben. Kritikusan megvizsgálja a natív Salesforce AI készségeit és korlátait, megvilágítja az integrációs útvonalakat és kihívásokat, és foglalkozik olyan központi szempontokkal, mint a rugalmasság, a költségek, az adatvédelem és a szolgáltató függősége. A cél az, hogy megalapozott alapot hozzon létre a döntéshez, hogy a Salesforce-felhasználók számára egy nyitottabb AI-stratégia lehet-e előnyösebb, mint a Salesforce tulajdonában lévő megoldások kizárólagos használata.

A legfontosabb kérdés a mélyen integrált megoldás kényelmének mérlegelése, valamint a külső AI eszközök potenciális teljesítményének és specializációjának mérlegelése. Míg a Salesforce hangsúlyozza az integrált AI előnyeit, a magas specializációs és gyors innovációs sebesség az AI területén differenciált nézetet igényel. Egyetlen platformszolgáltató nem kínálhat legfelső teljesítményt az összes AI domainben, összehasonlítva azokkal a szolgáltatókkal, akik meghatározott területekre összpontosítanak. Ez az integráció és a „legjobb fajtájú” közötti feszültség képezi a stratégiai megfontolások alapját, amelyeket a jelentésben megvizsgálunk.

Alkalmas:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

Értse meg a Salesforce natív Ki lakosztályát (Einstein, AgentForce, AI Cloud)

A Salesforce az AI funkciók széles skáláját kínálja, amelyek mélyen integrálódnak a különféle felhőalapú termékekbe, és az Einstein, az AgentForce és az AI Cloud márkanévek alatt kombinálódnak. Ennek a csomagnak a célja, hogy a mindennapi üzleti folyamatok optimalizálása automatizálás, előrejelzések és személyre szabott interakciók révén.

A felhő funkcionális áttekintése

• Értékesítési felhő: Az alapfunkciók magukban foglalják a vezetők és a lehetőségek értékelését és a diploma megszerzésének valószínűségét (Einstein Lead/Opportunity pontozás), pontosabb értékesítési előrejelzés, személyre szabott értékesítési e -mailek (értékesítési e -mailek) automatikus létrehozása, az értékesítési tárgyalások összefoglalása (hívásösszegzések) és a tevékenységek automatikus rögzítése az e -mailekből és a naptárakból (Einstein tevékenységek rögzítése). Az Einstein -Copilot kontextushoz kapcsolódó műveleteket és támogatást is kínál az értékesítési folyamatban.
• Szolgáltatási felhő: Itt a KI támogatja az ügyfél -folyamatok automatikus osztályozását (esetek osztályozása), megfelelő tudáscikkeket vagy előre gyártott válaszokat (cikk/válasz ajánlások) ajánl, összefoglalókat hoz létre a kitöltött esetekről (munkaadatokkal), és lehetővé teszi a chatbotok használatát a szabványos kérések automatizálásához.
• Marketing Cloud: Az AI funkciók segítenek a marketing tartalom létrehozásában és automatikus kulcsszavában (tartalomgenerálás/címkézés), értékelik a kapcsolatok interakciójának valószínűségét (elkötelezettség pontozása), optimalizálják a szállítási időket a maximális nyitási sebesség érdekében (idő optimalizálás) és lehetővé teszik a kampányok és az ügyfelek tapasztalatainak mély személyre szabását.
• Kereskedelmi felhő: Ezen a területen az AI a személyre szabott termékjavaslatokra, a keresési eredmények optimalizálására és a vásárlási magatartás betekintésére összpontosít a konverziók növelése érdekében.
• Teljesen/általános: Az olyan eszközök, mint az Einstein Prediction Builder, lehetővé teszik az adminisztrátorok számára, hogy egyedi prediktív modelleket készítsenek kód nélkül. Az Einstein Discovery segít megtalálni a mintákat és betekintést az adatokba. Einstein A következő legjobb akció a kontextushoz kapcsolódó ajánlásokat nyújtja a cselekvésre. Az AgentForce az autonóm AI ügynököket képviseli, akik önállóan képesek elvégezni a feladatokat. Az Builder és a Copilot Studio haladéktalanul lehetővé teszi az AI által vezérelt asszisztensek és utasítások adaptálását és létrehozását.

Alkalmas:

• Menj ki az amerikai felhőből: A szuverén SaaS ajánlatokat kínál az áttekintésen +

Mögöttes építészet

A Salesforce AI funkcionalitása két alapvető oszlopon alapul: az Data Cloud és az Einstein Trust réteg.

Adatfelhőfüggőség

A Salesforce Data Cloud központi adat alapként szolgál. Egyesíti az ügyfelek adatait különböző forrásokból (a Salesforce belső és külső) 360 fokos szempontból. Ezek a harmonizált adatok képezik számos AI alkalmazás alapját, különösen a generációs AI és a személyre szabás szempontjából. Fontos, hogy bizonyos generációs AI -funkciók és a bizalmi réteg ellenőrzési nyomvonala megköveteli az adatfelhő biztosítását, még akkor is, ha azt nem használják intenzíven az adatok harmonizációjához. Ez építészeti függőséget teremt, és további bonyolultságot és potenciális költségeket okozhat, különösen akkor, ha a vállalatok már létrehoztak adatraktárakat vagy adat tavakat. Az adatfelhő szükséglete tehát növelheti a tulajdonosi költségek (TCO) teljes költségét, és egy potenciális szűk keresztmetszetet jelent, ha azt nem kezeli.

Einstein Trustréteg

Ennek a biztonsági keretnek a célja a generatív AI megbízható használatának biztosítása. Több összetevőt tartalmaz:

• Biztonságos adatkérdezés: Hozzáfér a Salesforce -adatokhoz, hogy gazdagítsák a Prompt -ot egy releváns kontextussal, amelyben az adott felhasználó hozzáférési jogait figyelembe veszik.
• HASZNÁLATI VÉDELEM: A rendszer iránymutatásai célja a hangmodellek (LLM) hallucinációinak és káros kiadásainak csökkentése.
• Adatmaszkolás: Az érzékeny adatokat, például a személyes információkat (PII) vagy a fizetési információkat (PCI) maszkolják, mielőtt a külső LLM -kbe küldenek.
• Toxicitási értékelés: A generált válaszokat ellenőrzik és értékelik a potenciálisan káros tartalom szempontjából.
• Zero-Data megtartási politika: A Salesforce megállapodásokat kötött olyan partnerekkel, mint az Openaai és az Azure Openai, amelyeknek biztosítania kell, hogy az továbbított vállalati adatokat nem tárolják ezek a harmadik fél szolgáltatói, és nem használják modelleik képzésére.

Az építészet közelebbi áttekintése azonban azt mutatja, hogy a Salesforce -t sok generatív AI -funkcióhoz használják a szolgáltatók külső nagy nyelvi modelljeire (LLM), mint például az OpenAAI, az Antropic vagy a Google. Ezeket a modelleket gyakran olyan felhőalapú szolgáltatásokon keresztül integrálják, mint például az AW fenyegetése. Az Einstein Trust réteg biztonságos átjáróként működik. Ez azt jelenti, hogy a Salesforce elsősorban integrátorként és biztonsági brókerként működik, ahelyett, hogy csak saját alapvető generációs modelljeit fejlesztené ki. Noha ez lehetővé teszi a hatékony modellekhez való hozzáférést, függőségeket vet fel, és felveti a kérdést, hogy az alapvető AI technológia milyen mértékben különbözik e modellek közvetlen használatától más platformon keresztül. Az ügyfelek tehát fizetnek a Salesforce -t az integrációért, a biztonsági szintért és a munkafolyamatokba beágyazva, amelyek nagyrészt külső AI modelleken alapulnak. Ez megerősíti az érvelést, hogy értékelje a közvetlen integrációt ezekkel a külső modellekkel vagy platformokkal.

A natív megoldás felismert erősségei

Az említett pontok ellenére a natív Salesforce Ki Suite tagadhatatlan előnyöket kínál:

• Zökkenőmentes integráció: Az AI funkciók mélyen be vannak ágyazva a Salesforce felhasználói felületébe és a munkafolyamatokba, amelyek lehetővé teszik a zökkenőmentes használat.
• Felhasználóbarát és megismerés: A meglévő Salesforce felhasználókat és adminisztrátorokat általában gyorsan megtalálják, ami lerövidíti a képzési időszakot. Az alacsony kódszámú eszközök lehetővé teszik a nem technikai felhasználók számára, hogy AI-alapú élményeket hozzanak létre.
• A meglévő CRM -adatok használata: Az AI -t úgy tervezték, hogy közvetlenül működjön a Salesforce -ban tárolt ügyféladatokkal, amelyek egyszerűsíthetik az adatfeldolgozást.

AI & XR 3D renderelő gép: Ötszörös szakértelem az Xpert.Digitaltól egy átfogó szolgáltatási csomagban, K+F XR, PR és SEM - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron

Érvek a független AI platformok számára a Salesforce -ban

Noha a Salesforce AI natív integrációja előnyöket kínál, számos fontos oka a független AI platformok integrációjának komolyan mérlegelése. Ezek a külső megoldások jobbak lehetnek olyan területeken, mint a rugalmasság, a specializáció, az alkalmazkodóképesség és a potenciális költségek előnyei.

Rugalmasság és modell specializáció

Az AI piacot nagy dinamikus és specializáció jellemzi. A független AI szolgáltatók gyakran konkrét területekre vagy technológiákra koncentrálnak, ezért bizonyos területeken progresszívebb vagy testreszabottabb megoldásokat kínálhatnak, mint egy általános platformon, mint például a Salesforce.

Hozzáférés a „legjobb fajta” modellekhez

A külső szolgáltatók gyakran rendkívül speciális algoritmusokat dolgoznak ki olyan területeken, mint a természetes nyelvfeldolgozás (NLP), a számítógépes látás vagy az ipar -specifikus elemzések. Erre példa erre a jogi dokumentumok, például a ContractPodai vagy az ipar -specifikus diagnosztikai eszközök, például az Aquant speciális dokumentumai. Az ilyen speciális modellek meghaladhatják a Salesforce által integrált általánosabb modellek teljesítményét.

Gyorsabb innovációs ciklusok

A dedikált AI -társaságok gyakran gyorsabban fejleszthetnek és közzétehetnek új modelleket és funkciókat, mint egy olyan nagy platformszolgáltató, mint például a Salesforce, amelynek AI ütemterve a szélesebb körű kiadási ciklusokhoz kötődik. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy gyorsabban részesüljenek a legújabb AI -haladásból.

Nagyobb modellfajta

A független platformok vagy piactérek hozzáférést biztosítanak a modellek szélesebb skálájához, ideértve a Niche Solutions -t, a nyílt forráskódú lehetőségeket vagy a szolgáltatók modelljeit, amelyek nem érhetők el közvetlenül a Salesforce „Hozzátszenek a saját modelljének” (BYOM) funkcióján keresztül.

Alkalmas:

• Független AI platformok mint stratégiai alternatíva az európai vállalatok számára

A külső szolgáltatók specializálódása ellentétes a Salesforce szélesebb megközelítésével, amelynek célja az alapvető AI funkciók biztosítása a teljes CRM lakosztályban. Noha ez a „szélesség” megközelítés biztosítja, hogy az AI sok területen elérhető legyen, ez a mélység rovására lehet. Egy speciális csalás index vagy orvosi kép-elemző eszköz valószínűleg meghaladja az általános CRM-integrált modellt ezekre a speciális feladatokra. A speciális AI domainek kritikus követelményeivel rendelkező vállalatok megállapíthatják, hogy a natív Salesforce-KI nem elegendő. A független platformok lehetővé teszik a megfelelő feladathoz a legjobb eszköz kiválasztását, ahelyett, hogy kielégítenék magát a potenciálisan csak „elegendő” natív megoldással.

Adaptáció és irányítás

A független AI platformok gyakran magasabb szintű ellenőrzést nyújtanak a teljes AI életciklus felett, az adatok előkészítésétől a megvalósítás és a megfigyelés modellezéséig.

Mélyebb modell-bél hangolás

A külső platformokat gyakran a gépi tanulási mérnökök számára tervezték, és szemcsés irányítást kínálnak az edzés és a modellek finomhangolása felett. Ez túlmutat a Salesforce által kivonottabb, alacsony kódú eszközök, például az Einstein Projection Builder, vagy az importált modellek (BYOM) FIN-hangolásának korlátozásain a Salesforce-n belüli korlátozásokon.

Algoritmus kiválasztása és átláthatóság

A felhasználók nagyobb szabadsággal rendelkeznek az adott algoritmusok kiválasztásakor, és potenciálisan nagyobb átláthatóságot kapnak a modellek funkcionalitásáról (magyarázhatóság, magyarázhatóság), mint a Salesforce absztrakciós rétegei révén. Noha a Salesforce olyan eszközöket kínál, mint például a Model Inspector, a külső MLOPS eszközök gyakran átfogóbbak.

Ellenőrzés a Ki-Stack felett

A teljes AI csővezeték (adatok előkészítése, képzés, ellátás, megfigyelés) adminisztrációja olyan platformokon, mint az AWS vagy a Google Cloud, nagyobb irányítást kínál, mint a Salesforce kezelt környezetétől való függőség.

A Salesforce adaptációs korlátai

Míg a Salesforce alacsony kódú építőt kínál az egyszerű beállításhoz, a külső platformok gyakran lehetővé teszik a mélyebb, kódalapú beállításokat. Különleges funkcionális korlátozások vannak a Salesforce AI funkcióira, például a komplex követelményekre vagy az Einstein tevékenységek rögzítésének beállítására, valamint az általános platformok korlátozására.

Potenciális költség -előnyök

Az AI megoldások költségszerkezete jelentősen eltérhet, és a licencdíjak tisztán összehasonlítása gyakran nem elegendő.

Különböző árazási modellek

A Salesforce gyakran engedélyezi a felhasználónkénti AI-funkciókat és a hónapot a meglévő felhőalapú licencek kiegészítőjeként. Ezzel szemben a független AI platformok ára gyakran a tényleges fogyasztáson (számítástechnikai idő, memória, API hívások) alapul. A független AI szolgáltatóknak viszont saját, esetleg rugalmasabb ármodellje lehet. A BYOM opció a Salesforce -ban csökkentheti az Einstein -kérelmek költségeit, ám a külső modell szolgáltató alapvető költségei továbbra is felmerülnek.

A tulajdonjog teljes költsége (TCO)

Az átfogó TCO elemzés döntő jelentőségű. Noha a Salesforce-KI natív integrációja csökkentheti a kezdeti integrációs költségeket, más tényezők növelhetik a teljes költségeket: az adatfelhő-licencek vagy felhasználás lehetséges szükségessége, a hozzáadódó viszonylag magas felhasználó költségek és a pótdíj megfizetésének lehetősége az AI modellekért, amelyek rendelkezésre állnak. A független AI TCO -nak tartalmaznia kell az integrációs költségeket, de előnyös lehet az alacsonyabb alapvető AI -felhasználási költségekből és a meglévő felhőinfrastruktúra használatából. Az AgentForce -t szintén potenciálisan költségesnek nevezik (beszélgetésenként 2 dollár).

Az elbocsátás elkerülése

A független AI használata lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy meglévő befektetéseket használjanak más felhőplatformokba vagy saját adatinfrastruktúrájukba, és ezáltal elkerüljék a felesleges költségeket a Salesforce ökoszisztémáján.

Salesforce natív KI vs. független AI: A funkciók és a rugalmasság összehasonlítása

Salesforce natív Ki vs. független AI: A funkciók és a rugalmasság összehasonlítása - Kép: Xpert.digital

A Salesforce natív AI, például az Einstein vagy az AgentForce, valamint a független AI platformok, amelyek gyakran speciális vagy nyitott modelleket használnak, funkcióik és rugalmasságukban jelentősen különböznek egymástól. Míg a Salesforce natív AI az általános megközelítésekre és a CRM alkalmazásokra összpontosít, addig a független platformok gyakran speciális modelleket és szélesebb választást kínálnak, beleértve a nyílt forráskódú lehetőségeket is. A Salesforce legújabb modelljeihez való hozzáférés a kiadási ciklusoktól és a partnerségektől függ, míg a speciális szolgáltatók lehetővé teszik a potenciálisan gyorsabb frissítéseket. A finomhangolással kapcsolatban a natív Salesforce modellek gyakran korlátozottak és kivonják, például olyan eszközökkel, mint például az előrejelzés Builder, míg a független platformok részletesebben ellenőrzik a képzési folyamatot. A konkrét algoritmusok megválasztása korlátozott a Salesforce -nál, mivel ezek elsősorban előre meghatározottak vagy a partnerekhez kapcsolódnak, míg a független platformok nagyobb szabadságot kínálnak. Az infrastruktúrát a Salesforce-n is teljes mértékben kezelik, és gyakran az AWS-en vagy a GCP-n alapulnak, míg a független platformok lehetővé teszik a közvetlen hozzáférést a fogadó környezetekhez, legyen az a saját felhőben vagy a helyszíni. A Salesforce integrációs erőfeszítései alacsonyak, mivel a megoldások natívak, míg a külső platformok több fejlesztési és konfigurációs munkát igényelnek. A költségeket illetően a Salesforce gyakran havonta felhasználó alapú ármodellre támaszkodik, míg a független platformok gyakran fogyasztástól függő árakat használnak, például a számítási teljesítmény vagy API-hívások, vagy a szolgáltató-specifikus modellek alapján.

Az integráció navigációja: Csatlakoztassa a független AI -t a Salesforce -val

A független AI platformról szóló döntés megköveteli a meglévő Salesforce környezetbe történő integráció gondos tervezését. Különböző módszerek vannak a kapcsolat kialakítására, mindegyiknek megvan a maga előnyei és kihívásai.

Integrációs módszerek

AppExchange / AgentExchange

A Salesforce AppExchange különféle harmadik féltől származó alkalmazásokat kínál, ideértve az AI megoldásokat is, amelyek gyakran előregyártott integrációt kínálnak. Az AgentExchange egy újabb piac, amelynek célja az AI ügynöki készségek, témák és a partnerek sablonjai, és célja az AI ügynökök rendelkezéseinek felgyorsítása. Ez gyakran a legegyszerűbb módszer, de megköveteli, hogy a megfelelő partner megoldást kínáljon.

API -k (pihenés/szappan/ömlesztett streaming)

A Salesforce API -k közvetlen használata lehetővé teszi a testreszabott integrációt. A fejlesztők adatokat cserélhetnek, elindíthatják a Salesforce folyamatát, vagy a külső AI modellekből származó eredményeket lejátszhatják. A kompozit API több műveletet hatékonyan segíthet. Ez a módszer maximális rugalmasságot kínál, de jelentős fejlesztési erőfeszítéseket igényel.

Közös szoftverek platformjai (például Mulesoft)

Az olyan integrációs platformok, mint a Mulesoft (a Salesforce saját megoldása) vagy mások, közvetítőként szolgálhatnak. Olyan feladatokat vállalnak, mint például az adatátalakítás, a komplex munkafolyamatok szervezése és a Salesforce és a külső AI szolgáltatások közötti kapcsolat kezelése.

Cloud Platform csatlakozók (AWS/GCP)

A nagy felhőszolgáltatók egyre inkább speciális szolgáltatásokat nyújtanak a Salesforce -val való integráció megkönnyítése érdekében. Példák az AWS Private Connect a biztonságos hálózati kapcsolatokhoz, az AWS Event Relay a valós idejű események átviteléhez, az AWS Glue Salesforce Connector vagy a Sagemaker Data Wrangler csatlakozóhoz az adatfeldolgozáshoz. A Google Vertex AI integrálható a Salesforce Data Cloudba a Model Builder segítségével. Ezek a csatlakozók egyszerűsíthetik az integrációt, de kötődhetnek az adott felhőszolgáltató ökoszisztémájához.

Byom az Einstein Stúdióról

Mint már említettük, ez a funkció lehetővé teszi a külsőleg tárolt modellek integrálását a Salesforce környezetbe a Model Builder segítségével. A vizsgálatok továbbra is a Salesforce infrastruktúrán keresztül működnek, és a Trustréteg használatát használják, amely egyszerűsíti az integrációt, de bizonyos függőséget is létrehoz.

Alkalmas:

• Az AI és a gépi tanulás integrálása a raktár logisztikájában - Globális fejlemények Németországban, EU -ban, USA -ban és Japánban

Gyakori integrációs kihívások

A külső rendszerek integrálása a Salesforce -val nem triviális, és konkrét kihívásokat tartalmaz:

API -határértékek

A Salesforce korlátozza az API -hívások számát szervezetenként és időszakonként (például napi, ugyanakkor). Az adatintenzív AI folyamatok, amelyek gyakran szinkronizálják vagy lekérdezik az adatokat, gyorsan elérhetik ezeket a korlátokat. Ehhez gondos kialakításra van szükség (például fojtószelep, kötegelt feldolgozás, gyorsítótárazás), vagy szükség lehet a magasabb Salesforce kiadások vagy további API -kontingensek megszerzésére. Különösen a streaming API korlátai relevánsak a valós idejű alkalmazásokhoz.

Adatszinkronizálás

A Salesforce és a külső AI platform közötti adatkonzisztencia biztosítása kritikus jelentőségű. A kihívások magukban foglalják a nagy adatmennyiségek (LDV) kezelését, a valós idejű és a kötegelt frissítések közötti döntést, a késési idő kezelését és az adatok következetlenségének elkerülését. Az olyan megközelítések, mint például a nulla másolat-integráció, ezeknek a problémáknak a csökkentésére irányulnak, nem mindig alkalmazhatók.

Adat feltérképezése és átalakítása

Különböző adatmodelleket, formátumokat és terepi szemantikát kell összehangolni. Ehhez komplex transzformációs logikát igényelhet annak biztosítása érdekében, hogy az adatok helyesen értelmezzék.
Biztonság és hitelesítés: A hozzáférési adatok biztonságos kezelése (API kulcs, tokenek), a robusztus hitelesítési módszerek (például OAuth 2.0, megnevezett hitelesítő) megvalósítása és a biztonságos adatátvitel (titkosítás) biztosítása. A malconok biztonsági hiányosságokhoz vezethetnek.

Hibaelhárítás és az adatok következetessége

Az integrációknak ellenállónak kell lenniük a hibákkal (hálózati problémák, rendszerhibák, adathibák). A naplózás, a megfigyelés és az automatikus ismétlődő kísérletek robusztus mechanizmusaira (újbóli logika) szükséges az adatok integritásának biztosítása és a csökkentések minimalizálása érdekében.

Összetettség és karbantartás

A testreszabott integrációk folyamatos karbantartást és adaptációt igényelnek, különösen, ha a Salesforce vagy a külső AI platform kialakul. Ez megköti az erőforrásokat, és műszaki know-how-t igényel.

Az integráció bonyolultsága gyakran alulbecsült költségtényezőt jelent. Míg a független AI platformok alacsonyabb nukleáris költségeket vagy kiváló funkciókat kínálhatnak, addig az integrációs költségeket és az erőfeszítéseket beleértve a fejlesztési időre, a potenciális köztes szoftverek licenceire és a folyamatos karbantartási-fellépésre a TCO számításába. A Salesforce natív AI -je előnyös az előregyártott integrációból. Az API -korlátok tovább növelhetik a bonyolultságot és a költségeket, ha bonyolult megoldásokra vagy drágább licencekre van szükség. Ezért a független AI -vel kapcsolatos döntésnek figyelembe kell vennie a szervezet műszaki képességeit és forrásait, hogy megbirkózzanak ezzel az integrációs komplexitással. A rosszul megtervezett integráció megsemmisítheti a külső platform előnyeit.

Sikeres integrációs mintázat

A kihívások ellenére vannak létrehozott minták és eszközök a sikeres integrációkhoz. Az esettanulmányok azt mutatják, hogy az AWS Sagemaker és a Salesforce sikeres kapcsolata, gyakran speciális AWS szolgáltatásokat használ a teljesítmény és a költségek optimalizálására. Hasonló integrációk lehetséges a Google Vertex AI -vel, különösen a Model Builder segítségével. Az olyan eszközök, mint a Zapier, egyszerűbb, kódmentes integrációkhoz használhatók az adatok mozgatásához a rendszerek között, pl. A Google Sheets és a Vertex AI között a Salesforce adatok proxyja. A felhő natív csatlakozók és szolgáltatások, például az AWS Glue, az EventBridge vagy a Private Connect használata szintén jelentősen egyszerűsítheti és biztonságos lehet.

Független AI platform: Integrációs módszerek és kihívások áttekintésen

Független AI platform: Integrációs módszerek és kihívások áttekintés-képen: xpert.digital

A független AI platform az integrációs módszerek széles skáláját kínálja, amelyek mindegyike konkrét előnyöket és kihívásokat hoz. AppExchange vagy AgentExchange alkalmazások lehetővé teszik az előregyártott alkalmazások vagy a partnerek összetevőinek egyszerű telepítését, kevés fejlesztési erőfeszítéssel és gyakran tanúsított minőséggel. Az alkalmazkodóképesség azonban korlátozott, és függ a partner ajánlatoktól és a potenciális költségektől. A közvetlen API-integráció, amely lehetővé teszi a testreszabott fejlesztéseket a Salesforce API-k, például a többi, a SOAP, az ömlesztett és streaming használatával, maximális rugalmasságot és teljes ellenőrzést kínál az adatáramlás és a logika felett. Ennek ellenére magas szintű fejlesztést, az API -korlátok kezelését, alapos biztonsági tesztet és folyamatos karbantartást igényel. A köztes szoftverek, például a Mulesoft használata egyszerűsíti a komplex integrációkat a kapcsolat, az adatok átalakítása és a hangszerelés révén. Központi adminisztrációt és újrafelhasználhatóságot kínál, de további engedélyköltségeket és intenzív megismerést igényel a platformon. A felhőcsatlakozók, mint például az AWS vagy a GCP, optimalizálják az integrációkat olyan speciális, részben alacsony kódszolgáltatásokon keresztül, mint a ragasztó, az esemény relé vagy a privát csatlakozás. Ezek többnyire erőteljes, biztonságos és tökéletesek a megfelelő felhő -ökoszisztéma számára, de speciális konfigurációkat igényelnek, és a felhasználót a szolgáltatóhoz kötik. A BYOM segítségével az Einstein Studio -n keresztül a külső hostolt modellek könnyen beilleszthetők a Salesforce munkafolyamatokba, ahol a bizalmi réteg használható és az integráció egyszerűsíthető. Van azonban korlátozások a modelltámogatásban, összehasonlítva a közvetlen felhasználással, a finom kiigazításhoz és a Salesforce platformtól való függőséghez képest.

Egy független és az adatkerekű forrás-szintű AI platform integrálása minden vállalati kérdéshez: xpert.digital

Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platformon készített megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják döntéseiket és növelik a hatékonyságot

Független AI platform: integrálja az összes releváns vállalati adatforrást

• Ez az AI platform kölcsönhatásba lép az összes konkrét adatforrással
  • Az SAP, a Microsoft, a Jira, a Confluence, a Salesforce, a Zoom, a Dropbox és sok más adatkezelő rendszertől
• Gyors AI-integráció: Testreszabott AI-megoldások a társaságok számára órákban vagy napokban hónapok helyett
• Rugalmas infrastruktúra: felhőalapú vagy tárhely a saját adatközpontjában (Németország, Európa, ingyenes helymeghatározás)

• A legmagasabb adatbiztonság: Az ügyvédi irodákban történő felhasználás a biztonságos bizonyíték
• Használja a vállalati adatforrások széles skáláját
• Saját vagy különféle AI modellek választása (DE, EU, USA, CN)

Kihívások, amelyeket az AI platformunk megold

• A hagyományos AI -megoldások pontosságának hiánya
• Adatvédelem és érzékeny adatok biztonságos kezelése
• Az egyéni AI fejlesztés magas költségei és összetettsége
• Képzett AI hiánya
• Az AI integrálása a meglévő IT rendszerekbe

Bővebben itt:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

Kritikus megfontolások: A független AI kockázatkezelése

A független AI platformok elleni vagy elleni döntésnek magában kell foglalnia a lehetséges kockázatok gondos mérlegelését is, különösen az adatvédelem, a szolgáltató függősége és az adatok szuverenitása területén.

Adatvédelem és biztonság

Míg a Salesforce az Einstein Trustréteget a biztonságos AI használatának garanciájaként állítja, a gyakorlati korlátozásokat egy közelebbről fel kell tüntetni, amelyet a független megoldásokhoz képest mérlegelni kell.

Einstein Trust réteg korlátozásai:

Deaktivált adatmaszkolás az AgentForce számára: Központi pont az a kifejezett meghatározás, hogy az AgentForce munkafolyamatok adatmaszkolása deaktiválódik. Okként kijelentik, hogy a maszkolás befolyásolja az eredmények kontextuális pontosságát és relevanciáját, például ha hasonló beszámolókat keres, ahol a referencia -fiók részleteire van szükség. Ez az adatvédelem jelentős kockázatát jelenti, mivel a potenciálisan érzékeny ügyféladatokat leleplezhetik a külső LLM -ek számára, ami különösen problematikus a szabályozott iparágakban, és ellentmond a „bizalom” ígéretnek.
Alternatív enyhítés (antropikus): A Salesforce alternatív antropikus modelleket tervez, amelyek a „Salesforce megbízható határán” futnak (az AWS alapkövein tárolva). Noha az adatok nem hagyják el a Salesforce vezérlőgömbjét, az adatmaszkolás itt is deaktiválódik. Kérdéses, hogy ezek az adatvédelmi aggályok megfelelően foglalkoznak -e a működő maszkkal összehasonlítva.
Általános bizalmi réteg funkcionalitása: Az alapfunkciók, például a partnerek nulla visszatartása és a toxicitási teszt megmaradnak. Az AgentForce kivétele azonban jelentős korlátozás.

A független platformok potenciális előnyei:

Dedikált adat -tartózkodási lehetőségek: A független felhőszolgáltatók vagy a speciális platformok részletesebb irányítást nyújthatnak az adatok tárolási és feldolgozási helyének felett. Erre szükség lehet a szigorú regionális adatvédelmi törvények (például a GDPR vagy a konkrét nemzeti rendeletek) teljesítéséhez, amelyek túlmutatnak a Salesforce Hyperforce általános biztosításain.
Alternatív biztonsági architektúrák: A vállalatok olyan architektúrákat választhatnak, amelyek jobban megfelelnek a sajátos biztonsági követelményeiknek, pl. Dedikált titkosítás, szigorúbb hozzáférés -vezérlők vagy adatszigetelő mechanizmusok révén.
Közvetlen szolgáltató felelősségvállalása: Az AI szolgáltatóval való közvetlen együttműködés világosabb felelősséget teremt az adatok kezeléséért, a Salesforce mint közbenső példány nélkül.

A bizalmi réteg és a technikai valóság, különösen az AgentForce deaktivált maszkolása közötti különbség a kockázatértékelés szempontjából elengedhetetlen. A döntéshozók nem támaszkodhatnak kizárólag a marketing nyilatkozatokra, hanem ellenőrizniük kell az alkalmazások konkrét megvalósítását, és összehasonlítaniuk kell ezt a független platformok potenciálisan következetesebb vagy konfigurálható vezérléseivel.

Alkalmas:

• Megbízható AI: Európa Trump -kártyája és az esély arra, hogy vezető szerepet töltsön be a mesterséges intelligenciában

Adatvédelem és biztonsági szempontok: Einstein Trust réteg vs. független platformok

Adatvédelem és biztonsági szempontok: Einstein Trust réteg vs. független platformok- Kép: Xpert.digital

Az adatvédelmi és biztonsági szempontok központi jelentőséggel bírnak az Einstein Trust réteg számára a Salesforce és a Független Platformoktól. Az adatmaszkolásban a Trustréteg támogatást nyújt bizonyos régiókhoz és nyelvekhez, de korlátozva az AgentForce -nál, míg a független platformok konfigurálható és testreszabható szabályokat, valamint támogatott adattípusokat tudnak biztosítani. Ügynöki alapú munkafolyamatok esetén a bizalmi rétegben az adatmaszkolás deaktiválódik, míg a megvalósítástól függően független platformokkal gyakran lehetséges, ha a teljesítményveszteségek tolerálhatók. A harmadik fél szolgáltatói nulla adatmegtartását a szerződéses megállapodások garantálják, például az OpenAAI-val; A független platformok lehetővé teszik a közvetlen szerződéseket vagy a saját infrastruktúrájukba történő tárolást a harmadik felek teljes elkerülése érdekében. Az ellenőrzési nyomvonalakat az adatfelhő naplózza a bizalmi rétegben, beleértve a mérgező tartalmat és a maszkolást, míg a független platformok gyakran részletes naplózási és megfigyelési funkciókat kínálnak, például az MLOPS eszközöket. Az adatlakás ellenőrzésekor a bizalmi réteg a hiperforce régiójától és a kiépítéstől függ, míg a független platformok általában lehetővé teszik az adatközpont -régiók granuláltabb kiválasztását. A Salesforce-nál a tárhely-opciók az önkezelés szolgáltatójától a BYOM opcióig terjednek az SF Gateway-ig, a tárhelyhez olyan partnerek számára, mint az AWS vagy a GCP, bár az antropikus az SF területén is tervezhető. A független platformok viszont lehetővé teszik a tárolást a saját felhőpéldányukban, a helyszínen vagy a szolgáltató felhőben. A kezelőszervek szemcsésségét illetően a Trust réteg konfigurálható lehetőségeket kínál, például a maszkolási szabályok meghatározására, amelynek során az alapvető architektúrát meghatározzák; A független platformok gyakran átfogóbb konfigurálhatóságot biztosíthatnak a biztonsági intézkedések számára.

Kerülje el az eladó beépítését

A Salesforce Services mély integrációja hordozza a szolgáltatótól való szoros függőség kockázatát.

Az ökoszisztéma -függőség kockázata

Csak a CRM és AI Salesforce -on való leszállás jelentős függőséget teremt. Ez gyengítheti az árkiesési tárgyalási pozíciót, és korlátozhatja a rugalmasságot más technológiák jövőbeni használatához.

Stratégiai diverzifikáció

A független AI platformok használata diverzifikálja a technológiai veremt. A vállalatok felhasználhatják a piac minden tájáról származó innovációkat, és szükség esetén könnyebben változtathatják meg a szolgáltatókat. Ez stratégiai cselekvési képességet kap.

A Salesforce „Nyílt ökoszisztéma” paradoxona

A Salesforce nyitott ökoszisztémát hirdet, pl. byom, de a mély integráció gyakorlati valósága gyakran tényleges kötelékhez vezet. Még a BYOM használatakor is, az adminisztráció és a rendelkezés a Salesforce platformon keresztül történik, ami megnehezíti a változtatást. Az integrált megoldás kényelme „lágy bekapcsoláshoz” vezethet, mivel a mögöttes függőségek fátyolódnak, és a eltérő menedzsment vagy telepítési stratégia változása súrlódási veszteségeket okoz.

Bővebben itt:

• A szállítói bekapcsolás veszélyei: Miért kell a vállalatoknak kerülniük a függőségeket

Szuverenitás és hordozhatóság

Fontos stratégiai szempontok a saját adatainak ellenőrzése, valamint a modellek vagy adatok migrálásának lehetősége, vagy szükség esetén.

Az Einstein Tevékenység Capture (EAC) aggodalmai

Egy konkrét probléma befolyásolja az EAC -t. A rögzített e -mail és naptári adatokat nem a Salesforce standard tevékenységi nyilvántartásaként, hanem az AWS -en kívül mentik. Ezeket az adatokat korlátozott megtartási periódussal (6 hónap, legfeljebb 24 hónap fizetett licenc esetén), és amikor az EAC deaktiválódik. Ez jelentős kérdéseket vet fel az adatok szuverenitásával, a hosszú távú hozzáféréssel és a biztonsági mentési lehetőségekkel kapcsolatban. Ebben az esetben nem rendelkezik teljesen az adatokkal.

Modell hordozhatósága

Azok a modellek, amelyeket natív módon hoznak létre a Salesforce eszközökkel, mint például az Einstein Projection Builder, a platformhoz vannak kötve, és nem könnyű ábrázolni. Noha az alapul szolgáló adatok exportálhatók, maga a képzett modell nem átvihető. Ezzel szemben a külső platformokon (AWS, GCP stb.) Kifejlesztett modellek hordozhatóbbak, még akkor is, ha ideiglenesen integrálódnak a Salesforce -hez.

Adat hordozhatósága független AI -vel

Külső AI -platformok használatakor az alapvető adatfeldolgozás és a modell tárgyak gyakran a Salesforce -n kívül maradnak. Ez potenciálisan jobb adatokat és modell hordozhatóságot kínál, ha a Salesforce -vel vagy a stratégiával való kapcsolat megváltozik.

Stratégiai ajánlások a döntéshozók számára

A megfelelő AI stratégia megválasztása a Salesforce kontextusában differenciált értékelést igényel, amely túlmutat a funkciók egyszerű összehasonlításán. A következő ajánlások segíthetnek a döntéshozóknak:

Használjon kritikusan az alkalmazásokat

Alapértelmezés szerint ne támaszkodjon a natív Salesforce AI -re. Ellenőrizze az egyes AI -alkalmazásokat külön -külön a következők alapján:

• Szükséges specializáció: A feladatnak mély, speciális AI -készségekre (például összetett tudományos elemzésekre, niche szektor előrejelzéseire) van -e szükségük, amelyeket valószínűleg jobban szolgálnak egy dedikált platform?
• Adaptációs igények: Mennyi ellenőrzésre van szükség a modell, az edzési adatok és az algoritmusok felett? Elég -e a Salesforce absztrakciós foka?
• Teljesítménykövetelmények: Van -e szigorú késés vagy átviteli követelmény, amelyet az optimalizált külső infrastruktúra jobban teljesíthet?
• Adatérzékenység és megfelelés: Az alkalmazás alkalmazható -e a nagyon érzékeny adatokra, amelyekben a bizalmi réteg korlátozásai (különösen az AgentForce -nál maszkolás hiánya) elfogadhatatlan kockázatokat jelentenek? A specifikus adat -tartózkodási követelmények jobban megfelelnek?

Hibrid megközelítést folytat

Vegye figyelembe azt a stratégiát, amelyet a natív Salesforce-KI az egyszerűbb, erősen integrált feladatokhoz használ, amelyekben az erősségeit lejátssza (például alapvető ólom-pontozás, e-mail tervek az értékesítési felhőben). Ugyanakkor integrálni kell a magas színvonalú, speciális vagy nagyon érzékeny felhasználási esetek független platformjait.

Fontolja meg az integráció érettségét

Reálisan értékelje a szervezet műszaki erőforrásait és know-how-ját a külső AI megoldások integrációjának és karbantartásának összetettségének kezelése érdekében. Kezdje a jól támogatott integrációkkal (például AppExchange, létrehozott felhőcsatlakozókkal), mielőtt a házon belüli fejleményeket foglalkoznának.

Számítsa ki a teljes TCO -t

Végezzen el egy alapos TCO -elemzést, amely összehasonlítja a natív Salesforce Ki (licencek, adatfelhasználás, potenciális funkcionális korlátozások) teljes költségeit a független AI (alapvető AI költségek + integrációs fejlesztés/karbantartás + köztes szoftver) költségeivel.

A TCO elemzés (a tulajdonosi költségek teljes költsége) egy módszer a teljes költségek teljes körű költségeinek értékelésére és működésére, amelyek a teljes életciklusban nem csak a beszerzési költségeket, hanem a folyamatos működési költségeket, karbantartást, képzést, frissítést stb.

Miért lehetnek a külső AI platformok költséghatékonyabbak:

• Mérleghatások: A szolgáltatók sok ügyfél számára elosztják az infrastrukturális költségeket.
• Alacsonyabb befektetések: Nincs szükség saját infrastruktúrájára.
• Gyorsabb használat: A piacra lépő idő csökkenti a közvetett költségeket.
• A karbantartás és a frissítések tartalmazzák: Nincs saját erőfeszítés az informatikai művelethez.
• Pay-as-you-go: A költségek alkalmazkodnak a szükséglethez.

A TCO elemzés gyakran azt mutatja, hogy a külső AI platformok olcsóbbak és rugalmasabbak, mint hosszú távon a saját megoldásaik.

A stratégiai rugalmasság rangsorolása

Mérje meg az integrált Salesforce ökoszisztéma kényelmét a szolgáltató függőségének hosszú távú stratégiai kockázatainak (lásd a VB szakasz). Telepítési hordozhatósági szempontok az AI stratégiába kezdettől kezdve.

Kérje átláthatóságot

Minden szolgáltató (beleértve az értékesítési erő és a független szolgáltatók) egyértelmű dokumentációját követelje meg a modellkészségeket, a korlátozásokat, az adatfeldolgozási gyakorlatokat, a biztonsági intézkedéseket és az ármodelleket. Óvatosan kérje meg a marketing nyilatkozatokat, és hasonlítsa össze azokat a technikai valósággal.

Alkalmas:

• Adatkezelő rendszerek a változásban: Stratégiák a vállalat sikeréhez az AI korában

Jelentkezzen a Salesforce -n belüli nyitott AI -stratégiára

Az elemzés egyértelműen azt mutatja, hogy a Salesforce natív KI-csomagjának kizárólagos használata kényelmet és zökkenőmentes integrációt kínál a jól ismert CRM folyamatokba, de nem feltétlenül jelenti az optimális stratégiát minden vállalat számára. A független AI platformok stratégiai megfontolása jelentős előnyöket nyit meg: hozzáférés az erősen specializált és potenciálisan hatékony modellekhez, nagyobb rugalmasság és ellenőrzés az AI -verem felett, az alternatív árazási modellek révén a lehetséges költséghatékonyság, valamint a meglévő infrastruktúra használata, valamint a szolgáltató függőségének és az adatok szuverenitásának fontos kockázati minimalizálása.

Az Einstein vagyonkezelő réteg megállapított korlátozásai különösen kritikusak, nevezetesen az AgentForce munkafolyamatok deaktivált adatmaszkolása. Ez hangsúlyozza annak szükségességét, hogy túllépjen a marketing ígéreteken, és gondosan ellenőrizze a műszaki valóságot, különösen az érzékeny adatok feldolgozásakor. Az adatok hordozhatóságával kapcsolatos aggodalmak, amint azok az Einstein aktivitási elfogásának példájából egyértelműek, szintén figyelmezteti a figyelmeztetést, ha a szabadalmaztatott memória és a feldolgozási mechanizmusok kötődnek.

Ugyanakkor a Salesforce AI szerepét nem szabad alábecsülni. Számos szabványos CRM feladat esetén értékes, jól integrált megoldást kínál. Az Einstein Trustréteg korlátozása ellenére fontos irányítási és biztonsági szint. Az alacsony kódú eszközök lehetővé teszik az AI szélesebb körű demokratizálódását a szervezeteken belül.

Ezért sok vállalat számára a legmeggyőzőbb stratégiának nyitott, hibrid megközelítésnek kell lennie. Egy ilyen stratégia a natív Salesforce AI erősségeit használja a mindennapi, integrált feladatokhoz, de nem szabadul meg a külső, „legjobb fajtájú” AI megoldások integrálásától speciális, nagyon igényes vagy stratégiailag kritikus felhasználási esetekhez. Ehhez szükség van az alapértelmezett beállításról való eltéréshez, hogy csak natív eszközöket használjon, és ehelyett szigorú, alkalmazás -alapú értékelést használjon.

A döntéshozókat felkérjük, hogy gondosan határozzák meg a natív és független AI megoldások megfelelő keverékét. Ennek a döntésnek a konkrét üzleti követelmények, a meglévő műszaki készségek, a kockázat kockázatán és a hosszú távú stratégiai célokon kell alapulnia annak érdekében, hogy az AI teljes potenciálját kiaknázhassák a Salesforce ökoszisztémában anélkül, hogy szükségtelen függőségeket vagy kockázatot vállalnának.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus