Salesforce AI: Waarom onafhankelijke AI-platforms beter zijn dan Einstein en Agentforce-hybride benadering verslaat leverancier Lock-in!

Het strategische belang van onafhankelijke AI -platforms in Salesforce: een analyse buiten Einstein

Salesforce positioneert prominent zijn native kunstmatige intelligentie (AI) als een integraal onderdeel van zijn Customer 360 -platform en adverteert ze als de "#1 AI voor CRM". Het kernbericht benadrukt de naadloze integratie van AI -functies zoals Einstein, Agentforce en de meer uitgebreide AI -cloud in de bestaande Salesforce -workflows om de productiviteit te verhogen en klantervaringen te personaliseren. Deze belofte van eenvoudige implementatie en gebruik binnen een vertrouwde omgeving is aantrekkelijk voor veel bedrijven.
Salesforce -klanten worden echter in toenemende mate geconfronteerd met een strategische beslissing: moet u uitsluitend vertrouwen op de native KI Suite van Salesforce of integratie als onafhankelijker, meer potentieel gespecialiseerde AI -platforms beschouwen? De AI-markt ontwikkelt zich snel en externe providers zijn continu zeer gespecialiseerde modellen en innovatieve oplossingen die verder kunnen gaan dan de vaardigheden van een alles-in-één platform.

Dit artikel analyseert de strategische voordelen van het gebruik van onafhankelijke AI -platforms in de Salesforce -omgeving. Hij onderzoekt kritisch de vaardigheden en limieten van de native Salesforce AI, belicht integratiepaden en uitdagingen en behandelt centrale aspecten zoals flexibiliteit, kosten, gegevensbescherming en afhankelijkheid van de provider. Het doel is om een ​​goede basis te creëren voor de beslissing of een meer open AI-strategie voor Salesforce-gebruikers voordeliger zou kunnen zijn dan het enige gebruik van de oplossingen van de Salesforce.

De belangrijkste vraag gaat over het wegen van het gemak van een diep geïntegreerde oplossing en de potentiële prestaties en specialisatie van externe AI -tools. Hoewel Salesforce de voordelen van de geïntegreerde AI benadrukt, vereist de hoge specialisatie en snelle innovatiesnelheid in het AI -gebied een gedifferentieerd beeld. Een enkele platformaanbieder biedt mogelijk geen topprestaties in alle AI -domeinen, vergeleken met providers die zich op specifieke gebieden concentreren. Deze spanning tussen integratie en "best-of-roed" vormt de kern van de strategische overwegingen die in dit rapport worden onderzocht.

Geschikt hiervoor:

• AI-integratie van een onafhankelijk en cross-data bronbrede AI-platform voor alle bedrijfszaken

Begrijp de native Ki Suite of Salesforce (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

Salesforce biedt een breed scala aan AI -functies die diep zijn geïntegreerd in de verschillende cloudproducten en worden gecombineerd onder de merknamen Einstein, Agentforce en AI Cloud. Deze suite is bedoeld om dagelijkse bedrijfsprocessen te optimaliseren door automatisering, voorspellingen en gepersonaliseerde interacties.

Functioneel overzicht van cloud

• Sales Cloud: Core -functies omvatten de evaluatie van leads en kansen op basis van hun waarschijnlijkheid van afstuderen (Einstein Lead/Opportunity Scoring), meer precieze verkoopvoorspelling, de automatische creatie van gepersonaliseerde verkoop -e -mails (verkoopmails), de samenvatting van verkoopsprekken (call -samenvattingen) en de automatische registratie van activiteiten uit e -mails en kalenden (EINSTEIN ACTION CAPTURE). De Einstein Copilot biedt ook contextgerelateerde acties en ondersteuning in het verkoopproces.
• Service Cloud: hier ondersteunt KI de automatische classificatie van klantprocessen (casusclassificatie), beveelt geschikte kennisartikelen aan of geprefabriceerde antwoorden (artikel/antwoordaanbevelingen), maakt samenvattingen van voltooide cases (werksamenvattingen) en maakt het gebruik van chatbots in staat om standaardaanvragen te automatiseren.
• Marketing Cloud: AI -functies helpen bij het creatie en het automatische trefwoord van marketinginhoud (inhoudgeneratie/tagging), evalueer de kans op interactie van contacten (engagement scoren), optimaliseer verzendtijden voor maximale openingsrente (verzenden tijdoptimalisatie) en zorgt voor een diepgaande personalisatie van campagnes en klantervaringen.
• Commerce Cloud: op dit gebied richt AI zich op gepersonaliseerde productaanbevelingen, de optimalisatie van de zoekresultaten en het verstrekken van inzichten in het koopgedrag om de conversies te vergroten.
• Volledig/algemeen: tools zoals de Einstein Prediction Builder stellen beheerders in staat om aangepaste voorspellende modellen te maken zonder code. Einstein Discovery helpt om patronen en inzichten in gegevens te vinden. Einstein Next Best Action levert contextgerelateerde aanbevelingen voor actie. Agentforce vertegenwoordigt autonome AI -agenten die taken onafhankelijk kunnen uitvoeren. Bouwer en Copilot Studio staan ​​onmiddellijk de aanpassing en het maken van AI-gecontroleerde assistenten en prompts toe.

Geschikt hiervoor:

• Ga uit de Amerikaanse cloud: Soevereine SaaS biedt bij overzicht + aanbevelingen voor actie

Onderliggende architectuur

De functionaliteit van de Salesforce AI is gebaseerd op twee essentiële kolommen: de gegevenswolk en de Einstein Trust Layer.

Data Cloud -afhankelijkheid

De Salesforce Data Cloud fungeert als een Central Data Foundation. Het verenigt klantgegevens uit verschillende bronnen (Salesforce intern en extern) in een 360-graden perspectief. Deze geharmoniseerde gegevens vormen de basis voor veel AI -toepassingen, vooral voor generatieve AI en personalisatie. Het is belangrijk dat bepaalde generatieve AI -functies en het auditspoor van de Trust Layer het aanbieden van de gegevenswolk vereisen, zelfs als deze niet intensief wordt gebruikt voor gegevensharmonisatie. Dit creëert een architecturale afhankelijkheid en kan extra complexiteit en potentiële kosten veroorzaken, vooral als bedrijven al datawarehouses of data -meren hebben vastgesteld. De behoefte aan de gegevenswolk kan dus de totale eigendomskosten (TCO) verhogen en vertegenwoordigt een potentieel knelpunt als deze niet zorgvuldig wordt beheerd.

Einstein Trust Layer

Dit beveiligingskader is bedoeld om het betrouwbare gebruik van generatieve AI te waarborgen. Het bevat verschillende componenten:

• Secure Data Query: toegang tot Salesforce -gegevens om de prompt te verrijken met een relevante context, waarbij de toegangsrechten van de respectieve gebruiker in aanmerking worden genomen.
• Defensie onmiddellijk: systeemrichtlijnen zijn bedoeld om hallucinaties en schadelijke uitgaven van de spraakmodellen (LLMS) te verminderen.
• Gegevensmaskering: gevoelige gegevens zoals persoonlijke informatie (PII) of betalingsinformatie (PCI) worden gemaskeerd voordat u naar externe LLMS wordt verzonden.
• Toxiciteitsbeoordeling: de gegenereerde antwoorden worden gecontroleerd en geëvalueerd op mogelijk schadelijke inhoud.
• Zero-data retentiebeleid: Salesforce heeft overeenkomsten gesloten met partners zoals OpenAai en Azure OpenAI, die ervoor moeten zorgen dat uitgezonden bedrijfsgegevens niet worden opgeslagen door deze externe providers, noch gebruikt voor het trainen van hun modellen.

Een nadere beschouwing van de architectuur onthult echter dat Salesforce wordt gebruikt voor veel van zijn generatieve AI -functies voor externe grote taalmodellen (LLMS) van providers zoals OpenAai, Anthropic of Google. Deze modellen worden vaak geïntegreerd via cloudservices zoals de dreiging van AW. De Einstein Trust Layer fungeert als een veilige toegangspoort. Dit betekent dat Salesforce voornamelijk fungeert als een integrator en beveiligingsmakelaar in plaats van alleen uw eigen basisgeneratieve modellen te ontwikkelen. Hoewel dit toegang tot krachtige modellen mogelijk maakt, creëert het afhankelijkheden en roept het de vraag op in hoeverre de kern -AI -technologie verschilt van het directe gebruik van deze modellen via andere platforms. Klanten betalen dus Salesforce voor integratie, het beveiligingsniveau en het inbedden van workflows, die zijn gebaseerd op grotendeels externe AI -modellen. Dit versterkt het argument van het evalueren van directe integratie met deze externe modellen of platforms.

Erkende sterke punten van de native oplossing

Ondanks de genoemde punten biedt de Native Salesforce Ki Suite onmiskenbare voordelen:

• Naadloze integratie: de AI -functies zijn diep ingebed in de Salesforce -gebruikersinterface en de werkprocessen, die soepel gebruik mogelijk maken.
• Gebruikersvriendelijkheid en bekendheid: bestaande Salesforce-gebruikers en beheerders worden meestal snel gevonden, wat de trainingsperiode verkort. Met lage codetools kunnen ook niet-technische gebruikers AI-gebaseerde ervaringen maken.
• Gebruik van bestaande CRM -gegevens: de AI is ontworpen om rechtstreeks samen te werken met de klantgegevens die zijn opgeslagen in Salesforce, die gegevensverwerking kunnen vereenvoudigen.

AI & XR-3D-renderingmachine: vijf keer expertise van Xpert.Digital in een uitgebreid servicepakket, R&D XR, PR & SEM-beeld: Xpert.Digital

Xpert.Digital heeft diepe kennis in verschillende industrieën. Dit stelt ons in staat om op maat gemaakte strategieën te ontwikkelen die zijn afgestemd op de vereisten en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en de ontwikkelingen in de industrie na te streven, kunnen we handelen met vooruitziende blik en innovatieve oplossingen bieden. Met de combinatie van ervaring en kennis genereren we extra waarde en geven onze klanten een beslissend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Gebruik de 5 -voudig competentie van Xpert.Digital in één pakket - van 500 €/maand

Argumenten voor onafhankelijke AI -platforms in Salesforce

Hoewel de native integratie van Salesforce AI voordelen biedt, spreken verschillende belangrijke redenen serieus om de integratie van onafhankelijke AI -platforms serieus te overwegen. Deze externe oplossingen kunnen superieur zijn op gebieden zoals flexibiliteit, specialisatie, aanpassingsvermogen en potentiële kostenvoordelen.

Flexibiliteit en modelspecialisatie

De AI -markt wordt gekenmerkt door een hoge dynamische en specialisatie. Onafhankelijke AI-providers concentreren zich vaak op specifieke domeinen of technologieën en kunnen daarom in bepaalde gebieden meer progressieve of op maat gemaakte oplossingen bieden dan een generalistisch platform zoals Salesforce.

Toegang tot "best-of-fred" modellen

Externe providers ontwikkelen vaak zeer gespecialiseerde algoritmen voor gebieden zoals Natural Language Processing (NLP), computer vision of industrie -specifieke analyses. Voorbeelden hiervan zijn gespecialiseerde AI voor juridische documenten zoals contractpodai of industriespecifieke diagnostische hulpmiddelen zoals Aquant. Dergelijke gespecialiseerde modellen kunnen de prestaties van de meer algemene modellen die door Salesforce zijn geïntegreerd, overschrijden.

Snellere innovatiecycli

Toegewijde AI -bedrijven kunnen vaak nieuwe modellen en functies sneller ontwikkelen en publiceren dan een grote platformaanbieder, zoals Salesforce, waarvan de AI -routekaart gebonden is aan bredere release -cycli. Dit stelt bedrijven in staat om sneller te profiteren van de nieuwste AI -voortgang.

Grotere verscheidenheid aan model

Onafhankelijke platforms of marktplaatsen bieden toegang tot een breder scala aan modellen, waaronder niche -oplossingen, open source -opties of modellen van providers die niet rechtstreeks beschikbaar zijn via Salesforce's "Breng uw eigen model" (BYOM) -functie.

Geschikt hiervoor:

• Onafhankelijke AI -platforms als een strategisch alternatief voor Europese bedrijven

Deze specialisatie van externe providers staat in overeenstemming met de bredere benadering van Salesforce, die tot doel heeft basis AI -functies te bieden in de hele CRM -suite. Hoewel deze "breedte" -benadering ervoor zorgt dat AI op veel gebieden beschikbaar is, kan dit ten koste van de diepte zijn. Een gespecialiseerde fraude-index of een medische beeldanalysetool zal waarschijnlijk een algemeen CRM-geïntegreerd model voor deze specifieke taken overschrijden. Bedrijven met kritieke vereisten in gespecialiseerde AI-domeinen kunnen vaststellen dat de Native Salesforce-KI niet voldoende is. Onafhankelijke platforms maken het mogelijk om het beste hulpmiddel voor de respectieve taak te selecteren in plaats van uzelf te bevredigen met de potentieel alleen "voldoende" native oplossing.

Aanpassing en controle

Onafhankelijke AI -platforms bieden vaak een hoger niveau van controle over de gehele AI -levenscyclus, van gegevensvoorbereiding tot modelimplementatie en monitoring.

Diepere afstemming van het model-fin

Externe platforms zijn vaak ontworpen voor ingenieurs van machine learning en bieden gedetailleerde controle over de training en het verfijnen van modellen. Dit gaat verder dan de mogelijkheden van de meer geabstraheerde low-code tools van Salesforce, zoals de Einstein Prediction Builder of de beperkingen op de vinafstemming van geïmporteerde modellen (BYOM) binnen Salesforce.

Algoritme selectie en transparantie

Gebruikers hebben meer vrijheid bij het kiezen van specifieke algoritmen en ontvangen mogelijk meer transparantie over de functionaliteit van de modellen (verklaring, verklaring) dan door de abstractielagen van Salesforce. Hoewel Salesforce tools biedt, zoals de modelinspecteur, zijn externe Mlops -tools vaak uitgebreider.

Controle over de ki-stapel

Het beheer van de gehele AI -pijplijn (gegevensvoorbereiding, training, voorziening, monitoring) op platforms zoals AWS of Google Cloud biedt meer controle dan de afhankelijkheid van de beheerde omgeving van Salesforce.

Salesforce -aanpassingslimieten

Hoewel Salesforce low-code bouwer biedt voor eenvoudige aanpassing, maken externe platforms vaak diepere, op code gebaseerde aanpassingen mogelijk. Er zijn ook specifieke functionele beperkingen op Salesforce AI -functies, zoals complexe vereisten of bij het aanpassen van Einstein Activity Capture, evenals algemene platformlimieten.

Potentiële kostenvoordelen

De kostenstructuren voor AI -oplossingen kunnen aanzienlijk variëren en een puur vergelijking van de licentiekosten is vaak niet voldoende.

Verschillende prijsmodellen

Salesforce liceert vaak zijn AI-functies per gebruiker en maand als add-on voor de bestaande cloud-licenties. De prijzen voor onafhankelijke AI -platforms zijn daarentegen vaak gebaseerd op het werkelijke verbruik (rekentijd, geheugen, API -oproepen). Onafhankelijke AI -providers kunnen op hun beurt hun eigen, mogelijk meer flexibele prijsmodellen hebben. De BYOM -optie in Salesforce kan de kosten voor Einstein -aanvragen verlagen, maar de onderliggende kosten van de externe modelaanbieder worden nog steeds gemaakt.

Totale eigendomskosten (TCO)

Een uitgebreide TCO -analyse is cruciaal. Hoewel de native integratie van Salesforce-KI de initiële integratiekosten kan verlagen, kunnen andere factoren de totale kosten verhogen: de potentiële noodzaak van data cloud-licenties of gebruik, de relatief hoge pro-gebruikerskosten voor add-on en de mogelijkheid om een ​​toeslag te betalen voor AI-modellen die goedkoper beschikbaar zouden zijn. De TCO voor onafhankelijke AI moet de integratiekosten omvatten, maar kan profiteren van lagere Core AI -gebruikskosten en het gebruik van bestaande cloudinfrastructuur. Agentforce wordt ook beschreven als potentieel duur in gebruik ($ 2 per gesprek).

Vermijden van redundantie

Het gebruik van onafhankelijke AI kan bedrijven in staat stellen om bestaande investeringen in andere cloudplatforms of hun eigen gegevensinfrastructuren te gebruiken en dus overbodige kosten binnen het Salesforce -ecosysteem te voorkomen.

Salesforce Native KI versus onafhankelijke AI: een vergelijking van functies en flexibiliteit

Salesforce Native KI vs. Independent AI: een vergelijking van functies en flexibiliteit - Afbeelding: Xpert.Digital

Salesforce native AI, zoals Einstein of Agentforce, en onafhankelijke AI -platforms die vaak gespecialiseerde of open modellen gebruiken, verschillen aanzienlijk in hun functies en flexibiliteit. Hoewel Salesforce Native AI is gericht op generalistische benaderingen en CRM -applicaties, bieden onafhankelijke platforms vaak gespecialiseerde modellen en een bredere selectie, inclusief open source -opties. Toegang tot de nieuwste modellen bij Salesforce hangt af van release -cycli en partnerschappen, terwijl gespecialiseerde providers potentieel snellere updates mogelijk maken. Met betrekking tot verfijningen zijn Native Salesforce-modellen vaak beperkt en geabstraheerd, bijvoorbeeld door tools zoals Prediction Builder, terwijl onafhankelijke platforms meer gedetailleerde controle bieden over het trainingsproces. De keuze van specifieke algoritmen is beperkt bij Salesforce, omdat ze meestal vooraf zijn gedefinieerd of gerelateerd zijn aan partners, terwijl onafhankelijke platforms meer vrijheid bieden. De infrastructuur wordt ook volledig beheerd bij Salesforce en is vaak gebaseerd op AWS of GCP, terwijl onafhankelijke platforms directe toegang bieden tot hostingomgevingen, of het nu in uw eigen cloud of on-premises is. De integratie -inspanning bij Salesforce is laag omdat de oplossingen native zijn, terwijl externe platforms meer ontwikkelings- en configuratiewerk vereisen. Met betrekking tot de kosten is Salesforce vaak afhankelijk van een op gebruikers gebaseerd prijsmodel per maand als add-on, terwijl onafhankelijke platforms vaak consumptie-afhankelijke prijzen gebruiken, zoals gebaseerd op rekenprestaties of API-oproepen of providerspecifieke modellen.

Navigatie van de integratie: Connect Independent AI met Salesforce

De beslissing voor een onafhankelijk AI -platform vereist een zorgvuldige planning van integratie in de bestaande Salesforce -omgeving. Er zijn verschillende methoden om deze verbinding tot stand te brengen, elk met uw eigen voordelen en uitdagingen.

Integratiemethoden

AppExchange / AgentExchange

De Salesforce AppExchange biedt verschillende toepassingen van derden, waaronder AI-oplossingen die vaak geprefabriceerde integratie bieden. AgentExchange is een nieuwere marktplaats die gericht is op AI Agent -vaardigheden, onderwerpen en sjablonen van partners en is bedoeld om de levering van AI -agenten te versnellen. Dit is vaak de gemakkelijkste manier, maar vereist dat een geschikte partner een oplossing biedt.

API's (rust/soap/bulk/streaming)

Het directe gebruik van de Salesforce API's maakt op maat gemaakte integratie mogelijk. Ontwikkelaars kunnen gegevens uitruilen, processen in Salesforce activeren of resultaten afspelen van externe AI -modellen. De samengestelde API kan helpen bij het efficiënt bundelen van verschillende bewerkingen. Deze methode biedt maximale flexibiliteit, maar vereist aanzienlijke ontwikkelingsinspanningen.

Middleware -platforms (bijv. Mulesoft)

Integratieplatforms zoals Mulesoft (de eigen oplossing van Salesforce) of anderen kunnen als intermediair dienen. Ze nemen taken aan zoals gegevenstransformatie, orkestratie van complexe workflows en het beheer van connectiviteit tussen Salesforce en externe AI -services.

Cloud Platform Connectors (AWS/GCP)

Grote cloudproviders bieden steeds meer specifieke diensten om integratie met Salesforce te vergemakkelijken. Voorbeelden zijn AWS Private Connect voor beveiligde netwerkverbindingen, AWS Event Relay voor realtime evenemententransmissie, de AWS-lijm Salesforce Connector of de Sagemaker Data Wrangler Connector voor gegevensverwerking. Google Vertex AI kan worden geïntegreerd in de Salesforce Data Cloud via de modelbouwer. Deze connectoren kunnen de integratie vereenvoudigen, maar binden aan het ecosysteem van de respectieve cloudprovider.

BYOM over Einstein Studio

Zoals reeds vermeld, maakt deze functie de integratie van extern gehoste modellen in de Salesforce -omgeving mogelijk via de modelbouwer. De vragen blijven draaien via de Salesforce -infrastructuur en gebruiken de trustlaag, die de integratie vereenvoudigt, maar ook een bepaalde afhankelijkheid creëert.

Geschikt hiervoor:

• Integratie van AI en machine learning in magazijnlogistiek - wereldwijde ontwikkelingen in Duitsland, EU, VS en Japan

Frequente integratie -uitdagingen

De integratie van externe systemen met Salesforce is niet triviaal en bevat specifieke uitdagingen:

API -limieten

Salesforce beperkt het aantal API -oproepen per organisatie en periode (bijvoorbeeld dagelijks, tegelijkertijd). Data-intensieve AI-processen die vaak worden gesynchroniseerd of vragen kunnen deze limieten snel bereiken. Dit vereist een zorgvuldig ontwerp (bijv. Throttling, batch -verwerking, caching) of kan de acquisitie van hogere Salesforce -edities of extra API -contingenten maken die nodig zijn. Vooral de limieten van streaming API zijn relevant voor realtime toepassingen.

Gegevenssynchronisatie

Zorgen voor gegevensconsistentie tussen Salesforce en het externe AI -platform is van cruciaal belang. Uitdagingen zijn onder meer het afhandelen van grote datavolumes (LDV), de beslissing tussen realtime en batch-updates, het beheer van latentietijden en het vermijden van gegevensinconsistenties. Benaderingen zoals nul-kopie-integraties zijn gericht op het verminderen van deze problemen, zijn mogelijk niet altijd van toepassing.

Gegevensmapping en transformatie

Verschillende gegevensmodellen, formaten en veldsemantiek moeten worden gecoördineerd. Dit kan complexe transformatielogica vereisen om ervoor te zorgen dat gegevens correct worden geïnterpreteerd.
Beveiliging en authenticatie: het beveiligde beheer van toegangsgegevens (API -sleutel, tokens), de implementatie van robuuste authenticatiemethoden (bijv. OAuth 2.0, genaamd creditialen) en het waarborgen van beveiligde gegevensoverdracht (codering) zijn essentieel. Malcons kunnen leiden tot beveiligingskloven.

Problemen oplossen en gegevensconsistentie

Integraties moeten bestand zijn tegen fouten (netwerkproblemen, systeemstoringen, gegevensfouten). Robuuste mechanismen voor logboekregistratie, monitoring en automatische herhalende pogingen (Retry Logic) zijn noodzakelijk om gegevensintegriteit te waarborgen en de uitvaltijd te minimaliseren.

Complexiteit en onderhoud

Op maat gemaakte integraties vereisen continu onderhoud en aanpassing, vooral als Salesforce of het externe AI-platform zich ontwikkelt. Dit bindt middelen en vereist technische knowhow.

De complexiteit van de integratie vertegenwoordigt een vaak onderschatte kostenfactor. Hoewel onafhankelijke AI-platforms lagere nucleaire kosten of superieure functies kunnen bieden, is de kosten en inspanningen voor integratie, waaronder de ontwikkelingstijd, potentiële middleware-licenties en lopende onderhoudsstroom naar de TCO-berekening. De native AI van Salesforce profiteert van de geprefabriceerde integratie. API -limieten kunnen de complexiteit en kosten verder verhogen als uitgebreide oplossingen of duurdere licenties vereist zijn. Daarom moet de beslissing voor een onafhankelijke AI rekening houden met de technische vaardigheden en middelen van de organisatie om deze integratiecomplexiteit het hoofd te bieden. Een slecht geplande integratie kan de voordelen van het externe platform vernietigen.

Succesvol integratiepatroon

Ondanks de uitdagingen zijn er gevestigde patronen en tools voor succesvolle integraties. Case studies tonen aan dat de succesvolle verbinding van AWS Sagemaker met Salesforce, vaak specifieke AWS -diensten gebruikt om de prestaties en kosten te optimaliseren. Soortgelijke integraties zijn mogelijk met Google Vertex AI, vooral via de modelbouwer. Tools zoals Zapier kunnen worden gebruikt voor eenvoudiger, codevrije integraties om gegevens tussen systemen te verplaatsen, b.v. tussen Google Sheets en Vertex AI als een proxy voor Salesforce -gegevens. Het gebruik van cloud native connectoren en services zoals AWS -lijm, Eventbridge of Private Connect kan de integratie ook aanzienlijk vereenvoudigen en beveiligen.

Onafhankelijk AI -platform: integratiemethoden en -uitdagingen bij een overzicht

Onafhankelijk AI-platform: Integratiemethoden en -uitdagingen bij een overzicht-beeld: Xpert.Digital

Het onafhankelijke AI -platform biedt een breed scala aan integratiemethoden, die elk specifieke voordelen en uitdagingen opleveren. AppExchange of AgentExchange -apps maken eenvoudige installatie van geprefabriceerde applicaties of componenten van partners met weinig ontwikkelingsinspanningen en vaak gecertificeerde kwaliteit mogelijk. Aanpassingsvermogen is echter beperkt en er is een afhankelijkheid van partneraanbiedingen en potentiële kosten. Directe API-integratie die op maat gemaakte ontwikkelingen mogelijk maakt met behulp van de Salesforce API's zoals de rest, zeep, bulk en streaming, biedt maximale flexibiliteit en volledige controle over de gegevensstroom en logica. Het vereist echter een hoog niveau van ontwikkeling, het beheer van API -limieten, een grondige beveiligingstest en continu onderhoud. Het gebruik van middleware zoals Mulesoft vereenvoudigt complexe integraties door connectiviteit, gegevensconversie en orkestratie. Het biedt centrale administratie en herbruikbaarheid, maar vereist extra licentiekosten en intensieve bekendheid in het platform. Cloudconnectoren zoals AWS of GCP optimaliseren integraties via specifieke, gedeeltelijk lage codeservices zoals lijm, evenementenrelais of private connect. Deze zijn meestal krachtig, veilig en perfect voor het respectieve cloud -ecosysteem, maar vereisen gespecialiseerde configuraties en binden de gebruiker aan de provider. Met BYOM via Einstein Studio kunnen externe gehoste modellen eenvoudig worden geïntegreerd in Salesforce -workflows, waarbij de vertrouwenslaag wordt gebruikt en de integratie wordt vereenvoudigd. Er zijn echter beperkingen in modelondersteuning in vergelijking met direct gebruik, fijne aanpassing en de afhankelijkheid van het Salesforce -platform.

Integratie van een onafhankelijk en cross-data bronbrede AI-platform voor alle bedrijfszaken-afbeelding: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: de meest flexibele AI-op-tailor-oplossingen die de kosten verlagen, hun beslissingen verbeteren en de efficiëntie verhogen

Onafhankelijk AI -platform: integreert alle relevante bedrijfsgegevensbronnen

• Dit AI -platform werkt samen met alle specifieke gegevensbronnen
  • Van SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox en vele andere gegevensbeheersystemen
• Snelle AI-integratie: op maat gemaakte AI-oplossingen voor bedrijven in uren of dagen in plaats van maanden
• Flexibele infrastructuur: cloudgebaseerd of hosting in uw eigen datacenter (Duitsland, Europa, gratis locatie-keuze)

• Hoogste gegevensbeveiliging: gebruik in advocatenkantoren is het veilige bewijs
• Gebruik in een breed scala aan bedrijfsgegevensbronnen
• Keuze voor uw eigen of verschillende AI -modellen (DE, EU, VS, CN)

Uitdagingen die ons AI -platform oplost

• Een gebrek aan nauwkeurigheid van conventionele AI -oplossingen
• Gegevensbescherming en beveiligd beheer van gevoelige gegevens
• Hoge kosten en complexiteit van individuele AI -ontwikkeling
• Gebrek aan gekwalificeerde AI
• Integratie van AI in bestaande IT -systemen

Meer hierover hier:

• AI-integratie van een onafhankelijk en cross-data bronbrede AI-platform voor alle bedrijfszaken

Kritische overwegingen: risicobeheer voor onafhankelijke AI

De beslissing voor of tegen onafhankelijke AI -platforms moet ook een zorgvuldige overweging van potentiële risico's omvatten, met name op het gebied van gegevensbescherming, afhankelijkheid van providers en gegevens over gegevens.

Gegevensbescherming en beveiliging

Terwijl Salesforce de Einstein Trust Layer positioneert als een garantie voor veilig AI -gebruik, worden praktische beperkingen onthuld bij een nadere blik die moet worden afgewogen in vergelijking met onafhankelijke oplossingen.

Einstein Trust Layer -beperkingen:

Gedecepteerde gegevensmaskering voor agentforce: een centraal punt is de expliciete bepaling dat gegevensmaskering voor agentforce workflows wordt gedeactiveerd. Als reden wordt gesteld dat het maskeren de contextuele nauwkeurigheid en relevantie van de resultaten zou beïnvloeden, bijvoorbeeld bij het zoeken naar vergelijkbare accounts, waarbij de details van de referentierekening vereist zijn. Dit vormt een aanzienlijk risico op gegevensbescherming, omdat mogelijk gevoelige klantgegevens kunnen worden verzonden naar externe LLM's, wat met name problematisch is in gereguleerde industrieën en de belofte van "vertrouwen" tegenspreekt.
Alternatieve mitigatie (antropisch): Salesforce is van plan alternatieve antropische modellen aan te bieden die binnen een "Salesforce Trusted Boundary" lopen (gehost op AWS -basis). Hoewel de gegevens de Salesforce Control -sfeer niet verlaten, blijft de gegevensmaskering hier ook gedeactiveerd. Het is de vraag of deze zorgen over gegevensbescherming voldoende zijn aangepakt, vergeleken met een functionerende maskering.
Functionaliteit van de algemene vertrouwenslaag: de kernfuncties zoals nulretentie in partners en toxiciteitstest blijven bestaan. De uitzondering op agentforce is echter een aanzienlijke beperking.

Potentiële voordelen van onafhankelijke platforms:

Dedicated Data Residence Options: Independent Cloud Providers of Specialized Platforms kunnen meer gedetailleerde controle bieden over de opslag- en verwerkingslocatie van gegevens. Dit kan nodig zijn om te voldoen aan strikte regionale wetten voor gegevensbescherming (zoals AVG of specifieke nationale voorschriften) die verder gaan dan de algemene garanties van Salesforce Hyperforce.
Alternatieve beveiligingsarchitecturen: bedrijven kunnen architecturen kiezen die beter overeenkomen met hun specifieke beveiligingsvereisten, b.v. Door middel van speciale codering, strengere toegangscontroles of datamisolatiemechanismen.
Directe verantwoordelijkheid van de provider: Samenwerking rechtstreeks met een AI -provider creëert duidelijkere verantwoordelijkheden voor het omgaan met gegevens, zonder Salesforce als een tussenliggende instantie.

De kloof tussen de marketingbelofte van de Trust Layer en de technische realiteit ervan, met name de gedeactiveerde maskering voor Agentforce, is cruciaal voor risicobeoordeling. Besluit -Makers kunnen niet alleen vertrouwen op marketingverklaringen, maar moeten de specifieke implementatie voor hun applicaties controleren en dit vergelijken met de meer consistente of configureerbare bedieningselementen van onafhankelijke platforms.

Geschikt hiervoor:

• Trusty AI: Europa's troefkaart en de kans om een ​​leidende rol op te nemen in kunstmatige intelligentie

Gegevensbescherming en beveiligingsaspecten: Einstein Trust Layer versus onafhankelijke platforms

Gegevensbescherming en veiligheidsaspecten: Einstein Trust Layer vs. Independent Platforms- Afbeelding: Xpert.Digital

Gegevensbescherming en beveiligingsaspecten zijn van centraal belang voor de Einstein Trust Layer van Salesforce en onafhankelijke platforms. Bij gegevensmaskering biedt de Trust Layer ondersteuning voor bepaalde regio's en talen, maar met een beperking bij AgentForce, terwijl onafhankelijke platforms configureerbare en aanpasbare regels kunnen bieden en ondersteunde gegevenstypen. Voor op agent gebaseerde workflows wordt gegevensmaskering in de trustlaag gedeactiveerd, terwijl met onafhankelijke platforms, afhankelijk van de implementatie, het vaak mogelijk is als prestatieverliezen aanvaardbaar zijn. De nul-data-retentie bij aanbieders van derden wordt gegarandeerd door contractuele overeenkomsten, bijvoorbeeld met OpenAai; Onafhankelijke platforms staan ​​directe contracten of hosting toe aan hun eigen infrastructuur om derden volledig te vermijden. Auditpaden worden aangemeld in de trustlaag door de gegevenswolk, inclusief giftige inhoud en maskering, terwijl onafhankelijke platforms vaak gedetailleerde logboek- en bewakingsfuncties bieden, zoals MlOPS -tools. Bij het controleren van de gegevensverblijf hangt de trustlaag af van de hyperforce -regio en de voorziening, terwijl onafhankelijke platforms doorgaans een meer gedetailleerde selectie van datacenterregio's toestaan. Bij Salesforce variëren de hosting-opties van de aanbieder van zelfbeheerde hosting tot de BYOM-optie tot de SF-gateway met hosting voor partners zoals AWS of GCP, hoewel antropisch ook is gepland in het SF-gebied. Onafhankelijke platforms daarentegen maken hosting mogelijk in hun eigen cloudinstantie, on-premises of in de provider cloud. Met betrekking tot de granulariteit van de bedieningselementen biedt de trustlaag configureerbare opties, bijvoorbeeld om de maskeerregels te bepalen, waarbij de basisarchitectuur is gedefinieerd; Onafhankelijke platforms kunnen vaak een uitgebreidere configureerbaarheid van de beveiligingsmaatregelen bieden.

Vermijden van leverancier Lock-in

De diepe integratie van Salesforce Services brengt het risico van sterke afhankelijkheid van de aanbieder met zich mee.

Risico van ecosysteemafhankelijkheid

Landing alleen op Salesforce voor CRM en AI creëert een aanzienlijke afhankelijkheid. Dit kan de onderhandelingspositie voor prijsaanpassingen verzwakken en de flexibiliteit beperken om in de toekomst andere technologieën te gebruiken.

Strategische diversificatie

Het gebruik van onafhankelijke AI -platforms diversifieert de technologische stapel. Bedrijven kunnen innovaties van de hele markt gebruiken en, indien nodig, providers gemakkelijker veranderen. Dit ontvangt strategisch vermogen om te handelen.

Salesforce's "Open Ecosystem" Paradox

Salesforce adverteert een open ecosysteem, b.v. door BYOM, maar de praktische realiteit van diepe integratie leidt vaak tot een feitelijke band. Zelfs bij het gebruik van BYOM worden de administratie en bepaling uitgevoerd via het Salesforce -platform, waardoor het moeilijk is om te veranderen. Het gemak van de geïntegreerde oplossing kan leiden tot een "zachte lock-in", omdat de onderliggende afhankelijkheden worden versluierd en de verandering in een ander management- of implementatietrategie wrijvingsverliezen veroorzaakt.

Meer hierover hier:

• De gevaren van leveranciersvergrendeling: waarom bedrijven afhankelijkheden moeten vermijden

Soevereiniteit en draagbaarheid

Controle over uw eigen gegevens en de mogelijkheid om modellen of gegevens te migreren, indien nodig, zijn belangrijke strategische aspecten.

Zorgen over Einstein Activity Capture (EAC)

Een specifiek probleem beïnvloedt EAC. De opgenomen e -mail- en kalendergegevens worden niet opgeslagen als standaard activiteitenrecords in Salesforce, maar extern bij AWS. Deze gegevens zijn onderworpen aan een beperkte retentieperiode (6 maanden, maximaal 24 maanden met een betaalde licentie) en gaan verloren wanneer EAC wordt gedeactiveerd. Dit roept belangrijke vragen op met betrekking tot gegevens over soevereiniteit, toegang en back-upopties op lange termijn. In dit geval heeft u uw gegevens niet volledig.

Model draagbaarheid

Modellen die native worden gemaakt met Salesforce -tools zoals de Einstein Prediction Builder zijn gebonden aan het platform en zijn niet gemakkelijk te portretteren. Hoewel de onderliggende gegevens kunnen worden geëxporteerd, is het getrainde model zelf niet overdraagbaar. Modellen die zijn ontwikkeld op externe platforms (AWS, GCP enz.) Daarentegen zijn meer draagbaar, zelfs als ze tijdelijk zijn geïntegreerd met Salesforce.

Data draagbaarheid met onafhankelijke AI

Wanneer externe AI -platforms worden gebruikt, blijven de kerngegevensverwerking en modelartefacten vaak buiten Salesforce. Dit biedt mogelijk betere gegevens en model draagbaarheid als de relatie met Salesforce of de strategie verandert.

Strategische aanbevelingen voor beslissingsmakers

De keuze van de juiste AI -strategie in de Salesforce -context vereist een gedifferentieerde beoordeling die verder gaat dan een eenvoudige vergelijking van functies. De volgende aanbevelingen kunnen de beslissing -makers helpen:

Gebruik applicaties kritisch

Vertrouw niet standaard op Native Salesforce AI. Controleer elke AI -applicatie afzonderlijk op basis van:

• Vereiste specialisatie: heeft de taak diepe, gespecialiseerde AI -vaardigheden nodig (bijv. Complexe wetenschappelijke analyses, nichesectorvoorspellingen) die waarschijnlijk beter worden bediend door een toegewijd platform?
• Aanpassingsbehoeften: hoeveel controle over model-, trainingsgegevens en algoritmen is nodig? Is Salesforce's abstractie voldoende?
• Prestatievereisten: Zijn er strikte latentie- of doorvoervereisten die beter kunnen worden voldaan door een geoptimaliseerde externe infrastructuur?
• Gegevensgevoeligheid en compliance: is de toepassing van toepassing op zeer gevoelige gegevens waarin de beperkingen van de trustlaag (met name het gebrek aan maskering bij agentforce) onaanvaardbare risico's vertegenwoordigen? Zijn specifieke vereisten voor gegevensverblijf beter voldaan?

Een hybride aanpak volgen

Overweeg een strategie die Native Salesforce-KI gebruikt voor eenvoudigere, zwaar geïntegreerde taken waarin het zijn sterke punten speelt (bijvoorbeeld basiscore, e-mailontwerpen in de verkoop cloud). Tegelijkertijd moeten onafhankelijke platforms voor hoge, gespecialiseerde of zeer gevoelige use cases worden geïntegreerd.

Overweeg de volwassenheid van de integratie

Beoordeel realistisch de technische middelen en de knowhow van de organisatie om de complexiteit van integratie en onderhoud van externe AI-oplossingen te beheren. Begin met goed ondersteunde integraties (bijv. AppExchange, gevestigde cloudconnectoren) voordat complexe interne ontwikkelingen worden aangepakt.

Bereken complete TCO

Voer een grondige TCO -analyse uit die de totale kosten van de native Salesforce KI (licenties, gegevenswolkgebruik, potentiële functionele beperkingen) vergelijkt met die van onafhankelijke AI (Core AI -kosten + integratieontwikkeling/onderhoud + middleware).

TCO-analyse (totale eigendomskosten) is een methode voor het evalueren van de totale kosten die verband houden met de acquisitie en werking van een technologie in uw hele levenscyclus, niet alleen acquisitiekosten, maar ook lopende bedrijfskosten, onderhoud, training, upgrades, enz.

Waarom externe AI-platforms kostenefficiënter kunnen zijn:

• Schaaleffecten: providers distribueren infrastructuurkosten voor veel klanten.
• Lagere investeringen: geen structuur van uw eigen infrastructuur is noodzakelijk.
• Sneller gebruik: snellere time-to-market verlaagt de indirecte kosten.
• Onderhoud en updates inbegrepen: geen eigen inspanning voor IT -operatie.
• Pay-as-You-Go: kosten passen zich aan de noodzaak aan.

Een TCO -analyse laat vaak zien dat externe AI -platforms goedkoper en flexibeler zijn dan hun eigen oplossingen op de lange termijn.

Geef prioriteit aan strategische flexibiliteit

Weeg het gemak van het geïntegreerde Salesforce-ecosysteem af tegen de strategische risico's op lange termijn van de afhankelijkheid van providers (zie sectie VB). Overwegingen van de draagbaarheid installeren vanaf het begin in de AI -strategie.

Verzoek transparantie

Vraag een duidelijke documentatie van alle providers (inclusief verkoopteam en onafhankelijke providers) voor modelvaardigheden, beperkingen, gegevensverwerkingspraktijken, beveiligingsmaatregelen en prijsmodellen. Draag de marketingverklaringen zorgvuldig in vraag en vergelijk ze met de technische realiteiten.

Geschikt hiervoor:

• Gegevensbeheersystemen in verandering: strategieën voor het succes van het bedrijf in het tijdperk van AI

Pleidooi voor een open AI -strategie binnen Salesforce

Uit de analyse blijkt duidelijk dat het enige gebruik van de Native Ki Suite of Salesforce gemak en naadloze integratie biedt in bekende CRM-processen, maar niet noodzakelijkerwijs de optimale strategie voor elk bedrijf vertegenwoordigt. De strategische overweging van onafhankelijke AI -platforms opent aanzienlijke voordelen: toegang tot zeer gespecialiseerde en potentieel krachtige modellen, grotere flexibiliteit en controle over de AI -stack, mogelijke kostenefficiëntie door alternatieve prijsmodellen en het gebruik van bestaande infrastructuur, evenals belangrijke risicominimalisatie met betrekking tot de afhankelijkheid van de provider en gegevensverzameling.

De vastgestelde beperkingen van de Einstein Trust Layer zijn bijzonder van cruciaal belang, namelijk de gedeactiveerde gegevensmaskering voor agentforce -workflows. Dit onderstreept de noodzaak om verder te kijken dan de marketingbeloften en om de technische realiteit zorgvuldig te controleren, vooral bij het verwerken van gevoelige gegevens. De zorgen over gegevensportabiliteit, omdat deze duidelijk zijn uit het voorbeeld van Einstein -activiteiten, waarschuwen ook voor voorzichtigheid als de band met eigen geheugen- en verwerkingsmechanismen.

Tegelijkertijd mag de rol van Salesforce AI niet worden onderschat. Voor veel standaard CRM-taken biedt het een waardevolle, goed geïntegreerde oplossing. De Einstein Trust Layer is een belangrijk bestuur en veiligheidsniveau ondanks haar beperkingen. De low-code tools maken ook een bredere democratisering van AI-gebruik binnen organisaties mogelijk.

De meest overtuigende strategie voor veel bedrijven zou daarom een ​​open, hybride aanpak moeten zijn. Een dergelijke strategie maakt gebruik van de sterke punten van de Native Salesforce AI voor dagelijkse, geïntegreerde taken, maar schuwt niet de integratie van externe, "best-of-ras" AI-oplossingen voor specifieke, zeer veeleisende of strategisch kritische gebruiksgevallen. Dit vereist een afwijking van de standaardinstelling om alleen native tools te gebruiken, en in plaats daarvan een rigoureuze, op applicatie gebaseerde evaluatie.

Besluitvormers worden gevraagd om zorgvuldig de juiste mix van inheemse en onafhankelijke AI-oplossingen te bepalen. Deze beslissing moet gebaseerd zijn op de specifieke zakelijke vereisten, de bestaande technische vaardigheden, het risico op risico en strategische doelen op lange termijn om het volledige potentieel van AI in het Salesforce-ecosysteem te benutten zonder onnodige afhankelijkheden of risico's te nemen.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de AI -strategie

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus