Salesforce AI: Perché le piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti sono migliori di Einstein e AgentForce-Hybrid Approccio batte il blocco dei fornitori!

L'importanza strategica delle piattaforme AI indipendenti in Salesforce: un'analisi oltre Einstein

Salesforce posiziona in modo prominente la sua intelligenza artificiale nativa (AI) come parte integrante della sua piattaforma 360 del cliente e li pubblicizza come "AI#1 per CRM". Il messaggio principale sottolinea l'integrazione senza soluzione di continuità delle funzioni di intelligenza artificiale come Einstein, Agentforce e il cloud di AI più completo nei flussi di lavoro Salesforce esistenti al fine di aumentare la produttività e personalizzare le esperienze dei clienti. Questa promessa di semplice implementazione e utilizzo all'interno di un ambiente familiare è attraente per molte aziende.
Tuttavia, i clienti di Salesforce si trovano sempre più ad affrontare una decisione strategica: dovresti fare affidamento esclusivamente sulla suite Ki nativa da Salesforce o considerare l'integrazione più indipendenti, più potenzialmente specializzate piattaforme di intelligenza artificiale? Il mercato dell'intelligenza artificiale si sviluppa rapidamente e i fornitori esterni sono modelli continuamente specializzati e soluzioni innovative che possono andare oltre le competenze di una piattaforma all-in-one.

Questo articolo analizza i vantaggi strategici dell'utilizzo di piattaforme AI indipendenti all'interno dell'ambiente Salesforce. Esamina criticamente le competenze e i limiti della nativa Salesforce AI, illumina i percorsi di integrazione e le sfide e affronta aspetti centrali come flessibilità, costi, protezione dei dati e dipendenza dal fornitore. L'obiettivo è quello di creare una base ben fondata per la decisione se una strategia di intelligenza artificiale più aperta per gli utenti di Salesforce possa essere più vantaggiosa del solo utilizzo delle soluzioni di proprietà di Salesforce.

La domanda chiave è di valutare la comodità di una soluzione profondamente integrata e le potenziali prestazioni e la specializzazione di strumenti di intelligenza artificiale esterni. Mentre Salesforce sottolinea i vantaggi della sua AI integrata, l'elevata specializzazione e la velocità di innovazione rapida nell'area AI richiedono una visione differenziata. Un singolo fornitore di piattaforme potrebbe non offrire prestazioni migliori in tutti i domini AI, rispetto ai fornitori che si concentrano su aree specifiche. Questa tensione tra integrazione e "best-of-breed" costituisce il nucleo delle considerazioni strategiche che vengono esaminate in questo rapporto.

Adatto a:

• Integrazione AI di una piattaforma AI indipendente e incrociata per tutte le questioni aziendali

Comprendi la suite Ki nativa di Salesforce (Einstein, AgentForce, AI Cloud)

Salesforce offre una vasta gamma di funzioni di intelligenza artificiale che sono profondamente integrate nei suoi vari prodotti cloud e combinati con i marchi Einstein, Agentforce e AI Cloud. Questa suite mira a ottimizzare i processi aziendali quotidiani attraverso l'automazione, le previsioni e le interazioni personalizzate.

Panoramica funzionale del cloud

• Cloud di vendita: le funzioni di base includono la valutazione di lead e opportunità in base alla loro probabilità di laurea (punteggio di lead/opportunità di Einstein), previsioni di vendita più precise, creazione automatica di e -mail di vendita personalizzate (e -mail di vendita), riepilogo dei colloqui di vendita (riassunti delle chiamate) e la registrazione automatica delle attività da e -mail (calendari di EinStein). Einstein Copilot offre anche azioni correlate al contesto e supporto nel processo di vendita.
• Cloud di servizio: qui KI supporta la classificazione automatica dei processi dei clienti (classificazione dei casi), raccomanda articoli di conoscenza adeguati o risposte prefabbricate (raccomandazioni di articolo/risposta), crea riassunti dei casi completati (riepiloghi di lavoro) e consente l'uso di chatbot per automatizzare le richieste standard.
• Cloud di marketing: le funzioni di intelligenza artificiale aiutano con la creazione e la parola chiave automatica dei contenuti di marketing (generazione/etichettatura dei contenuti), valutare la probabilità di interazione dei contatti (punteggio di coinvolgimento), ottimizzare i tempi di spedizione per i tassi di apertura massimi (inviare ottimizzazione del tempo) e consentire una profonda personalizzazione di campagne e esperienze dei clienti.
• Commerce Cloud: in questo settore, l'IA si concentra su raccomandazioni personalizzate dei prodotti, l'ottimizzazione dei risultati della ricerca e la fornitura di approfondimenti sul comportamento di acquisto per aumentare le conversioni.
• Completamente/generale: strumenti come il costruttore di previsione Einstein consentono agli amministratori di creare modelli predittivi personalizzati senza codice. Einstein Discovery aiuta a trovare modelli e approfondimenti nei dati. La prossima migliore azione di Einstein fornisce raccomandazioni relative al contesto per l'azione. AgentForce rappresenta agenti AI autonomi che possono svolgere compiti in modo indipendente. Builder e Copilot Studio consentono prontamente l'adattamento e la creazione di assistenti e suggerimenti controllati dall'intelligenza artificiale.

Adatto a:

• Esci dal cloud statunitense: Sovereign SaaS offre a Panoramica + Raccomandazioni per l'azione

Architettura sottostante

La funzionalità dell'IA Salesforce si basa su due colonne essenziali: il cloud di dati e il livello Trust Einstein.

Dipendenza del cloud di dati

Salesforce Data Cloud funge da fondazione dati centrale. Unisce i dati dei clienti da varie fonti (Salesforce interno ed esterno) in una prospettiva a 360 gradi. Questi dati armonizzati sono la base per molte applicazioni di intelligenza artificiale, in particolare per l'intelligenza artificiale e la personalizzazione generative. È importante che alcune funzioni di AI generativa e la scia di audit del livello fiduciario richiedano il provisioning del cloud di dati, anche se non viene utilizzata intensamente per l'armonizzazione dei dati. Ciò crea una dipendenza architettonica e può causare ulteriore complessità e costi potenziali, soprattutto se le aziende hanno già stabilito i data warehouse o laghi di dati. La necessità del cloud di dati può quindi aumentare il costo totale della proprietà (TCO) e rappresenta un potenziale collo di bottiglia se non è gestito con cura.

Einstein Trust Layer

Questo quadro di sicurezza ha lo scopo di garantire l'uso affidabile dell'IA generativa. Include diversi componenti:

• Secure Data Query: accede ai dati Salesforce per arricchire il prompt con un contesto pertinente, in base al quale vengono presi in considerazione i diritti di accesso del rispettivo utente.
• Difesa prontamente: le linee guida del sistema hanno lo scopo di ridurre le allucinazioni e le spese dannose dei modelli vocali (LLM).
• Maschese dei dati: i dati sensibili come informazioni personali (PII) o informazioni di pagamento (PCI) sono mascherati prima di inviare a LLM esterni.
• Valutazione della tossicità: le risposte generate vengono controllate e valutate per contenuti potenzialmente dannosi.
• Politica di conservazione dei dati zero: Salesforce ha stipulato accordi con partner come OpenAai e Azure Openai, che dovrebbero garantire che i dati della società trasmessi non siano né archiviati da questi fornitori di terze parti né utilizzati per la formazione dei loro modelli.

Uno sguardo più attento all'architettura, tuttavia, rivela che Salesforce viene utilizzato per molte delle sue funzioni generative di AI a modelli di grandi dimensioni esterni (LLM) di fornitori come OpenAai, Antropic o Google. Questi modelli sono spesso integrati tramite servizi cloud come la minaccia di AW. Einstein Trust Layer funge da gateway sicuro. Ciò significa che Salesforce agisce principalmente come integratore e broker di sicurezza invece di sviluppare solo i tuoi modelli generativi di base. Sebbene ciò consenta l'accesso a modelli potenti, crea dipendenze e solleva la domanda in che misura la tecnologia di AI principale differisce dall'uso diretto di questi modelli tramite altre piattaforme. I clienti pagano così Salesforce per l'integrazione, il livello di sicurezza e l'incorporamento nei flussi di lavoro, che si basano su modelli di intelligenza artificiale in gran parte esterni. Ciò rafforza l'argomento della valutazione dell'integrazione diretta con questi modelli o piattaforme esterne.

Punti di forza riconosciuti della soluzione nativa

Nonostante i punti menzionati, la nativa Salesforce Ki Suite offre innegabili vantaggi:

• Integrazione senza soluzione di continuità: le funzioni AI sono profondamente incorporate nell'interfaccia utente Salesforce e nei processi di lavoro, che consentono un uso regolare.
• La facilità d'uso e la familiarità: gli utenti e gli amministratori esistenti di Salesforce si trovano di solito rapidamente, il che riduce il periodo di formazione. Gli strumenti a basso codice consentono inoltre agli utenti non tecnici di creare esperienze basate sull'intelligenza artificiale.
• Utilizzo dei dati CRM esistenti: l'IA è progettata per funzionare direttamente con i dati dei clienti archiviati in Salesforce, che possono semplificare l'elaborazione dei dati.

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Argomenti per piattaforme AI indipendenti in Salesforce

Sebbene l'integrazione nativa di Salesforce AI offra vantaggi, diversi motivi importanti parlano seriamente di considerare l'integrazione di piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti. Queste soluzioni esterne possono essere superiori in aree quali flessibilità, specializzazione, adattabilità e potenziali vantaggi in termini di costi.

Flessibilità e specializzazione del modello

Il mercato dell'intelligenza artificiale è caratterizzato da un'alta dinamica e specializzazione. I fornitori di intelligenza artificiale indipendenti si concentrano spesso su settori o tecnologie specifiche e possono quindi offrire soluzioni più progressive o su misura in determinate aree rispetto a una piattaforma generalistica come Salesforce.

Accesso ai modelli "best-of-razze"

I fornitori esterni spesso sviluppano algoritmi altamente specializzati per aree come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la visione artificiale o le analisi specifiche del settore. Esempi di questo sono AI specializzati per documenti legali come contratti o strumenti diagnostici specifici del settore come Aquant. Tali modelli specializzati possono superare le prestazioni dei modelli più generali integrati da Salesforce.

Cicli di innovazione più veloci

Le società di intelligenza artificiale dedicate possono spesso sviluppare e pubblicare nuovi modelli e funzioni più velocemente di un grande fornitore di piattaforme come Salesforce, la cui roadmap AI è destinata a cicli di rilascio più ampi. Ciò consente alle aziende di beneficiare più rapidamente dagli ultimi progressi dell'intelligenza artificiale.

Più grande varietà di modello

Le piattaforme o i mercati indipendenti offrono l'accesso a una gamma più ampia di modelli, tra cui soluzioni di nicchia, opzioni open source o modelli di provider che non sono disponibili direttamente tramite la funzione "Bring Your Model" (BYOM) di Salesforce.

Adatto a:

• Piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti come alternativa strategica per le aziende europee

Questa specializzazione di fornitori esterni è in contrasto con l'approccio più ampio di Salesforce, che mira a fornire funzioni di intelligenza artificiale di base nell'intera suite CRM. Mentre questo approccio di "larghezza" garantisce che l'IA sia disponibile in molte aree, questo può essere a scapito della profondità. Un indice di frode specializzato o uno strumento di analisi delle immagini mediche supererà probabilmente un modello generale integrato da CRM per queste attività specifiche. Le aziende con requisiti critici in domini AI specializzati potrebbero scoprire che il nativo Salesforce-Ki non è sufficiente. Le piattaforme indipendenti consentono di selezionare lo strumento migliore per il rispettivo compito invece di soddisfarsi della soluzione nativa potenzialmente solo "sufficiente".

Adattamento e controllo

Le piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti offrono spesso un livello più elevato di controllo sull'intero ciclo di vita dell'IA, dalla preparazione dei dati all'implementazione e al monitoraggio del modello.

Tuning più profondo della pinna del modello

Le piattaforme esterne sono spesso progettate per gli ingegneri dell'apprendimento automatico e offrono il controllo granulare sull'addestramento e sulla messa a punto dei modelli. Ciò va oltre le possibilità degli strumenti più astratti a basso codice di Salesforce come il Builder di previsione di Einstein o le restrizioni sulla messa a punto delle pinne dei modelli importati (BYOM) all'interno di Salesforce.

Selezione e trasparenza dell'algoritmo

Gli utenti hanno più libertà quando scelgono algoritmi specifici e potenzialmente ricevono più trasparenza sulla funzionalità dei modelli (spiegabilità, spiegabilità) che attraverso gli strati di astrazione di Salesforce. Sebbene Salesforce offra strumenti come l'ispettore modello, gli strumenti MLOP esterni sono spesso più completi.

Controllo sul ki-stack

L'amministrazione dell'intera pipeline di intelligenza artificiale (preparazione dei dati, formazione, fornitura, monitoraggio) su piattaforme come AWS o Google Cloud offre più controllo della dipendenza dall'ambiente gestito di Salesforce.

Limiti di adattamento di Salesforce

Mentre Salesforce offre un costruttore a basso codice per una facile regolazione, le piattaforme esterne spesso consentono regolamenti più profondi e basati sul codice. Esistono anche restrizioni funzionali specifiche sulle funzioni di AI Salesforce, come requisiti complessi o quando si regolano l'acquisizione dell'attività di Einstein, nonché i limiti di piattaforma generali.

Potenziali vantaggi in termini di costi

Le strutture di costo per le soluzioni di intelligenza artificiale possono variare considerevolmente e un confronto puramente delle commissioni di licenza non è spesso sufficiente.

Diversi modelli di prezzi

Salesforce spesso concede in licenza le sue funzioni di intelligenza artificiale per utente e mese come componente aggiuntivo alle licenze cloud esistenti. Al contrario, i prezzi per le piattaforme AI indipendenti si basano spesso sul consumo effettivo (tempo di calcolo, memoria, chiamate API). I fornitori di intelligenza artificiale indipendenti possono a loro volta avere i propri modelli di prezzo probabilmente più flessibili. L'opzione BYOM in Salesforce può ridurre i costi per le richieste di Einstein, ma i costi sottostanti del fornitore di modelli esterni continuano a essere sostenuti.

Costo totale di proprietà (TCO)

Un'analisi TCO completa è cruciale. Mentre l'integrazione nativa di Salesforce-Ki può ridurre i costi di integrazione iniziale, altri fattori possono aumentare i costi totali: la potenziale necessità di licenze o utilizzo del cloud di dati, i costi pro-utenti relativamente elevati per il componente aggiuntivo e la possibilità di pagare un supplemento per i modelli AI che sarebbero più economici disponibili. Il TCO per l'intelligenza artificiale indipendente deve includere i costi di integrazione, ma può beneficiare dei costi di utilizzo dell'intelligenza artificiale più bassi e dell'uso dell'infrastruttura cloud esistente. AgentForce è anche descritto come potenzialmente costoso in uso ($ 2 per conversazione).

Evitamento della ridondanza

L'uso di AI indipendente può consentire alle aziende di utilizzare investimenti esistenti in altre piattaforme cloud o le proprie infrastrutture di dati e quindi evitare le spese ridondanti all'interno dell'ecosistema Salesforce.

Salesforce Native KI vs. Independent AI: un confronto tra funzioni e flessibilità

Salesforce Native Ki vs. Independent AI: un confronto tra funzioni e flessibilità - Immagine: xpert.digital

L'intelligenza artificiale nativa di Salesforce, come Einstein o AgentForce, e piattaforme AI indipendenti che spesso utilizzano modelli specializzati o aperti differiscono significativamente nelle loro funzioni e flessibilità. Mentre l'IA nativa di Salesforce è focalizzata su approcci generalistici e applicazioni CRM, le piattaforme indipendenti offrono spesso modelli specializzati e una selezione più ampia, comprese le opzioni open source. L'accesso agli ultimi modelli di Salesforce dipende dai cicli di rilascio e dalle partnership, mentre i fornitori specializzati consentono aggiornamenti potenzialmente più veloci. Per quanto riguarda la messa a punto, i modelli nativi Salesforce sono spesso limitati e astratti, ad esempio da strumenti come la previsione, mentre le piattaforme indipendenti offrono un controllo più dettagliato sul processo di formazione. La scelta di algoritmi specifici è limitata a Salesforce, poiché sono per lo più predefinite o correlate ai partner, mentre le piattaforme indipendenti offrono più libertà. L'infrastruttura è anche completamente gestita su Salesforce e si basa spesso su AWS o GCP, mentre le piattaforme indipendenti consentono l'accesso diretto agli ambienti di hosting, sia nel tuo cloud che locale. Lo sforzo di integrazione a Salesforce è basso perché le soluzioni sono native, mentre le piattaforme esterne richiedono più lavori di sviluppo e configurazione. Per quanto riguarda i costi, Salesforce si basa spesso su un modello di prezzo basato sull'utente al mese come componente aggiuntivo, mentre le piattaforme indipendenti utilizzano spesso prezzi dipendenti dal consumo, come in base alle prestazioni di calcolo o alle chiamate API o ai modelli specifici del fornitore.

Navigazione dell'integrazione: Connetti AI indipendente con Salesforce

La decisione per una piattaforma AI indipendente richiede un'attenta pianificazione dell'integrazione nell'ambiente Salesforce esistente. Esistono diversi metodi per stabilire questa connessione, ognuno con i tuoi vantaggi e sfide.

Metodi di integrazione

AppExchange / AgentExchange

Salesforce AppExchange offre una varietà di applicazioni di terze parti, tra cui soluzioni AI che spesso offrono un'integrazione prefabbricata. AgentExchange è un nuovo mercato rivolto alle competenze, agli argomenti e ai modelli degli agenti AI da parte dei partner e ha lo scopo di accelerare la fornitura di agenti di intelligenza artificiale. Questo è spesso il modo più semplice, ma richiede che un partner adatto offra una soluzione.

API (riposo/sapone/sfuso/streaming)

L'uso diretto delle API Salesforce consente l'integrazione fatta su misura. Gli sviluppatori possono scambiare dati, attivare processi in Salesforce o riprodurre i risultati da modelli AI esterni. L'API composita può aiutare a raggruppare diverse operazioni in modo efficiente. Questo metodo offre la massima flessibilità, ma richiede uno sforzo di sviluppo significativo.

Piattaforme di middleware (ad es. Mulesoft)

Le piattaforme di integrazione come Mulesoft (la soluzione di Salesforce) o altre possono fungere da intermediario. Prendono attività come la trasformazione dei dati, l'orchestrazione di flussi di lavoro complessi e la gestione della connettività tra Salesforce e servizi di intelligenza artificiale esterni.

Connettori a piattaforma cloud (AWS/GCP)

I grandi fornitori di cloud forniscono sempre più servizi specifici per facilitare l'integrazione con Salesforce. Esempi sono AWS Private Connection per connessioni di rete sicure, relè di eventi AWS per la trasmissione di eventi in tempo reale, il connettore Salesforce AWS Glue o il connettore Wrangler Data SageMaker per l'elaborazione dei dati. Google Vertex AI può essere integrato nel cloud di dati Salesforce tramite il Builder Model. Questi connettori possono semplificare l'integrazione, ma legarsi all'ecosistema del rispettivo provider cloud.

Byom su Einstein Studio

Come già accennato, questa funzione consente l'integrazione di modelli ospitati esternamente all'ambiente Salesforce tramite il Builder Model. Le indagini continuano a funzionare tramite l'infrastruttura Salesforce e utilizzare il livello fiduciario, che semplifica l'integrazione, ma crea anche una certa dipendenza.

Adatto a:

• Integrazione di AI e Machine Learning in Warehouse Logistics - Global Developments in Germania, UE, USA e Giappone

Sfide di integrazione frequenti

L'integrazione dei sistemi esterni con Salesforce non è banale e contiene sfide specifiche:

Limiti API

Salesforce limita il numero di chiamate API per organizzazione e periodo (ad esempio quotidianamente, allo stesso tempo). I processi di intelligenza artificiale ad alta intensità di dati che spesso sincronizzano o query possono raggiungere rapidamente questi limiti. Ciò richiede un'attenta progettazione (ad es. Attrezzatura, elaborazione batch, memorizzazione nella cache) o può effettuare l'acquisizione di edizioni Salesforce superiori o ulteriori contingenti API necessari. I limiti dell'API di streaming in particolare sono rilevanti per le applicazioni in tempo reale.

Sincronizzazione dei dati

Garantire la coerenza dei dati tra Salesforce e la piattaforma di intelligenza artificiale esterna è fondamentale. Le sfide includono la gestione dei grandi volumi di dati (LDV), la decisione tra aggiornamenti in tempo reale e batch, la gestione dei tempi di latenza ed evitare le incoerenze dei dati. Approcci come le integrazioni a copia zero mirano a ridurre questi problemi potrebbero non essere sempre applicabili.

Mappatura dei dati e trasformazione

Diversi modelli di dati, formati e semantica sul campo devono essere coordinati. Ciò può richiedere una logica di trasformazione complessa per garantire che i dati vengano interpretati correttamente.
Sicurezza e autenticazione: la gestione sicura dei dati di accesso (chiave API, token), l'implementazione di solidi metodi di autenticazione (ad esempio OAuth 2.0, denominati creditizi) e garantire che la trasmissione di dati sicura (crittografia) sia essenziale. Malcons può portare a lacune di sicurezza.

Risoluzione dei problemi e coerenza dei dati

Le integrazioni devono essere resistenti agli errori (problemi di rete, guasti del sistema, errori di dati). Sono necessari robusti meccanismi per la registrazione, il monitoraggio e i tentativi di ripetizione automatica (logica di riproduzione) per garantire l'integrità dei dati e ridurre al minimo i tempi di inattività.

Complessità e manutenzione

Le integrazioni su misura richiedono manutenzione e adattamento continui, soprattutto se Salesforce o la piattaforma AI esterna si sviluppano. Ciò lega le risorse e richiede know-how tecnico.

La complessità dell'integrazione rappresenta un fattore di costo spesso sottovalutato. Mentre le piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti possono offrire costi nucleari più bassi o funzioni superiori, i costi e gli sforzi per l'integrazione, tra cui tempi di sviluppo, potenziali licenze di middleware e flusso di manutenzione in corso nel calcolo del TCO. L'intelligenza artificiale nativa di Salesforce beneficia dell'integrazione prefabbricata. I limiti API possono aumentare ulteriormente la complessità e i costi se sono necessarie soluzioni alternative o più licenze più costose. Pertanto, la decisione di un'intelligenza artificiale indipendente deve tenere conto delle capacità tecniche e delle risorse dell'organizzazione per far fronte a questa complessità di integrazione. Un'integrazione scarsamente pianificata può distruggere i vantaggi della piattaforma esterna.

Modello di integrazione di successo

Nonostante le sfide, ci sono modelli e strumenti stabiliti per integrazioni di successo. I casi studio mostrano la connessione di successo di AWS SageMaker con Salesforce, spesso utilizzando specifici servizi AWS per ottimizzare le prestazioni e i costi. Integrazioni simili sono possibili con Google Vertex AI, in particolare tramite il Builder Model. Strumenti come Zapier possono essere utilizzati per integrazioni più semplici e prive di codice per spostare i dati tra i sistemi, ad es. Tra Google Sheets e Vertex AI come proxy per i dati Salesforce. Anche l'uso di connettori e servizi nativi cloud come AWS Glue, EventBridge o Private Connect può semplificare e garantire l'integrazione protetta in modo considerevole.

Piattaforma AI indipendente: metodi di integrazione e sfide a una panoramica

Piattaforma di intelligenza artificiale indipendente: metodi di integrazione e sfide a una panoramica-immagine: xpert.digital

La piattaforma AI indipendente offre una vasta gamma di metodi di integrazione, ciascuno portando vantaggi e sfide specifiche. Le app Appexchange o AgentExchange consentono una facile installazione di applicazioni prefabbricate o componenti di partner con scarso sforzo di sviluppo e qualità certificata frequentemente. Tuttavia, l'adattabilità è limitata e c'è una dipendenza dalle offerte del partner e dai costi potenziali. L'integrazione diretta dell'API che consente sviluppi su misura utilizzando le API di Salesforce come il resto, la sapone, la massa e lo streaming, offre la massima flessibilità e il pieno controllo sul flusso di dati e sulla logica. Tuttavia, richiede un alto livello di sviluppo, la gestione dei limiti dell'API, un test di sicurezza approfondito e una manutenzione continua. L'uso di middleware come Mulesoft semplifica integrazioni complesse attraverso connettività, conversione dei dati e orchestrazione. Offre amministrazione centrale e riusabilità, ma richiede costi di licenza aggiuntivi e familiarizzazione intensiva nella piattaforma. Connettori cloud come AWS o GCP ottimizzano le integrazioni attraverso servizi di codice specifici, parzialmente bassi come colla, relè di eventi o connessione privata. Questi sono per lo più potenti, sicuri e perfetti per il rispettivo ecosistema cloud, ma richiedono configurazioni specializzate e legano l'utente al provider. Con BYOM tramite Einstein Studio, i modelli ospitati esterni possono essere facilmente integrati nei flussi di lavoro Salesforce, per cui viene utilizzato il livello fiduciario e l'integrazione è semplificata. Tuttavia, ci sono restrizioni nel supporto del modello rispetto all'uso diretto, alla regolazione sottile e alla dipendenza dalla piattaforma Salesforce.

Integrazione di una piattaforma di intelligenza artificiale indipendente e incrociata per tutte le questioni aziendali: xpert.digital

Ki-GameChanger: le soluzioni più flessibili di fabbricazione della piattaforma AI che riducono i costi, migliorano le loro decisioni e aumentano l'efficienza

Piattaforma AI indipendente: integra tutte le fonti di dati aziendali pertinenti

• Questa piattaforma di intelligenza artificiale interagisce con tutte le origini dati specifiche
  • Da SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox e molti altri sistemi di gestione dei dati
• Integrazione rapida AI: soluzioni AI su misura per le aziende in ore o giorni anziché mesi
• Infrastruttura flessibile: basata su cloud o hosting nel proprio data center (Germania, Europa, scelta libera della posizione)

• La massima sicurezza dei dati: l'uso negli studi legali è l'evidenza sicura
• Utilizzare attraverso un'ampia varietà di fonti di dati aziendali
• Scelta dei tuoi o vari modelli AI (DE, UE, USA, CN)

Sfide che la nostra piattaforma AI risolve

• Una mancanza di accuratezza delle soluzioni AI convenzionali
• Protezione dei dati e gestione sicura dei dati sensibili
• Alti costi e complessità dello sviluppo individuale dell'IA
• Mancanza di AI qualificata
• Integrazione dell'intelligenza artificiale nei sistemi IT esistenti

Maggiori informazioni qui:

• Integrazione AI di una piattaforma AI indipendente e incrociata per tutte le questioni aziendali

Considerazioni critiche: gestione del rischio per AI indipendente

La decisione per o contro le piattaforme di intelligenza artificiale indipendente deve anche includere un'attenta considerazione dei potenziali rischi, in particolare nelle aree di protezione dei dati, dipendenza dal fornitore e sovranità dei dati.

Privacy e sicurezza

Mentre Salesforce posiziona lo strato di Trust Einstein come garanzia per un uso sicuro di AI, le restrizioni pratiche vengono rivelate a uno sguardo più attento che deve essere valutato rispetto alle soluzioni indipendenti.

Einstein Trust Layer Restritions:

Maschese dei dati disattivati ​​per AgentForce: un punto centrale è la determinazione esplicita che il mascheramento dei dati per i flussi di lavoro Agentforce è disattivata. Come motivo, si afferma che il mascheramento influenzerebbe l'accuratezza e la pertinenza contestuali dei risultati, ad esempio quando si cercano conti simili, in cui sono richiesti i dettagli dell'account di riferimento. Ciò rappresenta un notevole rischio di protezione dei dati, poiché i dati dei clienti potenzialmente sensibili potrebbero essere inviati a non mascherare a LLM esterni, il che è particolarmente problematico nelle industrie regolamentate e contraddice la promessa di "fiducia".
Mitigazione alternativa (antropica): Salesforce prevede di offrire modelli antropici alternativi che si svolgono all'interno di un "confine di fiducia di Salesforce" (ospitato su AWS Bedrock). Sebbene i dati non lasciano la sfera di controllo di Salesforce, anche il mascheramento dei dati rimane disattivati ​​qui. È discutibile se questi problemi di protezione dei dati si sono affrontati sufficientemente, rispetto a un mascheramento funzionante.
Funzionalità del livello di fiducia generale: le funzioni di base come la conservazione zero nei partner e il test di tossicità rimangono. Tuttavia, l'eccezione a Agentforce è una restrizione significativa.

Potenziali vantaggi delle piattaforme indipendenti:

Opzioni di residenza dei dati dedicati: fornitori di cloud indipendenti o piattaforme specializzate possono offrire un maggiore controllo granulare sulla posizione di archiviazione e elaborazione dei dati. Ciò può essere necessario per soddisfare le rigide leggi regionali sulla protezione dei dati (come il GDPR o le normative nazionali specifiche) che vanno oltre le assicurazioni generali di Hyperforce Salesforce.
Architetture di sicurezza alternative: le aziende possono scegliere architetture che soddisfano meglio i loro requisiti di sicurezza specifici, ad es. Attraverso la crittografia dedicata, controlli di accesso più rigorosi o meccanismi di isolamento dei dati.
Responsabilità del fornitore diretto: la cooperazione direttamente con un fornitore di intelligenza artificiale crea responsabilità più chiare per gestire i dati, senza Salesforce come istanza intermedia.

Il divario tra la promessa di marketing dello strato di fiducia e la sua realtà tecnica, in particolare il mascheramento disattivato per Agentforce, è cruciale per la valutazione del rischio. Decisioni: i produttori non possono fare affidamento esclusivamente sulle dichiarazioni di marketing, ma devono verificare l'implementazione specifica per le loro applicazioni e confrontarlo con i controlli più potenzialmente coerenti o configurabili di piattaforme indipendenti.

Adatto a:

• AI Trusty: Trump Card europea e la possibilità di assumere un ruolo da protagonista nell'intelligenza artificiale

Aspetti di protezione e sicurezza dei dati: Einstein Trust Layer vs. Piattaforme indipendenti

Aspetti di protezione e sicurezza dei dati: Einstein Trust Layer vs. Piattaforme indipendenti- Immagine: Xpert.Digital

Gli aspetti della protezione e della sicurezza dei dati sono di fondamentale importanza per il livello Trust Einstein da piattaforme Salesforce e indipendenti. Nel mascheramento dei dati, il livello fiduciario offre supporto per determinate regioni e lingue, ma con una restrizione presso AgentForce, mentre le piattaforme indipendenti possono fornire regole configurabili e personalizzabili e tipi di dati supportati. Per i flussi di lavoro basati su agenti, il mascheramento dei dati nel livello fiduciario è disattivato, mentre con piattaforme indipendenti, a seconda dell'implementazione, è spesso possibile se le perdite di prestazioni sono tollerabili. La conservazione dei dati zero tra i fornitori di terze parti è garantita da accordi contrattuali, ad esempio con OpenAai; Le piattaforme indipendenti consentono contratti diretti o hosting alla propria infrastruttura al fine di evitare completamente terze parti. I percorsi di audit sono registrati nel livello fiduciario dal cloud di dati, inclusi contenuti tossici e mascheramento, mentre le piattaforme indipendenti offrono spesso funzioni dettagliate di registrazione e monitoraggio come gli strumenti MLOPS. Quando si controlla la residenza dei dati, il livello fiduciario dipende dalla regione di Hyperforce e dal provisioning, mentre le piattaforme indipendenti in genere consentono una selezione più granulare delle regioni dei data center. A Salesforce, le opzioni di hosting vanno dal fornitore di hosting autogestiti all'opzione BYOM al gateway SF con hosting per partner come AWS o GCP, sebbene antropico sia programmato anche nell'area SF. Le piattaforme indipendenti, d'altra parte, consentono l'hosting nella propria istanza di cloud, locale o nel cloud del provider. Per quanto riguarda la granularità dei controlli, il livello fiduciario offre opzioni configurabili, ad esempio per determinare le regole di mascheramento, per cui l'architettura di base è definita; Le piattaforme indipendenti possono spesso fornire una configurabilità più completa delle misure di sicurezza.

Evitare il blocco del fornitore

La profonda integrazione dei servizi Salesforce comporta il rischio di una forte dipendenza dal fornitore.

Rischio di dipendenza dall'ecosistema

L'atterraggio solo su Salesforce per CRM e AI crea una dipendenza significativa. Ciò può indebolire la posizione di negoziazione per gli aggiustamenti dei prezzi e limitare la flessibilità di utilizzare altre tecnologie in futuro.

Diversificazione strategica

L'uso di piattaforme AI indipendenti diversifica lo stack tecnologico. Le aziende possono utilizzare innovazioni provenienti da tutto il mercato e, se necessario, modificare più facilmente i fornitori. Ciò riceve la capacità strategica di agire.

Paradox "Open Ecosystem" di Salesforce

Salesforce pubblicizza un ecosistema aperto, ad es. di Byom, ma la realtà pratica della profonda integrazione porta spesso a un legame fattuale. Anche quando si utilizza BYOM, l'amministrazione e la disposizione vengono eseguite tramite la piattaforma Salesforce, il che rende difficile cambiare. La comodità della soluzione integrata può portare a un "blocco morbido", poiché le dipendenze sottostanti sono velate e la modifica a una diversa strategia di gestione o implementazione provoca perdite di attrito.

Maggiori informazioni qui:

• I pericoli del blocco del fornitore: perché le aziende dovrebbero evitare le dipendenze

Sovranità e portabilità

Controllare i propri dati e la possibilità di migrare modelli o dati, se necessario, sono importanti aspetti strategici.

Preoccupazioni per la cattura dell'attività di Einstein (EAC)

Un problema specifico influisce su EAC. I dati di e -mail e calendario registrati non vengono salvati come record di attività standard in Salesforce, ma esternamente in AWS. Questi dati sono soggetti a un periodo di conservazione limitato (6 mesi, un massimo di 24 mesi con una licenza a pagamento) e si perdono quando l'EAC viene disattivato. Ciò solleva domande significative riguardo alla sovranità dei dati, alle opzioni di accesso a lungo termine e di backup. In questo caso non hai completamente i tuoi dati.

Portabilità del modello

I modelli creati in modo nativo con strumenti Salesforce come Einstein Prediction Builder sono legati alla piattaforma e non sono facili da interpretare. Mentre i dati sottostanti possono essere esportati, il modello addestrato stesso non è trasferibile. Al contrario, i modelli che sono stati sviluppati su piattaforme esterne (AWS, GCP ecc.) Sono più portatili, anche se sono temporaneamente integrati con Salesforce.

Portabilità dei dati con AI indipendente

Quando vengono utilizzate piattaforme di intelligenza artificiale esterne, l'elaborazione dei dati core e gli artefatti del modello rimangono spesso al di fuori di Salesforce. Ciò offre potenzialmente una migliore portabilità dei dati e del modello se la relazione con Salesforce o la strategia cambia.

Raccomandazioni strategiche per la decisione -Imisti

La scelta della giusta strategia di intelligenza artificiale nel contesto di Salesforce richiede una valutazione differenziata che vada oltre un semplice confronto delle funzioni. Le seguenti raccomandazioni possono aiutare i produttori di decisioni:

Usa le applicazioni in modo critico

Non fare affidamento su Native Salesforce AI per impostazione predefinita. Controllare ogni applicazione AI singolarmente in base a:

• Specializzazione richiesta: l'attività ha bisogno di competenze di intelligenza artificiale profonde e specializzate (ad es. Analisi scientifiche complesse, previsioni del settore di nicchia) che probabilmente sono meglio servite da una piattaforma dedicata?
• Bisogni di adattamento: quanto controllo su modello, dati di addestramento e algoritmi è necessario? Il grado di astrazione di Salesforce è sufficiente?
• Requisiti di prestazione: esistono requisiti rigorosi di latenza o throughput che possono essere meglio soddisfatti dall'infrastruttura esterna ottimizzata?
• Sensibilità e conformità dei dati: l'applicazione si applica a dati altamente sensibili in cui le restrizioni del livello fiduciario (in particolare la mancanza di mascheramento di Agentforce) rappresentano rischi inaccettabili? I requisiti di residenza dei dati specifici sono meglio soddisfatti?

Perseguire un approccio ibrido

Prendi in considerazione una strategia che Native Salesforce-Ki utilizza per compiti più semplici e fortemente integrati in cui svolge i suoi punti di forza (ad esempio un punteggio di base, progetti di posta elettronica nel cloud delle vendite). Allo stesso tempo, dovrebbero essere integrate piattaforme indipendenti per casi d'uso specializzati o altamente sensibili di alta qualità o altamente sensibili.

Considera la maturità di integrazione

Valutare realisticamente le risorse tecniche e il know-how dell'organizzazione per gestire la complessità di integrazione e manutenzione di soluzioni di intelligenza artificiale esterne. Inizia con integrazioni ben supportate (ad es. AppExchange, connettori cloud stabiliti) prima che vengano affrontati sviluppi interni complessi.

Calcola TCO completo

Eseguire un'analisi TCO approfondita che confronta i costi totali del KI nativo Salesforce (licenze, uso del cloud di dati, potenziali restrizioni funzionali) con quelli di AI indipendente (costi di AI core + sviluppo di integrazione/manutenzione + middleware).

L'analisi TCO (costo totale di proprietà) è un metodo per valutare i costi totali collegati all'acquisizione e al funzionamento di una tecnologia nell'intero ciclo di vita, non solo costi di acquisizione, ma anche costi operativi in ​​corso, manutenzione, formazione, aggiornamenti, ecc.

Perché le piattaforme di intelligenza artificiale esterne possono essere più efficienti in termini di costi:

• Effetti della scala: i fornitori distribuiscono i costi di infrastruttura a molti clienti.
• Investimenti inferiori: non è necessaria alcuna struttura della propria infrastruttura.
• Uso più veloce: il time-to-market più rapido riduce i costi indiretti.
• Manutenzione e aggiornamenti inclusi: Nessuno sforzo per il funzionamento IT.
• Pay-as-you-go: i costi si adattano alla necessità.

Un'analisi TCO mostra spesso che le piattaforme di intelligenza artificiale esterne sono più economiche e più flessibili delle loro soluzioni a lungo termine.

Dai la priorità alla flessibilità strategica

Pesare la comodità dell'ecosistema Salesforce integrato rispetto ai rischi strategici a lungo termine della dipendenza dal fornitore (vedere la sezione VB). Installa considerazioni di portabilità dall'inizio nella strategia AI.

Richiedere trasparenza

Richiedi una chiara documentazione di tutti i provider (comprese la forza di vendita e i fornitori indipendenti) per competenze modello, restrizioni, pratiche di elaborazione dei dati, misure di sicurezza e modelli di prezzo. Metti in discussione attentamente le dichiarazioni di marketing e confrontarle con le realtà tecniche.

Adatto a:

• Sistemi di gestione dei dati nel cambiamento: strategie per il successo dell'azienda nell'era dell'IA

Presenta una strategia AI aperta all'interno di Salesforce

L'analisi mostra chiaramente che l'unico uso della suite Ki nativa di Salesforce offre comodità e integrazione senza soluzione di continuità in noti processi CRM, ma non rappresenta necessariamente la strategia ottimale per ogni azienda. La considerazione strategica di piattaforme di intelligenza artificiale indipendente apre significativi vantaggi: accesso a modelli altamente specializzati e potenzialmente potenti, una maggiore flessibilità e controllo sullo stack AI, una possibile efficienza dei costi attraverso modelli di prezzi alternativi e l'uso delle infrastrutture esistenti, nonché un'importante minimizzazione del rischio per quanto riguarda la dipendenza dal provider e la sovranità dei dati.

Le restrizioni consolidate del livello Trust Einstein sono particolarmente critiche, vale a dire il mascheramento dei dati disattivato per i flussi di lavoro AgentForce. Ciò sottolinea la necessità di guardare oltre le promesse di marketing e di controllare attentamente le realtà tecniche, soprattutto durante l'elaborazione di dati sensibili. Le preoccupazioni sulla portabilità dei dati, in quanto sono chiare dall'esempio della cattura dell'attività di Einstein, avvertono anche per cautela se il legame con la memoria proprietaria e i meccanismi di elaborazione.

Allo stesso tempo, il ruolo dell'IA Salesforce non dovrebbe essere sottovalutato. Per molte attività CRM standard, offre una soluzione preziosa e ben integrata. Il livello di Trust Einstein è un livello di governance e sicurezza importante nonostante i suoi limiti. Gli strumenti a basso codice consentono anche una più ampia democratizzazione dell'uso di intelligenza artificiale all'interno delle organizzazioni.

La strategia più convincente per molte aziende dovrebbe quindi essere un approccio ibrido aperto. Tale strategia utilizza i punti di forza dell'IA Salesforce nativa per compiti quotidiani, integrati, ma non evita l'integrazione di soluzioni di intelligenza artificiale esterne e "migliori di razza" per casi d'uso specifici, altamente impegnativi o strategicamente critici. Ciò richiede una deviazione dall'impostazione predefinita per utilizzare solo strumenti nativi e invece una rigorosa valutazione basata sull'applicazione.

Ai decisori è chiesto di determinare attentamente il giusto mix di soluzioni di intelligenza artificiale native e indipendenti. Questa decisione dovrebbe essere basata sui requisiti aziendali specifici, sulle capacità tecniche esistenti, sul rischio di rischio e obiettivi strategici a lungo termine al fine di sfruttare il pieno potenziale dell'IA nell'ecosistema Salesforce senza assumere dipendenze o rischi non necessari.

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Konrad Wolfenstein

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