Salesforce AI: Dlaczego niezależne platformy AI są lepsze niż Einstein i Agentforce-Hybrid Podejście Beats dostawcy Lock-In!

Strategiczne znaczenie niezależnych platform AI w Salesforce: analiza poza Einstein

Salesforce wyraźnie pozycjonuje swoją rodzimą sztuczną inteligencję (AI) jako integralną część platformy klienta 360 i reklamuje je jako „AI nr 1 dla CRM”. Podstawowe przesłanie podkreśla bezproblemową integrację funkcji AI, takich jak Einstein, Agentforce i bardziej kompleksowa chmura AI w istniejących przepływach pracy Salesforce w celu zwiększenia wydajności i spersonalizowania doświadczeń klientów. Ta obietnica prostej wdrażania i użytkowania w znanym środowisku jest atrakcyjna dla wielu firm.
Jednak klienci Salesforce coraz częściej stoją w obliczu strategicznej decyzji: czy powinieneś polegać wyłącznie na natywnym pakiecie KI od Salesforce, czy też rozważyć integrację bardziej niezależnych, potencjalnie wyspecjalizowanych platform AI? Rynek AI rozwija się szybko, a zewnętrzni dostawcy są nieustannie wysoce specjalizującymi się modelami i innowacyjnymi rozwiązaniami, które mogą wykraczać poza umiejętności platformy całkowicie w jednym.

W tym artykule analizuje strategiczne zalety korzystania z niezależnych platform AI w środowisku Salesforce. Krytycznie bada umiejętności i ograniczenia rodzimej AI Salesforce, oświetla ścieżki integracyjne i wyzwania oraz dotyczy centralnych aspektów, takich jak elastyczność, koszty, ochrona danych i uzależnienie od dostawcy. Celem jest stworzenie uzasadnionej podstawy do decyzji, czy bardziej otwarta strategia AI dla użytkowników Salesforce może być bardziej korzystna niż wyłączne wykorzystanie rozwiązań należących do Salesforce.

Kluczowym pytaniem jest rozważenie wygody głęboko zintegrowanego rozwiązania oraz potencjalnej wydajności i specjalizacji zewnętrznych narzędzi AI. Podczas gdy Salesforce podkreśla zalety zintegrowanej sztucznej inteligencji, wysoka specjalizacja i szybka szybkość innowacji w obszarze AI wymagają zróżnicowanego widoku. Pojedynczy dostawca platformy może nie oferować najwyższej wydajności we wszystkich domenach AI, w porównaniu do dostawców, którzy koncentrują się na określonych obszarach. To napięcie między integracją a „najlepszym w rodzaju” stanowi rdzeń strategicznych rozważań badanych w tym raporcie.

Nadaje się do:

• Integracja AI niezależnej platformy AI w całej całej DATA dla wszystkich spraw firmowych

Zrozum rodzime pakiet KI w Salesforce (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

Salesforce oferuje szeroką gamę funkcji AI, które są głęboko zintegrowane z różnymi produktami chmurowymi i są łączone pod markami Einstein, AgentForce i AI Cloud. Ten pakiet ma na celu optymalizację codziennych procesów biznesowych poprzez automatyzację, prognozy i spersonalizowane interakcje.

Funkcjonalny przegląd chmury

• Chmura sprzedaży: Podstawowe funkcje obejmują ocenę potencjalnych klientów i możliwości opartych na ich prawdopodobieństwie ukończenia studiów (einstein prowadzący/ocenianie możliwości), bardziej precyzyjne prognozowanie sprzedaży, automatyczne tworzenie spersonalizowanych e -maili sprzedaży (e -maile sprzedażowe), podsumowanie rozmów sprzedaży (podsumowania połączeń) oraz automatyczne nagranie działań z e -maili i kalendarów (einsteina). Einstein Copilot oferuje również działania związane z kontekstem i wsparcie w procesie sprzedaży.
• Service Cloud: Tutaj KI obsługuje automatyczną klasyfikację procesów klientów (klasyfikacja przypadków), zaleca odpowiednie artykuły wiedzy lub prefabrykowane odpowiedzi (zalecenia dotyczące artykułu/odpowiedzi), tworzy podsumowania wypełnionych przypadków (podsumowania pracy) i umożliwia korzystanie z chatbotów do automatyzacji standardowych żądań.
• Chmura marketingowa: Funkcje AI pomagają w tworzeniu i automatycznym słowie kluczowym treści marketingowej (generowanie/tagowanie treści), oceń prawdopodobieństwo interakcji kontaktów (punktacja zaangażowania), optymalizuj czasy wysyłki dla maksymalnych stawek otwarcia (optymalizacja czasu wysyłania) i umożliwić głęboką personalizację kampanii i doświadczeń klientów.
• Commerce Cloud: W tym obszarze AI koncentruje się na spersonalizowanych zaleceń produktu, optymalizacji wyników wyszukiwania i zapewnieniu informacji o zachowaniu zakupowym w celu zwiększenia konwersji.
• Całkowicie/Ogólne: Narzędzia takie jak Einstein Prediction Builder umożliwia administratorom tworzenie niestandardowych modeli predykcyjnych bez kodu. Einstein Discovery pomaga znaleźć wzorce i spostrzeżenia w danych. Einstein Następna najlepsza akcja zapewnia kontekstowe zalecenia dotyczące działania. Agentforce reprezentuje autonomicznych agentów AI, którzy mogą wykonać zadania niezależnie. Builder i Copilot Studio niezwłocznie pozwalają na adaptację i tworzenie kontrolowanych przez AI asystentów i podpowiedzi.

Nadaje się do:

• Wyjdź z amerykańskiej chmury: suwerenne SaaS oferuje na przegląd + zalecenia dotyczące działania

Podstawowa architektura

Funkcjonalność AI Salesforce oparta jest na dwóch podstawowych kolumnach: chmurze danych i warstwie Einstein Trust.

Zależność od chmury danych

Chmura danych Salesforce działa jako centralna podstawa danych. Łączy dane klientów z różnych źródeł (Salesforce Wewnętrzne i zewnętrzne) z perspektywy 360 stopni. Te zharmonizowane dane są podstawą wielu aplikacji AI, szczególnie w przypadku generatywnej sztucznej inteligencji i personalizacji. Ważne jest, aby niektóre generatywne funkcje AI i ślad audytu warstwy powierniczej wymagały udostępnienia chmury danych, nawet jeśli nie jest ona intensywnie wykorzystywana do harmonizacji danych. Stwarza to zależność architektoniczną i może powodować dodatkową złożoność i potencjalne koszty, szczególnie jeśli firmy już ustanowiły hurtowni danych lub jeziora danych. Potrzeba chmury danych może zatem zwiększyć całkowity koszt własności (TCO) i stanowi potencjalne wąskie gardło, jeśli nie jest starannie zarządzane.

Warstwa zaufania Einstein

Te ramy bezpieczeństwa mają na celu zapewnienie wiarygodnego użycia generatywnej sztucznej inteligencji. Zawiera kilka komponentów:

• Bezpieczne zapytanie do danych: Dostęp do danych Salesforce, aby wzbogacić monit o odpowiedni kontekst, w którym uwzględniane są prawa dostępu odpowiedniego użytkownika.
• Obrona niezwłocznie: Wytyczne systemowe mają na celu zmniejszenie halucynacji i szkodliwych wydatków modeli głosowych (LLM).
• Maskowanie danych: poufne dane, takie jak dane osobowe (PII) lub informacje o płatności (PCI), są maskowane przed wysłaniem do zewnętrznych LLM.
• Ocena toksyczności: Wygenerowane odpowiedzi są sprawdzane i oceniane pod kątem potencjalnie szkodliwych treści.
• Polityka retencji Zero-Data: Salesforce zawierał umowy z partnerami takimi jak OpenAai i Azure Openai, które powinny zapewnić, że dane transmisji firmy nie są przechowywane przez tych zewnętrznych dostawców, ani wykorzystywane do szkolenia swoich modeli.

Bliższe spojrzenie na architekturę ujawnia jednak, że Salesforce jest używany do wielu swoich generatywnych funkcji AI do zewnętrznych modeli dużych języków (LLM) dostawców, takich jak OpenAai, Antropic lub Google. Modele te są często zintegrowane za pomocą usług w chmurze, takich jak zagrożenie AW. Warstwa zaufania Einstein działa jak bezpieczna brama. Oznacza to, że Salesforce działa przede wszystkim jako integrator i broker bezpieczeństwa, zamiast opracowywać własne podstawowe modele generatywne. Chociaż umożliwia to dostęp do potężnych modeli, tworzy zależności i rodzi pytanie, w jakim stopniu podstawowa technologia AI różni się od bezpośredniego wykorzystania tych modeli za pośrednictwem innych platform. Klienci płacą zatem Salesforce za integrację, poziom bezpieczeństwa i osadzanie przepływów pracy, które są oparte w dużej mierze na zewnętrznych modelach AI. Wzmacnia to argument oceny bezpośredniej integracji z tymi modelami lub platformami.

Rozpoznane mocne strony rodzimego roztworu

Pomimo wspomnianych punktów, natywny apartament Salesforce Ki oferuje niezaprzeczalne zalety:

• Bezproblemowa integracja: Funkcje AI są głęboko osadzone w interfejsie użytkownika Salesforce i procesach roboczych, które umożliwiają płynne użycie.
• Przyjazna dla użytkownika i znajomość: zwykle szybko znajdują się użytkownicy i administratorzy Salesforce, co skraca okres szkolenia. Niskie narzędzia kodu pozwalają również użytkownikom nietechnicznym tworzyć doświadczenia oparte na sztucznej inteligencji.
• Wykorzystanie istniejących danych CRM: AI jest zaprojektowana do bezpośredniej pracy z danymi klientów przechowywanych w Salesforce, które mogą uprościć przetwarzanie danych.

Maszyna do renderowania 3D AI i XR: pięciokrotna wiedza Xpert.Digital w kompleksowym pakiecie usług, R&D XR, PR i SEM - Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc

Argumenty dotyczące niezależnych platform AI w Salesforce

Chociaż natywna integracja AI Salesforce oferuje zalety, kilka ważnych powodów mówi, że poważnie rozważy integrację niezależnych platform AI. Te zewnętrzne roztwory mogą być lepsze w takich obszarach, jak elastyczność, specjalizacja, zdolność adaptacyjna i potencjalne zalety kosztów.

Elastyczność i specjalizacja modelu

Rynek AI charakteryzuje się wysoką dynamiką i specjalizacją. Niezależni dostawcy AI często koncentrują się na określonych domenach lub technologiach, a zatem mogą oferować bardziej progresywne lub dostosowane rozwiązania w niektórych obszarach niż platforma ogólna, taka jak Salesforce.

Dostęp do modeli „najlepszych”

Zewnętrzni dostawcy często rozwijają wysoce wyspecjalizowane algorytmy dla obszarów takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), wizja komputerowa lub analizy specyficzne dla branży. Przykładami są wyspecjalizowana sztuczna inteligencja dla dokumentów prawnych, takich jak narzędzia diagnostyczne specyficzne dla kontraktów lub branżowe, takie jak Aquant. Takie wyspecjalizowane modele mogą przekroczyć wydajność bardziej ogólnych modeli zintegrowanych przez Salesforce.

Szybsze cykle innowacji

Dedykowane firmy AI często mogą opracowywać i publikować nowe modele i funkcje szybciej niż duży dostawca platformy, taki jak Salesforce, którego mapa drogowa AI jest związana z szerszymi cyklami uwalniania. Umożliwia to firmom szybsze korzystanie z najnowszych postępów AI.

Większa różnorodność modelu

Niezależne platformy lub rynki oferują dostęp do szerszego zakresu modeli, w tym niszowych rozwiązań, opcji open source lub modeli dostawców, które nie są dostępne bezpośrednio za pośrednictwem funkcji „Przynieś własny model” Salesforce (BYOM).

Nadaje się do:

• Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla firm europejskich

Ta specjalizacja zewnętrznych dostawców kontrastuje z szerszym podejściem Salesforce, którego celem jest zapewnienie podstawowych funkcji AI w całym apartamencie CRM. Chociaż to podejście „szerokości” zapewnia, że ​​sztuczna inteligencja jest dostępna w wielu obszarach, może to być kosztem głębokości. Specjalistyczny wskaźnik oszustwa lub narzędzie analizy obrazu medycznego prawdopodobnie przekroczy ogólny model zintegrowany przez CRM dla tych konkretnych zadań. Firmy z kluczowymi wymaganiami w specjalistycznych domenach AI mogłyby stwierdzić, że rodzime Salesforce-KI nie jest wystarczające. Niezależne platformy umożliwiają wybranie najlepszego narzędzia do odpowiedniego zadania, zamiast satysfakcjonowania się potencjalnie tylko „wystarczającym” natywnym rozwiązaniem.

Adaptacja i kontrola

Niezależne platformy AI często oferują wyższy poziom kontroli w całym cyklu życia AI, od przygotowania danych po modelowanie i monitorowanie modelu.

Głębsze strojenie modelu

Zewnętrzne platformy są często zaprojektowane dla inżynierów uczenia maszynowego i oferują szczegółową kontrolę nad szkoleniem i dopracowaniem modeli. Wykracza to poza możliwości bardziej abstrakcyjnych narzędzi o niskim kodzie od Salesforce, takich jak Einstein Prediction Builder lub ograniczenia dostrajania płetwy importowanych modeli (BYOM) w Salesforce.

Wybór algorytmu i przejrzystość

Użytkownicy mają większą swobodę przy wyborze określonych algorytmów i potencjalnie otrzymują większą przejrzystość na temat funkcjonalności modeli (zdolność do wyjaśnienia) niż poprzez warstwy abstrakcji Salesforce. Chociaż Salesforce oferuje narzędzia takie jak modelowy inspektor, zewnętrzne narzędzia MLOPS są często bardziej kompleksowe.

Kontrola nad stosem Ki

Administracja całego rurociągu AI (przygotowanie danych, szkolenie, udostępnianie, monitorowanie) na platformach takich jak AWS lub Google Cloud oferuje większą kontrolę niż zależność od zarządzanego środowiska Salesforce.

Limity adaptacji Salesforce

Podczas gdy Salesforce oferuje budownicze nisko kodów w celu łatwej regulacji, platformy zewnętrzne często umożliwiają głębsze korekty oparte na kodach. Istnieją również specyficzne ograniczenia funkcjonalne funkcji AI Salesforce, takie jak złożone wymagania lub przy dostosowywaniu przechwytywania aktywności Einsteina, a także ogólnych limitów platformy.

Potencjalne zalety kosztów

Struktury kosztów rozwiązań AI mogą się znacznie różnić, a czysto porównanie opłat licencyjnych często nie jest wystarczające.

Różne modele cenowe

Salesforce często licencjonuje swoje funkcje AI na użytkownika i miesiąc jako dodatek do istniejących licencji w chmurze. Natomiast ceny niezależnych platform AI są często oparte na faktycznej konsumpcji (czas obliczeniowy, pamięć, wywołania interfejsu API). Niezależni dostawcy AI mogą z kolei mieć własne, być może bardziej elastyczne modele cen. Opcja BYOM w Salesforce może obniżyć koszty żądań Einsteina, ale koszty podstawowe zewnętrznego dostawcy modelu nadal są poniesione.

Całkowity koszt własności (TCO)

Kompleksowa analiza TCO ma kluczowe znaczenie. Podczas gdy natywna integracja Salesforce-KI może obniżyć początkowe koszty integracji, inne czynniki mogą zwiększyć całkowite koszty: potencjalna konieczność licencji na chmurę danych lub zastosowania, stosunkowo wysokie koszty pro-użytkownika dodatku i możliwość zapłaty dopłaty za modele AI, które byłyby tańsze dostępne. TCO dla niezależnej sztucznej inteligencji musi obejmować koszty integracji, ale może skorzystać z niższych podstawowych kosztów wykorzystania AI i wykorzystania istniejącej infrastruktury chmurowej. Agentforce jest również opisywane jako potencjalnie kosztowne w użyciu (2 USD za rozmowę).

Unikanie redundancji

Korzystanie z niezależnej sztucznej inteligencji może umożliwić firmom korzystanie z istniejących inwestycji na inne platformy chmurowe lub ich własną infrastrukturę danych, a tym samym unikać wydatków zbędnych w ekosystemie Salesforce.

Salesforce Native KI vs. niezależna AI: Porównanie funkcji i elastyczności

Salesforce Native KI vs. niezależna AI: Porównanie funkcji i elastyczności - Obraz: xpert.digital

Native AI Salesforce, takie jak Einstein lub Agentforce, oraz niezależne platformy AI, które często wykorzystują wyspecjalizowane lub otwarte modele, różnią się znacznie pod względem ich funkcji i elastyczności. Podczas gdy Native AI Salesforce koncentruje się na ogólnych podejściach i aplikacjach CRM, niezależne platformy często oferują wyspecjalizowane modele i szerszy wybór, w tym opcje open source. Dostęp do najnowszych modeli w Salesforce zależy od cykli wydania i partnerstw, podczas gdy wyspecjalizowani dostawcy umożliwiają potencjalnie szybsze aktualizacje. W odniesieniu do dostrajania natywne modele Salesforce są często ograniczone i abstrakcyjne, na przykład przez narzędzia takie jak Builder Prediction, podczas gdy niezależne platformy oferują bardziej szczegółową kontrolę nad procesem szkoleniowym. Wybór określonych algorytmów jest ograniczony w Salesforce, ponieważ są one głównie predefiniowane lub powiązane z partnerami, podczas gdy niezależne platformy oferują większą swobodę. Infrastruktura jest również w pełni zarządzana w Salesforce i często opiera się na AWS lub GCP, podczas gdy niezależne platformy umożliwiają bezpośredni dostęp do środowisk hostingowych, czy to we własnej chmurze, czy lokalizacji. Wysiłki integracyjne w Salesforce są niskie, ponieważ rozwiązania są natywne, podczas gdy platformy zewnętrzne wymagają większej pracy rozwojowej i konfiguracji. Jeśli chodzi o koszty, Salesforce często polega na modelu cenowym opartym na użytkowniku miesięcznie jako dodatku, podczas gdy niezależne platformy często wykorzystują ceny zależne od konsumpcji, takie jak oparte na wynikach obliczeniowych lub wywołań API lub modele specyficzne dla dostawcy.

Nawigacja integracji: połącz niezależną sztuczną inteligencję z Salesforce

Decyzja o niezależnej platformie AI wymaga starannego zaplanowania integracji z istniejącym środowiskiem Salesforce. Istnieją różne metody nawiązania tego połączenia, każde z twoimi zaletami i wyzwaniami.

Metody integracji

AppExchange / AgentExchange

Salesforce AppExChange oferuje różne aplikacje innych firm, w tym rozwiązania AI, które często oferują prefabrykowaną integrację. AgentExchange to nowszy rynek, który ma na celu umiejętności AI agenta, tematy i szablony partnerów i ma na celu przyspieszenie dostarczania agentów AI. Jest to często najłatwiejszy sposób, ale wymaga, aby odpowiedni partner oferował rozwiązanie.

API (REST/SOAP/MURS/STREATING)

Bezpośrednie użycie interfejsów API Salesforce umożliwia integrację dostosowaną. Deweloperzy mogą wymieniać dane, wywoływać procesy w Salesforce lub odtwarzać wyniki z zewnętrznych modeli AI. Złożony interfejs API może pomóc w wydajnym pakowaniu kilku operacji. Ta metoda oferuje maksymalną elastyczność, ale wymaga znacznego wysiłku rozwojowego.

Platformy oprogramowania pośrednie (np. Mulesoft)

Platformy integracyjne, takie jak MuleSoft (własne rozwiązanie Salesforce) lub inne, mogą służyć jako pośrednik. Podejmują takie zadania, jak transformacja danych, orkiestracja złożonych przepływów pracy i zarządzanie łącznością między Salesforce i zewnętrznymi usługami AI.

Złącza platformy chmurowej (AWS/GCP)

Duże dostawcy chmur coraz częściej świadczą określone usługi, aby ułatwić integrację z Salesforce. Przykładami są AWS Private Connect w celu bezpiecznego połączenia sieciowego, przekaźnik zdarzeń AWS dla transmisji zdarzeń w czasie rzeczywistym, złącze Salesforce klejenia AWS lub złącze Wrangler Data Sagemaker do przetwarzania danych. Google Vertex AI można zintegrować z chmurą danych Salesforce za pośrednictwem konstruktora modeli. Złącza te mogą uprościć integrację, ale wiązać się z ekosystemem odpowiedniego dostawcy chmur.

Byom o studio Einstein

Jak już wspomniano, ta funkcja umożliwia integrację zewnętrznie hostowanych modeli ze środowiskiem Salesforce za pośrednictwem konstruktora modeli. Zapytania trwają za pośrednictwem infrastruktury Salesforce i wykorzystują warstwę zaufania, która upraszcza integrację, ale także tworzy pewną zależność.

Nadaje się do:

• Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w logistyce magazynowej - Global Developments w Niemczech, UE, USA i Japonii

Częste wyzwania związane z integracją

Integracja systemów zewnętrznych z Salesforce nie jest trywialna i zawiera określone wyzwania:

Limity API

Salesforce ogranicza liczbę połączeń API na organizację i okres (np. Codziennie, jednocześnie). Procesy AI intensywnie zawierające dane, które często synchronizują lub zapytanie, mogą szybko osiągnąć te granice. Wymaga to starannego zaprojektowania (np. Pokrycie, przetwarzanie wsadowe, buforowanie) lub może sprawić, że przejęcie wyższych wydań Salesforce lub dodatkowych warunków API jest konieczne. W szczególności granice strumieniowego interfejsu API są istotne dla aplikacji w czasie rzeczywistym.

Synchronizacja danych

Kluczowe jest zapewnienie spójności danych między Salesforce a zewnętrzną platformą AI. Wyzwania obejmują obsługę dużych objętości danych (LDV), decyzję między aktualizacjami w czasie rzeczywistym a okresem wsadowym, zarządzanie czasami opóźnień i unikanie niespójności danych. Podejścia, takie jak integracje o zerowej kopii, mają na celu zmniejszenie tych problemów, mogą nie zawsze mieć zastosowanie.

Mapowanie danych i transformacja

Różne modele danych, formaty i semantyka terenowa muszą być skoordynowane. Może to wymagać złożonej logiki transformacji, aby zapewnić poprawnie interpretowane dane.
Bezpieczeństwo i uwierzytelnianie: bezpieczne zarządzanie danymi dostępu (klucz API, tokeny), wdrożenie solidnych metod uwierzytelniania (np. OAuth 2.0, nazwane Creditials) i zapewnienie bezpiecznej transmisji danych (szyfrowanie) jest niezbędne. Malcons może prowadzić do luk bezpieczeństwa.

Rozwiązywanie problemów i spójność danych

Integracje muszą być odporne na błędy (problemy sieciowe, awarie systemu, błędy danych). Solidne mechanizmy rejestrowania, monitorowania i automatycznego powtarzania próby (logika ponownego ponownego powtarzania) są konieczne, aby zapewnić integralność danych i zminimalizować przestoje.

Złożoność i konserwacja

Integracje dostosowane do ciągłej konserwacji i adaptacji, zwłaszcza jeśli rozwija się Salesforce lub zewnętrzna platforma AI. To wiąże zasoby i wymaga wiedzy technicznej.

Złożoność integracji stanowi często niedoszacowany czynnik kosztowy. Podczas gdy niezależne platformy AI mogą oferować niższe koszty nuklearne lub najwyższe funkcje, koszty i wysiłek na rzecz integracji-w tym czas rozwoju, potencjalne licencje na oprogramowanie pośrednie i ciągły przepływ na obliczenia TCO. Native AI Salesforce korzysta z prefabrykowanej integracji. Limity API mogą dodatkowo zwiększyć złożoność i koszty, jeśli wymagane są skomplikowane obejścia lub droższe licencje. Dlatego decyzja o niezależnej sztucznej inteligencji musi uwzględniać umiejętności techniczne i zasoby organizacji, aby poradzić sobie z tą złożonością integracji. Słabo zaplanowana integracja może zniszczyć zalety zewnętrznej platformy.

Udany wzór integracji

Pomimo wyzwań istnieją ustalone wzorce i narzędzia do udanych integracji. Studia przypadków pokazują skuteczne połączenie AWS Sagemaker z Salesforce, często wykorzystując określone usługi AWS w celu optymalizacji wydajności i kosztów. Podobne integracje są możliwe z Google Vertex AI, szczególnie za pośrednictwem konstruktora modeli. Narzędzia takie jak Zapier mogą być używane do prostszych integracji bez kodu do przenoszenia danych między systemami, np. między arkuszami Google a Vertex AI jako proxy danych Salesforce. Korzystanie z natywnych złączy i usług w chmurze, takich jak klej AWS, EventBridge lub Private Connect może również znacznie uprościć i zabezpieczyć integrację.

Niezależna platforma AI: Metody integracji i wyzwania w przeglądzie

Niezależna platforma AI: Metody integracji i wyzwania na obrazie przeglądu: xpert.digital

Niezależna platforma AI oferuje szeroki zakres metod integracji, z których każda przynosi określone zalety i wyzwania. Aplikacje AppExChange lub AgentExchange umożliwiają łatwą instalację prefabrykowanych aplikacji lub komponentów partnerów z niewielkim wysiłkiem rozwojowym i często certyfikowaną jakością. Jednak zdolność adaptacyjna jest ograniczona i istnieje zależność od ofert partnerskich i potencjalnych kosztów. Bezpośrednia integracja interfejsu API, która umożliwia dostosowane projekty z wykorzystaniem interfejsów API Salesforce, takich jak reszta, mydło, masa i strumieniowanie, oferuje maksymalną elastyczność i pełną kontrolę nad przepływem danych i logiki. Wymaga to jednak wysokiego poziomu rozwoju, zarządzania limitami API, dokładnego testu bezpieczeństwa i ciągłej konserwacji. Korzystanie z oprogramowania pośredniego, takiego jak MuleSoft, upraszcza złożone integracje poprzez łączność, konwersję danych i orkiestrację. Oferuje administrację centralną i możliwość ponownego użycia, ale wymaga dodatkowych kosztów licencji i intensywnego zapoznania się z platformą. Złącza w chmurze, takie jak AWS lub GCP, optymalizują integracje poprzez określone, częściowo niskie usługi kodu, takie jak klej, przekaźnik zdarzeń lub prywatny Connect. Są one w większości potężne, bezpieczne i idealne dla odpowiedniego ekosystemu chmur, ale wymagają wyspecjalizowanych konfiguracji i wiążą użytkownika z dostawcą. Dzięki BYOM za pośrednictwem Einstein Studio zewnętrzne modele hostowane można łatwo zintegrować z przepływami pracy Salesforce, w których używana jest warstwa zaufania, a integracja jest uproszczona. Istnieją jednak ograniczenia w obsłudze modeli w porównaniu z bezpośrednim użyciem, drobną korektą i zależnością od platformy Salesforce.

Integracja niezależnej platformy AI w całej całej sieci dla wszystkich firm Matters-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Ta platforma AI oddziałuje ze wszystkimi konkretnymi źródłami danych
  • Od SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox i wielu innych systemów zarządzania danymi
• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Wyzwania, które rozwiązuje nasza platforma AI

• Brak dokładności konwencjonalnych rozwiązań AI
• Ochrona danych i bezpieczne zarządzanie poufnymi danymi
• Wysokie koszty i złożoność indywidualnego rozwoju sztucznej inteligencji
• Brak kwalifikowanej sztucznej inteligencji
• Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami informatycznymi

Więcej na ten temat tutaj:

• Integracja AI niezależnej platformy AI w całej całej DATA dla wszystkich spraw firmowych

Krytyczne rozważania: Zarządzanie ryzykiem niezależnej sztucznej inteligencji

Decyzja o lub przeciw niezależnym platformom AI musi również obejmować dokładne rozważenie potencjalnych zagrożeń, szczególnie w obszarach ochrony danych, uzależnienia od dostawcy i suwerenności danych.

Prywatność i ochrona

Podczas gdy Salesforce pozycjonuje warstwę Einstein Trust jako gwarancję bezpiecznego użytkowania sztucznej inteligencji, ujawniają praktyczne ograniczenia przy bliższym spojrzeniu, które należy rozważyć w porównaniu z niezależnymi rozwiązaniami.

Einstein Trust Warstwa Ograniczenia:

Dezaktywowane maskowanie danych dla Agentforce: Centralnym punktem jest wyraźne ustalenie, że maskowanie danych dla przepływów pracy agenta jest dezaktywowane. Z powodu powodów stwierdzono, że maskowanie wpłynęłoby na dokładność kontekstową i znaczenie wyników, na przykład przy poszukiwaniu podobnych kont, w których wymagane są szczegóły konta referencyjnego. Stanowi to znaczne ryzyko ochrony danych, ponieważ potencjalnie poufne dane klientów można przesłać do zewnętrznych LLM, co jest szczególnie problematyczne w regulowanych branżach i zaprzecza obietnicy „zaufania”.
Alternatywne łagodzenie (antropiczne): Salesforce planuje zaoferować alternatywne modele antropiczne, które prowadzone są w ramach „zaufanej granicy Salesforce” (prowadzonej w Bedrock AWS). Chociaż dane nie opuszczają sfery kontroli Salesforce, maskowanie danych pozostaje tutaj również dezaktywowane. Wątpliwe jest, czy te ochrona danych dotyczy wystarczająco rozwiązywanych, w porównaniu z funkcjonującym maskowaniem.
Ogólna funkcjonalność warstwy zaufania: podstawowe funkcje, takie jak retencja zerowa u partnerów i test toksyczności. Jednak wyjątkiem od Agentforce jest znaczące ograniczenie.

Potencjalne zalety niezależnych platform:

Dedykowane opcje zamieszkania danych: Niezależni dostawcy chmur lub wyspecjalizowane platformy mogą oferować bardziej szczegółową kontrolę nad lokalizacją danych i przetwarzania danych. Może to być konieczne w celu spełnienia ścisłych regionalnych przepisów dotyczących ochrony danych (takich jak RODO lub konkretne przepisy krajowe), które wykraczają poza ogólne zapewnienia Hyperforce Salesforce.
Alternatywne architektury bezpieczeństwa: firmy mogą wybrać architektury, które lepiej pasują do ich konkretnych wymagań bezpieczeństwa, np. Poprzez dedykowane szyfrowanie, surowsze kontrole dostępu lub mechanizmy izolacji danych.
Bezpośrednia odpowiedzialność dostawcy: Współpraca bezpośrednio z dostawcą AI stwarza wyraźniejsze obowiązki w zakresie radzenia sobie z danymi, bez Salesforce jako instancji pośredniej.

Różnica między obietnicą marketingową warstwy zaufania a jej rzeczywistością techniczną, w szczególności dezaktywowane maskowanie dla Agentforce, ma kluczowe znaczenie dla oceny ryzyka. Twórcy decyzji nie mogą polegać wyłącznie na oświadczeniach marketingowych, ale muszą sprawdzić konkretną implementację swoich aplikacji i porównać to z bardziej potencjalnie spójnymi lub konfigurowalnymi kontrolami niezależnych platform.

Nadaje się do:

• Trustna sztuczna inteligencja: Europejska karta atutowa i szansa na objęcie wiodącej roli w sztucznej inteligencji

Aspekty ochrony danych i bezpieczeństwa: Einstein Trust Layer vs. Niezależne platformy

Aspekty ochrony danych i bezpieczeństwa: Einstein Trust Layer vs. Niezależne platformy- Obraz: xpert.digital

Aspekty ochrony danych i bezpieczeństwa mają centralne znaczenie dla warstwy zaufania Einstein z Salesforce i niezależnych platform. W maskowaniu danych warstwa zaufania oferuje obsługę niektórych regionów i języków, ale z ograniczeniem w AgentForce, podczas gdy niezależne platformy mogą zapewnić reguły konfigurowalne i konfigurowalne, a także obsługiwane typy danych. W przypadku przepływów pracy opartych na agentach maskowanie danych w warstwie zaufania jest dezaktywowane, podczas gdy w przypadku niezależnych platform, w zależności od implementacji, często jest to możliwe, jeśli straty wydajności są tolerowane. Zatrzymanie zero-data wśród zewnętrznych dostawców jest gwarantowane przez umowy umowne, na przykład w przypadku OpenAai; Niezależne platformy zezwalają na bezpośrednie umowy lub hosting własnej infrastruktury, aby całkowicie uniknąć stron trzecich. Ślady audytu są rejestrowane w warstwie zaufania przez chmurę danych, w tym toksyczne treści i maskowanie, podczas gdy niezależne platformy często oferują szczegółowe funkcje rejestrowania i monitorowania, takie jak narzędzia MLOPS. Podczas sprawdzania miejsca zamieszkania danych warstwa zaufania zależy od regionu Hyperforce i udostępniania, podczas gdy niezależne platformy zazwyczaj umożliwiają bardziej szczegółowy wybór regionów centrum danych. W Salesforce opcje hostingowe obejmują od dostawcy samodzielnego hostingu do opcji BYOM do bramy SF z hostingiem dla partnerów takich jak AWS lub GCP, chociaż antropiczne jest również planowane w obszarze SF. Z drugiej strony niezależne platformy umożliwiają hosting we własnej instancji w chmurze, lokalnych lub w chmurze dostawcy. W odniesieniu do szczegółowości elementów sterujących, warstwa zaufania oferuje konfigurowalne opcje, na przykład w celu ustalenia reguł maskowania, w których definiowana jest podstawowa architektura; Niezależne platformy mogą często zapewnić bardziej kompleksową konfigurowalność środków bezpieczeństwa.

Unikanie blokady dostawcy

Głęboka integracja usług Salesforce ma ryzyko silnej zależności od dostawcy.

Ryzyko zależności ekosystemu

Lądowanie tylko na Salesforce dla CRM i AI stwarza znaczną zależność. Może to osłabić pozycję negocjacyjną w celu dostosowania cen i ograniczyć elastyczność w korzystaniu z innych technologii w przyszłości.

Dywersyfikacja strategiczna

Wykorzystanie niezależnych platform AI dywersyfikuje stos technologii. Firmy mogą korzystać z innowacji z całego rynku i, jeśli to konieczne, łatwiej zmieniać dostawców. Otrzymuje to strategiczną zdolność do działania.

Paradoks „Open Ecosystem” Salesforce

Salesforce reklamuje otwarty ekosystem, np. Przez BYOM, ale praktyczna rzeczywistość głębokiej integracji często prowadzi do faktycznej więzi. Nawet podczas korzystania z BYOM administracja i przepis są przeprowadzane za pośrednictwem platformy Salesforce, co utrudnia zmianę. Wygoda zintegrowanego rozwiązania może prowadzić do „miękkiego blokady”, ponieważ podstawowe zależności są zawoalowane, a zmiana innej strategii zarządzania lub wdrażania powoduje straty tarcia.

Więcej na ten temat tutaj:

• Niebezpieczeństwa związane z blokadą dostawców: dlaczego firmy powinny unikać zależności

Suwerenność i przenośność

Kontrola własnych danych i możliwość migracji modeli lub danych, jeśli to konieczne, są ważnymi aspektami strategicznymi.

Obawy w Einstein Activity Capture (EAC)

Konkretny problem wpływa na EAC. Zarejestrowane dane e -mail i kalendarza nie są zapisywane jako standardowe rekordy aktywności w Salesforce, ale zewnętrznie w AWS. Dane te podlegają ograniczonym okresie retencji (6 miesięcy, maksymalnie 24 miesiące z płatną licencją) i są utracone, gdy EAC jest dezaktywowany. Rodzi to znaczące pytania dotyczące suwerenności danych, długoterminowego dostępu i opcji tworzenia kopii zapasowych. W takim przypadku nie masz całkowicie danych.

Przenośność modelu

Modele, które są tworzone natywnie z narzędziami Salesforce, takimi jak Einstein Prediction Builder, są powiązane z platformą i nie są łatwe do przedstawienia. Podczas gdy dane podstawowe mogą być wyeksportowane, sam wyszkolony model nie można przenosić. Natomiast modele opracowane na platformach zewnętrznych (AWS, GCP itp.) Są bardziej przenośne, nawet jeśli są tymczasowo zintegrowane z Salesforce.

Przenośność danych z niezależną sztuczną inteligencją

Gdy używane są zewnętrzne platformy AI, podstawowe przetwarzanie danych i artefakty modelowe często pozostają poza Salesforce. To potencjalnie oferuje lepszą przenośność danych i modelu, jeśli zmienią się związek z Salesforce lub strategia.

Strategiczne zalecenia dla decyzyjnych

Wybór właściwej strategii AI w kontekście Salesforce wymaga zróżnicowanej oceny, która wykracza poza proste porównanie funkcji. Poniższe zalecenia mogą pomóc decyzyjnym twórcom:

Krytycznie użyj aplikacji

Domyślnie nie polegaj na rodzimej AI Salesforce. Sprawdź każdą aplikację AI indywidualnie na podstawie:

• Wymagana specjalizacja: Czy zadanie wymaga głębokich, specjalistycznych umiejętności AI (np. Złożone analizy naukowe, prognozy sektora niszowego), które prawdopodobnie lepiej obsługiwane przez dedykowaną platformę?
• Potrzeby adaptacyjne: Ile kontroli nad modelem, dane szkoleniowe i algorytmy są konieczne? Czy stopień abstrakcji Salesforce jest wystarczający?
• Wymagania dotyczące wydajności: Czy istnieją ścisłe wymagania dotyczące opóźnienia lub przepustowości, które mogą być lepiej spełnione przez zoptymalizowaną infrastrukturę zewnętrzną?
• Wrażliwość i zgodność danych: Czy aplikacja ma zastosowanie do bardzo poufnych danych, w których ograniczenia warstwy zaufania (w szczególności brak maskowania w Agentforce) reprezentują niedopuszczalne ryzyko? Czy wymagania dotyczące zamieszkania danych są lepiej spełnione?

Kontynuować podejście hybrydowe

Rozważ strategię, której używa natywna Salesforce-KI do prostszych, mocno zintegrowanych zadań, w których gra mocne strony (np. Podstawowa ocena ołowiu, projekty e-mail w chmurze sprzedaży). Jednocześnie należy zintegrować niezależne platformy do wysokiej jakości, wyspecjalizowanych lub bardzo wrażliwych przypadków użycia.

Rozważ dojrzałość integracji

Realistycznie oceń zasoby techniczne i know-how organizacji w celu zarządzania złożonością integracji i utrzymania zewnętrznych rozwiązań AI. Zacznij od dobrze obsługiwanych integracji (np. AppExchange, ustalone złącza chmurowe), zanim zostaną rozwiązane złożone inwestycje wewnętrzne.

Oblicz kompletne TCO

Wykonaj dokładną analizę TCO, która porównuje całkowite koszty natywnego Salesforce KI (licencje, użycie w chmurze danych, potencjalne ograniczenia funkcjonalne) z niezależnymi AI (podstawowe koszty AI + Rozwój/utrzymanie integracji + oprogramowanie pośrednie).

Analiza TCO (całkowity koszt własności) jest metodą oceny całkowitych kosztów związanych z nabywaniem i działaniem technologii w całym cyklu życia, nie tylko kosztów akwizycji, ale także bieżących kosztów operacyjnych, utrzymania, szkolenia, aktualizacji itp.

Dlaczego zewnętrzne platformy AI mogą być bardziej opłacalne:

• Efekty skali: dostawcy dystrybuują koszty infrastruktury wielu klientom.
• Niższe inwestycje: żadna struktura własnej infrastruktury nie jest konieczna.
• Szybsze użycie: szybszy czas na rynek zmniejsza koszty pośrednie.
• Konserwacja i aktualizacje obejmowały: Brak własnego wysiłku na działanie IT.
• Pay-as-you-go: koszty dostosowują się do potrzeby.

Analiza TCO często pokazuje, że zewnętrzne platformy AI są tańsze i bardziej elastyczne niż ich własne rozwiązania na dłuższą metę.

Priorytetyzuj strategiczną elastyczność

Ważyć wygodę zintegrowanego ekosystemu Salesforce w stosunku do długoterminowych strategicznych ryzyk zależności dostawcy (patrz sekcja VB). Zainstaluj rozważania dotyczące przenośności od samego początku strategii AI.

Poproś o przejrzystość

Wymagaj jasnej dokumentacji wszystkich dostawców (w tym siły sprzedaży i niezależnych dostawców) w zakresie umiejętności, ograniczeń, praktyk przetwarzania danych, środków bezpieczeństwa i modeli cen. Ostrożnie kwestionuj oświadczenia marketingowe i porównaj je z rzeczywistością techniczną.

Nadaje się do:

• Systemy zarządzania danymi w zmianie: strategie sukcesu firmy w dobie sztucznej inteligencji

Prośba o otwartą strategię AI w Salesforce

Analiza wyraźnie pokazuje, że wyłączne zastosowanie natywnego pakietu Salesforce oferuje wygodę i bezproblemową integrację ze znanymi procesami CRM, ale niekoniecznie reprezentuje optymalną strategię dla każdej firmy. Strategiczne rozważanie niezależnych platform AI otwiera znaczące zalety: dostęp do wysoce wyspecjalizowanych i potencjalnie potężnych modeli, większą elastyczność i kontrolę nad stosem AI, możliwą efektywność kosztową poprzez alternatywne modele cenowe i wykorzystanie istniejącej infrastruktury, a także ważną minimalizację ryzyka w odniesieniu do zależności dostawcy i suwerenności danych.

Ustalone ograniczenia warstwy zaufania Einsteina są szczególnie krytyczne, a mianowicie dezaktywowane maskowanie danych dla przepływów pracy agenta. Podkreśla to potrzebę wyszukiwania poza obietnicami marketingowymi i uważnie sprawdzania realiów technicznych, szczególnie podczas przetwarzania wrażliwych danych. Obawy dotyczące przenośności danych, ponieważ wynikają one z przykładu przechwytywania aktywności Einsteina, ostrzegają również o ostrożność, jeśli wiązanie z własnością pamięci i mechanizmów przetwarzania.

Jednocześnie nie należy lekceważyć roli Salesforce AI. W przypadku wielu standardowych zadań CRM oferuje cenne, dobrze zintegrowane rozwiązanie. Warstwa zaufania Einstein jest ważnym poziomem zarządzania i bezpieczeństwa pomimo jej ograniczeń. Narzędzia o niskim kodzie umożliwiają również szerszą demokratyzację używania AI w organizacjach.

Najbardziej przekonującą strategią dla wielu firm powinna być otwarte, hybrydowe podejście. Taka strategia wykorzystuje mocne strony natywnej AI Salesforce do codziennych, zintegrowanych zadań, ale nie stroni od integracji zewnętrznych, „najlepszych” rozwiązań AI w konkretnych, wysoce wymagających lub strategicznie krytycznych przypadkach użycia. Wymaga to odejścia od domyślnego ustawienia, aby użyć tylko natywnych narzędzi, a zamiast tego rygorystyczna ocena oparta na aplikacji.

Decydenci proszeni są o dokładne określenie właściwej mieszanki rodzimych i niezależnych rozwiązań AI. Decyzja ta powinna opierać się na konkretnych wymaganiach biznesowych, istniejących umiejętności technicznych, ryzyku ryzyka i długoterminowych celach strategicznych w celu wykorzystania pełnego potencjału AI w ekosystemie Salesforce bez niepotrzebnych zależności lub ryzyka.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus