Salesforce AI: Warum unabhängige KI-Plattformen besser als Einstein und Agentforce sind – Hybrider Ansatz schlägt Vendor Lock-In!

Die strategische Bedeutung unabhängiger KI-Plattformen in Salesforce: Eine Analyse über Einstein hinaus

Salesforce positioniert seine native künstliche Intelligenz (KI) prominent als integralen Bestandteil seiner Customer 360-Plattform und bewirbt sie als die “#1 AI for CRM”. Die Kernbotschaft betont die nahtlose Integration von KI-Funktionen wie Einstein, Agentforce und der umfassenderen AI Cloud in die bestehenden Salesforce-Workflows, um Produktivität zu steigern und Kundenerlebnisse zu personalisieren. Dieses Versprechen der einfachen Implementierung und Nutzung innerhalb einer vertrauten Umgebung ist für viele Unternehmen attraktiv.
Jedoch stehen Salesforce-Kunden zunehmend vor einer strategischen Entscheidung: Sollten sie sich ausschließlich auf die native KI-Suite von Salesforce verlassen oder die Integration unabhängiger, potenziell spezialisierterer KI-Plattformen in Betracht ziehen? Der KI-Markt entwickelt sich rasant, und externe Anbieter bringen kontinuierlich hochspezialisierte Modelle und innovative Lösungen hervor, die möglicherweise über die Fähigkeiten einer All-in-One-Plattform hinausgehen.

Dieser Artikel analysiert die strategischen Vorteile der Nutzung unabhängiger KI-Plattformen innerhalb der Salesforce-Umgebung. Er untersucht kritisch die Fähigkeiten und Grenzen der nativen Salesforce-KI, beleuchtet Integrationspfade und -herausforderungen und adressiert zentrale Aspekte wie Flexibilität, Kosten, Datenschutz und Anbieterabhängigkeit. Ziel ist es, eine fundierte Grundlage für die Entscheidung zu schaffen, ob eine offenere KI-Strategie für Salesforce-Nutzer vorteilhafter sein könnte als die alleinige Nutzung der Salesforce-eigenen Lösungen.

Die Kernfrage dreht sich um die Abwägung zwischen der Bequemlichkeit einer tief integrierten Lösung und der potenziellen Leistungsfähigkeit und Spezialisierung externer KI-Werkzeuge. Während Salesforce die Vorteile seiner integrierten KI hervorhebt, erfordert die hohe Spezialisierung und schnelle Innovationsgeschwindigkeit im KI-Bereich eine differenzierte Betrachtung. Ein einzelner Plattformanbieter kann möglicherweise nicht in allen KI-Domänen Spitzenleistungen bieten, verglichen mit Anbietern, die sich auf spezifische Bereiche konzentrieren. Diese Spannung zwischen Integration und “Best-of-Breed” bildet den Kern der strategischen Überlegungen, die in diesem Bericht untersucht werden.

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Die native KI-Suite von Salesforce verstehen (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

Salesforce bietet eine breite Palette an KI-Funktionen, die tief in seine verschiedenen Cloud-Produkte integriert sind und unter den Markennamen Einstein, Agentforce und AI Cloud zusammengefasst werden. Diese Suite zielt darauf ab, alltägliche Geschäftsprozesse durch Automatisierung, Vorhersagen und personalisierte Interaktionen zu optimieren.

Funktionsübersicht nach Cloud

• Sales Cloud: Kernfunktionen umfassen die Bewertung von Leads und Opportunities basierend auf ihrer Abschlusswahrscheinlichkeit (Einstein Lead/Opportunity Scoring), präzisere Umsatzprognosen (Einstein Forecasting), die automatische Erstellung personalisierter Verkaufs-E-Mails (Sales Emails), die Zusammenfassung von Verkaufsgesprächen (Call Summaries) und die automatische Erfassung von Aktivitäten aus E-Mails und Kalendern (Einstein Activity Capture). Der Einstein Copilot bietet zudem kontextbezogene Aktionen und Unterstützung im Vertriebsprozess.
• Service Cloud: Hier unterstützt KI bei der automatischen Klassifizierung von Kundenvorgängen (Case Classification), empfiehlt passende Wissensartikel oder vorgefertigte Antworten (Article/Reply Recommendations), erstellt Zusammenfassungen von abgeschlossenen Fällen (Work Summaries) und ermöglicht den Einsatz von Chatbots zur Automatisierung von Standardanfragen.
• Marketing Cloud: KI-Funktionen helfen bei der Erstellung und automatischen Verschlagwortung von Marketinginhalten (Content Generation/Tagging), bewerten die Interaktionswahrscheinlichkeit von Kontakten (Engagement Scoring), optimieren Versandzeitpunkte für maximale Öffnungsraten (Send Time Optimization) und ermöglichen eine tiefgreifende Personalisierung von Kampagnen und Kundenerlebnissen.
• Commerce Cloud: In diesem Bereich fokussiert sich KI auf personalisierte Produktempfehlungen, die Optimierung der Suchergebnisse und die Bereitstellung von Einblicken in das Kaufverhalten zur Steigerung der Konversionen.
• Plattformübergreifend/Allgemein: Werkzeuge wie der Einstein Prediction Builder ermöglichen es Administratoren, benutzerdefinierte Vorhersagemodelle ohne Code zu erstellen. Einstein Discovery hilft, Muster und Erkenntnisse in Daten zu finden. Einstein Next Best Action liefert kontextbezogene Handlungsempfehlungen. Agentforce repräsentiert autonome KI-Agenten, die Aufgaben selbstständig ausführen können. Prompt Builder und Copilot Studio erlauben die Anpassung und Erstellung von KI-gesteuerten Assistenten und Prompts.

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Zugrundeliegende Architektur

Die Funktionsweise der Salesforce KI basiert auf zwei wesentlichen Säulen: der Data Cloud und dem Einstein Trust Layer.

Data Cloud Abhängigkeit

Die Salesforce Data Cloud fungiert als zentrales Datenfundament. Sie vereinheitlicht Kundendaten aus verschiedenen Quellen (Salesforce-intern und extern) in einer 360-Grad-Sicht. Diese harmonisierten Daten sind die Grundlage für viele KI-Anwendungen, insbesondere für generative KI und Personalisierung. Wichtig ist, dass bestimmte generative KI-Funktionen und der Audit Trail des Trust Layers die Provisionierung der Data Cloud erfordern, selbst wenn diese nicht intensiv für die Datenharmonisierung genutzt wird. Dies schafft eine architektonische Abhängigkeit und kann zusätzliche Komplexität und potenzielle Kosten verursachen, insbesondere wenn Unternehmen bereits über etablierte Data Warehouses oder Data Lakes verfügen. Die Notwendigkeit der Data Cloud kann somit den Total Cost of Ownership (TCO) erhöhen und stellt einen potenziellen Engpass dar, wenn sie nicht sorgfältig gemanagt wird.

Einstein Trust Layer

Dieses Sicherheitsframework soll die vertrauenswürdige Nutzung generativer KI gewährleisten. Es umfasst mehrere Komponenten:

• Sichere Datenabfrage: Greift auf Salesforce-Daten zu, um Prompts mit relevantem Kontext anzureichern, wobei die Zugriffsrechte des jeweiligen Nutzers berücksichtigt werden.
• Prompt Defense: Systemrichtlinien sollen Halluzinationen und schädliche Ausgaben der Sprachmodelle (LLMs) reduzieren.
• Datenmaskierung: Sensible Daten wie personenbezogene Informationen (PII) oder Zahlungsinformationen (PCI) werden vor dem Senden an externe LLMs maskiert.
• Toxizitätsbewertung: Die generierten Antworten werden auf potenziell schädliche Inhalte überprüft und bewertet.
• Zero-Data Retention Policy: Salesforce hat Vereinbarungen mit Partnern wie OpenAI und Azure OpenAI getroffen, die sicherstellen sollen, dass übermittelte Unternehmensdaten weder von diesen Drittanbietern gespeichert noch zum Training ihrer Modelle verwendet werden.

Ein genauerer Blick auf die Architektur offenbart jedoch, dass Salesforce für viele seiner generativen KI-Funktionen auf externe Large Language Models (LLMs) von Anbietern wie OpenAI, Anthropic oder Google zurückgreift. Diese Modelle werden oft über Cloud-Dienste wie AWS Bedrock eingebunden. Der Einstein Trust Layer fungiert dabei als sicheres Gateway. Das bedeutet, dass Salesforce hier primär als Integrator und Sicherheitsvermittler agiert, anstatt ausschließlich eigene grundlegende generative Modelle zu entwickeln. Obwohl dies den Zugang zu leistungsstarken Modellen ermöglicht, schafft es Abhängigkeiten und wirft die Frage auf, inwieweit sich die Kern-KI-Technologie von der direkten Nutzung dieser Modelle über andere Plattformen unterscheidet. Kunden bezahlen Salesforce somit für die Integration, die Sicherheitsebene und die Einbettung in Workflows, die auf weitgehend extern verfügbaren KI-Modellen basieren. Dies stärkt das Argument, die direkte Integration mit diesen externen Modellen oder Plattformen zu evaluieren.

Anerkannte Stärken der nativen Lösung

Trotz der genannten Punkte bietet die native Salesforce KI-Suite unbestreitbare Vorteile:

• Nahtlose Integration: Die KI-Funktionen sind tief in die Salesforce-Benutzeroberfläche und die Arbeitsabläufe eingebettet, was eine reibungslose Nutzung ermöglicht.
• Benutzerfreundlichkeit und Vertrautheit: Bestehende Salesforce-Nutzer und Administratoren finden sich in der Regel schnell zurecht, was die Einarbeitungszeit verkürzt. Low-Code-Werkzeuge ermöglichen es auch nicht-technischen Anwendern, KI-gestützte Erlebnisse zu erstellen.
• Nutzung vorhandener CRM-Daten: Die KI ist darauf ausgelegt, direkt mit den in Salesforce gespeicherten Kundendaten zu arbeiten, was die Datenaufbereitung vereinfachen kann.

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Argumente für unabhängige KI-Plattformen in Salesforce

Obwohl die native Integration von Salesforce AI Vorteile bietet, sprechen mehrere gewichtige Gründe dafür, die Einbindung unabhängiger KI-Plattformen ernsthaft in Erwägung zu ziehen. Diese externen Lösungen können in Bereichen wie Flexibilität, Spezialisierung, Anpassbarkeit und potenziellen Kostenvorteilen überlegen sein.

Flexibilität und Modellspezialisierung

Der KI-Markt ist durch eine hohe Dynamik und Spezialisierung gekennzeichnet. Unabhängige KI-Anbieter konzentrieren sich oft auf spezifische Domänen oder Technologien und können dadurch in bestimmten Bereichen fortschrittlichere oder maßgeschneiderte Lösungen anbieten als eine generalistische Plattform wie Salesforce.

Zugang zu “Best-of-Breed”-Modellen

Externe Anbieter entwickeln oft hochspezialisierte Algorithmen für Bereiche wie Natural Language Processing (NLP), Computer Vision oder branchenspezifische Analysen. Beispiele hierfür sind spezialisierte KI für Rechtsdokumente wie ContractPodAi oder branchenspezifische Diagnosetools wie Aquant. Solche spezialisierten Modelle können die Leistungsfähigkeit der allgemeineren, von Salesforce eingebundenen Modelle übertreffen.

Schnellere Innovationszyklen

Dedizierte KI-Unternehmen können neue Modelle und Funktionen oft schneller entwickeln und veröffentlichen als ein großer Plattformanbieter wie Salesforce, dessen KI-Roadmap an breitere Release-Zyklen gebunden ist. Dies ermöglicht Unternehmen, schneller von den neuesten KI-Fortschritten zu profitieren.

Größere Modellvielfalt

Unabhängige Plattformen oder Marktplätze bieten Zugang zu einer breiteren Palette von Modellen, einschließlich Nischenlösungen, Open-Source-Optionen oder Modellen von Anbietern, die nicht direkt über Salesforce’s “Bring Your Own Model” (BYOM)-Funktion verfügbar sind.

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Diese Spezialisierung externer Anbieter steht im Kontrast zum breiteren Ansatz von Salesforce, der darauf abzielt, grundlegende KI-Funktionen über die gesamte CRM-Suite bereitzustellen. Während dieser “weite” Ansatz sicherstellt, dass KI in vielen Bereichen verfügbar ist, kann dies zu Lasten der Tiefe gehen. Eine spezialisierte Betrugserkennungs-KI oder ein medizinisches Bildanalysewerkzeug wird wahrscheinlich ein allgemeines CRM-integriertes Modell für diese spezifischen Aufgaben übertreffen. Unternehmen mit kritischen Anforderungen in spezialisierten KI-Domänen könnten feststellen, dass die native Salesforce-KI nicht ausreicht. Unabhängige Plattformen ermöglichen es, das beste Werkzeug für die jeweilige Aufgabe auszuwählen, anstatt sich mit der potenziell nur “ausreichenden” nativen Lösung zufriedenzugeben.

Anpassung und Kontrolle

Unabhängige KI-Plattformen bieten oft ein höheres Maß an Kontrolle über den gesamten KI-Lebenszyklus, von der Datenvorbereitung bis zur Modellimplementierung und -überwachung.

Tiefergehendes Modell-Fine-Tuning

Externe Plattformen sind oft für Machine-Learning-Ingenieure konzipiert und bieten granulare Kontrolle über das Training und die Feinabstimmung von Modellen. Dies geht über die Möglichkeiten der eher abstrahierten Low-Code-Tools von Salesforce wie dem Einstein Prediction Builder oder den Einschränkungen beim Fine-Tuning von importierten Modellen (BYOM) innerhalb von Salesforce hinaus.

Algorithmenwahl und Transparenz

Nutzer haben mehr Freiheit bei der Auswahl spezifischer Algorithmen und erhalten potenziell mehr Transparenz über die Funktionsweise der Modelle (Erklärbarkeit, Explainability) als durch die Abstraktionsschichten von Salesforce. Obwohl Salesforce Werkzeuge wie den Model Inspector anbietet, sind externe MLOps-Tools oft umfassender.

Kontrolle über den KI-Stack

Die Verwaltung der gesamten KI-Pipeline (Datenvorbereitung, Training, Bereitstellung, Überwachung) auf Plattformen wie AWS oder Google Cloud bietet mehr Kontrolle als die Abhängigkeit von der verwalteten Umgebung von Salesforce.

Salesforce Anpassungsgrenzen

Während Salesforce Low-Code-Builder für eine einfache Anpassung bietet, ermöglichen externe Plattformen oft tiefere, codebasierte Anpassungen. Es gibt auch spezifische funktionale Einschränkungen bei Salesforce-KI-Funktionen, wie z.B. bei komplexen Anforderungen oder bei der Anpassung von Einstein Activity Capture, sowie allgemeine Plattformlimits.

Potenzielle Kostenvorteile

Die Kostenstrukturen für KI-Lösungen können erheblich variieren und ein reiner Vergleich der Lizenzgebühren ist oft nicht ausreichend.

Unterschiedliche Preismodelle

Salesforce lizenziert seine KI-Funktionen häufig pro Benutzer und Monat als Add-on zu den bestehenden Cloud-Lizenzen. Im Gegensatz dazu basieren die Preise für unabhängige AI-Plattformen oft auf dem tatsächlichen Verbrauch (Rechenzeit, Speicher, API-Aufrufe). Unabhängige KI-Anbieter können wiederum eigene, möglicherweise flexiblere Preismodelle haben. Die BYOM-Option in Salesforce kann zwar die Kosten für Einstein Requests senken, aber die zugrundeliegenden Kosten des externen Modellanbieters fallen weiterhin an.

Total Cost of Ownership (TCO)

Eine umfassende TCO-Analyse ist entscheidend. Während die native Integration von Salesforce-KI die initialen Integrationskosten senken kann, können andere Faktoren die Gesamtkosten erhöhen: die potenzielle Notwendigkeit von Data Cloud-Lizenzen oder -Nutzung, die relativ hohen Pro-Benutzer-Kosten für KI-Add-ons und die Möglichkeit, einen Aufpreis für KI-Modelle zu zahlen, die extern günstiger verfügbar wären. Der TCO für unabhängige KI muss die Integrationskosten beinhalten, kann aber von niedrigeren Kern-KI-Nutzungskosten und der Nutzung bestehender Cloud-Infrastruktur profitieren. Agentforce wird zudem als potenziell kostspielig in der Nutzung beschrieben ($2 pro Konversation).

Vermeidung von Redundanz

Die Nutzung unabhängiger KI kann es Unternehmen ermöglichen, bestehende Investitionen in andere Cloud-Plattformen oder eigene Dateninfrastrukturen zu nutzen und so redundante Ausgaben innerhalb des Salesforce-Ökosystems zu vermeiden.

Salesforce Native KI vs. Unabhängige KI: Ein Vergleich von Funktionen und Flexibilität

Salesforce Native KI, wie etwa Einstein oder Agentforce, und unabhängige KI-Plattformen, die häufig spezialisierte oder offene Modelle nutzen, unterscheiden sich deutlich in ihren Funktionen und ihrer Flexibilität. Während Salesforce Native KI auf generalistische Ansätze und CRM-Anwendungen fokussiert ist, bieten unabhängige Plattformen oft spezialisierte Modelle und eine breitere Auswahl, einschließlich Open-Source-Optionen. Der Zugang zu den neuesten Modellen ist bei Salesforce abhängig von Release-Zyklen und Partnerschaften, während spezialisierte Anbieter potenziell schnellere Updates ermöglichen. Bezüglich Feinabstimmung sind native Salesforce-Modelle häufig begrenzt und abstrahiert, beispielsweise durch Werkzeuge wie den Prediction Builder, wohingegen unabhängige Plattformen eine detailliertere Kontrolle über den Trainingsprozess bieten. Die Wahl spezifischer Algorithmen ist bei Salesforce eingeschränkt, da diese meist vordefiniert oder über Partner bezogen werden, während unabhängige Plattformen mehr Freiheit dabei bieten. Auch die Infrastruktur wird bei Salesforce vollständig verwaltet und basiert oft auf AWS oder GCP, während unabhängige Plattformen den direkten Zugriff auf Hosting-Umgebungen erlauben, sei es in der eigenen Cloud oder On-Premises. Der Integrationsaufwand bei Salesforce ist gering, da die Lösungen nativ integriert sind, während externe Plattformen mehr Entwicklungs- und Konfigurationsarbeit erfordern. Hinsichtlich der Kosten setzt Salesforce häufig auf ein nutzerbasiertes Preismodell pro Monat als Add-on, während unabhängige Plattformen oft verbrauchsabhängige Preise, etwa basierend auf Compute-Leistung oder API-Aufrufen, oder anbieterspezifische Modelle nutzen.

Navigation der Integration: Unabhängige KI mit Salesforce verbinden

Die Entscheidung für eine unabhängige KI-Plattform erfordert eine sorgfältige Planung der Integration in die bestehende Salesforce-Umgebung. Es gibt verschiedene Methoden, um diese Verbindung herzustellen, jede mit eigenen Vorteilen und Herausforderungen.

Integrationsmethoden

AppExchange / AgentExchange

Der Salesforce AppExchange bietet eine Vielzahl von Anwendungen von Drittanbietern, darunter auch KI-Lösungen, die oft eine vorgefertigte Integration bieten. AgentExchange ist ein neuerer Marktplatz, der speziell auf KI-Agenten-Fähigkeiten, -Themen und -Vorlagen von Partnern abzielt und die Bereitstellung von KI-Agenten beschleunigen soll. Dies ist oft der einfachste Weg, erfordert aber, dass ein passender Partner eine Lösung anbietet.

APIs (REST/SOAP/Bulk/Streaming)

Die direkte Nutzung der Salesforce APIs ermöglicht eine maßgeschneiderte Integration. Entwickler können Daten austauschen, Prozesse in Salesforce auslösen oder Ergebnisse von externen KI-Modellen zurückspielen. Die Composite API kann dabei helfen, mehrere Operationen effizient zu bündeln. Diese Methode bietet maximale Flexibilität, erfordert aber signifikanten Entwicklungsaufwand.

Middleware-Plattformen (z.B. MuleSoft)

Integrationsplattformen wie MuleSoft (Salesforce’s eigene Lösung) oder andere können als Vermittler dienen. Sie übernehmen Aufgaben wie Daten-Transformation, Orchestrierung komplexer Workflows und die Verwaltung der Konnektivität zwischen Salesforce und externen KI-Diensten.

Cloud-Plattform-Konnektoren (AWS/GCP)

Große Cloud-Anbieter stellen zunehmend spezifische Dienste zur Verfügung, um die Integration mit Salesforce zu erleichtern. Beispiele sind AWS Private Connect für sichere Netzwerkverbindungen, AWS Event Relay für die Echtzeit-Event-Übertragung, der AWS Glue Salesforce Connector oder der SageMaker Data Wrangler Connector für Datenaufbereitung. Google Vertex AI kann über den Model Builder in der Salesforce Data Cloud integriert werden. Diese Konnektoren können die Integration vereinfachen, binden aber an das Ökosystem des jeweiligen Cloud-Anbieters.

BYOM über Einstein Studio

Wie bereits erwähnt, ermöglicht diese Funktion das Einbinden extern gehosteter Modelle in die Salesforce-Umgebung über den Model Builder. Die Anfragen laufen weiterhin über die Salesforce-Infrastruktur und nutzen den Trust Layer, was die Integration vereinfacht, aber auch eine gewisse Abhängigkeit schafft.

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Häufige Integrationsherausforderungen

Die Integration externer Systeme mit Salesforce ist nicht trivial und birgt spezifische Herausforderungen:

API-Limits

Salesforce begrenzt die Anzahl der API-Aufrufe pro Organisation und Zeitraum (z.B. täglich, gleichzeitig). Datenintensive KI-Prozesse, die häufig Daten synchronisieren oder abfragen, können diese Limits schnell erreichen. Dies erfordert sorgfältiges Design (z.B. Throttling, Batch-Verarbeitung, Caching) oder kann den Erwerb höherer Salesforce-Editionen oder zusätzlicher API-Kontingente notwendig machen. Insbesondere die Limits der Streaming API sind für Echtzeit-Anwendungsfälle relevant.

Datensynchronisation

Die Sicherstellung der Datenkonsistenz zwischen Salesforce und der externen KI-Plattform ist kritisch. Herausforderungen umfassen die Handhabung großer Datenvolumina (LDV), die Entscheidung zwischen Echtzeit- und Batch-Updates, die Verwaltung von Latenzzeiten und die Vermeidung von Dateninkonsistenzen. Ansätze wie Zero-Copy-Integrationen zielen darauf ab, diese Probleme zu mindern, sind aber möglicherweise nicht immer anwendbar.

Datenmapping und -transformation

Unterschiedliche Datenmodelle, -formate und Feldsemantiken müssen aufeinander abgestimmt werden. Dies kann komplexe Transformationslogiken erfordern, um sicherzustellen, dass Daten korrekt interpretiert werden.
Sicherheit und Authentifizierung: Die sichere Verwaltung von Zugangsdaten (API-Schlüssel, Tokens), die Implementierung robuster Authentifizierungsmethoden (z.B. OAuth 2.0, Named Credentials) und die Gewährleistung einer sicheren Datenübertragung (Verschlüsselung) sind essenziell. Fehlkonfigurationen können zu Sicherheitslücken führen.

Fehlerbehandlung und Datenkonsistenz

Integrationen müssen widerstandsfähig gegenüber Fehlern (Netzwerkprobleme, Systemausfälle, Datenfehler) sein. Robuste Mechanismen für Logging, Monitoring und automatische Wiederholungsversuche (Retry Logic) sind notwendig, um Datenintegrität zu gewährleisten und Ausfallzeiten zu minimieren.

Komplexität und Wartung

Maßgeschneiderte Integrationen erfordern kontinuierliche Wartung und Anpassung, insbesondere wenn sich Salesforce oder die externe KI-Plattform weiterentwickeln. Dies bindet Ressourcen und erfordert technisches Know-how.

Die Komplexität der Integration stellt einen oft unterschätzten Kostenfaktor dar. Während unabhängige KI-Plattformen möglicherweise geringere Kernkosten oder überlegene Funktionen bieten, müssen die Kosten und der Aufwand für die Integration – einschließlich Entwicklungszeit, potenzieller Middleware-Lizenzen und laufender Wartung – in die TCO-Berechnung einfließen. Die native KI von Salesforce profitiert hier von der vorgefertigten Integration. API-Limits können die Komplexität und Kosten weiter erhöhen, wenn aufwändige Workarounds oder teurere Lizenzen erforderlich werden. Daher muss die Entscheidung für eine unabhängige KI die technischen Fähigkeiten und Ressourcen der Organisation zur Bewältigung dieser Integrationskomplexität berücksichtigen. Eine schlecht geplante Integration kann die Vorteile der externen Plattform zunichtemachen.

Erfolgreiche Integrationsmuster

Trotz der Herausforderungen gibt es etablierte Muster und Werkzeuge für erfolgreiche Integrationen. Fallstudien zeigen die erfolgreiche Anbindung von AWS SageMaker an Salesforce, oft unter Nutzung spezifischer AWS-Dienste zur Optimierung von Leistung und Kosten. Ähnliche Integrationen sind mit Google Vertex AI möglich, insbesondere über den Model Builder. Werkzeuge wie Zapier können für einfachere, codefreie Integrationen genutzt werden, um Daten zwischen Systemen zu bewegen, z.B. zwischen Google Sheets und Vertex AI als Proxy für Salesforce-Daten. Die Nutzung von Cloud-nativen Konnektoren und Diensten wie AWS Glue, EventBridge oder Private Connect kann die Integration ebenfalls erheblich vereinfachen und absichern.

Unabhängige AI-Plattform: Integrationsmethoden & Herausforderungen im Überblick

Die unabhängige AI-Plattform bietet vielfältige Integrationsmethoden, die jeweils spezifische Vorteile und Herausforderungen mit sich bringen. AppExchange- oder AgentExchange-Apps ermöglichen eine einfache Installation vorgefertigter Anwendungen oder Komponenten von Partnern mit geringem Entwicklungsaufwand und häufig zertifizierter Qualität. Allerdings ist die Anpassbarkeit begrenzt, und es besteht eine Abhängigkeit von Partnerangeboten sowie potenzielle Kosten. Eine direkte API-Integration, die maßgeschneiderte Entwicklungen unter Nutzung der Salesforce-APIs wie REST, SOAP, Bulk und Streaming ermöglicht, bietet maximale Flexibilität und volle Kontrolle über den Datenfluss und die Logik. Jedoch erfordert sie einen hohen Entwicklungsaufwand, das Management von API-Limits, eine gründliche Sicherheitsprüfung und eine kontinuierliche Wartung. Die Nutzung einer Middleware wie MuleSoft vereinfacht komplexe Integrationen durch Konnektivität, Datenumwandlung und Orchestrierung. Sie bietet zentrale Verwaltung und Wiederverwendbarkeit, verlangt jedoch zusätzliche Lizenzkosten und eine intensive Einarbeitung in die Plattform. Cloud-Konnektoren wie AWS oder GCP optimieren Integrationen durch spezifische, teilweise Low-Code-Dienste wie Glue, Event Relay oder Private Connect. Diese sind meist leistungsstark, sicher und perfekt für das jeweilige Cloud-Ökosystem geeignet, erfordern jedoch spezialisierte Konfigurationen und binden den Nutzer an den Anbieter. Mit BYOM via Einstein Studio können extern gehostete Modelle leicht in Salesforce-Workflows eingebunden werden, wobei der Trust Layer genutzt wird und die Integration vereinfacht wird. Einschränkungen bestehen jedoch bei der Modellunterstützung im Vergleich zur direkten Nutzung, der Feinjustierung sowie der Abhängigkeit von der Salesforce-Plattform.

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Unabhängige KI-Plattform: Integriert alle relevanten Unternehmensdatenquellen

• Diese KI-Plattform interagiert mit allen spezifischen Datenquellen
  • Von SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox und vielen andere Daten-Management-Systmen
• Schnelle KI-Integration: Maßgeschneiderte KI-Lösungen für Unternehmen in Stunden oder Tagen, anstatt Monaten
• Flexible Infrastruktur: Cloud-basiert oder Hosting im eigenen Rechenzentrum (Deutschland, Europa, freie Standortwahl)

• Höchste Datensicherheit: Einsatz in Anwaltskanzleien ist der sichere Beweis
• Einsatz über die unterschiedlichsten Unternehmensdatenquellen hinweg
• Wahl der eigenen bzw. verschiedenen KI-Modelle (DE,EU,USA,CN)

Herausforderungen, die unsere KI-Plattform löst

• Mangelnde Passgenauigkeit herkömmlicher KI-Lösungen
• Datenschutz und sichere Verwaltung sensibler Daten
• Hohe Kosten und Komplexität individueller KI-Entwicklung
• Mangel an qualifizierten KI-Fachkräften
• Integration von KI in bestehende IT-Systeme

Mehr dazu hier:

• KI-Integration einer unabhängigen und Datenquellen-übergreifenden KI-Plattform für alle Unternehmensbelange

Kritische Überlegungen: Risikomanagement bei unabhängiger KI

Die Entscheidung für oder gegen unabhängige KI-Plattformen muss auch eine sorgfältige Abwägung potenzieller Risiken beinhalten, insbesondere in den Bereichen Datenschutz, Anbieterabhängigkeit und Datenhoheit.

Datenschutz und Sicherheit

Während Salesforce den Einstein Trust Layer als Garant für sichere KI-Nutzung positioniert, offenbaren sich bei genauerer Betrachtung praktische Einschränkungen, die im Vergleich zu unabhängigen Lösungen abgewogen werden müssen.

Einstein Trust Layer Einschränkungen:

Deaktivierte Datenmaskierung für Agentforce: Ein zentraler Punkt ist die explizite Feststellung, dass die Datenmaskierung für Agentforce-Workflows deaktiviert ist. Als Begründung wird angeführt, dass die Maskierung die kontextuelle Genauigkeit und Relevanz der Ergebnisse beeinträchtigen würde, z.B. bei der Suche nach ähnlichen Accounts, wo die Details des Referenz-Accounts benötigt werden. Dies stellt ein erhebliches Datenschutzrisiko dar, da potenziell sensible Kundendaten unmaskiert an externe LLMs gesendet werden könnten, was insbesondere in regulierten Branchen problematisch ist und dem “Trust”-Versprechen widerspricht.
Alternative Mitigation (Anthropic): Salesforce plant, als Alternative Anthropic-Modelle anzubieten, die innerhalb einer “Salesforce Trusted Boundary” (gehostet auf AWS Bedrock) laufen. Obwohl die Daten damit die Salesforce-Kontrollsphäre nicht verlassen, bleibt die Datenmaskierung auch hier deaktiviert. Es ist fraglich, ob dies Datenschutzbedenken ausreichend adressiert, verglichen mit einer funktionierenden Maskierung.
Generelle Trust Layer Funktionalität: Die Kernfunktionen wie Zero-Retention bei Partnern und Toxizitätsprüfung bleiben bestehen. Die Ausnahme bei Agentforce ist jedoch eine signifikante Einschränkung.

Potenzielle Vorteile unabhängiger Plattformen:

Dedizierte Datenresidenzoptionen: Unabhängige Cloud-Anbieter oder spezialisierte Plattformen bieten möglicherweise granularere Kontrolle über den Speicher- und Verarbeitungsort von Daten. Dies kann notwendig sein, um strenge regionale Datenschutzgesetze (wie GDPR oder spezifische nationale Vorschriften) zu erfüllen, die über die allgemeinen Zusicherungen von Salesforce Hyperforce hinausgehen.
Alternative Sicherheitsarchitekturen: Unternehmen können Architekturen wählen, die besser zu ihren spezifischen Sicherheitsanforderungen passen, z.B. durch dedizierte Verschlüsselung, strengere Zugriffskontrollen oder Datenisolationsmechanismen.
Direkte Anbieterverantwortung: Die Zusammenarbeit direkt mit einem KI-Anbieter schafft klarere Verantwortlichkeiten für den Umgang mit Daten, ohne Salesforce als zwischengeschaltete Instanz.

Die Lücke zwischen dem Marketingversprechen des Trust Layers und seiner technischen Realität, insbesondere der deaktivierten Maskierung für Agentforce, ist entscheidend für die Risikobewertung. Entscheidungsträger können sich nicht allein auf die Marketingaussagen verlassen, sondern müssen die spezifische Implementierung für ihre Anwendungsfälle prüfen und dies mit den potenziell konsistenteren oder konfigurierbareren Kontrollen unabhängiger Plattformen vergleichen.

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Datenschutz- & Sicherheitsaspekte: Einstein Trust Layer vs. Unabhängige Plattformen

Datenschutz- und Sicherheitsaspekte sind sowohl beim Einstein Trust Layer von Salesforce als auch bei unabhängigen Plattformen von zentraler Bedeutung. Im Bereich Datenmaskierung bietet das Trust Layer Unterstützung für bestimmte Regionen und Sprachen, jedoch mit einer Einschränkung bei Agentforce, während unabhängige Plattformen konfigurierbare und anpassbare Regeln sowie unterstützte Datentypen bereitstellen können. Für agentenbasierte Workflows ist die Datenmaskierung im Trust Layer deaktiviert, während sie bei unabhängigen Plattformen, abhängig von der Implementierung, oftmals möglich ist, wenn Performance-Einbußen tolerierbar sind. Die Zero-Data-Retention bei Drittanbietern wird durch vertragliche Vereinbarungen, beispielsweise mit OpenAI, gewährleistet; unabhängige Plattformen erlauben direkte Verträge oder Hosting auf eigener Infrastruktur, um Drittparteien komplett zu vermeiden. Audit Trails werden im Trust Layer durch die Data Cloud protokolliert, einschließlich toxischer Inhalte und Maskierung, während unabhängige Plattformen oft detaillierte Logging- und Monitoring-Funktionen wie MLOps-Tools bieten. Bei der Kontrolle der Datenresidenz hängt das Trust Layer von der Hyperforce Region und der Provisionierung ab, wohingegen unabhängige Plattformen typischerweise eine granularere Auswahl von Rechenzentrumsregionen erlauben. Die Hosting-Optionen reichen bei Salesforce vom Anbieter selbst verwaltetem Hosting bis zur BYOM-Option über das SF-Gateway mit Hosting bei Partnern wie AWS oder GCP, wobei auch Anthropic im SF-Bereich eingeplant ist. Unabhängige Plattformen ermöglichen hingegen Hosting in einer eigenen Cloud-Instanz, On-Premises oder in der Anbieter-Cloud. Hinsichtlich der Granularität der Kontrollen bietet das Trust Layer konfigurierbare Optionen, beispielsweise zur Festlegung der Maskierungsregeln, wobei die grundlegende Architektur festgelegt ist; unabhängige Plattformen können oft eine umfassendere Konfigurierbarkeit der Sicherheitsmaßnahmen bereitstellen.

Vermeidung von Vendor Lock-In

Die tiefe Integration von Salesforce-Diensten birgt das Risiko einer starken Abhängigkeit vom Anbieter.

Risiko der Ökosystem-Abhängigkeit

Sich ausschließlich auf Salesforce für CRM und KI zu verlassen, schafft eine erhebliche Abhängigkeit. Dies kann die Verhandlungsposition bei Preisanpassungen schwächen und die Flexibilität einschränken, zukünftig andere Technologien zu nutzen.

Strategische Diversifizierung

Die Nutzung unabhängiger KI-Plattformen diversifiziert den Technologie-Stack. Unternehmen können Innovationen aus dem gesamten Markt nutzen und bei Bedarf leichter den Anbieter wechseln. Dies erhält die strategische Handlungsfähigkeit.

Salesforce’s “Open Ecosystem”-Paradoxon

Salesforce bewirbt zwar ein offenes Ökosystem, z.B. durch BYOM, aber die praktische Realität der tiefen Integration führt oft zu einer faktischen Bindung. Selbst bei Nutzung von BYOM erfolgt die Verwaltung und Bereitstellung über die Salesforce-Plattform, was einen Wechsel erschwert. Die Bequemlichkeit der integrierten Lösung kann so zu einem “Soft Lock-in” führen, da die zugrundeliegenden Abhängigkeiten verschleiert werden und der Wechsel zu einer anderen Management- oder Deployment-Strategie Reibungsverluste verursacht.

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Datenhoheit und Portabilität

Die Kontrolle über die eigenen Daten und die Möglichkeit, Modelle oder Daten bei Bedarf zu migrieren, sind wichtige strategische Aspekte.

Bedenken bei Einstein Activity Capture (EAC)

Ein spezifisches Problem betrifft EAC. Die erfassten E-Mail- und Kalenderdaten werden nicht als Standard-Aktivitätsdatensätze in Salesforce gespeichert, sondern extern bei AWS. Diese Daten unterliegen einer begrenzten Aufbewahrungsfrist (standardmäßig 6 Monate, maximal 24 Monate mit kostenpflichtiger Lizenz) und gehen verloren, wenn EAC deaktiviert wird. Dies wirft erhebliche Fragen bezüglich der Datenhoheit, des langfristigen Zugriffs und der Backup-Möglichkeiten auf. Man besitzt seine Daten in diesem Fall nicht vollständig.

Modellportabilität

Modelle, die nativ mit Salesforce-Tools wie dem Einstein Prediction Builder erstellt werden, sind an die Plattform gebunden und nicht einfach portierbar. Während die zugrundeliegenden Daten exportiert werden können, ist das trainierte Modell selbst nicht übertragbar. Im Gegensatz dazu sind Modelle, die auf externen Plattformen (AWS, GCP etc.) entwickelt wurden, inhärent portabler, selbst wenn sie zeitweise mit Salesforce integriert sind.

Datenportabilität bei unabhängiger KI

Wenn externe KI-Plattformen genutzt werden, verbleiben die Kerndatenverarbeitung und die Modellartefakte oft außerhalb von Salesforce. Dies bietet potenziell eine bessere Daten- und Modellportabilität, falls sich die Beziehung zu Salesforce oder die Strategie ändert.

Strategische Empfehlungen für Entscheidungsträger

Die Wahl der richtigen KI-Strategie im Salesforce-Kontext erfordert eine differenzierte Bewertung, die über eine einfache Gegenüberstellung von Funktionen hinausgeht. Folgende Empfehlungen können Entscheidungsträgern helfen:

Anwendungsfälle kritisch bewerten

Nicht standardmäßig auf native Salesforce-KI setzen. Jeden KI-Anwendungsfall individuell prüfen anhand von:

• Erforderliche Spezialisierung: Benötigt die Aufgabe tiefe, spezialisierte KI-Fähigkeiten (z.B. komplexe wissenschaftliche Analysen, Nischen-Branchenvorhersagen), die wahrscheinlich besser von einer dedizierten Plattform bedient werden?
• Anpassungsbedarf: Wie viel Kontrolle über Modell, Trainingsdaten und Algorithmen ist notwendig? Reicht der Abstraktionsgrad von Salesforce aus?
• Leistungsanforderungen: Gibt es strenge Latenz- oder Durchsatzanforderungen, die möglicherweise besser durch optimierte externe Infrastruktur erfüllt werden?
• Datensensibilität & Compliance: Beinhaltet der Anwendungsfall hochsensible Daten, bei denen die Einschränkungen des Trust Layers (insbesondere die fehlende Maskierung bei Agentforce) inakzeptable Risiken darstellen? Werden spezifische Datenresidenzanforderungen extern besser erfüllt?

Einen hybriden Ansatz verfolgen

Eine Strategie in Betracht ziehen, die native Salesforce-KI für einfachere, stark integrierte Aufgaben nutzt, bei denen sie ihre Stärken ausspielt (z.B. grundlegendes Lead Scoring, E-Mail-Entwürfe in der Sales Cloud). Gleichzeitig sollten unabhängige Plattformen für hochwertige, spezialisierte oder hochsensible Anwendungsfälle integriert werden.

Integrationsreife berücksichtigen

Die technischen Ressourcen und das Know-how der Organisation zur Bewältigung der Komplexität der Integration und Wartung externer KI-Lösungen realistisch einschätzen. Mit gut unterstützten Integrationen beginnen (z.B. AppExchange, etablierte Cloud-Konnektoren), bevor komplexe Eigenentwicklungen angegangen werden.

Vollständigen TCO berechnen

Eine gründliche TCO-Analyse durchführen, die die Gesamtkosten der nativen Salesforce-KI (Lizenzen, Data Cloud-Nutzung, potenzielle funktionale Einschränkungen) mit denen unabhängiger KI (Kern-KI-Kosten + Integrationsentwicklung/-wartung + Middleware) vergleicht.

TCO-Analyse (Total Cost of Ownership) ist eine Methode zur Bewertung der Gesamtkosten, die mit dem Erwerb und Betrieb einer Technologie über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg verbunden sind – also nicht nur Anschaffungskosten, sondern auch laufende Betriebskosten, Wartung, Schulung, Upgrades usw.

Warum externe KI-Plattformen kosteneffizienter sein können:

• Skaleneffekte: Anbieter verteilen Infrastrukturkosten auf viele Kunden.
• Geringere Investitionen: Kein Aufbau eigener Infrastruktur nötig.
• Schnellerer Einsatz: Schnellere Time-to-Market reduziert indirekte Kosten.
• Wartung & Updates inkludiert: Kein eigener Aufwand für IT-Betrieb.
• Pay-as-you-go: Kosten passen sich dem Bedarf an.

Eine TCO-Analyse zeigt oft, dass externe KI-Plattformen auf lange Sicht günstiger und flexibler sind als eigene Lösungen.

Strategische Flexibilität priorisieren

Die Bequemlichkeit des integrierten Salesforce-Ökosystems gegen die langfristigen strategischen Risiken der Anbieterabhängigkeit abwägen (Siehe Abschnitt V.B). Portabilitätsüberlegungen von Anfang an in die KI-Strategie einbauen.

Transparenz einfordern

Von allen Anbietern (einschließlich Salesforce und unabhängigen Anbietern) klare Dokumentationen zu Modellfähigkeiten, Einschränkungen, Datenverarbeitungspraktiken, Sicherheitsmaßnahmen und Preismodellen verlangen. Marketingaussagen kritisch hinterfragen und mit den technischen Realitäten abgleichen.

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Plädoyer für eine offene KI-Strategie innerhalb von Salesforce

Die Analyse zeigt deutlich, dass die alleinige Nutzung der nativen KI-Suite von Salesforce zwar Bequemlichkeit und eine nahtlose Integration in bekannte CRM-Prozesse bietet, aber nicht zwangsläufig die optimale Strategie für jedes Unternehmen darstellt. Die strategische Berücksichtigung unabhängiger KI-Plattformen eröffnet signifikante Vorteile: Zugang zu hochspezialisierten und potenziell leistungsfähigeren Modellen, größere Flexibilität und Kontrolle über den KI-Stack, mögliche Kosteneffizienzen durch alternative Preismodelle und die Nutzung bestehender Infrastruktur sowie eine wichtige Risikominimierung hinsichtlich Anbieterabhängigkeit und Datenhoheit.

Besonders kritisch sind die festgestellten Einschränkungen des Einstein Trust Layers zu bewerten, namentlich die deaktivierte Datenmaskierung für Agentforce-Workflows. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, über die Marketingversprechen hinauszublicken und die technischen Realitäten genau zu prüfen, insbesondere bei der Verarbeitung sensibler Daten. Auch die Bedenken hinsichtlich der Datenportabilität, wie sie am Beispiel von Einstein Activity Capture deutlich werden, mahnen zur Vorsicht bei einer zu starken Bindung an proprietäre Speicher- und Verarbeitungsmechanismen.

Gleichzeitig ist die Rolle von Salesforce AI nicht zu unterschätzen. Für viele Standard-CRM-Aufgaben bietet sie eine wertvolle, gut integrierte Lösung. Der Einstein Trust Layer stellt trotz seiner Limitationen eine wichtige Governance- und Sicherheitsebene dar. Die Low-Code-Werkzeuge ermöglichen zudem eine breitere Demokratisierung der KI-Nutzung innerhalb von Organisationen.

Die überzeugendste Strategie für viele Unternehmen dürfte daher in einem offenen, hybriden Ansatz liegen. Eine solche Strategie nutzt die Stärken der nativen Salesforce-KI für alltägliche, integrierte Aufgaben, scheut aber nicht davor zurück, für spezifische, hoch anspruchsvolle oder strategisch kritische Anwendungsfälle gezielt externe, “Best-of-Breed”-KI-Lösungen zu integrieren. Dies erfordert eine Abkehr von der Standardeinstellung, nur native Werkzeuge zu verwenden, und stattdessen eine rigorose, anwendungsfallbasierte Bewertung.

Entscheidungsträger sind aufgefordert, den richtigen Mix aus nativen und unabhängigen KI-Lösungen sorgfältig zu bestimmen. Diese Entscheidung sollte sich an den spezifischen Geschäftsanforderungen, den vorhandenen technischen Fähigkeiten, der Risikobereitschaft und den langfristigen strategischen Zielen orientieren, um das volle Potenzial von KI im Salesforce-Ökosystem auszuschöpfen, ohne unnötige Abhängigkeiten oder Risiken einzugehen.

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