Salesforce AI: Miért jobbak a független AI platformok, mint az Einstein és az Agentforce – A hibrid megközelítés legyőzi a beszállítóhoz kötöttséget!

A független mesterséges intelligencia platformok stratégiai jelentősége a Salesforce-ban: Einsteinen túlmutató elemzés

A Salesforce kiemelten pozicionálja natív mesterséges intelligenciáját (MI) Customer 360 platformjának szerves részeként, és a „CRM első számú MI-jeként” népszerűsíti. A fő üzenet a MI-képességek, például az Einstein, az Agentforce és a tágabb AI Cloud zökkenőmentes integrációját hangsúlyozza a meglévő Salesforce-munkafolyamatokba a termelékenység növelése és az ügyfélélmény személyre szabása érdekében. Az egyszerű megvalósítás és használat ígérete egy ismerős környezetben sok vállalkozás számára vonzó.
A Salesforce ügyfelei azonban egyre inkább stratégiai döntéssel szembesülnek: Kizárólag a Salesforce natív MI-csomagjára támaszkodjanak, vagy fontolják meg független, potenciálisan specializáltabb MI-platformok integrálását? A MI-piac gyorsan fejlődik, a harmadik féltől származó szállítók folyamatosan olyan speciális modelleket és innovatív megoldásokat vezetnek be, amelyek meghaladhatják egy all-in-one platform képességeit.

Ez a cikk a független MI-platformok Salesforce környezetben való használatának stratégiai előnyeit elemzi. Kritikusan vizsgálja a natív Salesforce MI képességeit és korlátait, kiemeli az integrációs utakat és kihívásokat, és olyan kulcsfontosságú szempontokat tárgyal, mint a rugalmasság, a költségek, az adatvédelem és a szállítóhoz kötöttség. A cél szilárd alapot teremteni annak eldöntéséhez, hogy egy nyitottabb MI-stratégia előnyösebb lehet-e a Salesforce-felhasználók számára, mint kizárólag a Salesforce saját megoldásaira támaszkodni.

A fő kérdés a mélyen integrált megoldás kényelme és a külső MI-eszközök potenciális ereje és specializációja közötti kompromisszum körül forog. Míg a Salesforce hangsúlyozza az integrált MI előnyeit, a MI területén tapasztalható magas szintű specializáció és gyors innovációs ütem árnyaltabb megközelítést tesz szükségessé. Egyetlen platformszolgáltató nem biztos, hogy képes kiválóságot nyújtani minden MI-tartományban, összehasonlítva azokkal a szolgáltatókkal, amelyek egy adott területre összpontosítanak. Ez az integráció és a legjobb megoldások közötti feszültség képezi a jelentésben tárgyalt stratégiai megfontolások középpontját.

Ehhez kapcsolódóan:

• Egy független és adatforrásokon átívelő MI platform MI integrációja minden üzleti igényhez

A Salesforce natív AI csomagjának megismerése (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

A Salesforce számos mesterséges intelligencia-képességet kínál, amelyek mélyen integrálva vannak a különféle felhőalapú termékeibe, az Einstein, az Agentforce és az AI Cloud márkanevek alá csoportosítva. Ez a csomag célja a mindennapi üzleti folyamatok optimalizálása automatizálás, előrejelzés és személyre szabott interakciók révén.

Funkcionális áttekintés felhő szerint

• Értékesítési felhő: Az alapvető funkciók közé tartozik az érdeklődők és lehetőségek pontozása a lezárás valószínűsége alapján (Einstein Lead/Opportunity Scoring), a pontosabb bevétel-előrejelzések (Einstein Forecasting), a személyre szabott értékesítési e-mailek automatikus létrehozása (Sales Emails), az értékesítési hívások összefoglalása (Call Summaries), valamint az e-mailekből és naptárakból történő automatikus tevékenységrögzítés (Einstein Activity Capture). Az Einstein Copilot kontextusérzékeny műveleteket és támogatást is biztosít az értékesítési folyamat során.
• Service Cloud: Itt a mesterséges intelligencia támogatja az ügyfélügyek automatikus osztályozását (Ügyosztályozás), megfelelő tudásbáziscikkeket vagy előre elkészített válaszokat ajánl (Cikk/Válasz ajánlások), összefoglalókat készít a befejezett ügyekről (Munkaösszefoglalók), és lehetővé teszi a chatbotok használatát a szabványos kérések automatizálásához.
• Marketing Cloud: A mesterséges intelligencia funkciói segítenek a marketingtartalmak létrehozásában és automatikus címkézésében (Tartalomgenerálás/Címkézés), a kapcsolattartók interakciójának valószínűségének felmérésében (Elköteleződési pontozás), a küldési idők optimalizálásában a maximális megnyitási arány érdekében (Küldési idő optimalizálása), valamint a kampányok és az ügyfélélmények mélyreható személyre szabásában.
• Commerce Cloud: Ezen a területen a mesterséges intelligencia a személyre szabott termékajánlásokra, a keresési eredmények optimalizálására és a vásárlási viselkedésbe való betekintésre összpontosít a konverziók növelése érdekében.
• Platformfüggetlen/Általános: Az olyan eszközök, mint az Einstein Prediction Builder, lehetővé teszik a rendszergazdák számára, hogy egyéni prediktív modelleket hozzanak létre kód írása nélkül. Az Einstein Discovery segít mintákat és elemzéseket találni az adatokban. Az Einstein Next Best Action kontextus-érzékeny ajánlásokat nyújt. Az Agentforce autonóm MI-ügynököket képvisel, amelyek önállóan képesek feladatokat elvégezni. A Prompt Builder és a Copilot Studio lehetővé teszi MI-alapú asszisztensek és promptok testreszabását és létrehozását.

Ehhez kapcsolódóan:

• Az amerikai felhőn kívül: Áttekintés a szuverén SaaS-kínálatról + cselekvési javaslatok

Alapjául szolgáló architektúra

A Salesforce AI funkcionalitása két alapvető pilléren alapul: az adatfelhőn és az Einstein bizalmi rétegen.

Adatfelhő-függőség

A Salesforce Data Cloud központi adatbázisként működik. Egyesíti a különböző forrásokból (mind a Salesforce-on belüli, mind a külső forrásokból) származó ügyféladatokat egy 360 fokos nézetben. Ezek a harmonizált adatok számos MI-alkalmazás alapját képezik, különösen a generatív MI és a személyre szabás terén. Fontos, hogy bizonyos generatív MI-képességek és a Trust Layer auditnaplója Data Cloud kiépítését igényli, még akkor is, ha azt nem használják intenzíven az adatharmonizációra. Ez architekturális függőséget teremt, és további bonyolultságot és potenciális költségeket okozhat, különösen azoknál a vállalatoknál, amelyek már rendelkeznek adattárházakkal vagy adattavakkal. Az Data Cloud iránti igény ezért növelheti a teljes birtoklási költséget (TCO), és potenciális szűk keresztmetszetet jelenthet, ha nem kezelik gondosan.

Einstein megbízhatósági réteg

Ez a biztonsági keretrendszer a generatív mesterséges intelligencia megbízható használatának biztosítására szolgál. Több összetevőből áll:

• Biztonságos adatlekérdezés: Hozzáfér a Salesforce-adatokhoz, hogy a promptokat releváns kontextussal gazdagítsa, figyelembe véve az adott felhasználó hozzáférési jogait.
• Azonnali védekezés: A rendszerirányelvek célja a hallucinációk és a nyelvi modellek (LLM-ek) káros kimenetének csökkentése.
• Adatmaszkolás: Az olyan érzékeny adatokat, mint a személyazonosításra alkalmas információk (PII) vagy a fizetési információk (PCI), maszkolják, mielőtt külső LLM-eknek küldenék.
• Toxicitási értékelés: A generált válaszokat ellenőrzik és kiértékelik a potenciálisan káros tartalom szempontjából.
• Nulla adatmegőrzési szabályzat: A Salesforce megállapodásokat kötött olyan partnerekkel, mint az OpenAI és az Azure OpenAI, annak biztosítására, hogy a beküldött vállalati adatokat ezek a harmadik féltől származó szolgáltatók ne tárolják, és ne használják fel a modelljeik betanítására.

Az architektúra alaposabb vizsgálata azt mutatja, hogy a Salesforce számos generatív mesterséges intelligencia funkciójához külső nagy nyelvi modellekre (LLM) támaszkodik, olyan szolgáltatóktól, mint az OpenAI, az Anthropic vagy a Google. Ezeket a modelleket gyakran felhőszolgáltatásokon, például az AWS Bedrock-on keresztül integrálják, az Einstein Trust Layer pedig biztonságos átjáróként működik. Ez azt jelenti, hogy a Salesforce elsősorban integrátorként és biztonsági közvetítőként működik, ahelyett, hogy kizárólag saját alapvető generatív modelleket fejlesztene. Bár ez hozzáférést biztosít a hatékony modellekhez, függőségeket hoz létre, és felveti a kérdést, hogy az alapvető mesterséges intelligencia technológia miben különbözik ezeknek a modelleknek a közvetlen használatától más platformokon keresztül. Az ügyfelek lényegében az integrációért, a biztonsági rétegért és a nagyrészt külsőleg elérhető mesterséges intelligencia modelleken alapuló munkafolyamatokba való beágyazásért fizetnek a Salesforce-nak. Ez megerősíti a külső modellekkel vagy platformokkal való közvetlen integráció értékelésének szükségességét.

A natív megoldás elismert erősségei

A fent említett pontok ellenére a natív Salesforce AI csomag tagadhatatlan előnyöket kínál:

• Zökkenőmentes integráció: A mesterséges intelligencia funkciói mélyen be vannak ágyazva a Salesforce felhasználói felületébe és munkafolyamataiba, így zökkenőmentes használatot tesznek lehetővé.
• Könnyű használat és ismerősség: A meglévő Salesforce felhasználók és rendszergazdák általában gyorsan elsajátítják a rendszert, ami csökkenti a bevezetési időt. Az alacsony kódot igénylő eszközök lehetővé teszik a nem műszaki felhasználók számára is, hogy mesterséges intelligencián alapuló élményeket hozzanak létre.
• Meglévő CRM-adatok kihasználása: A mesterséges intelligenciát úgy tervezték, hogy közvetlenül a Salesforce-ban tárolt ügyféladatokkal működjön együtt, ami leegyszerűsítheti az adatok előkészítését.

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakban. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan illeszkednek az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények nyomon követésével proaktívan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a szakértelem kombinációja hozzáadott értéket teremt, és döntő versenyelőnyt biztosít ügyfeleink számára.

További információ itt:

• Profitáljon az Xpert.Digital 5 szakterületéből egyetlen csomagban – már havi 500 eurótól!

Érvek a független AI platformok mellett a Salesforce-ban

Bár a Salesforce mesterséges intelligencia natív integrációja előnyöket kínál, számos nyomós okunk van komolyan megfontolni a független mesterséges intelligencia platformok beépítését. Ezek a külső megoldások olyan területeken lehetnek jobbak, mint a rugalmasság, a specializáció, az alkalmazkodóképesség és a potenciális költségelőnyök.

Rugalmasság és modellspecializáció

A mesterséges intelligencia piacát a nagy dinamizmus és a specializáció jellemzi. A független mesterséges intelligencia szolgáltatók gyakran meghatározott területekre vagy technológiákra összpontosítanak, ami lehetővé teszi számukra, hogy bizonyos területeken fejlettebb vagy testreszabottabb megoldásokat kínáljanak, mint egy generalista platform, mint például a Salesforce.

Hozzáférés a legjobb modellekhez

Külső beszállítók gyakran fejlesztenek speciális algoritmusokat olyan területekre, mint a természetes nyelvi feldolgozás (NLP), a számítógépes látás vagy az iparágspecifikus elemzés. Ilyenek például a jogi dokumentumokhoz készült speciális mesterséges intelligencia, mint például a ContractPodAi, vagy az iparágspecifikus diagnosztikai eszközök, mint az Aquant. Az ilyen speciális modellek felülmúlhatják a Salesforce-ba beépített általánosabb modelleket.

Gyorsabb innovációs ciklusok

A dedikált mesterséges intelligencia fejlesztő cégek gyakran gyorsabban tudnak új modelleket és funkciókat fejleszteni és kiadni, mint egy nagy platformszolgáltató, mint például a Salesforce, amelynek mesterséges intelligencia ütemterve szélesebb kiadási ciklusokhoz kötött. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy gyorsabban profitáljanak a legújabb mesterséges intelligencia fejlesztésekből.

Nagyobb modellválaszték

A független platformok vagy piacterek szélesebb körű modellekhez kínálnak hozzáférést, beleértve a niche megoldásokat, a nyílt forráskódú opciókat vagy olyan gyártók modelljeit, amelyek nem érhetők el közvetlenül a Salesforce „Bring Your Own Model” (BYOM) funkcióján keresztül.

Ehhez kapcsolódóan:

• Független mesterséges intelligencia platformok, mint stratégiai alternatíva az európai vállalatok számára

A külső szolgáltatók ilyen specializációja ellentétben áll a Salesforce tágabb megközelítésével, amelynek célja, hogy alapvető mesterséges intelligencia (MI) képességeket biztosítson a teljes CRM-csomagjában. Bár ez az átfogó megközelítés biztosítja, hogy a MI számos területen elérhető legyen, a mélység rovására mehet. Egy speciális csalásészlelő MI vagy egy orvosi képelemző eszköz valószínűleg jobban teljesít, mint egy általános CRM-integrált modell az adott feladatokhoz. Azok a szervezetek, amelyek kritikus követelményekkel rendelkeznek a speciális MI-tartományokban, azt tapasztalhatják, hogy a natív Salesforce MI nem elég jó. A független platformok lehetővé teszik számukra, hogy kiválasszák a feladathoz legmegfelelőbb eszközt, ahelyett, hogy a potenciálisan egyetlen megfelelő natív megoldással elégednének meg.

Alkalmazkodás és kontroll

A független MI-platformok gyakran magasabb szintű kontrollt kínálnak a teljes MI-életciklus felett, az adatelőkészítéstől a modell megvalósításán át a monitorozásig.

Részletes modell finomhangolás

A külső platformokat gyakran gépi tanulással foglalkozó mérnökök számára tervezik, és részletes kontrollt kínálnak a betanítási és finomhangolási modellek felett. Ez túlmutat a Salesforce absztraktabb, alacsony kódú eszközeinek, például az Einstein Prediction Buildernek a képességein, vagy az importált modellek finomhangolásának (BYOM) korlátain a Salesforce-on belül.

Algoritmuskiválasztás és átláthatóság

A felhasználók nagyobb szabadsággal választhatnak ki konkrét algoritmusokat, és potenciálisan nagyobb átláthatóságot kapnak a modellek működésével kapcsolatban (magyarázhatóság), mint a Salesforce absztrakciós rétegein keresztül. Bár a Salesforce olyan eszközöket is kínál, mint a Model Inspector, a külső MLOps eszközök gyakran átfogóbbak.

Az AI-verem feletti ellenőrzés

A teljes mesterséges intelligencia folyamatának (adat-előkészítés, betanítás, telepítés, monitorozás) olyan platformokon történő kezelése, mint az AWS vagy a Google Cloud, nagyobb kontrollt biztosít, mint a Salesforce felügyelt környezetére hagyatkozni.

Salesforce testreszabási korlátok

Míg a Salesforce egy alacsony kódigényű szerkesztőt kínál az egyszerű testreszabáshoz, a külső platformok gyakran mélyebb, kódalapú testreszabást tesznek lehetővé. A Salesforce AI-funkcióival kapcsolatban vannak specifikus funkcionális korlátozások is, például összetett követelmények vagy az Einstein Activity Capture testreszabása, valamint általános platformkorlátozások.

Potenciális költségelőnyök

A mesterséges intelligencia megoldások költségszerkezete jelentősen eltérhet, és a licencdíjak egyszerű összehasonlítása gyakran nem elegendő.

Különböző árképzési modellek

A Salesforce gyakran felhasználónként és havonta licenceli mesterséges intelligencia funkcióit a meglévő felhőlicencek kiegészítőjeként. Ezzel szemben az önálló mesterséges intelligencia platformok árazása gyakran a tényleges használaton (számítási idő, memória, API-hívások) alapul. Az önálló mesterséges intelligencia szolgáltatók viszont rendelkezhetnek saját, potenciálisan rugalmasabb árképzési modellekkel. Bár a Salesforce-ban a BYOM opció csökkentheti az Einstein-kérelmek költségét, a külső modellszolgáltató mögöttes költségei továbbra is érvényesek.

Teljes birtoklási költség (TCO)

Egy átfogó TCO-elemzés elengedhetetlen. Míg a Salesforce AI natív integrációja csökkentheti a kezdeti integrációs költségeket, más tényezők növelhetik az összköltséget: a Data Cloud licencek vagy használat iránti potenciális igény, az AI-kiegészítők viszonylag magas felhasználónkénti költségei, valamint az olyan AI-modellekért járó prémium díj lehetősége, amelyek külsőleg olcsóbban lennének elérhetők. Az önálló AI TCO-jának tartalmaznia kell az integrációs költségeket, de profitálhat az alacsonyabb alapvető AI-használati költségekből és a meglévő felhőinfrastruktúra használatából. Az Agentforce-t potenciálisan drágának is nevezik (beszélgetésenként 2 dollár).

A redundancia elkerülése

A független mesterséges intelligencia használata lehetővé teheti a vállalatok számára, hogy kihasználják a már meglévő befektetéseiket más felhőplatformokon vagy saját adatinfrastruktúrájukon, ezáltal elkerülve a felesleges kiadásokat a Salesforce ökoszisztémán belül.

Salesforce Native AI vs. Independent AI: A funkciók és a rugalmasság összehasonlítása

Salesforce Native AI vs. Independent AI: A funkciók és a rugalmasság összehasonlítása – Kép: Xpert.Digital

A Salesforce natív mesterséges intelligenciája, mint például az Einstein vagy az Agentforce, és a független MI-platformok, amelyek gyakran specializált vagy nyílt modelleket használnak, jelentősen eltérnek funkcióikban és rugalmasságukban. Míg a Salesforce natív MI-je a generalista megközelítésekre és a CRM-alkalmazásokra összpontosít, a független platformok gyakran specializált modelleket és szélesebb választékot kínálnak, beleértve a nyílt forráskódú opciókat is. A Salesforce legújabb modelljeihez való hozzáférés a kiadási ciklusoktól és a partnerségektől függ, míg a specializált szolgáltatók potenciálisan gyorsabb frissítéseket kínálnak. A finomhangolás tekintetében a natív Salesforce-modellek gyakran korlátozottak és absztraktak, például olyan eszközökön keresztül, mint a Prediction Builder, míg a független platformok részletesebb kontrollt kínálnak a betanítási folyamat felett. A Salesforce esetében korlátozott a konkrét algoritmusok kiválasztása, mivel ezek általában előre meghatározottak vagy partnereken keresztül kerülnek beszerzésre, míg a független platformok nagyobb szabadságot kínálnak ebben a tekintetben. Továbbá a Salesforce teljes mértékben kezeli az infrastruktúrát, gyakran AWS vagy GCP alapján, míg a független platformok közvetlen hozzáférést biztosítanak a tárhelykörnyezetekhez, akár a vállalat saját felhőjében, akár a helyszínen. A Salesforce-szal való integrációs erőfeszítés alacsony, mivel megoldásai natívan integráltak, míg a külső platformok több fejlesztési és konfigurációs munkát igényelnek. A költségeket illetően a Salesforce gyakran felhasználóalapú havi árképzési modellt használ kiegészítőként, míg a független platformok gyakran fogyasztásalapú árképzést alkalmaznak, például számítási teljesítmény vagy API-hívások alapján, vagy szállítóspecifikus modelleket.

Integrációs navigáció: Független mesterséges intelligencia összekapcsolása a Salesforce-szal

Egy független MI-platform kiválasztása gondos tervezést igényel a meglévő Salesforce környezetbe való integrációjához. Számos módszer létezik ennek a kapcsolatnak a létrehozására, mindegyiknek megvannak a maga előnyei és kihívásai.

Integrációs módszerek

AppExchange / AgentExchange

A Salesforce AppExchange számos harmadik féltől származó alkalmazást kínál, beleértve a mesterséges intelligencia alapú megoldásokat is, amelyek gyakran előre elkészített integrációkat biztosítanak. Az AgentExchange egy újabb piactér, amely kifejezetten a partnerek mesterséges intelligencia alapú ügynöki készségeire, témáira és sablonjaira összpontosít, és amelynek célja a mesterséges intelligencia alapú ügynökök telepítésének felgyorsítása. Ez gyakran a legegyszerűbb megközelítés, de megfelelő partnert igényel a megoldás kínálásához.

API-k (REST/SOAP/Tömeges/Streaming)

A Salesforce API-k közvetlen használata lehetővé teszi a testreszabott integrációt. A fejlesztők adatokat cserélhetnek, folyamatokat indíthatnak el a Salesforce-ban, vagy visszajelzést adhatnak külső MI-modellekből. A Composite API segíthet több művelet hatékony összevonásában. Ez a módszer maximális rugalmasságot kínál, de jelentős fejlesztési erőfeszítést igényel.

Köztes szoftver platformok (pl. MuleSoft)

Az olyan integrációs platformok, mint a MuleSoft (a Salesforce saját megoldása) vagy mások közvetítőként működhetnek. Olyan feladatokat kezelnek, mint az adatátalakítás, az összetett munkafolyamatok vezénylése, valamint a Salesforce és a külső AI-szolgáltatások közötti kapcsolat kezelése.

Felhőplatform-összekötők (AWS/GCP)

A nagy felhőszolgáltatók egyre inkább kínálnak speciális szolgáltatásokat a Salesforce-szal való integráció megkönnyítése érdekében. Ilyen például az AWS Private Connect a biztonságos hálózati kapcsolatokhoz, az AWS Event Relay a valós idejű eseményátvitelhez, az AWS Glue Salesforce Connector és a SageMaker Data Wrangler Connector az adat-előkészítéshez. A Google Vertex AI integrálható a Salesforce Data Cloudba a Model Builder segítségével. Bár ezek a csatlakozók leegyszerűsíthetik az integrációt, a felhasználókat a megfelelő felhőszolgáltatók ökoszisztémájához kötik.

BYOM az Einstein Studio-n keresztül

Ahogy korábban említettük, ez a funkció lehetővé teszi külsőleg üzemeltetett modellek integrálását a Salesforce környezetbe a Model Builder segítségével. A kérések továbbra is a Salesforce infrastruktúrán keresztül haladnak, és a bizalmi réteget használják, ami leegyszerűsíti az integrációt, de egy bizonyos függőséget is létrehoz.

Ehhez kapcsolódóan:

• A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás integrációja a raktárlogisztikában – Globális fejlemények Németországban, az EU-ban, az USA-ban és Japánban

Gyakori integrációs kihívások

A külső rendszerek Salesforce-szal való integrálása nem triviális, és sajátos kihívásokat jelent:

API-korlátok

A Salesforce korlátozza az API-hívások számát szervezetenként és időszakonként (pl. naponta, egyidejűleg). Az adatintenzív MI-folyamatok, amelyek gyakran szinkronizálnak vagy kérdeznek le adatokat, gyorsan elérhetik ezeket a korlátokat. Ez gondos tervezést igényel (pl. szabályozás, kötegelt feldolgozás, gyorsítótárazás), vagy magasabb Salesforce-kiadások vagy további API-kvóták megvásárlását teheti szükségessé. A Streaming API korlátai különösen relevánsak a valós idejű használati esetek esetében.

Adatszinkronizálás

Az adatok konzisztenciájának biztosítása a Salesforce és a külső MI-platform között kritikus fontosságú. A kihívások közé tartozik a nagy adatmennyiségek (LDV) kezelése, a valós idejű és a kötegelt frissítések közötti választás, a késleltetés kezelése és az adatinkonzisztenciák elkerülése. Az olyan megközelítések, mint a másolásmentes integrációk, célja ezen problémák enyhítése, de nem mindig alkalmazhatók.

Adattérképezés és -átalakítás

A különböző adatmodelleket, formátumokat és mezőszemantikáknak összhangban kell lenniük. Ez összetett átalakítási logikát igényelhet a helyes adatértelmezés biztosítása érdekében.
Biztonság és hitelesítés: A hozzáférési hitelesítő adatok (API-kulcsok, tokenek) biztonságos kezelése, robusztus hitelesítési módszerek (pl. OAuth 2.0, névvel ellátott hitelesítő adatok) megvalósítása és a biztonságos adatátvitel (titkosítás) biztosítása elengedhetetlen. A helytelen konfigurációk biztonsági résekhez vezethetnek.

Hibakezelés és adatkonzisztencia

Az integrációknak ellenállónak kell lenniük a hibákkal szemben (hálózati problémák, rendszerhibák, adathibák). A naplózás, a monitorozás és az automatikus újrapróbálkozási logika robusztus mechanizmusai szükségesek az adatok integritásának biztosításához és az állásidő minimalizálásához.

Komplexitás és karbantartás

Az egyéni integrációk folyamatos karbantartást és módosításokat igényelnek, különösen a Salesforce vagy a külső AI platform fejlődésével. Ez leköti az erőforrásokat és technikai szakértelmet igényel.

Az integráció összetettsége gyakran alábecsült költségtényező. Míg az önálló MI-platformok alacsonyabb alapköltségeket vagy kiváló funkciókat kínálhatnak, az integráció költségeit és erőfeszítéseit – beleértve a fejlesztési időt, a lehetséges köztes szoftverlicenceket és a folyamatos karbantartást – bele kell számolni a teljes birtoklási költség (TCO) kiszámításába. A Salesforce natív MI-je az előre elkészített integrációból profitál. Az API-korlátozások tovább növelhetik a bonyolultságot és a költségeket, ha nehézkes kerülő megoldásokra vagy drágább licencekre van szükség. Ezért az önálló MI használatáról szóló döntésnek figyelembe kell vennie a szervezet technikai képességeit és erőforrásait az integráció összetettségének kezelésére. Egy rosszul megtervezett integráció semmissé teheti a külső platform előnyeit.

Sikeres integrációs minták

A kihívások ellenére léteznek bevált minták és eszközök a sikeres integrációkhoz. Esettanulmányok mutatják be az AWS SageMaker sikeres integrációját a Salesforce-szal, gyakran kihasználva az AWS specifikus szolgáltatásait a teljesítmény és a költségek optimalizálása érdekében. Hasonló integrációk lehetségesek a Google Vertex AI-val is, különösen a Model Builder segítségével. Az olyan eszközök, mint a Zapier, egyszerűbb, kódmentes integrációkhoz használhatók az adatok rendszerek közötti mozgatásához, például a Google Táblázatok és a Vertex AI között, mint a Salesforce-adatok proxyja. A felhőalapú csatlakozók és szolgáltatások, mint például az AWS Glue, az EventBridge vagy a Private Connect, szintén jelentősen leegyszerűsíthetik és biztonságosabbá tehetik az integrációs folyamatot.

Független MI platform: Integrációs módszerek és kihívások áttekintése

Független MI platform: Integrációs módszerek és kihívások áttekintése – Kép: Xpert.Digital

A független MI platform számos integrációs módszert kínál, mindegyiknek megvannak a maga sajátos előnyei és kihívásai. Az AppExchange vagy AgentExchange alkalmazások lehetővé teszik az előre elkészített alkalmazások vagy partnerek komponenseinek egyszerű telepítését minimális fejlesztési erőfeszítéssel és gyakran tanúsított minőséggel. A testreszabhatóság azonban korlátozott, és függ a partnerek ajánlataitól és a potenciális költségektől. A közvetlen API-integráció, amely lehetővé teszi az egyedi fejlesztést Salesforce API-k, például a REST, SOAP, Bulk és Streaming használatával, maximális rugalmasságot és teljes kontrollt kínál az adatfolyam és a logika felett. Ez azonban jelentős fejlesztési erőfeszítést, API-korlátok kezelését, alapos biztonsági auditokat és folyamatos karbantartást igényel. A MuleSofthoz hasonló köztes szoftverek használata leegyszerűsíti az összetett integrációkat a csatlakozás, az adatátalakítás és a vezénylés révén. Központosított felügyeletet és újrafelhasználhatóságot kínál, de további licencköltségeket és kiterjedt platformképzést igényel. A felhőalapú csatlakozók, mint például az AWS vagy a GCP, optimalizálják az integrációkat specifikus, néha alacsony kódú szolgáltatásokon, például a Glue, az Event Relay vagy a Private Connect révén. Ezek általában nagy teljesítményűek, biztonságosak és tökéletesen illeszkednek a megfelelő felhőalapú ökoszisztémákhoz, de speciális konfigurációkat igényelnek, és a felhasználót a szolgáltatóhoz kötik. Az Einstein Studio segítségével a külsőleg üzemeltetett modellek könnyen integrálhatók a Salesforce munkafolyamataiba, kihasználva a bizalmi réteget és leegyszerűsítve az integrációs folyamatot. A közvetlen használathoz, a finomhangoláshoz és a Salesforce platformtól való függőséghez képest azonban korlátozások vannak a modelltámogatás tekintetében.

Független és adatforrásokon átívelő mesterséges intelligencia platform integrációja minden üzleti igény kielégítésére - Kép: Xpert.Digital

AI Game Changer: A legrugalmasabb AI platform – Testreszabott megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják a döntéseit és növelik a hatékonyságot

Független mesterséges intelligencia platform: Integrálja az összes releváns vállalati adatforrást

• Ez a mesterséges intelligencia platform minden specifikus adatforrással együttműködik
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox és számos más adatkezelő rendszertől
• Gyors MI-integráció: Testreszabott MI-megoldások vállalkozások számára órák vagy napok alatt, hónapok helyett
• Rugalmas infrastruktúra: Felhőalapú vagy saját adatközpontban történő üzemeltetés (Németország, Európa, szabad helyszínválasztás)

• Maximális adatbiztonság: ügyvédi irodákban való alkalmazása cáfolhatatlan bizonyíték
• Telepítés számos vállalati adatforráson
• Saját vagy különböző MI-modellek választhatók (DE, EU, USA, CN)

Kihívások, amelyekre MI platformunk megoldást kínál

• A hagyományos mesterséges intelligencia megoldások nem megfelelőek
• Adatvédelem és az érzékeny adatok biztonságos kezelése
• Az egyedi mesterséges intelligencia fejlesztésének magas költségei és összetettsége
• Képzett mesterséges intelligencia szakemberek hiánya
• A mesterséges intelligencia integrálása a meglévő informatikai rendszerekbe

További információ itt:

• Egy független és adatforrásokon átívelő MI platform MI integrációja minden üzleti igényhez

Kritikus szempontok: Kockázatkezelés a független mesterséges intelligenciában

A független MI-platformok melletti vagy elleni döntésnek magában kell foglalnia a lehetséges kockázatok gondos értékelését is, különösen az adatvédelem, a szállítói függőség és az adatszuverenitás területén.

Adatvédelem és biztonság

Míg a Salesforce az Einstein Trust Layert a mesterséges intelligencia biztonságos használatának garanciájaként állítja be, közelebbről megvizsgálva gyakorlati korlátokat tár fel, amelyeket a független megoldásokkal szemben mérlegelni kell.

Az Einstein megbízhatósági réteg korlátai:

Adatmaszkolás letiltva az Agentforce-ban: Kulcsfontosságú pont az az explicit kijelentés, hogy az adatmaszkolás le van tiltva az Agentforce munkafolyamatokban. Az indoklás az, hogy a maszkolás rontaná az eredmények kontextuális pontosságát és relevanciáját, például hasonló fiókok keresésekor, ahol a referenciaszámla adataira van szükség. Ez jelentős adatvédelmi kockázatot jelent, mivel a potenciálisan érzékeny ügyféladatok maszkolás nélkül elküldhetők külső LLM-eknek, ami különösen problémás a szabályozott iparágakban, és ellentmond a „bizalmi” ígéretnek.
Alternatív enyhítés (antropikus): A Salesforce antropikus modelleket tervez kínálni alternatívaként, amelyek egy „Salesforce megbízható határon” belül futnak (az AWS Bedrock-on tárolva). Bár az adatok nem hagyják el a Salesforce ellenőrzési szféráját ezzel a megközelítéssel, az adatmaszkolás továbbra is letiltva marad. Kérdéses, hogy ez megfelelően kezeli-e az adatvédelmi aggályokat a maszkolás működéséhez képest.
Általános bizalmi réteg funkcionalitás: Az olyan alapvető funkciók, mint a partnerekkel való nulla megtartása és a toxicitási ellenőrzések, továbbra is érvényben maradnak. Az Agentforce kivétele azonban jelentős korlátozás.

A független platformok lehetséges előnyei:

Dedikált adattárolási lehetőségek: A független felhőszolgáltatók vagy a speciális platformok részletesebb kontrollt kínálhatnak az adatok tárolási és feldolgozási helye felett. Erre szükség lehet a szigorú regionális adatvédelmi törvények (például a GDPR vagy az egyes országos szabályozások) betartása érdekében, amelyek túlmutatnak a Salesforce Hyperforce általános garanciáin.
Alternatív biztonsági architektúrák: A szervezetek választhatnak olyan architektúrákat, amelyek jobban megfelelnek az adott biztonsági követelményeknek, például dedikált titkosítás, szigorúbb hozzáférés-vezérlés vagy adatizolációs mechanizmusok.
Közvetlen szállítói elszámoltathatóság: A mesterséges intelligencia szállítójával való közvetlen együttműködés egyértelműbb elszámoltathatóságot teremt az adatkezelés terén, a Salesforce közvetítője nélkül.

A Trust Layer marketingígérete és a technikai valóság közötti szakadék, különösen az Agentforce letiltott maszkolása, kulcsfontosságú a kockázatértékelés szempontjából. A döntéshozók nem hagyatkozhatnak kizárólag marketingállításokra, hanem meg kell vizsgálniuk a konkrét megvalósítást a saját felhasználási eseteikre, és össze kell hasonlítaniuk azt a független platformok potenciálisan konzisztensebb vagy konfigurálhatóbb vezérlőivel.

Ehhez kapcsolódóan:

• Megbízható mesterséges intelligencia: Európa ütőkártyája és a vezető szerep betöltésének esélye a mesterséges intelligencia területén

Adatvédelmi és biztonsági szempontok: Einstein Trust Layer vs. független platformok

Adatvédelmi és biztonsági szempontok: Einstein Trust Layer vs. független platformok – Kép: Xpert.Digital

Az adatvédelem és -biztonság kiemelkedő fontosságú mind a Salesforce Einstein bizalmi rétege, mind a független platformok számára. Az adatmaszkolás tekintetében a bizalmi réteg támogatást nyújt bizonyos régiókhoz és nyelvekhez, bár az Agentforce esetében korlátozásokkal. A független platformok viszont konfigurálható és testreszabható szabályokat, valamint támogatott adattípusokat biztosíthatnak. Az adatmaszkolás le van tiltva az ügynökalapú munkafolyamatoknál a bizalmi rétegben, míg független platformokon gyakran lehetséges, a megvalósítástól függően, ha a teljesítményromlás elfogadható. A harmadik féltől származó szolgáltatókkal való adatmegőrzést szerződéses megállapodások, például az OpenAI-val biztosítják; a független platformok lehetővé teszik a közvetlen szerződéseket vagy az ügyfél saját infrastruktúráján történő tárolást a harmadik felek teljes elkerülése érdekében. Az auditnaplókat a bizalmi rétegben naplózza az adatfelhő, beleértve a mérgező tartalmat és a maszkolást is, míg a független platformok gyakran részletes naplózási és monitorozási képességeket kínálnak, például az MLOps eszközöket. Az adatok tárolásának szabályozása során a bizalmi réteg a Hyperforce régiótól és a kiépítéstől függ, míg a független platformok jellemzően az adatközpont-régiók részletesebb kiválasztását teszik lehetővé. A Salesforce tárhelyszolgáltatásai a gyártó által kezelt tárhelytől a saját hoszt (BYOM) igénybevételéig terjednek az SF Gateway-en keresztül, olyan partnereknél, mint az AWS vagy a GCP, az Anthropic pedig a SF területére is tervben van. A független platformok viszont lehetővé teszik a tárhelyszolgáltatást egy dedikált felhőpéldányban, a helyszínen vagy a gyártó felhőjében. A vezérlés részletességét tekintve a Trust Layer konfigurálható opciókat kínál, például a maszkolási szabályok meghatározását, míg az alap architektúra rögzített; a független platformok gyakran átfogóbb biztonsági intézkedések konfigurálhatóságát biztosíthatják.

A szállítói függőség elkerülése

A Salesforce szolgáltatások mély integrációja magában hordozza a szolgáltatótól való erős függőség kockázatát.

Az ökoszisztéma-függőség kockázata

A Salesforce CRM-re és mesterséges intelligenciára való kizárólagos támaszkodás jelentős függőséget teremt. Ez gyengítheti az alkupozícióját az ármódosítások terén, és korlátozhatja a rugalmasságát más technológiák jövőbeni használatában.

Stratégiai diverzifikáció

A független mesterséges intelligencia platformok használata diverzifikálja a technológiai skálát. A vállalatok kihasználhatják a piac minden részéről származó innovációkat, és szükség esetén könnyebben válthatnak szolgáltatót. Ezáltal fenntartják stratégiai rugalmasságukat.

A Salesforce „nyílt ökoszisztéma” paradoxona

Míg a Salesforce egy nyílt ökoszisztémát népszerűsít, például a BYOM (Bring Your Own Machine, saját gép használata) révén, a mély integráció gyakorlati valósága gyakran de facto lock-inhez vezet. Még a BYOM esetén is a felügyelet és a telepítés a Salesforce platformon keresztül történik, ami megnehezíti a váltást. Az integrált megoldás kényelme így „soft lock-inhez” vezethet, mivel az alapul szolgáló függőségek elfedődnek, és egy másik felügyeleti vagy telepítési stratégiára való váltás súrlódásokat okoz.

További információ itt:

• A szállítófüggőség veszélyei: Miért kell a vállalatoknak kerülniük a függőségeket?

Adatszuverenitás és hordozhatóság

A saját adatok feletti ellenőrzés, valamint a modellek vagy adatok szükség szerinti migrálásának lehetősége fontos stratégiai szempont.

Aggályok az Einstein Activity Capture (EAC) funkcióval kapcsolatban

Egy konkrét probléma az EAC-vel kapcsolatos. A rögzített e-mail és naptáradatok nem szabványos tevékenységrekordokként tárolódnak a Salesforce-ban, hanem külsőleg az AWS-ben. Ezekre az adatokra korlátozott megőrzési időszak vonatkozik (alapértelmezés szerint 6 hónap, fizetős licenccel akár 24 hónap), és az EAC inaktiválása esetén elvesznek. Ez jelentős kérdéseket vet fel az adatszuverenitás, a hosszú távú hozzáférés és a biztonsági mentési lehetőségek tekintetében. Ebben az esetben nem Ön birtokolja teljes mértékben az adatait.

Modell hordozhatósága

A Salesforce eszközökkel, például az Einstein Prediction Builderrel natívan létrehozott modellek platformhoz kötöttek, és nem könnyen hordozhatók. Bár az alapul szolgáló adatok exportálhatók, maga a betanított modell nem átvihető. Ezzel szemben a külső platformokon (AWS, GCP stb.) fejlesztett modellek eleve hordozhatóbbak, még akkor is, ha ideiglenesen integrálva vannak a Salesforce-szal.

Adathordozhatóság független mesterséges intelligenciában

Külső MI-platformok használatakor az alapvető adatfeldolgozás és a modellösszetevők gyakran a Salesforce-on kívül maradnak. Ez potenciálisan jobb adat- és modellhordozhatóságot kínál, ha a Salesforce-szal vagy a stratégiával való kapcsolat megváltozik.

Stratégiai ajánlások a döntéshozók számára

A megfelelő MI-stratégia kiválasztása a Salesforce kontextusában árnyalt értékelést igényel, amely túlmutat a funkciók egyszerű összehasonlításán. A következő ajánlások segíthetik a döntéshozókat:

Kritikusan értékelje a használati eseteket

Ne hagyatkozzon alapértelmezés szerint a natív Salesforce mesterséges intelligenciára. Értékelje az egyes mesterséges intelligencia használati eseteket egyenként a következők alapján:

• Szükséges specializáció: A feladat mélyreható, specializált MI-képességeket igényel-e (pl. komplex tudományos elemzés, niche iparági előrejelzések), amelyeket valószínűleg jobban ki tudna szolgálni egy dedikált platform?
• Alkalmazkodási igények: Mennyire szükséges a modell, a betanítási adatok és az algoritmusok feletti kontroll? Elegendő-e a Salesforce absztrakciós szintje?
• Teljesítménykövetelmények: Vannak-e szigorú késleltetési vagy átviteli követelmények, amelyeket jobban teljesíthetne egy optimalizált külső infrastruktúra?
• Adatérzékenység és megfelelőség: A használati eset olyan rendkívül érzékeny adatokat érint, amelyek esetében a bizalmi réteg korlátai (különösen az Agentforce maszkolásának hiánya) elfogadhatatlan kockázatokat jelentenek? Az adatok tárolására vonatkozó konkrét követelmények külsőleg jobban teljesíthetők?

hibrid megközelítést alkalmazni

Vegyünk fontolóra egy olyan stratégiát, amely a natív Salesforce mesterséges intelligenciát használja ki az egyszerűbb, nagymértékben integrált feladatokhoz, ahol kiemelkedően teljesít (pl. alapvető érdeklődőpontozás, e-mailek szerkesztése a Sales Cloudban). Ezzel egyidejűleg integráljunk független platformokat a nagy értékű, speciális vagy rendkívül érzékeny felhasználási esetekhez.

Integrációs felkészültség mérlegelése

Reálisan mérje fel a szervezet technikai erőforrásait és szakértelmét a külső MI-megoldások integrálásának és karbantartásának összetettségének kezelésére. Kezdje jól támogatott integrációkkal (pl. AppExchange, bevált felhőkapcsolatok), mielőtt összetett, házon belüli fejlesztésekbe kezdene.

Számítsa ki a teljes TCO-t

Végezzen alapos teljes birtoklási költség (TCO) elemzést, amely összehasonlítja a natív Salesforce mesterséges intelligencia (AI) teljes költségét (licencek, adatfelhő-használat, lehetséges funkcionális korlátozások) a független mesterséges intelligencia költségével (AI alapköltségek + integráció fejlesztése/karbantartása + köztes szoftver).

A teljes tulajdonlási költség (TCO) elemzése egy olyan módszer, amely felméri a technológia beszerzésével és üzemeltetésével kapcsolatos teljes költségeket a teljes életciklusa során – beleértve nemcsak a beszerzési költségeket, hanem a folyamatos üzemeltetési költségeket, a karbantartást, a képzést, a frissítéseket stb. is.

Miért lehetnek költséghatékonyabbak a külső MI-platformok:

• Méretgazdaságosság: A szolgáltatók az infrastrukturális költségeket több ügyfél között osztják szét.
• Alacsonyabb beruházás: Nem kell saját infrastruktúrát kiépíteni.
• Gyorsabb telepítés: A gyorsabb piacra jutási idő csökkenti a közvetett költségeket.
• Karbantartás és frissítések benne foglaltatnak: Az informatikai műveletekhez nem kell erőfeszítést tennie.
• Használatalapú fizetés: A költségek a kereslethez igazodnak.

A teljes tulajdonlási költség (TCO) elemzése gyakran azt mutatja, hogy a külső MI-platformok hosszú távon olcsóbbak és rugalmasabbak, mint a belső megoldások.

A stratégiai rugalmasság előtérbe helyezése

Mérlegelje az integrált Salesforce ökoszisztéma kényelmét a szállítófüggőség hosszú távú stratégiai kockázataival szemben (lásd a VB. szakaszt). A hordozhatósági szempontokat a kezdetektől fogva építse be a mesterséges intelligencia stratégiájába.

Átláthatósági igények

Követeljen egyértelmű dokumentációt minden szállítótól (beleértve a Salesforce-t és a független szolgáltatókat is) a modell képességeiről, korlátairól, adatfeldolgozási gyakorlatáról, biztonsági intézkedéseiről és árképzési modelljeiről. Kritikusan vizsgálja meg a marketing állításokat, és hasonlítsa össze azokat a technikai valósággal.

Ehhez kapcsolódóan:

• Adatkezelő rendszerek átmenete: Stratégiák az üzleti sikerhez a mesterséges intelligencia korában

Felhívás nyílt mesterséges intelligencia stratégiára a Salesforce-on belül

Az elemzés egyértelműen azt mutatja, hogy bár a Salesforce natív AI-csomagjára való kizárólagos támaszkodás kényelmet és zökkenőmentes integrációt kínál a meglévő CRM-folyamatokkal, nem feltétlenül az optimális stratégia minden vállalat számára. A független AI-platformok stratégiai mérlegelése jelentős előnyöket kínál: hozzáférést a magasan specializált és potenciálisan erősebb modellekhez, nagyobb rugalmasságot és kontrollt az AI-verem felett, potenciális költséghatékonyságot az alternatív árképzési modellek és a meglévő infrastruktúra használata révén, valamint kulcsfontosságú kockázatcsökkentést a szállítófüggőséggel és az adatszuverenitással kapcsolatban.

Az Einstein Trust Layer azonosított korlátai különösen kritikusak, különösen az Agentforce munkafolyamatokban letiltott adatmaszkolás. Ez rávilágít arra, hogy a marketingígéreteken túl kell tekinteni, és alaposan meg kell vizsgálni a technikai realitásokat, különösen az érzékeny adatok feldolgozásakor. Az adathordozhatósággal kapcsolatos aggodalmak, amint azt az Einstein Activity Capture példája is szemlélteti, figyelmeztetésül szolgálnak a saját tárolási és feldolgozási mechanizmusokra való túlzott támaszkodás ellen is.

Ugyanakkor a Salesforce mesterséges intelligencia szerepét sem szabad alábecsülni. Értékes, jól integrált megoldást kínál számos standard CRM-feladathoz. Korlátai ellenére az Einstein Trust Layer fontos irányítási és biztonsági réteget képvisel. Továbbá az alacsony kódú eszközök lehetővé teszik a mesterséges intelligencia szélesebb körű demokratizálását a szervezeteken belül.

Sok vállalat számára a legvonzóbb stratégia valószínűleg egy nyílt, hibrid megközelítés. Egy ilyen stratégia kihasználja a natív Salesforce mesterséges intelligencia erősségeit a mindennapi, integrált feladatokhoz, de nem riad vissza attól, hogy szelektíven integráljon külső, legjobb mesterséges intelligencia megoldásokat konkrét, nagy igényű vagy stratégiailag kritikus használati esetekhez. Ehhez el kell mozdulni az alapértelmezett megközelítéstől, amely kizárólag natív eszközöket használ, és ehelyett szigorú, használati eset alapú értékelést kell végezni.

A döntéshozókat arra ösztönzik, hogy gondosan határozzák meg a natív és az önálló mesterséges intelligencia megoldások megfelelő keverékét. Ezt a döntést a konkrét üzleti követelményeknek, a meglévő technikai képességeknek, a kockázattűrésnek és a hosszú távú stratégiai céloknak kell vezérelniük, hogy a mesterséges intelligencia potenciálját teljes mértékben ki lehessen aknázni a Salesforce ökoszisztémán belül anélkül, hogy szükségtelen függőségeket vagy kockázatokat teremtenének.

☑️ KKV-támogatás a stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ A mesterséges intelligencia stratégiájának létrehozása vagy átalakítása

☑️ Úttörő üzletfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Örömmel lennék az Ön személyes tanácsadója.

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

Alig várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy iparági központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikus elemekre összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal elismert vállalatokat támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni szolgáltatásokig.

Piackutatás, smarketing, marketingautomatizálás, tartalomfejlesztés, PR, levelezési kampányok, személyre szabott közösségi média és érdeklődőgondozás digitális eszközeink részét képezik.

További információkat a következő weboldalakon talál: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus