Az ígéret és a valóság közötti szakadék: Mit árul el a Salesforce küzdelme a mesterséges intelligencia átalakulásáról a technológiai iparágban?
Szakértői megjelenés előtti
Hangválasztás 📢
Megjelent: 2025. október 17. / Frissítve: 2025. október 17. – Szerző: Konrad Wolfenstein
Az ígéret és a valóság közötti szakadék: Mit árul el a Salesforce küzdelme a mesterséges intelligencia átalakulásáról a technológiai iparágban – Kép: Xpert.Digital
Amikor az autonóm algoritmusok olyat ígérnek, amit a piac nem tud teljesíteni
A nagy mesterséges intelligencia-kiábrándulás: Miért mutatja a Salesforce, hogy a valóság másképp néz ki?
A CRM-óriás Salesforce részvényárfolyamának látványos, 27 százalékos esése 2025 eleje óta nem egyetlen vállalat elszigetelt jelensége. Inkább egy alapvető ellentmondást szimbolizál a mesterséges intelligenciával kapcsolatos magas elvárások és annak kereskedelmi alkalmazásának rideg valósága között. Miközben a technológiai vállalatok világszerte forradalmat hirdetnek az autonóm MI-ügynökök révén, a Salesforce helyzete három kulcsfontosságú problémát tár fel, amelyek az egész iparág tünetei lehetnek: a MI-innovációk monetizációja, a vállalati szoftverpiac strukturális érettsége és a technológiai integráció növekvő összetettsége. Ez az elemzés azt vizsgálja, hogy mi is rejlik valójában a jövő állítólagos ígérete mögött, és milyen következményekkel jár ez a technológiai iparágra nézve.
Alkalmas:
Alapismeretek és relevancia
A Salesforce 2025 októberi helyzete fordulópontot jelent a mesterséges intelligencia, mint a már bejáratott technológiai vállalatok azonnali növekedési motorjának megítélésében. Marc Benioff, az ügyfélkapcsolat-kezelő cég karizmatikus alapítója és vezérigazgatója a vállalat San Franciscó-i Dreamforce konferenciáján hirdette ki az ügynökalapú mesterséges intelligencia korának elérkezettét. Víziója az volt, hogy az autonóm algoritmusok felváltják az emberi alkalmazottakat a vállalatoknál, és a Salesforce legfontosabb bevételnövelőjévé válnak. A valóság azonban más képet fest.
A Salesforce részvényárfolyamának drámai esése éles ellentétben áll a technológiai szektor általános trendjével, ahol a technológiai részvények jelentős nyereséget mutattak ugyanezen időszak alatt. Ez az eltérés alapvető kérdéseket vet fel: Vajon az iparág túlbecsülte-e azt a sebességet, amellyel a mesterséges intelligencia valódi bevétellé alakítható? Reálisak-e az autonóm MI-ügynökökkel kapcsolatos elvárások? És milyen strukturális problémák rejtőznek a MI ígéretének csillogó homlokzata mögött?.
Ennek az elemzésnek a jelentősége messze túlmutat a Salesforce-on. Minden olyan vállalatot érint, amely a mesterséges intelligenciára, mint kulcsfontosságú növekedési motorra támaszkodik. Hatással van a befektetőkre, akik milliárdokat költenek mesterséges intelligencia technológiákra. És érinti azokat az alkalmazottakat is, akiknek a munkahelyét fenyegeti az ígért automatizálás. A Salesforce esete egyedülálló betekintést nyújt egy változóban lévő iparág mechanizmusaiba, reményeibe és csalódásaiba.
Ez a cikk nyolc részre oszlik, szisztematikusan bemutatva a történelmi gyökereket, a technikai mechanizmusokat, a jelenlegi állapotot, a gyakorlati felhasználási eseteket, a kritikus problémákat, a jövőbeli fejlesztéseket, valamint az eredmények összefoglaló szintézisét. Világossá válik, hogy a Salesforce kihívásai példázzák a mélyebb iparági problémákat, amelyek messze túlmutatnak egyetlen vállalat keretein.
A felhőalapú technológia úttörőjétől a mesterséges intelligencia harcosáig: Egy iparági óriás stratégiai átszervezése
A jelenlegi helyzet megértéséhez nyomon kell követni a Salesforce eredetét és fejlődését. A Marc Benioff által 1999-ben alapított vállalat forradalmasította a szoftveripart egy akkoriban radikális koncepcióval: a Software as a Service (SaaS). Ahelyett, hogy drága licenccsomagokat értékesített volna, amelyeket az ügyfelek szervereire kellett volna telepíteni, a Salesforce az interneten keresztül kínálta CRM-megoldását. Az ügyfelek havi díjat fizettek, és könnyen elérhették a szoftvert webböngészőjükön keresztül.
Ez az innováció tette a Salesforce-t piacvezetővé az ügyfélkapcsolat-kezelés területén. Több mint 21 százalékos piaci részesedésével a vállalat továbbra is uralja a globális CRM-piacot, messze megelőzve olyan versenytársakat, mint a Microsoft, az Oracle és az SAP. Több mint két évtizeden át a Salesforce-t par excellence növekedési részvénynek tekintették. A bevétel évről évre kétszámjegyű ütemben nőtt, a részvényárfolyam folyamatosan emelkedett, és a vállalat számos felvásárlás révén terjeszkedett.
Azonban már a 2025-öt megelőző években is megmutatkoztak a lassulás első jelei. A CRM szoftveripar növekedése összességében lelassult, mivel a piac egyre telítettebbé vált. Sok nagyvállalat már bevezette a CRM rendszereket, és a könnyen elérhető eredményeket már leszedték. Ugyanakkor új versenytársak jelentek meg, amelyek innovatív megközelítésekkel és alacsonyabb árakkal szerezték meg a piaci részesedést.
Ebben a helyzetben a Benioff 2022-től kezdődően egyre inkább a mesterséges intelligenciára, mint új növekedési sztorira összpontosított. Először a Salesforce mutatta be az Einsteint, egy mesterséges intelligencia platformot, amely lehetővé tette a prediktív elemzést és automatizálást a meglévő CRM-termékeken belül. Majd 2024 szeptemberében érkezett a nagy bejelentés: az Agentforce-t, egy autonóm mesterséges intelligencia ágensek platformját, amelyeket arra terveztek, hogy önállóan kezeljenek feladatokat olyan területeken, mint az ügyfélszolgálat, az értékesítés és a marketing.
A vízió ambiciózus volt: 2025 végére az ügyfelek egymilliárd autonóm mesterséges intelligencia alapú ügynököt hoztak létre a platformon keresztül. Ezek az ügynökök nemcsak egyszerű lekérdezésekre válaszoltak volna, hanem önállóan terveztek és hajtottak volna végre összetett, többlépcsős feladatokat. Proaktívan kellett volna cselekedniük, döntéseket kellett volna hozniuk, és hozzá kellett volna férniük a vállalat teljes adatbázisához.
Ezzel párhuzamosan a Salesforce jelentős összegeket fektetett be ezen MI-ügynökök technológiai alapjaiba. 2025 májusában a vállalat bejelentette az Informatica, egy adatkezelési specialista felvásárlását nyolcmilliárd dollárért. A felvásárlás célja az volt, hogy a MI-ügynökök hozzáférjenek a kiváló minőségű, jól strukturált adatokhoz. 2024 őszén a Salesforce már felvásárolta az OwnData-t, egy másik adatkezelő céget, 1,9 milliárd dollárért.
E hatalmas beruházások és a grandiózus jövőkép ellenére a remélt bevételnövekedés nem valósult meg. A 2025/26-os pénzügyi év második negyedévében a Salesforce bevétele 9,8 százalékkal, 10,24 milliárd dollárra nőtt. Bár ez kissé meghaladta a várakozásokat, ez volt az ötödik egymást követő negyedév, amikor egyszámjegyű növekedést értek el. A következő negyedévre vonatkozó kilátások még visszafogottabbak voltak, ami aggodalmat keltett azzal kapcsolatban, hogy a mesterséges intelligencia kezdeményezés nem hozza meg a várt kereskedelmi sikert.
Az autonóm mesterséges intelligencia ágensek anatómiája: Technológia a látás és a megvalósíthatóság között
Ahhoz, hogy megértsük, miért olyan nehéz a mesterséges intelligencia által működtetett ügynökök pénzzé tétele, meg kell vizsgálni ezen rendszerek technikai alapjait és mechanizmusait. Az Agentforce számos technológiai komponensen alapul, amelyeknek együtt kell működniük az ígért autonómia elérése érdekében.
A lényege az úgynevezett Atlas Reasoning Engine, amely a mesterséges intelligencia által vezérelt asszisztensek neurális hálózataként vagy agyaként működik. Ez a motor az emberi gondolkodás és cselekvés utánzására, a feladatok helyes kategorizálására, a lépések rangsorolására és végső soron azok pontos végrehajtására szolgál. A korábbi, emberi interakcióra nagymértékben támaszkodó mesterséges intelligencia által vezérelt asszisztensekkel, például a Copilottal ellentétben az Agentforce ágensek nagyrészt autonóm módon működnek.
A második kulcsfontosságú elem a Salesforce Data Cloud, amely valós időben harmonizálja az összes releváns vállalati adatot, és elérhetővé teszi azokat a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök számára. Ezen adatok minősége és teljessége kulcsfontosságú az ügynökök teljesítménye szempontjából. Itt rejlik az egyik legnagyobb kihívás is: Sok vállalat az évek során egységes szabványok vagy rendszeres adattisztítás nélkül gyűjtötte adatait különböző rendszerekben.
A harmadik komponens olyan integrációs eszközökből áll, mint a MuleSoft, és előre elkészített csatlakozókból, amelyek lehetővé teszik az ügynökök számára, hogy interakcióba lépjenek a meglévő munkafolyamatokkal és külső rendszerekkel. Ezek a felületek lehetővé teszik az ügynökök számára, hogy ne csak a Salesforce környezetben működjenek, hanem más vállalati alkalmazásokkal is kommunikáljanak.
Ezen Salesforce-natív komponensek mellett az Agentforce harmadik féltől származó szolgáltatók, például az OpenAI, az Anthropic és a Google Gemini nagyméretű nyelvi modelljeit is integrálja. Ezek a modellek biztosítják az alapul szolgáló természetes nyelvi feldolgozást és az általános világismeretet, amelyre az adott ügynökök épülnek.
A funkcionalitás egy ügyfélszolgálati ügynök példáján keresztül szemléltethető: Egy ügyfél felveszi a kapcsolatot a céggel egy kéréssel. Az ügynök elemzi a kérést, hozzáfér a releváns ügyféladatokhoz az adatfelhőből, összehasonlítja azokat a korábbi hasonló esetekkel, kidolgoz egy többlépéses megoldási tervet, végrehajtja ezeket a lépéseket, és közli az eredményt az ügyféllel. Mindez emberi beavatkozás nélkül történik, kivéve, ha az ügynök olyan problémába ütközik, amely meghaladja a képességeit.
Elméletben lenyűgözően hangzik. A gyakorlatban azonban számos buktató van. Az ügynökök csak annyira jók, mint amennyire jók az adatok, amelyekhez hozzáférnek. Ha az adatok hiányosak, elavultak vagy inkonzisztensek, az ügynökök helytelen döntéseket fognak hozni. A meglévő vállalati rendszerekbe való integráció gyakran összetett és jelentős erőfeszítést igényel. És bár az ügynökök konfigurálását alacsony kódú folyamatként hirdetik, mégis jelentős technikai ismereteket és Salesforce-specifikus szakértelmet igényel.
Egy másik probléma a bizalom hiánya. Sok vállalat habozik átadni a kritikus üzleti folyamatok irányítását autonóm ügynököknek robusztus tesztelési eljárások és biztonsági mechanizmusok nélkül. A hibák, adatvédelmi incidensek vagy nemkívánatos viselkedés kockázata valós, amint azt más iparágak példái is mutatják.
A nyereségességhez vezető nehéz út: Három alapvető kihívás
A Salesforce problémái három fő kihívásra szűkíthetők le, amelyek az egész iparágat reprezentálják: a mesterséges intelligencia innovációinak monetizálása, a strukturális piaci érettség és a technológia adaptációjának összetettsége.
Az első kihívás a monetizációval kapcsolatos
Bár a Salesforce egy technológiailag fejlett terméket fejlesztett ki az Agentforce-szal, a kulcsfontosságú kérdés továbbra is fennáll: hogyan lehet ezt pénzzé tenni? Az Agentforce árképzési modellje beszélgetésenként két dolláron alapul, ami egy használatalapú megközelítés, és eltér a hagyományos licencmodellektől. Sok potenciális ügyfél azonban vonakodik a technológia nagymértékű bevezetésétől, amíg a befektetés megtérülése egyértelműen nem mutatható ki.
A mesterséges intelligencia ágenseinek üzemeltetési költségei jelentősek. Az alapul szolgáló nagyméretű nyelvi modellek drága számítási erőforrásokat igényelnek. Az iparági becslések szerint egyetlen generatív mesterséges intelligencia modellre irányuló lekérdezés akár tízszer annyiba is kerülhet, mint egy hagyományos Google-keresés. Ezeket a költségeket át kell hárítani az ügyfelekre, ami korlátozza az árelfogadást. Ugyanakkor az ügyfelek elvárják az MI-ágensektől, hogy egyértelmű hozzáadott értéket nyújtsanak, amely igazolja a magasabb költségeket.
A mai napig mindössze körülbelül 12 000 vállalat használja az Agentforce-ot, ami elenyészően kevés, tekintve a Salesforce több százezer vállalkozásból álló hatalmas ügyfélkörét. Az Agentforce éves ismétlődő bevétele kevesebb, mint 500 millió dollár, ami a több mint 40 milliárd dolláros teljes bevétel töredéke. Még ha ez a szám a következő években megháromszorozódik vagy megnégyszereződik is – ahogy a Salesforce reményei szerint –, a teljes bevételhez való hozzájárulás akkor is korlátozott lesz.
A második fő kihívás a CRM piac strukturális érettsége
Két évtizednyi erős növekedés után az ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) szoftverpiac elérte a telítettségi pontot. A fejlett piacokon működő nagy- és középvállalkozások többsége már bevezette a CRM-rendszereket. Az új ügyfelek megszerzésén keresztüli organikus növekedés lehetősége korlátozott.
Ezzel egy időben a verseny fokozódott. A Microsoft a Dynamics 365-tel, az Oracle a felhőalapú alkalmazásaival, az SAP a CRM-megoldásaival, valamint számos speciális szolgáltató, mint például a HubSpot, a Zendesk és a Zoho, mind versenyeznek a piaci részesedésért. Ezek a versenytársak az elmúlt években utolérték őket, és néha megfizethetőbb vagy specializáltabb megoldásokat kínálnak.
Ebben a környezetben a Salesforce számára nehezebb lesz kétszámjegyű növekedési ütemet elérni, még innovatív mesterséges intelligencia funkciókkal is. Az ügyfelek nem egyszerűen azért váltanak CRM-rendszerre, mert egy szállító új mesterséges intelligencia képességeket kínál. Egy CRM-rendszer bevezetése összetett, költséges és időigényes. A vállalatok vonakodnak váltani, amíg a meglévő rendszerük működik.
Az olyan elemzők, mint Karl Keirstead az UBS-től, rámutattak, hogy a CRM piac már viszonylag érett, míg az ügyfelek mesterséges intelligenciába történő befektetései ezen a területen még nagyon korai szakaszban vannak. Ezért időbeli eltolódás van az alapvető termékek piaci érettsége és a mesterséges intelligencia kiegészítők érettsége között. Ez a különbség megnehezíti a Salesforce számára, hogy visszanyerje korábbi növekedési lendületét.
A harmadik alapvető kihívás a technológia adaptációjának összetettségével kapcsolatos
Bár a Salesforce felhasználóbarát, alacsony kódigényű megoldásként népszerűsíti az Agentforce-t, a valóság sok ügyfél számára ennél jóval összetettebb. Az AI-ügynökök sikeres megvalósításához szilárd adatbázisra, jól meghatározott folyamatokra, műszaki szakértelemre, valamint jelentős képzési és változáskezelési beruházásokra van szükség.
Sok vállalat küzd olyan alapvető kihívásokkal, mint a rossz adatminőség, az elszigetelt adatsilók, a nem megfelelő informatikai infrastruktúra és a mesterséges intelligencia szakértelem hiánya. Ezeket a problémákat meg kell oldani, mielőtt a mesterséges intelligencia ágensei kiaknázhatnák teljes potenciáljukat. Ehhez időre, erőforrásokra és hosszú távú megközelítésre van szükség, amitől sok vállalat elzárkózik.
Ehhez jön még a szakemberhiány. A mesterséges intelligencia szakértők, adatspecialisták és Salesforce adminisztrátorok iránti kereslet messze meghaladja a kínálatot. A vállalatoknak magas fizetéseket kell fizetniük a képzett alkalmazottak vonzása és megtartása érdekében. Ez tovább növeli a mesterséges intelligencia megoldások bevezetésének költségeit, és meghosszabbítja az értékteremtés idejét.
A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével - Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting
A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital
Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.
Egy menedzselt MI platform az Ön átfogó, gondtalan megoldása a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kész megoldást – gyakran mindössze néhány napon belül.
A legfontosabb előnyök egy pillantásra:
⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a használatra kész alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal hozzáadott értéket teremtenek.
🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.
💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.
🎯 Koncentrálj a fő üzleti tevékenységedre: Koncentrálj arra, amiben a legjobb vagy. Mi gondoskodunk a mesterséges intelligencia megoldásod teljes technikai megvalósításáról, üzemeltetéséről és karbantartásáról.
📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot biztosítunk, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.
Bővebben itt:
Felhajtás vagy áttörés? Ügyfélszolgálati ügynökök: Megtakarítási lehetőség kontra minőségi kockázat
Sikertörténetek és kiábrándulás: Mit tanít nekünk a gyakorlat a mesterséges intelligencia ügynökeiről?
A teljes kép érdekében érdemes megvizsgálni a mesterséges intelligencia ágensekkel kapcsolatos konkrét felhasználási eseteket és gyakorlati tapasztalatokat, mind a Salesforce-nál, mind más vállalatoknál.
A Salesforce maga is az egyik legnagyobb horderejű mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökprogram bevezetését hajtotta végre: saját ügyfélszolgálatában. Marc Benioff vezérigazgató 2025 szeptemberében jelentette be, hogy a vállalat 9000-ről 5000 alkalmazottra csökkentette ügyfélszolgálati csapatát, ami 45 százalékos csökkenést jelent. Az elbocsátott alkalmazottakat mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök váltották fel, akik a Benioff szerint már 1,5 millió ügyfél-interakciót kezeltek, az emberi ügynökökéhez hasonló ügyfél-elégedettségi szinttel.
Ez a drasztikus intézkedés egyrészt jól mutatja a mesterséges intelligencia által biztosított ügynökökben rejlő lehetőségeket az ismétlődő feladatok automatizálására és a költségek csökkentésére. A Salesforce jelentős személyzeti költségeket takarít meg ezekkel a leépítésekkel, és egyidejűleg több megkeresést is tud kezelni. Másrészt etikai és gyakorlati kérdéseket vet fel. Az emberi ítélőképességet és empátiát igénylő összetettebb megkeresések ügyfélszolgálatának minősége még várat magára. Más vállalatoknak, például a Klarnának, amelyek hasonló automatizálási stratégiákat alkalmaztak, el kellett ismerniük, hogy a szolgáltatás minősége romlott.
Egy másik példa az értékesítésben dolgozó mesterséges intelligencia alapú ügynökök. Számos Salesforce ügyfél olyan ügynököket vezetett be, amelyek automatikusan minősítik a potenciális ügyfeleket, időpontokat egyeztetnek és nyomon követő e-maileket küldenek. Ezek az ügynökök a nap 24 órájában dolgoznak, és egyszerre több száz érdeklődőt is képesek kezelni. A Salesforce szerint egyes ügyfelek arról számoltak be, hogy értékesítési csapataik termelékenysége 20-30 százalékkal nőtt az ilyen ügynökök használatának köszönhetően.
Vannak azonban korlátok. Az ügynökök a szabványosított folyamatokkal és egyértelműen meghatározott minősítési kritériumokkal működnek a legjobban. Gyorsan elérik a korlátaikat az összetett B2B értékesítési folyamatokban, amelyek mélyreható termékismeretet és stratégiai tárgyalási készségeket igényelnek. Továbbá egyes felhasználók bizonyos fokú elégedetlenségről számolnak be a potenciális ügyfelek körében, akik szívesebben beszélnek egy emberrel.
A Salesforce-on kívül számos más vállalat is használ mesterséges intelligencián alapuló ügynököket. A ServiceNow, a Salesforce közvetlen versenytársa az IT-szolgáltatásmenedzsment szektorban, kifejlesztette saját platformját mesterséges intelligencia alapú ügynökök számára. Ezeket az ügynököket úgy tervezték, hogy függetlenül diagnosztizálják és megoldják az IT-problémákat, feldolgozzák a szolgáltatási kérelmeket és összehangolják a munkafolyamatokat.
A Microsoft a Copilot termékeiben is az ügynökalapú mesterséges intelligenciára támaszkodik, bár kissé eltérő megközelítéssel. A Microsoft ügynökei mélyebben integrálódnak a meglévő Office 365 termékekbe, és az egyéni termelékenység támogatására összpontosítanak, nem pedig az autonóm folyamatok automatizálására.
Az SAP és az Oracle hasonló stratégiákat követ, és olyan MI-ügynököket fejleszt, amelyek közvetlenül beágyazódnak ERP és CRM rendszereikbe. Az SAP bemutatta a Joule-t, egy MI-asszisztenst, amely elemzi az üzleti folyamatokat, ajánlásokat ad és automatizálja a feladatokat. Az Oracle különösen a MI-alapú felhőinfrastruktúrára összpontosít, és a számításigényes MI-munkaterhelések platformjaként pozicionálja magát.
Mindezek a példák azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia ágensei a legjobban világosan meghatározott használati esetekben, strukturált adatokkal és szabványosított folyamatokkal működnek. Minél összetettebb, kiszámíthatatlanabb és emberközpontúbb egy feladat, annál nehezebb az autonóm ágensek számára elérni vagy felülmúlni az emberi teljesítményt.
Alkalmas:
Kritika, viták és megoldatlan kérdések: A mesterséges intelligencia forradalmának sötét oldala
A Salesforce problémái és a mesterséges intelligencia ágensek bevezetésének tágabb kihívásai heves vitát váltottak ki a technológia ígéreteiről és korlátairól. Számos kritikus szempont érdemel különös figyelmet.
Az első vitapont a munkahelyek elvesztése. A Salesforce egyértelmű jelzést küldött 4000 ügyfélszolgálati alkalmazott elbocsátásával: a mesterséges intelligencia által működtetett ügynökök nemcsak a nem hatékony folyamatokat, hanem az embereket is helyettesítik. Benioff korábban azt állította, hogy a mesterséges intelligencia nem fog az irodai munkahelyek eltűnéséhez vezetni. A valóság mást mutat.
Ez a tendencia nem korlátozódik a Salesforce-ra. Az adatok szerint 2025-ben több mint 64 000 munkahely szűnt meg a technológiai szektorban csak az Egyesült Államokban, amelyek közül sok a mesterséges intelligencia révén fokozott automatizáláshoz kapcsolódott. Az irónia az, hogy ezek közül a vállalatok közül sok egyidejűleg új alkalmazottakat keres, különösen a mesterséges intelligencia fejlesztése és a mesterséges intelligencia termékek értékesítése terén. Tehát egy olyan eltolódás zajlik, amelyben bizonyos munkahelyek elavulttá válnak, míg mások megjelennek. De továbbra is kérdés, hogy az újonnan létrehozott munkahelyek kompenzálják-e a megszűnt munkahelyeket mind számban, mind minőségben.
A második kritikus szempont a marketing és a valóság közötti ellentmondás. A Salesforce és más technológiai vállalatok grandiózus ígéretekkel népszerűsítették a mesterséges intelligencia alapú ügynököket: forradalom a munkahelyen, varázslatos termelékenységnövekedés, az emberi alkalmazottakat felváltó autonóm rendszerek. A valóság azonban az, hogy sok megvalósítás még mindig kísérleti fázisban van, és az ígért termelékenységnövekedés gyakran nem valósul meg, vagy csak korlátozott területeken valósul meg.
Egy Capgemini tanulmány szerint míg a megkérdezett vezetők 90 százaléka meg van győződve arról, hogy az ügynökalapú mesterséges intelligencia versenyelőnyt kínál, mindössze 14 százalékuk kezdte meg a megvalósítást. A többség még a tervezési fázisban van, és majdnem a felüknek nincs konkrét megvalósítási stratégiája. A teljesen autonóm MI-ügynökökbe vetett bizalom az elmúlt évben jelentősen, 43 százalékról 27 százalékra csökkent.
Egy harmadik problémás pont az egyes technológiai óriásoktól való függőség. A Salesforce Agentforce szorosan integrálva van a Salesforce ökoszisztémával. Az ügynökök akkor működnek a legjobban, ha minden adat és folyamat a Salesforce világában található. A külső tudásforrások vagy rendszerek integrálása jelentős erőfeszítést igényel. Ez szállítófüggőséget okoz, ami megnehezíti az ügyfelek számára az alternatív megoldásokra való átállást.
Hasonló kritika éri a Microsoftot, az SAP-t és az Oracle-t is. Minden gyártó megpróbálja létrehozni a saját ökoszisztémáját, amelyben az MI-ügynökei a legjobban működnek. Ez bonyolítja a különböző rendszerek integrációját, és arra kényszeríti az ügyfeleket, hogy egyetlen elsődleges szállítót válasszanak. Az olyan kezdeményezések, mint a Model Context Protocol, amelynek célja a különböző gyártók MI-ügynökei közötti szabványosított kommunikáció lehetővé tétele, még gyerekcipőben járnak.
A negyedik vitatott szempont az adatvédelemmel és -biztonsággal kapcsolatos. A mesterséges intelligencia ügynökeinek hatékony működésükhöz hozzáférésre van szükségük a vállalati adatokhoz. Ez potenciális biztonsági kockázatokat teremt, különösen akkor, ha ezeket az adatokat megosztják külső MI-szolgáltatásokkal, például az OpenAI-val vagy az Anthropic-kal. Bár a Salesforce és más gyártók hangsúlyozzák, hogy szigorú adatvédelmi intézkedéseket vezettek be, az aggodalmak továbbra is fennállnak, különösen a szabályozott iparágakban, például az egészségügyben vagy a pénzügyi szolgáltatásokban.
Az ötödik kritikus pont a környezeti hatás. A nagyméretű MI-modellek működtetése hatalmas számítási teljesítményt, és ezáltal energiát igényel. Az ezeket a modelleket futtató adatközpontok több millió kilowattóra villamos energiát fogyasztanak, és jelentős CO2-kibocsátást termelnek. Egy olyan időszakban, amikor a vállalatokra egyre nagyobb nyomás nehezedik fenntarthatósági céljaik elérése érdekében, a MI-rendszerek környezeti lábnyoma egyre nagyobb aggodalomra ad okot.
Pillantás a jövőbe: a konszolidáció és a következő hullám között
A jelenlegi kihívások ellenére a szakértők feltételezik, hogy a mesterséges intelligencia által támogatott ágensek egyre fontosabb szerepet fognak játszani a vállalatoknál az elkövetkező években. A kérdés nem az, hogy vajon elterjed-e, hanem az, hogy milyen gyorsan és milyen formában.
A Gartner előrejelzése szerint 2026-ra az összes vállalati alkalmazás körülbelül 40 százaléka tartalmaz majd feladatspecifikus MI-ügynököket, ami jelentős növekedést jelent a 2025-ös kevesebb mint 5 százalékhoz képest. 2035-re az ügynökalapú MI a globális vállalati szoftverbevétel nagyjából 30 százalékát, több mint 450 milliárd dollárt tehet ki. Az autonóm MI és az autonóm ügynökök piaca várhatóan a 2025-ös 8,62 milliárd dollárról 2035-re 263,96 milliárd dollárra fog növekedni, ami több mint 40 százalékos összetett éves növekedési ütemet (CAGR) jelent.
Ezek az előrejelzések azon a feltételezésen alapulnak, hogy a jelenlegi kihívásokat fokozatosan sikerül leküzdeni. Ehhez számos fejlemény járulhat hozzá:
Először is, maga a technológia folyamatosan fejlődik. Az alapul szolgáló nagynyelvi modellek (LNM) egyre erősebbek, hatékonyabbak és költséghatékonyabbak lesznek. Az olyan új modellek, mint az OpenAI továbbfejlesztett érveléssel rendelkező o1-je vagy az Anthropic hosszabb kontextusablakos Claude-ja, összetettebb feladatokat tesznek lehetővé. Az MI-következtetések költsége már most drámaian, 2022 novembere és 2024 októbere között 280-szorosára csökkent. Ez a tendencia valószínűleg folytatódni fog, ami gazdaságilag vonzóbbá teszi a MI-alkalmazásokat.
Másodszor, a vállalatok megtanulják hatékonyabban használni a mesterséges intelligencia ágenseit. A korai alkalmazók tapasztalatokat szerezhetnek, azonosíthatják a legjobb gyakorlatokat, és megoszthatják azokat a szélesebb közösséggel. Képzési programok, tanúsítványok és tanácsadási szolgáltatások jelennek meg, amelyek támogatják a vállalatokat a megvalósításban.
Harmadszor, a szabványosítás is előrehaladhat. Az olyan kezdeményezések, mint a Model Context Protocol vagy a ServiceNow ügynök-ügynök protokollja, célja, hogy lehetővé tegyék a kommunikációt a különböző gyártók mesterséges intelligencia ügynökei között. Ha ilyen szabványok születnek, az megkönnyítené az integrációt és csökkentené a gyártófüggőséget.
Negyedszer, a szolgáltatók konszolidációja várható. Az MI-ügynökök piaca jelenleg széttagolt, több tucat startup és már befutott szereplő verseng a piaci részesedésért. A következő években valószínűleg felvásárlások és piaci konszolidáció fog bekövetkezni, hasonlóan ahhoz, ami a múltban más technológiai szegmensekben történt. A nagyvállalatok, mint a Salesforce, a Microsoft, a Google, az SAP vagy az Oracle, kisebb szolgáltatókat fognak felvásárolni, hogy bővítsék MI-képességeiket.
A Salesforce számára különösen az lesz a döntő tényező, hogy a vállalat sikeresen integrálni tudja-e az Informatica felvásárlását, és valódi hozzáadott értéket teremt-e az Agentforce számára. A felvásárlás a vállalat történetének legnagyobb szabásúja a 2021-es Slack-felvásárlás óta. Kockázatokkal jár, amint azt az RBC leminősítése is bizonyítja, amely drasztikusan csökkentette a célárat. Ugyanakkor lehetőségeket is kínál, ha a Salesforce ezáltal egy átfogóbb adatkezelési platformot tud létrehozni, amely hatékonyabbá teszi a mesterséges intelligencia által működtetett ügynököket.
Középtávon, 2030-ra a Salesforce 60 milliárd dollár feletti bevételt céloz meg, ami évi 10 százalék feletti organikus növekedési ütemnek felel meg. Ez a kétszámjegyű növekedéshez való visszatérést jelentené, miután 2024 közepe óta ez alá az érték alá esett. Az, hogy ez a cél reális-e, jelentősen függ attól, hogy az Agentforce és más mesterséges intelligencia termékek elérik-e a várt sikert.
Hosszú távon a fejlesztés a Gartner előrejelzése szerint összetett, többágenses ökoszisztémák felé haladhat. Az ilyen rendszerekben a specializált ágensek együttműködnek, összehangolják tevékenységeiket és megosztják az információkat. Az egyik ágens elemezheti az ügyfelek kérdéseit, egy másik megoldásokat fejleszthet, egy harmadik koordinálhatja a megvalósítást, a negyedik pedig figyelemmel kísérheti a minőséget. Ez az összehangolt együttműködés még összetettebb üzleti folyamatok automatizálására is képes lenne.
De még hosszú út áll előttünk. A következő két-három év kulcsfontosságú lesz annak eldöntésében, hogy leküzdhetők-e a jelenlegi problémák, és hogy a megígért termelékenységnövekedés és bevételnövekedés valóban megvalósul-e.
A Salesforce-válság tanulságai a technológiai ipar számára
A Salesforce-probléma elemzése alapvető igazságokat tár fel a mesterséges intelligencia helyzetéről és kereskedelmi alkalmazásáról. A központi megállapítás az, hogy jelentős eltérés van a mesterséges intelligencia ágenseinek technológiai megvalósíthatósága és gazdasági jövedelmezősége között a jelenlegi piaci környezetben.
A Salesforce egy olyan iparágat példáz, amely nagy elvárásokkal lépett be a mesterséges intelligencia korszakába, de most a monetizáció kemény valóságával szembesül. A három fő azonosított probléma – a monetizációs nehézségek, a piac telítettsége és az adaptáció összetettsége – nem kifejezetten a Salesforce-ra jellemző, hanem a teljes vállalati szoftveripart érinti.
A tapasztalat azt mutatja, hogy a technológiai innováció önmagában nem elég. A vállalatoknak meggyőző üzleti modellt is ki kell dolgozniuk, egyértelmű ügyfélértéket kell mutatniuk, és csökkenteniük kell az adaptációs korlátokat. A Salesforce egy technológiailag lenyűgöző terméket alkotott az Agentforce-szal, de ennek fenntartható bevételnövekedéssé alakítása továbbra is kihívást jelent.
A befektetők számára ez azt jelenti, hogy különbséget kell tenniük a rövid távú felhajtás és a hosszú távú érték között. Számos mesterséges intelligencia alapú vállalat magas értékelése a jövőbeni nyereségre vonatkozó elvárásokon alapul, amelyek esetleg nem valósulnak meg, vagy jelentősen késnek. A tényleges bevezetési arányok, a bevételhozzájárulások és a jövedelmezőség józan elemzése elengedhetetlen.
Azoknak a vállalatoknak, amelyek mesterséges intelligencia alapú ügynököket szeretnének bevezetni, a következő ajánlást kell tenniük: Kezdjenek világosan meghatározott használati esetekkel, fektessenek be az adatminőségbe és a változáskezelésbe, és ne várjanak csodákat egyik napról a másikra. A legsikeresebb megvalósítások néhány, de jól végrehajtott projektre összpontosítanak, ahelyett, hogy számos felszínes kísérletet indítanának.
Az alkalmazottak számára ez a fejlemény azt jelenti, hogy bizonyos feladatokat automatizálni fog a mesterséges intelligencia, miközben új szerepkörök jelennek meg. A mesterséges intelligenciával kapcsolatos készségekbe való befektetés – legyen szó fejlesztésről, irányításról vagy a mesterséges intelligencia stratégiai alkalmazásáról – egyre fontosabbá válik.
A Salesforce-eset tehát sokkal több, mint egyetlen bajba jutott vállalat története. Tanulságul szolgál a technológiai átalakulás kihívásaira, a vízió és a valóság közötti szakadékra, valamint arra, hogy az új technológiák iránti lelkesedés ellenére is tisztán kell látni a gazdasági realitásokat. A mesterséges intelligencia forradalma el fog jönni, de fokozatos, rögös és szelektív lesz – nem a gyakran emlegetett ősrobbanás, hanem egy folyamatos folyamat, hullámvölgyeivel.
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban
☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése
☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása
☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok
☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások
Amerikai szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén
Amerikai szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén - Kép: Xpert.Digital
Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar
Bővebben itt:
Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:
- Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
- Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
- Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
- Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni
🎯🎯🎯 Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | BD, K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása
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 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:
