Salesforce AI: Mengapa platform AI independen lebih baik daripada pendekatan Einstein dan Agentforce-Hybrid mengalahkan penguncian vendor!

Pentingnya strategis platform AI independen di Salesforce: An Analisis Di Beyond Einstein

Salesforce dengan jelas memposisikan kecerdasan buatan aslinya (AI) sebagai bagian integral dari platform pelanggan 360 dan mengiklankannya sebagai "AI#1 untuk CRM". Pesan inti menekankan integrasi fungsi AI yang mulus seperti Einstein, Agenforce dan cloud AI yang lebih komprehensif dalam alur kerja Salesforce yang ada untuk meningkatkan produktivitas dan mempersonalisasikan pengalaman pelanggan. Janji implementasi dan penggunaan yang sederhana ini dalam lingkungan yang akrab ini menarik bagi banyak perusahaan.
Namun, pelanggan Salesforce semakin menghadapi keputusan strategis: haruskah Anda mengandalkan secara eksklusif pada ki suite asli dari Salesforce atau menganggap integrasi yang lebih mandiri, lebih berpotensi platform AI khusus? Pasar AI berkembang dengan cepat, dan penyedia eksternal terus-menerus mengkhususkan diri model dan solusi inovatif yang mungkin melampaui keterampilan platform all-in-one.

Artikel ini menganalisis keunggulan strategis menggunakan platform AI independen dalam lingkungan Salesforce. Dia secara kritis memeriksa keterampilan dan batasan AI Salesforce asli, menerangi jalur integrasi dan tantangan dan mengatasi aspek -aspek sentral seperti fleksibilitas, biaya, perlindungan data, dan ketergantungan penyedia. Tujuannya adalah untuk menciptakan dasar yang sangat baik untuk keputusan apakah strategi AI yang lebih terbuka untuk pengguna Salesforce bisa lebih menguntungkan daripada tunggal penggunaan solusi milik Salesforce.

Pertanyaan kuncinya adalah tentang mempertimbangkan kenyamanan solusi yang sangat terintegrasi dan potensi kinerja dan spesialisasi alat AI eksternal. Sementara Salesforce menekankan keunggulan AI terintegrasi, spesialisasi tinggi dan kecepatan inovasi cepat di area AI membutuhkan pandangan yang berbeda. Penyedia platform tunggal mungkin tidak menawarkan kinerja terbaik di semua domain AI, dibandingkan dengan penyedia yang fokus pada bidang tertentu. Ketegangan antara integrasi dan "terbaik" ini membentuk inti dari pertimbangan strategis yang diperiksa dalam laporan ini.

Cocok untuk:

• AI Integrasi platform AI independen dan lintas-data untuk semua masalah perusahaan

Memahami ki rangkaian Salesforce asli (Einstein, Agenforce, AI Cloud)

Salesforce menawarkan berbagai fungsi AI yang sangat terintegrasi ke dalam berbagai produk cloud dan digabungkan dengan nama merek Einstein, Agenforce dan AI Cloud. Suite ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses bisnis sehari -hari melalui otomatisasi, prediksi, dan interaksi yang dipersonalisasi.

Tinjauan Fungsional Cloud

• Cloud Penjualan: Fungsi inti termasuk evaluasi prospek dan peluang berdasarkan probabilitas kelulusan mereka (Einstein LEAD/PENCAPAIAN Peluang), peramalan penjualan yang lebih tepat, penciptaan otomatis email penjualan yang dipersonalisasi (email penjualan), ringkasan pembicaraan penjualan (ringkasan panggilan) dan rekaman otomatis kegiatan dari email dan kalendar (Einstein (Einstein) dan rekaman otomatis. Einstein Copilot juga menawarkan tindakan dan dukungan terkait konteks dalam proses penjualan.
• Layanan Cloud: Di sini KI mendukung klasifikasi otomatis proses pelanggan (klasifikasi kasus), merekomendasikan artikel pengetahuan yang sesuai atau jawaban prefabrikasi (Rekomendasi Artikel/Balas), membuat ringkasan kasus yang telah diselesaikan (ringkasan kerja) dan memungkinkan penggunaan chatbot untuk mengotomatisasi permintaan standar.
• Cloud Pemasaran: Fungsi AI membantu dengan pembuatan dan kata kunci otomatis konten pemasaran (pembuatan konten/penandaan), mengevaluasi probabilitas interaksi kontak (penilaian keterlibatan), mengoptimalkan waktu pengiriman untuk tarif pembukaan maksimum (kirim optimasi waktu) dan memungkinkan personalisasi yang mendalam dari kampanye dan pengalaman pelanggan.
• Commerce Cloud: Di bidang ini, AI berfokus pada rekomendasi produk yang dipersonalisasi, optimalisasi hasil pencarian dan penyediaan wawasan tentang perilaku pembelian untuk meningkatkan konversi.
• Sepenuhnya/Umum: Alat seperti pembangun prediksi Einstein memungkinkan administrator untuk membuat model prediktif khusus tanpa kode. Einstein Discovery membantu menemukan pola dan wawasan dalam data. Einstein Selanjutnya Tindakan Terbaik Memberikan Rekomendasi Terkait Konteks untuk Tindakan. Agenforce mewakili agen AI otonom yang dapat melakukan tugas secara mandiri. Studio pembangun dan kopilot segera memungkinkan adaptasi dan penciptaan asisten dan petunjuk yang dikendalikan AI.

Cocok untuk:

• Keluar dari US Cloud: Penawaran SaaS Sovereign di Tinjauan Umum + Rekomendasi untuk Tindakan

Arsitektur yang mendasari

Fungsionalitas AI Salesforce didasarkan pada dua kolom penting: cloud data dan lapisan Einstein Trust.

Ketergantungan Cloud Data

Salesforce Data Cloud bertindak sebagai fondasi data pusat. Ini menyatukan data pelanggan dari berbagai sumber (Salesforce Internal dan Eksternal) dalam perspektif 360 derajat. Data yang diselaraskan ini adalah dasar bagi banyak aplikasi AI, terutama untuk AI dan personalisasi generatif. Adalah penting bahwa fungsi AI generatif tertentu dan jejak audit lapisan kepercayaan memerlukan penyediaan cloud data, bahkan jika tidak digunakan secara intensif untuk harmonisasi data. Ini menciptakan ketergantungan arsitektural dan dapat menyebabkan kompleksitas tambahan dan biaya potensial, terutama jika perusahaan sudah memiliki gudang data atau danau data. Kebutuhan untuk cloud data dengan demikian dapat meningkatkan total biaya kepemilikan (TCO) dan mewakili potensi bottleneck jika tidak dikelola dengan cermat.

Einstein Trust Layer

Kerangka keamanan ini dimaksudkan untuk memastikan penggunaan AI generatif yang dapat dipercaya. Ini termasuk beberapa komponen:

• Kueri Data Aman: Mengakses Data Salesforce Untuk memperkaya prompt dengan konteks yang relevan, di mana hak akses masing -masing pengguna diperhitungkan.
• Pertahanan segera: Pedoman sistem dimaksudkan untuk mengurangi halusinasi dan pengeluaran berbahaya dari model suara (LLM).
• Data Masking: Data sensitif seperti Informasi Pribadi (PII) atau Informasi Pembayaran (PCI) ditutupi sebelum dikirim ke LLM eksternal.
• Penilaian Toksisitas: Jawaban yang dihasilkan diperiksa dan dievaluasi untuk konten yang berpotensi berbahaya.
• Kebijakan Retensi Zero-Data: Salesforce telah membuat perjanjian dengan mitra seperti OpenAai dan Azure Openai, yang harus memastikan bahwa data perusahaan yang ditransmisikan tidak disimpan oleh penyedia pihak ketiga ini atau digunakan untuk melatih model mereka.

Namun, pandangan yang lebih dekat pada arsitektur mengungkapkan bahwa Salesforce digunakan untuk banyak fungsi AI generatifnya untuk model bahasa besar eksternal (LLM) dari penyedia seperti OpenAai, Anthropic atau Google. Model -model ini sering diintegrasikan melalui layanan cloud seperti ancaman AW. Lapisan Einstein Trust bertindak sebagai gateway yang aman. Ini berarti bahwa Salesforce bertindak terutama sebagai pialang integrator dan keamanan alih -alih hanya mengembangkan model generatif dasar Anda sendiri. Meskipun ini memungkinkan akses ke model yang kuat, ini menciptakan ketergantungan dan menimbulkan pertanyaan sejauh mana teknologi inti AI berbeda dari penggunaan langsung model -model ini melalui platform lain. Pelanggan dengan demikian membayar Salesforce untuk integrasi, tingkat keamanan dan penyematan dalam alur kerja, yang didasarkan pada model AI yang sebagian besar eksternal. Ini memperkuat argumen mengevaluasi integrasi langsung dengan model atau platform eksternal ini.

Kekuatan yang diakui dari solusi asli

Terlepas dari poin yang disebutkan, ki suite Salesforce asli menawarkan keuntungan yang tak terbantahkan:

• Integrasi yang mulus: Fungsi AI sangat tertanam dalam antarmuka pengguna Salesforce dan proses kerja, yang memungkinkan penggunaan yang lancar.
• Keramahan dan keakraban pengguna: Pengguna dan administrator Salesforce yang ada biasanya ditemukan dengan cepat, yang memperpendek periode pelatihan. Alat kode rendah juga memungkinkan pengguna non-teknis untuk membuat pengalaman berbasis AI.
• Penggunaan data CRM yang ada: AI dirancang untuk bekerja secara langsung dengan data pelanggan yang disimpan di Salesforce, yang dapat menyederhanakan pemrosesan data.

Mesin Rendering 3D AI & XR: Keahlian lima kali lipat dari Xpert.Digital dalam paket layanan komprehensif, R&D XR, PR & SEM - Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan

Argumen untuk platform AI independen di Salesforce

Meskipun integrasi asli Salesforce AI menawarkan keuntungan, beberapa alasan penting berbicara dengan serius mempertimbangkan integrasi platform AI independen. Solusi eksternal ini dapat lebih unggul di bidang -bidang seperti fleksibilitas, spesialisasi, kemampuan beradaptasi, dan potensi keuntungan biaya.

Fleksibilitas dan spesialisasi model

Pasar AI ditandai dengan dinamika tinggi dan spesialisasi. Penyedia AI independen sering berkonsentrasi pada domain atau teknologi spesifik dan karenanya dapat menawarkan solusi yang lebih progresif atau dibuat khusus di bidang tertentu daripada platform umum seperti Salesforce.

Akses ke model "terbaik-breed"

Penyedia eksternal sering mengembangkan algoritma yang sangat khusus untuk bidang -bidang seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), visi komputer atau analisis spesifik industri. Contohnya adalah AI khusus untuk dokumen hukum seperti ContractPodai atau alat diagnostik khusus industri seperti Aquant. Model khusus seperti itu dapat melebihi kinerja model yang lebih umum yang diintegrasikan oleh Salesforce.

Siklus inovasi yang lebih cepat

Perusahaan AI yang berdedikasi sering dapat mengembangkan dan menerbitkan model dan fungsi baru lebih cepat daripada penyedia platform besar seperti Salesforce, yang peta jalan AI terikat untuk siklus pelepasan yang lebih luas. Ini memungkinkan perusahaan untuk mendapat manfaat lebih cepat dari kemajuan AI terbaru.

Variasi model yang lebih besar

Platform atau pasar independen menawarkan akses ke berbagai model, termasuk solusi niche, opsi open source atau model penyedia yang tidak tersedia secara langsung melalui fungsi "Bring Your Own Model" (BYOM) Salesforce.

Cocok untuk:

• Platform AI independen sebagai alternatif strategis untuk perusahaan Eropa

Spesialisasi penyedia eksternal ini kontras dengan pendekatan Salesforce yang lebih luas, yang bertujuan untuk menyediakan fungsi AI dasar di seluruh rangkaian CRM. Sementara pendekatan "lebar" ini memastikan bahwa AI tersedia di banyak bidang, ini bisa dengan mengorbankan kedalaman. Indeks penipuan khusus atau alat analisis gambar medis mungkin akan melebihi model umum CRM yang terintegrasi untuk tugas-tugas spesifik ini. Perusahaan dengan persyaratan kritis dalam domain AI khusus dapat menemukan bahwa Native Salesforce-KI tidak cukup. Platform independen memungkinkan untuk memilih alat terbaik untuk tugas masing -masing alih -alih memuaskan diri sendiri dengan solusi asli yang berpotensi "cukup".

Adaptasi dan kontrol

Platform AI independen sering menawarkan tingkat kontrol yang lebih tinggi atas seluruh siklus hidup AI, dari persiapan data hingga memodelkan implementasi dan pemantauan.

Penyetelan model-snap yang lebih dalam

Platform eksternal sering dirancang untuk insinyur pembelajaran mesin dan menawarkan kontrol granular atas pelatihan dan penyesuaian model. Ini melampaui kemungkinan alat kode rendah yang lebih abstrak dari Salesforce seperti pembangun prediksi Einstein atau pembatasan pada penyetelan sirip model impor (BYOM) dalam Salesforce.

Pemilihan dan transparansi algoritma

Pengguna memiliki lebih banyak kebebasan ketika memilih algoritma spesifik dan berpotensi menerima lebih banyak transparansi tentang fungsionalitas model (penjelasan, kemampuan menjelaskan) daripada melalui lapisan abstraksi Salesforce. Meskipun Salesforce menawarkan alat seperti Inspektur Model, alat MLOPS eksternal seringkali lebih komprehensif.

Kontrol atas tumpukan ki

Administrasi seluruh pipa AI (persiapan data, pelatihan, penyediaan, pemantauan) pada platform seperti AWS atau Google Cloud menawarkan lebih banyak kontrol daripada ketergantungan pada lingkungan yang dikelola Salesforce.

Batas adaptasi Salesforce

Sementara Salesforce menawarkan pembangun kode rendah untuk penyesuaian yang mudah, platform eksternal sering kali memungkinkan penyesuaian berbasis kode yang lebih dalam. Ada juga pembatasan fungsional spesifik pada fungsi Salesforce AI, seperti persyaratan yang kompleks atau ketika menyesuaikan penangkapan aktivitas Einstein, serta batas platform umum.

Potensi keuntungan biaya

Struktur biaya untuk solusi AI dapat sangat bervariasi dan perbandingan murni biaya lisensi seringkali tidak cukup.

Model harga yang berbeda

Salesforce sering melisensikan fungsi AI-nya per pengguna dan bulan sebagai tambahan untuk lisensi cloud yang ada. Sebaliknya, harga untuk platform AI independen sering didasarkan pada konsumsi aktual (waktu komputasi, memori, panggilan API). Penyedia AI independen pada gilirannya dapat memiliki model harga sendiri yang mungkin lebih fleksibel. Opsi Byom di Salesforce dapat mengurangi biaya untuk permintaan Einstein, tetapi biaya yang mendasari penyedia model eksternal terus dikeluarkan.

Total biaya kepemilikan (TCO)

Analisis TCO yang komprehensif sangat penting. Sementara integrasi asli Salesforce-KI dapat mengurangi biaya integrasi awal, faktor-faktor lain dapat meningkatkan total biaya: potensi kebutuhan data lisensi atau penggunaan cloud, biaya pro-pengguna yang relatif tinggi untuk add-on dan kemungkinan membayar biaya tambahan untuk model AI yang akan tersedia lebih murah. TCO untuk AI independen harus mencakup biaya integrasi, tetapi dapat mengambil manfaat dari biaya penggunaan AI inti yang lebih rendah dan penggunaan infrastruktur cloud yang ada. Agenforce juga digambarkan sebagai berpotensi mahal digunakan ($ 2 per percakapan).

Penghindaran redundansi

Penggunaan AI independen dapat memungkinkan perusahaan untuk menggunakan investasi yang ada di platform cloud lain atau infrastruktur data mereka sendiri dan dengan demikian menghindari biaya yang berlebihan dalam ekosistem Salesforce.

Salesforce Native Ki vs Independent AI: Perbandingan Fungsi dan Fleksibilitas

Salesforce Native Ki vs Independent AI: Perbandingan Fungsi dan Fleksibilitas - Gambar: Xpert.Digital

Salesforce AI asli, seperti Einstein atau Agenforce, dan platform AI independen yang sering menggunakan model khusus atau terbuka berbeda secara signifikan dalam fungsi dan fleksibilitas mereka. Sementara Salesforce asli AI difokuskan pada pendekatan umum dan aplikasi CRM, platform independen sering menawarkan model khusus dan pilihan yang lebih luas, termasuk opsi open source. Akses ke model terbaru di Salesforce tergantung pada siklus rilis dan kemitraan, sementara penyedia khusus memungkinkan pembaruan yang berpotensi lebih cepat. Berkenaan dengan fine-tuning, model Salesforce asli sering dibatasi dan diabstraksikan, misalnya oleh alat-alat seperti pembangun prediksi, sedangkan platform independen menawarkan kontrol yang lebih rinci atas proses pelatihan. Pilihan algoritma spesifik terbatas di Salesforce, karena sebagian besar telah ditentukan sebelumnya atau terkait dengan mitra, sementara platform independen menawarkan lebih banyak kebebasan. Infrastruktur ini juga sepenuhnya dikelola di Salesforce dan sering didasarkan pada AWS atau GCP, sementara platform independen memungkinkan akses langsung ke lingkungan hosting, baik di cloud Anda sendiri atau di tempat. Upaya integrasi di Salesforce rendah karena solusinya asli, sedangkan platform eksternal membutuhkan lebih banyak pengembangan dan pekerjaan konfigurasi. Berkenaan dengan biaya, Salesforce sering bergantung pada model harga berbasis pengguna per bulan sebagai tambahan, sementara platform independen sering menggunakan harga yang bergantung pada konsumsi, seperti berdasarkan kinerja komputasi atau panggilan API, atau model khusus penyedia.

Navigasi Integrasi: Hubungkan AI Independen dengan Salesforce

Keputusan untuk platform AI independen membutuhkan perencanaan integrasi yang cermat ke lingkungan Salesforce yang ada. Ada berbagai metode untuk membangun hubungan ini, masing -masing dengan keuntungan dan tantangan Anda sendiri.

Metode integrasi

AppExchange / AgentExchange

Salesforce AppExchange menawarkan berbagai aplikasi pihak ketiga, termasuk solusi AI yang sering menawarkan integrasi prefabrikasi. AgentExchange adalah pasar yang lebih baru yang ditujukan untuk keterampilan agen AI, topik, dan templat dari mitra dan dimaksudkan untuk mempercepat penyediaan agen AI. Ini seringkali merupakan cara termudah, tetapi mengharuskan pasangan yang cocok menawarkan solusi.

API (istirahat/sabun/curah/streaming)

Penggunaan langsung API Salesforce memungkinkan integrasi yang dibuat khusus. Pengembang dapat bertukar data, memicu proses di Salesforce atau memutar hasil dari model AI eksternal. API gabungan dapat membantu menggabungkan beberapa operasi secara efisien. Metode ini menawarkan fleksibilitas maksimum, tetapi membutuhkan upaya pengembangan yang signifikan.

Platform Middleware (mis. Mulesoft)

Platform integrasi seperti Mulesoft (solusi Salesforce sendiri) atau orang lain dapat berfungsi sebagai perantara. Mereka mengambil tugas -tugas seperti transformasi data, orkestrasi alur kerja yang kompleks dan manajemen konektivitas antara Salesforce dan layanan AI eksternal.

Konektor Platform Cloud (AWS/GCP)

Penyedia cloud besar semakin menyediakan layanan khusus untuk memfasilitasi integrasi dengan Salesforce. Contohnya adalah AWS Private Connect untuk koneksi jaringan yang aman, relai acara AWS untuk transmisi acara real-time, konektor AWS Glue Salesforce atau konektor Wrangler Data Sagemaker untuk pemrosesan data. Google Vertex AI dapat diintegrasikan ke dalam Cloud Data Salesforce melalui pembuat model. Konektor ini dapat menyederhanakan integrasi, tetapi berikatan dengan ekosistem penyedia cloud masing -masing.

Byom tentang Einstein Studio

Seperti yang telah disebutkan, fungsi ini memungkinkan integrasi model yang di -host secara eksternal ke lingkungan Salesforce melalui pembuat model. Pertanyaan terus berjalan melalui infrastruktur Salesforce dan menggunakan lapisan kepercayaan, yang menyederhanakan integrasi, tetapi juga menciptakan ketergantungan tertentu.

Cocok untuk:

• Integrasi AI dan Pembelajaran Mesin dalam Logistik Gudang - Perkembangan Global di Jerman, UE, AS dan Jepang

Tantangan integrasi yang sering

Integrasi sistem eksternal dengan Salesforce tidak sepele dan berisi tantangan khusus:

Batas API

Salesforce membatasi jumlah panggilan API per organisasi dan periode (mis. Setiap hari, pada saat yang sama). Proses AI intensif data yang sering menyinkronkan atau meminta data dapat dengan cepat mencapai batas-batas ini. Ini membutuhkan desain yang cermat (mis. Pelambatan, pemrosesan batch, caching) atau dapat melakukan akuisisi edisi Salesforce yang lebih tinggi atau kontingen API tambahan yang diperlukan. Batas streaming API khususnya relevan untuk aplikasi waktu-nyata.

Sinkronisasi Data

Memastikan konsistensi data antara Salesforce dan platform AI eksternal sangat penting. Tantangan meliputi penanganan volume data besar (LDV), keputusan antara pembaruan real-time dan batch, manajemen waktu latensi dan menghindari ketidakkonsistenan data. Pendekatan seperti integrasi nol-salinan bertujuan untuk mengurangi masalah ini mungkin tidak selalu berlaku.

Pemetaan dan transformasi data

Model data, format, dan semantik bidang yang berbeda harus dikoordinasikan. Ini dapat membutuhkan logika transformasi yang kompleks untuk memastikan bahwa data ditafsirkan dengan benar.
Keamanan dan Otentikasi: Manajemen Data Akses yang Aman (Kunci API, Token), implementasi metode otentikasi yang kuat (mis. OAuth 2.0, bernama Creditials) dan memastikan transmisi data yang aman (enkripsi) sangat penting. Malcons dapat menyebabkan kesenjangan keamanan.

Pemecahan masalah dan konsistensi data

Integrasi harus resisten terhadap kesalahan (masalah jaringan, kegagalan sistem, kesalahan data). Mekanisme yang kuat untuk pencatatan, pemantauan, dan upaya pengulangan otomatis (coba lagi logika) diperlukan untuk memastikan integritas data dan meminimalkan downtime.

Kompleksitas dan pemeliharaan

Integrasi yang dibuat khusus memerlukan pemeliharaan dan adaptasi yang berkelanjutan, terutama jika Salesforce atau platform AI eksternal berkembang. Ini mengikat sumber daya dan membutuhkan pengetahuan teknis.

Kompleksitas integrasi merupakan faktor biaya yang sering diremehkan. Sementara platform AI independen dapat menawarkan biaya nuklir yang lebih rendah atau fungsi superior, biaya dan upaya untuk integrasi-termasuk waktu pengembangan, lisensi middleware potensial dan aliran perawatan-harus-Must yang berkelanjutan ke dalam perhitungan TCO. AI asli dari Salesforce mendapat manfaat dari integrasi prefabrikasi. Batas API selanjutnya dapat meningkatkan kompleksitas dan biaya jika solusi yang rumit atau lisensi yang lebih mahal diperlukan. Oleh karena itu, keputusan untuk AI independen harus memperhitungkan keterampilan teknis dan sumber daya organisasi untuk mengatasi kompleksitas integrasi ini. Integrasi yang direncanakan dengan buruk dapat menghancurkan keunggulan platform eksternal.

Pola integrasi yang berhasil

Terlepas dari tantangan, ada pola dan alat yang sudah ada untuk integrasi yang sukses. Studi kasus menunjukkan keberhasilan koneksi AWS Sagemaker ke Salesforce, seringkali menggunakan layanan AWS spesifik untuk mengoptimalkan kinerja dan biaya. Integrasi serupa dimungkinkan dengan Google Vertex AI, terutama melalui pembuat model. Alat seperti Zapier dapat digunakan untuk integrasi yang lebih sederhana dan bebas kode untuk memindahkan data antar sistem, mis. Antara Google Sheets dan Vertex AI sebagai proxy untuk data Salesforce. Penggunaan konektor dan layanan asli cloud seperti AWS Glue, Eventbridge atau Private Connect juga dapat menyederhanakan dan mengamankan integrasi.

Platform AI Independen: Metode & Tantangan Integrasi pada Tinjauan Umum

Platform AI Independen: Metode & Tantangan Integrasi di Ikhtisar-Image: Xpert.Digital

Platform AI independen menawarkan berbagai metode integrasi, masing -masing membawa keuntungan dan tantangan khusus. Aplikasi AppExchange atau ExentExchange memungkinkan pemasangan yang mudah dari aplikasi prefabrikasi atau komponen mitra dengan sedikit upaya pengembangan dan kualitas sertifikasi yang sering. Namun, kemampuan beradaptasi terbatas dan ada ketergantungan pada penawaran mitra dan potensi biaya. Integrasi API langsung yang memungkinkan perkembangan yang dibuat khusus menggunakan API Salesforce seperti sisanya, sabun, curah dan streaming, menawarkan fleksibilitas maksimum dan kontrol penuh atas aliran data dan logika. Namun, membutuhkan tingkat pengembangan yang tinggi, manajemen batas API, tes keamanan menyeluruh dan pemeliharaan berkelanjutan. Penggunaan middleware seperti Mulesoft menyederhanakan integrasi yang kompleks melalui konektivitas, konversi data dan orkestrasi. Ini menawarkan administrasi pusat dan penggunaan kembali, tetapi membutuhkan biaya lisensi tambahan dan pengenalan intensif ke dalam platform. Konektor cloud seperti AWS atau GCP mengoptimalkan integrasi melalui layanan kode spesifik, sebagian rendah seperti lem, relai acara atau koneksi pribadi. Ini sebagian besar kuat, aman dan sempurna untuk ekosistem cloud masing -masing, tetapi memerlukan konfigurasi khusus dan mengikat pengguna ke penyedia. Dengan Byom melalui Einstein Studio, model yang di -host eksternal dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam alur kerja Salesforce, di mana lapisan kepercayaan digunakan dan integrasi disederhanakan. Namun, ada batasan dalam dukungan model dibandingkan dengan penggunaan langsung, penyesuaian yang baik dan ketergantungan pada platform Salesforce.

Integrasi platform AI independen dan lintas-data-lebar untuk semua citra masalah perusahaan: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Solusi AI Platform-Tailor yang paling fleksibel yang mengurangi biaya, meningkatkan keputusan mereka dan meningkatkan efisiensi

Platform AI Independen: mengintegrasikan semua sumber data perusahaan yang relevan

• Platform AI ini berinteraksi dengan semua sumber data tertentu
  • Dari SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox dan banyak sistem manajemen data lainnya
• Integrasi AI Cepat: Solusi AI yang dibuat khusus untuk perusahaan dalam beberapa jam atau hari bukan bulan
• Infrastruktur Fleksibel: Berbasis cloud atau hosting di pusat data Anda sendiri (Jerman, Eropa, pilihan lokasi bebas)

• Keamanan Data Tertinggi: Penggunaan di Firma Hukum adalah bukti yang aman
• Gunakan di berbagai sumber data perusahaan
• Pilihan model AI Anda sendiri atau berbagai (DE, EU, USA, CN)

Menantang yang dipecahkan platform AI kami

• Kurangnya akurasi solusi AI konvensional
• Perlindungan Data dan Manajemen Data Sensitif yang Aman
• Biaya tinggi dan kompleksitas pengembangan AI individu
• Kurangnya AI yang memenuhi syarat
• Integrasi AI ke dalam sistem TI yang ada

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• AI Integrasi platform AI independen dan lintas-data untuk semua masalah perusahaan

Pertimbangan Kritis: Manajemen Risiko untuk AI Independen

Keputusan untuk atau terhadap platform AI independen juga harus mencakup pertimbangan risiko potensial, terutama di bidang perlindungan data, ketergantungan penyedia dan kedaulatan data.

Privasi dan keamanan

Sementara Salesforce memposisikan lapisan Einstein Trust sebagai jaminan untuk penggunaan AI yang aman, pembatasan praktis terungkap pada tampilan yang lebih dekat yang harus ditimbang dibandingkan dengan solusi independen.

Pembatasan lapisan Einstein Trust:

Masking data yang dinonaktifkan untuk Agentforce: Poin pusat adalah penentuan eksplisit bahwa pembongkaran data untuk alur kerja agenforce dinonaktifkan. Sebagai alasan, dinyatakan bahwa masking akan mempengaruhi akurasi kontekstual dan relevansi hasil, misalnya ketika mencari akun yang sama, di mana rincian akun referensi diperlukan. Ini merupakan risiko perlindungan data yang cukup besar, karena data pelanggan yang berpotensi sensitif dapat dikirim terbuka ke LLM eksternal, yang sangat bermasalah dalam industri yang diatur dan bertentangan dengan janji "kepercayaan".
Mitigasi Alternatif (Antropik): Salesforce berencana untuk menawarkan model antropik alternatif yang berjalan dalam "batasan Salesforce Tepercaya" (diselenggarakan di AWS Bedrock). Meskipun data tidak meninggalkan bola kontrol Salesforce, masking data tetap dinonaktifkan di sini juga. Perlu dipertanyakan apakah masalah perlindungan data ini cukup membahas secara memadai, dibandingkan dengan masking yang berfungsi.
Fungsionalitas Lapisan Kepercayaan Umum: Fungsi inti seperti retensi nol pada mitra dan tes toksisitas tetap ada. Namun, pengecualian untuk Agenforce adalah pembatasan yang signifikan.

Keuntungan potensial dari platform independen:

Opsi Tempat Tinggal Data Bertahan: Penyedia cloud independen atau platform khusus dapat menawarkan lebih banyak kontrol granular atas lokasi penyimpanan dan pemrosesan data. Ini mungkin diperlukan untuk memenuhi undang -undang perlindungan data regional yang ketat (seperti GDPR atau peraturan nasional tertentu) yang melampaui jaminan umum Salesforce Hyperforce.
Arsitektur Keamanan Alternatif: Perusahaan dapat memilih arsitektur yang lebih sesuai dengan persyaratan keamanan spesifik mereka, mis. Melalui enkripsi khusus, kontrol akses yang lebih ketat atau mekanisme isolasi data.
Tanggung Jawab Penyedia Langsung: Kerjasama langsung dengan penyedia AI menciptakan tanggung jawab yang lebih jelas untuk menangani data, tanpa Salesforce sebagai contoh menengah.

Kesenjangan antara janji pemasaran lapisan kepercayaan dan realitas teknisnya, khususnya penyembahan yang dinonaktifkan untuk Agenforce, sangat penting untuk penilaian risiko. Pengambilan keputusan tidak dapat hanya mengandalkan pernyataan pemasaran, tetapi harus memeriksa implementasi spesifik untuk aplikasi mereka dan membandingkannya dengan kontrol yang lebih konsisten atau dapat dikonfigurasi dari platform independen.

Cocok untuk:

• AI Terpercaya: Kartu Trump Eropa dan kesempatan untuk mengambil peran utama dalam kecerdasan buatan

Aspek Perlindungan & Keamanan Data: Einstein Trust Layer vs Platform Independen

Aspek Perlindungan & Keselamatan Data: Einstein Trust Layer vs Platform Independen- Gambar: Xpert.Digital

Aspek Perlindungan Data dan Keamanan sangat penting bagi lapisan Einstein Trust dari Salesforce dan platform independen. Dalam masking data, lapisan kepercayaan menawarkan dukungan untuk daerah dan bahasa tertentu, tetapi dengan pembatasan di Agenforce, sementara platform independen dapat memberikan aturan yang dapat dikonfigurasi dan dapat disesuaikan serta tipe data yang didukung. Untuk alur kerja berbasis agen, masking data di lapisan kepercayaan dinonaktifkan, sedangkan dengan platform independen, tergantung pada implementasinya, seringkali dimungkinkan jika kerugian kinerja dapat ditoleransi. Retensi nol-data di antara penyedia pihak ketiga dijamin oleh perjanjian kontrak, misalnya dengan OpenAai; Platform independen memungkinkan kontrak langsung atau hosting ke infrastruktur mereka sendiri untuk sepenuhnya menghindari pihak ketiga. Jejak audit dicatat di lapisan kepercayaan oleh cloud data, termasuk konten beracun dan menutupi, sementara platform independen sering menawarkan fungsi logging dan pemantauan terperinci seperti alat MLOPS. Saat memeriksa tempat tinggal data, lapisan kepercayaan tergantung pada wilayah Hyperforce dan penyediaan, sedangkan platform independen biasanya memungkinkan pemilihan yang lebih granular dari wilayah pusat data. Di Salesforce, opsi hosting berkisar dari penyedia hosting yang dikelola sendiri hingga opsi Byom ke SF Gateway dengan hosting untuk mitra seperti AWS atau GCP, meskipun antropik juga direncanakan di area SF. Platform independen, di sisi lain, memungkinkan hosting dalam instance cloud mereka sendiri, di tempat atau di cloud penyedia. Berkenaan dengan granularitas kontrol, lapisan kepercayaan menawarkan opsi yang dapat dikonfigurasi, misalnya untuk menentukan aturan masking, di mana arsitektur dasar didefinisikan; Platform independen seringkali dapat memberikan konfigurasi yang lebih komprehensif dari langkah -langkah keamanan.

Menghindari penguncian vendor

Integrasi yang mendalam dari layanan Salesforce membawa risiko ketergantungan yang kuat pada penyedia.

Risiko ketergantungan ekosistem

Hanya mendarat di Salesforce untuk CRM dan AI menciptakan ketergantungan yang signifikan. Ini dapat melemahkan posisi negosiasi untuk penyesuaian harga dan membatasi fleksibilitas untuk menggunakan teknologi lain di masa depan.

Diversifikasi strategis

Penggunaan platform AI independen mendiversifikasi tumpukan teknologi. Perusahaan dapat menggunakan inovasi dari seluruh pasar dan, jika perlu, mengubah penyedia lebih mudah. Ini menerima kemampuan strategis untuk bertindak.

Paradoks "Ekosistem Terbuka" Salesforce

Salesforce mengiklankan ekosistem terbuka, mis. Oleh Byom, tetapi realitas praktis integrasi yang mendalam sering mengarah pada ikatan faktual. Bahkan ketika menggunakan Byom, administrasi dan penyediaan dilakukan melalui platform Salesforce, yang membuatnya sulit untuk diubah. Kenyamanan solusi terintegrasi dapat menyebabkan "penguncian lunak", karena ketergantungan yang mendasarinya terselubung dan perubahan pada manajemen yang berbeda atau strategi penyebaran menyebabkan kerugian gesekan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Bahaya Penguncian Vendor: Mengapa Perusahaan Harus Menghindari Ketergantungan

Kedaulatan dan portabilitas

Kontrol atas data Anda sendiri dan kemungkinan memigrasi model atau data jika perlu adalah aspek strategis yang penting.

Kekhawatiran di Einstein Activity Capture (EAC)

Masalah spesifik mempengaruhi EAC. Data email dan kalender yang direkam tidak disimpan sebagai catatan aktivitas standar di Salesforce, tetapi secara eksternal di AWS. Data ini tunduk pada periode retensi terbatas (6 bulan, maksimum 24 bulan dengan lisensi berbayar) dan hilang ketika EAC dinonaktifkan. Ini menimbulkan pertanyaan signifikan mengenai kedaulatan data, akses jangka panjang dan opsi cadangan. Dalam hal ini Anda tidak memiliki data sepenuhnya.

Portabilitas model

Model yang dibuat secara asli dengan alat Salesforce seperti pembangun prediksi Einstein terikat dengan platform dan tidak mudah digambarkan. Sementara data yang mendasarinya dapat diekspor, model terlatih itu sendiri tidak dapat ditransfer. Sebaliknya, model yang dikembangkan pada platform eksternal (AWS, GCP dll.) Lebih portabel, bahkan jika mereka sementara diintegrasikan dengan Salesforce.

Portabilitas data dengan AI independen

Ketika platform AI eksternal digunakan, pemrosesan data inti dan model artefak sering tetap di luar Salesforce. Ini berpotensi menawarkan data dan model portabilitas yang lebih baik jika hubungan dengan Salesforce atau strategi berubah.

Rekomendasi Strategis untuk Pembuat Keputusan

Pilihan strategi AI yang tepat dalam konteks Salesforce membutuhkan penilaian yang berbeda yang melampaui perbandingan fungsi yang sederhana. Rekomendasi berikut dapat membantu pengambilan keputusan:

Gunakan aplikasi secara kritis

Jangan mengandalkan AI Salesforce asli secara default. Periksa setiap aplikasi AI secara individual berdasarkan:

• Spesialisasi yang Diperlukan: Apakah tugas membutuhkan keterampilan AI yang mendalam dan khusus (mis. Analisis ilmiah yang kompleks, ramalan sektor ceruk) yang mungkin lebih baik dilayani oleh platform khusus?
• Kebutuhan Adaptasi: Berapa banyak kontrol atas model, data pelatihan dan algoritma diperlukan? Apakah tingkat abstraksi Salesforce cukup?
• Persyaratan Kinerja: Apakah ada persyaratan latensi atau throughput yang ketat yang mungkin lebih baik dipenuhi oleh infrastruktur eksternal yang dioptimalkan?
• Sensitivitas & Kepatuhan Data: Apakah aplikasi berlaku untuk data yang sangat sensitif di mana pembatasan lapisan kepercayaan (khususnya kurangnya menutupi di Agenforce) mewakili risiko yang tidak dapat diterima? Apakah persyaratan tempat tinggal data spesifik lebih baik dipenuhi?

Mengejar pendekatan hibrida

Pertimbangkan strategi yang digunakan Salesforce-KI asli untuk tugas-tugas yang lebih sederhana dan terintegrasi di mana ia memainkan kekuatannya (mis. Penilaian timah dasar, desain email di cloud penjualan). Pada saat yang sama, platform independen untuk kasus penggunaan berkualitas tinggi, khusus atau sangat sensitif harus diintegrasikan.

Pertimbangkan kedewasaan integrasi

Secara realistis menilai sumber daya teknis dan pengetahuan organisasi untuk mengelola kompleksitas integrasi dan pemeliharaan solusi AI eksternal. Mulailah dengan integrasi yang didukung dengan baik (mis. AppExchange, konektor cloud yang didirikan) sebelum perkembangan in-house yang kompleks ditangani.

Hitung TCO lengkap

Lakukan analisis TCO menyeluruh yang membandingkan total biaya KI Salesforce asli (lisensi, penggunaan cloud data, pembatasan fungsional potensial) dengan harga AI independen (Core AI biaya + pengembangan/pemeliharaan integrasi + middleware).

Analisis TCO (Total Biaya Kepemilikan) adalah metode untuk mengevaluasi total biaya yang terhubung dengan akuisisi dan pengoperasian teknologi di seluruh seluruh siklus hidup Anda-tidak hanya biaya akuisisi, tetapi juga biaya operasi yang berkelanjutan, pemeliharaan, pelatihan, peningkatan, dll.

Mengapa platform AI eksternal bisa lebih hemat biaya:

• Efek skala: Penyedia mendistribusikan biaya infrastruktur kepada banyak pelanggan.
• Investasi yang lebih rendah: Tidak ada struktur infrastruktur Anda sendiri yang diperlukan.
• Penggunaan yang lebih cepat: waktu ke pasar yang lebih cepat mengurangi biaya tidak langsung.
• Pemeliharaan & Pembaruan Termasuk: Tidak ada upaya sendiri untuk operasi TI.
• Pay-as-you-go: Biaya beradaptasi dengan kebutuhan.

Analisis TCO sering menunjukkan bahwa platform AI eksternal lebih murah dan lebih fleksibel daripada solusi mereka sendiri dalam jangka panjang.

Memprioritaskan fleksibilitas strategis

Timbang kenyamanan ekosistem Salesforce terintegrasi terhadap risiko strategis jangka panjang dari ketergantungan penyedia (lihat Bagian VB). Pasang pertimbangan portabilitas dari awal ke strategi AI.

Meminta transparansi

Menuntut dokumentasi yang jelas dari semua penyedia (termasuk tenaga penjualan dan penyedia independen) untuk keterampilan model, pembatasan, praktik pemrosesan data, langkah -langkah keamanan dan model harga. Pertanyakan pernyataan pemasaran dengan cermat dan bandingkan dengan realitas teknis.

Cocok untuk:

• Sistem Manajemen Data dalam Perubahan: Strategi untuk Keberhasilan Perusahaan di Usia AI

Permohonan untuk strategi AI terbuka dalam Salesforce

Analisis ini jelas menunjukkan bahwa satu-satunya penggunaan rangkaian ki asli Salesforce menawarkan kenyamanan dan integrasi yang mulus ke dalam proses CRM yang terkenal, tetapi tidak selalu mewakili strategi optimal untuk setiap perusahaan. Pertimbangan strategis platform AI independen membuka keunggulan yang signifikan: akses ke model yang sangat terspesialisasi dan berpotensi kuat, fleksibilitas dan kontrol yang lebih besar atas tumpukan AI, kemungkinan efisiensi biaya melalui model penetapan harga alternatif dan penggunaan infrastruktur yang ada serta minimalisasi risiko penting sehubungan dengan ketergantungan penyedia dan setering data.

Pembatasan yang ditetapkan dari lapisan Einstein Trust sangat kritis, yaitu menutupi data yang ditonaktifkan untuk alur kerja agenforce. Ini menggarisbawahi kebutuhan untuk melihat di luar janji pemasaran dan untuk memeriksa realitas teknis dengan cermat, terutama ketika memproses data sensitif. Kekhawatiran tentang portabilitas data, karena jelas dari contoh penangkapan aktivitas Einstein, juga memperingatkan untuk berhati -hati jika ikatan dengan memori dan mekanisme pemrosesan hak milik.

Pada saat yang sama, peran AI Salesforce tidak boleh diremehkan. Untuk banyak tugas CRM standar, ia menawarkan solusi yang berharga dan terintegrasi dengan baik. Lapisan Einstein Trust adalah tingkat tata kelola dan keamanan yang penting meskipun ada batasannya. Alat kode rendah juga memungkinkan demokratisasi penggunaan AI yang lebih luas dalam organisasi.

Oleh karena itu, strategi yang paling meyakinkan bagi banyak perusahaan harus menjadi pendekatan hibrida yang terbuka. Strategi seperti itu menggunakan kekuatan AI Salesforce asli untuk tugas sehari-hari yang terintegrasi, tetapi tidak menghindar dari mengintegrasikan solusi AI eksternal, "terbaik" untuk kasus penggunaan spesifik, sangat menuntut atau kritis strategis. Ini membutuhkan keberangkatan dari pengaturan default untuk hanya menggunakan alat asli, dan sebaliknya evaluasi berbasis aplikasi yang ketat.

Pembuat keputusan diminta untuk menentukan campuran yang tepat dari solusi AI asli dan independen. Keputusan ini harus didasarkan pada persyaratan bisnis spesifik, keterampilan teknis yang ada, risiko risiko dan tujuan strategis jangka panjang untuk mengeksploitasi potensi penuh AI dalam ekosistem tenaga penjualan tanpa mengambil dependensi atau risiko yang tidak perlu.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus