Salesforce AI: Por que as plataformas independentes de IA são melhores do que a abordagem de Einstein e Agentforce-Hybrid Beats Beats Lock-in!

A importância estratégica de plataformas independentes de IA no Salesforce: uma análise além de Einstein

A Salesforce posiciona sua inteligência artificial nativa (AI) como parte integrante de sua plataforma Customer 360 e os anuncia como a "#1 AI for CRM". A mensagem principal enfatiza a integração perfeita de funções de IA, como Einstein, Agentforce e a nuvem de IA mais abrangente nos fluxos de trabalho do Salesforce existente, a fim de aumentar a produtividade e personalizar as experiências dos clientes. Essa promessa de implementação e uso simples em um ambiente familiar é atraente para muitas empresas.
No entanto, os clientes do Salesforce estão cada vez mais enfrentando uma decisão estratégica: você deve confiar exclusivamente na suíte KI nativa do Salesforce ou considerar a integração mais independente e potencialmente especializada em plataformas de IA? O mercado de IA se desenvolve rapidamente, e os fornecedores externos são modelos continuamente especializados e soluções inovadoras que podem ir além das habilidades de uma plataforma tudo em um.

Este artigo analisa as vantagens estratégicas do uso de plataformas independentes de IA no ambiente do Salesforce. Ele examina criticamente as habilidades e limites da IA ​​do Salesforce nativo, ilumina os caminhos e desafios e abordam aspectos centrais, como flexibilidade, custos, proteção de dados e dependência do fornecedor. O objetivo é criar uma base bem fundamentada para a decisão de se uma estratégia de IA mais aberta para os usuários do Salesforce pode ser mais vantajosa do que o único uso das soluções pertencentes à Salesforce.

A questão -chave é sobre a avaliação da conveniência de uma solução profundamente integrada e o desempenho potencial e a especialização de ferramentas externas de IA. Embora o Salesforce enfatize as vantagens de sua IA integrada, a alta especialização e a rápida velocidade de inovação na área de IA exige uma visão diferenciada. Um único provedor de plataforma pode não oferecer desempenho superior em todos os domínios de IA, em comparação com os provedores que se concentram em áreas específicas. Essa tensão entre integração e "melhor da criação" forma o núcleo das considerações estratégicas que são examinadas neste relatório.

Adequado para:

• Integração de IA de uma plataforma de IA independente e entre dados de dados para todos os assuntos da empresa

Entenda o conjunto nativo de Ki do Salesforce (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

O Salesforce oferece uma ampla gama de funções de IA que são profundamente integradas em seus vários produtos em nuvem e são combinadas com os nomes de marcas Einstein, Agentforce e AI Cloud. Este conjunto pretende otimizar os processos de negócios diários por meio de automação, previsões e interações personalizadas.

Visão geral funcional da nuvem

• NUND DE VENDAS: As funções principais incluem a avaliação de leads e oportunidades com base em sua probabilidade de graduação (pontuação de leads/oportunidades de Einstein), previsão de vendas mais precisa, criação automática de e -mails de vendas personalizados (e -mails de vendas), resumo das negociações de vendas (resumo de chamadas) e o registro automático de gravação de atividades de e -mails e calendários (einstein (einstein (einstein (resumos de atividades) e o registro automático de gravação de e -mails. O Einstein Copilot também oferece ações e suporte relacionados ao contexto no processo de vendas.
• Cloud de serviço: aqui o KI suporta a classificação automática dos processos do cliente (classificação do caso), recomenda artigos de conhecimento adequados ou respostas pré -fabricadas (recomendações de artigo/resposta), cria resumos de casos concluídos (resumos de trabalho) e permite o uso de chatbots para automatizar solicitações padrão.
• Cloud de marketing: as funções da IA ​​ajudam com a criação e a palavra -chave automática do conteúdo de marketing (geração/marcação de conteúdo), avalie a probabilidade de interação dos contatos (pontuação no engajamento), otimize os tempos de remessa para obter as taxas de abertura máxima (envio de tempo de otimização de tempo) e permitem uma profunda personalização de campanhas e experiências dos clientes.
• Cloud Commerce: Nesta área, a IA se concentra nas recomendações personalizadas do produto, na otimização dos resultados da pesquisa e no fornecimento de informações sobre o comportamento de compra para aumentar as conversões.
• Completamente/Geral: Ferramentas como o Einstein Prediction Builder permitem que os administradores criem modelos preditivos personalizados sem código. A descoberta de Einstein ajuda a encontrar padrões e insights nos dados. Einstein A próxima melhor ação oferece recomendações relacionadas ao contexto para ação. O Agentforce representa agentes autônomos de IA que podem realizar tarefas de forma independente. Builder e Copilot Studio permitir prontamente a adaptação e criação de assistentes e instruções controladas pela IA.

Adequado para:

• Saia da nuvem dos EUA: Soberans SaaS ofertas na visão geral + recomendações para ação

Arquitetura subjacente

A funcionalidade da IA ​​do Salesforce é baseada em duas colunas essenciais: a nuvem de dados e a camada de confiança de Einstein.

Dependência da nuvem de dados

A nuvem de dados do Salesforce atua como uma base central de dados. Ele une os dados do cliente de várias fontes (Salesforce interno e externo) em uma perspectiva de 360 ​​graus. Esses dados harmonizados são a base para muitos aplicativos de IA, especialmente para IA generativa e personalização. É importante que certas funções generativas de IA e a trilha de auditoria da camada de confiança exijam o provisionamento da nuvem de dados, mesmo que não seja usada intensamente para a harmonização de dados. Isso cria uma dependência arquitetônica e pode causar complexidade adicional e custos potenciais, especialmente se as empresas já tiveram estabelecimentos de dados ou lagos de dados. A necessidade da nuvem de dados pode aumentar o custo total de propriedade (TCO) e representa um gargalo em potencial se não for gerenciado cuidadosamente.

Camada de confiança de Einstein

Essa estrutura de segurança visa garantir o uso confiável da IA ​​generativa. Inclui vários componentes:

• Consulta de dados seguros: acessa os dados do Salesforce para enriquecer o prompt de um contexto relevante, pelo qual os direitos de acesso do respectivo usuário são levados em consideração.
• Defesa prontamente: as diretrizes do sistema destinam -se a reduzir alucinações e despesas prejudiciais dos modelos de voz (LLMS).
• Mascaramento de dados: dados confidenciais, como informações pessoais (PII) ou informações de pagamento (PCI), são mascaradas antes de enviar para LLMs externos.
• Avaliação de toxicidade: As respostas geradas são verificadas e avaliadas quanto a conteúdo potencialmente prejudicial.
• Política de retenção de dados zero: o Salesforce fez acordos com parceiros como OpenAai e Azure Openai, que devem garantir que os dados transmitidos pela empresa não sejam armazenados por esses fornecedores de terceiros nem usados ​​para treinar seus modelos.

Uma olhada mais detalhada da arquitetura, no entanto, revela que o Salesforce é usado para muitos de suas funções generativas de IA para modelos de idiomas grandes externos (LLMS) de fornecedores como o OpenAai, Anthrópico ou Google. Esses modelos são frequentemente integrados por meio de serviços em nuvem, como a ameaça da AW. A camada de confiança de Einstein atua como uma porta de entrada segura. Isso significa que o Salesforce atua principalmente como um integrador e corretor de segurança, em vez de apenas desenvolver seus próprios modelos generativos básicos. Embora isso permita o acesso a modelos poderosos, ele cria dependências e levanta a questão até que ponto a tecnologia principal da IA ​​difere do uso direto desses modelos por meio de outras plataformas. Assim, os clientes pagam o Salesforce pela integração, o nível de segurança e a incorporação nos fluxos de trabalho, que são baseados em modelos de IA amplamente externos. Isso fortalece o argumento de avaliar a integração direta com esses modelos ou plataformas externas.

Forças reconhecidas da solução nativa

Apesar dos pontos mencionados, a suíte Salesforce Ki nativa oferece vantagens inegáveis:

• Integração perfeita: as funções de IA estão profundamente incorporadas na interface do usuário do Salesforce e nos processos de trabalho, o que permite o uso suave.
• Friendência e familiaridade: usuários e administradores do Salesforce existentes geralmente são encontrados rapidamente, o que reduz o período de treinamento. As ferramentas de código baixo também permitem que usuários não técnicos criem experiências baseadas em IA.
• Uso dos dados de CRM existentes: a IA foi projetada para trabalhar diretamente com os dados do cliente armazenados no Salesforce, que podem simplificar o processamento de dados.

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Argumentos para plataformas de IA independentes no Salesforce

Embora a integração nativa do Salesforce AI ofereça vantagens, vários motivos importantes falam para considerar seriamente a integração de plataformas independentes de IA. Essas soluções externas podem ser superiores em áreas como flexibilidade, especialização, adaptabilidade e vantagens potenciais de custo.

Flexibilidade e especialização do modelo

O mercado de IA é caracterizado por uma alta dinâmica e especialização. Os provedores independentes de IA geralmente se concentram em domínios ou tecnologias específicos e, portanto, podem oferecer soluções mais progressistas ou personalizadas em determinadas áreas do que uma plataforma generalista, como o Salesforce.

Acesso aos modelos "melhores da criação"

Os fornecedores externos geralmente desenvolvem algoritmos altamente especializados para áreas como processamento de linguagem natural (PNL), visão computacional ou análises específicas da indústria. Exemplos disso são IA especializados para documentos legais, como contrato, ou ferramentas de diagnóstico específicas do setor, como a Aquant. Esses modelos especializados podem exceder o desempenho dos modelos mais gerais integrados pelo Salesforce.

Ciclos de inovação mais rápidos

As empresas dedicadas de IA geralmente podem desenvolver e publicar novos modelos e funções mais rapidamente do que um grande fornecedor de plataformas, como o Salesforce, cujo roteiro de IA está obrigado a ciclos de liberação mais amplos. Isso permite que as empresas se beneficiem mais rapidamente do mais recente progresso da IA.

Maior variedade de modelo

Plataformas ou mercados independentes oferecem acesso a uma gama mais ampla de modelos, incluindo soluções de nicho, opções de código aberto ou modelos de provedores que não estão disponíveis diretamente através da função "Bring Your Own Model" do Salesforce (BYOM).

Adequado para:

• Plataformas independentes de IA como uma alternativa estratégica para empresas européias

Essa especialização de fornecedores externos é contrastante com a abordagem mais ampla do Salesforce, que visa fornecer funções básicas de IA em todo o conjunto de CRM. Embora essa abordagem de "largura" garante que a IA esteja disponível em muitas áreas, isso pode ser às custas da profundidade. Um índice de fraude especializado ou uma ferramenta de análise de imagem médica provavelmente excederá um modelo geral integrado ao CRM para essas tarefas específicas. Empresas com requisitos críticos em domínios especializados de IA podem achar que o Salesforce-KI nativo não é suficiente. As plataformas independentes possibilitam selecionar a melhor ferramenta para a respectiva tarefa, em vez de se satisfazer com a solução nativa potencialmente apenas "suficiente".

Adaptação e controle

As plataformas independentes de IA geralmente oferecem um nível mais alto de controle sobre todo o ciclo de vida da IA, desde a preparação de dados até a implementação e o monitoramento de modelar.

Ajuste mais profunda do modelo

As plataformas externas geralmente são projetadas para engenheiros de aprendizado de máquina e oferecem controle granular sobre o treinamento e o ajuste fino dos modelos. Isso vai além das possibilidades das ferramentas de baixo código mais abstratas do Salesforce, como o Einstein Prediction Builder ou as restrições ao ajuste da barbatana de modelos importados (BYOM) no Salesforce.

Seleção e transparência de algoritmo

Os usuários têm mais liberdade ao escolher algoritmos específicos e potencialmente recebem mais transparência sobre a funcionalidade dos modelos (explicação, explicação) do que através das camadas de abstração do Salesforce. Embora o Salesforce ofereça ferramentas como o Inspetor de Modelo, as ferramentas externas do MLOPS geralmente são mais abrangentes.

Controle sobre a pilha Ki

A administração de todo o pipeline da IA ​​(preparação de dados, treinamento, provisão, monitoramento) em plataformas como AWS ou Google Cloud oferece mais controle do que a dependência do ambiente gerenciado do Salesforce.

Limites de adaptação do Salesforce

Enquanto o Salesforce oferece um construtor de baixo código para facilitar o ajuste, as plataformas externas geralmente permitem ajustes mais profundos e baseados em código. Também existem restrições funcionais específicas nas funções da Salesforce AI, como requisitos complexos ou ao ajustar a captura de atividades de Einstein, bem como os limites gerais da plataforma.

Vantagens potenciais de custo

As estruturas de custo para soluções de IA podem variar consideravelmente e uma comparação puramente das taxas de licença geralmente não é suficiente.

Diferentes modelos de preços

O Salesforce geralmente licencia suas funções de IA por usuário e mês como um complemento às licenças de nuvem existentes. Por outro lado, os preços das plataformas independentes de IA geralmente são baseados no consumo real (tempo de computação, memória, chamadas de API). Os provedores independentes de IA podem, por sua vez, ter seus próprios modelos de preços, possivelmente mais flexíveis. A opção BYOM no Salesforce pode reduzir os custos para solicitações de Einstein, mas os custos subjacentes do provedor de modelos externos continuam sendo incorridos.

Custo total de propriedade (TCO)

Uma análise abrangente de TCO é crucial. Embora a integração nativa do Salesforce-KI possa reduzir os custos iniciais de integração, outros fatores podem aumentar os custos totais: a necessidade potencial de licenças de nuvem de dados ou uso, os custos pró-usuário relativamente altos para o complemento e a possibilidade de pagar uma sobretaxa para os modelos de IA que estariam mais baratos disponíveis. O TCO para IA independente deve incluir os custos de integração, mas pode se beneficiar dos custos de uso de IA mais baixos e do uso da infraestrutura em nuvem existente. O Agentforce também é descrito como potencialmente caro no uso (US $ 2 por conversa).

Evitar a redundância

O uso de IA independente pode permitir que as empresas usem investimentos existentes em outras plataformas em nuvem ou em suas próprias infraestruturas de dados e, assim, evitar despesas redundantes no ecossistema Salesforce.

Salesforce Native Ki vs. Independent AI: uma comparação de funções e flexibilidade

Salesforce Native KI vs. Independent AI: Uma comparação de funções e flexibilidade - Imagem: Xpert.Digital

A IA nativa do Salesforce, como Einstein ou Agentforce, e plataformas independentes de IA que geralmente usam modelos especializados ou abertos diferem significativamente em suas funções e flexibilidade. Embora a IA nativa do Salesforce esteja focada em abordagens generalizadas e aplicativos de CRM, as plataformas independentes geralmente oferecem modelos especializados e uma seleção mais ampla, incluindo opções de código aberto. O acesso aos modelos mais recentes do Salesforce depende de ciclos e parcerias de liberação, enquanto fornecedores especializados permitem atualizações potencialmente mais rápidas. No que diz respeito ao ajuste fino, os modelos nativos do Salesforce são frequentemente limitados e abstratos, por exemplo, por ferramentas como o Builder de Previsão, enquanto as plataformas independentes oferecem controle mais detalhado sobre o processo de treinamento. A escolha de algoritmos específicos é limitada no Salesforce, pois são principalmente predefinidos ou relacionados a parceiros, enquanto plataformas independentes oferecem mais liberdade. A infraestrutura também é totalmente gerenciada no Salesforce e geralmente é baseada no AWS ou GCP, enquanto plataformas independentes permitem acesso direto aos ambientes de hospedagem, seja em sua própria nuvem ou no local. O esforço de integração no Salesforce é baixo porque as soluções são nativas, enquanto as plataformas externas exigem mais trabalho de desenvolvimento e configuração. No que diz respeito aos custos, o Salesforce geralmente se baseia em um modelo de preço baseado no usuário por mês como um complemento, enquanto plataformas independentes geralmente usam preços dependentes do consumo, como com base no desempenho de computação ou chamadas de API ou modelos específicos do provedor.

Navegação da integração: conecte a IA independente com o Salesforce

A decisão de uma plataforma independente de IA requer um planejamento cuidadoso da integração no ambiente do Salesforce existente. Existem diferentes métodos para estabelecer essa conexão, cada um com suas próprias vantagens e desafios.

Métodos de integração

AppExChange / AgentExchange

O Salesforce AppExchange oferece uma variedade de aplicativos de terceiros, incluindo soluções de IA que geralmente oferecem integração pré-fabricada. O AgentExchange é um mercado mais novo que visa as habilidades, tópicos e modelos do agente de IA de parceiros e destina -se a acelerar o fornecimento de agentes de IA. Geralmente, essa é a maneira mais fácil, mas exige que um parceiro adequado ofereça uma solução.

APIs (repouso/sabão/mancha/streaming)

O uso direto das APIs do Salesforce permite a integração feita pelo alfaiate. Os desenvolvedores podem trocar dados, acionar processos no Salesforce ou reproduzir resultados de modelos externos de IA. A API composta pode ajudar a agrupar várias operações com eficiência. Este método oferece a máxima flexibilidade, mas requer um esforço significativo de desenvolvimento.

Plataformas de middleware (por exemplo, Mulesoft)

Plataformas de integração como Mulesoft (solução da Salesforce) ou outras pessoas podem servir como intermediário. Eles assumem tarefas como transformação de dados, orquestração de fluxos de trabalho complexos e gerenciamento da conectividade entre os serviços Salesforce e a IA externa.

Conectores da plataforma em nuvem (AWS/GCP)

Os grandes fornecedores de nuvem estão fornecendo cada vez mais serviços específicos para facilitar a integração com o Salesforce. Exemplos são o AWS Private Connect para conexões de rede seguras, revezamento de eventos da AWS para transmissão de eventos em tempo real, o AWS Glue Salesforce Connector ou o Sagemaker Data Wrangler Connector para processamento de dados. O Google Vertex AI pode ser integrado à nuvem de dados do Salesforce através do Model Builder. Esses conectores podem simplificar a integração, mas se ligam ao ecossistema do respectivo provedor de nuvem.

BYOM sobre Einstein Studio

Como já mencionado, essa função permite a integração de modelos hospedados externamente no ambiente do Salesforce através do construtor de modelos. As consultas continuam sendo executadas através da infraestrutura do Salesforce e usam a camada de confiança, que simplifica a integração, mas também cria uma certa dependência.

Adequado para:

• Integração de IA e aprendizado de máquina em Logística de armazém - desenvolvimentos globais na Alemanha, UE, EUA e Japão

Desafios de integração frequentes

A integração de sistemas externos com o Salesforce não é trivial e contém desafios específicos:

Limites da API

O Salesforce limita o número de chamadas de API por organização e período (por exemplo, diariamente, ao mesmo tempo). Os processos de IA intensivos em dados que geralmente sincronizam ou consulta dados podem atingir rapidamente esses limites. Isso requer um design cuidadoso (por exemplo, redução, processamento em lote, cache) ou pode tornar a aquisição de edições mais altas do Salesforce ou os contingentes de API adicionais necessários. Os limites da API de streaming em particular são relevantes para aplicativos em tempo real.

Sincronização de dados

Garantir a consistência dos dados entre o Salesforce e a plataforma externa de IA é fundamental. Os desafios incluem o manuseio de grandes volumes de dados (LDV), a decisão entre atualizações em tempo real e em lote, o gerenciamento dos tempos de latência e evitar inconsistências de dados. Abordagens como integrações de cópia zero visam reduzir esses problemas nem sempre podem ser aplicáveis.

Mapeamento e transformação de dados

Diferentes modelos de dados, formatos e semânticos de campo devem ser coordenados. Isso pode exigir uma lógica de transformação complexa para garantir que os dados sejam interpretados corretamente.
Segurança e autenticação: o gerenciamento seguro de dados de acesso (chave da API, tokens), a implementação de métodos de autenticação robustos (por exemplo, OAuth 2.0, nomeados Creditiais) e garantia de transmissão de dados seguros (criptografia) são essenciais. Malcons pode levar a lacunas de segurança.

Solução de problemas e consistência de dados

As integrações devem ser resistentes a erros (problemas de rede, falhas no sistema, erros de dados). Mecanismos robustos para registro, monitoramento e tentativas automáticas de repetição (lógica de repetição) são necessárias para garantir a integridade dos dados e minimizar as pontas de inatividade.

Complexidade e manutenção

As integrações feitas sob medida requerem manutenção e adaptação contínuas, especialmente se o Salesforce ou a plataforma externa de IA se desenvolver. Isso vincula recursos e requer conhecimento técnico.

A complexidade da integração representa um fator de custo geralmente subestimado. Embora as plataformas independentes de IA possam oferecer custos nucleares mais baixos ou funções superiores, os custos e os esforços para o tempo de desenvolvimento, incluindo integração, possíveis licenças de middleware e fluxo contínuo de manutenção-mira no cálculo da TCO. A IA nativa do Salesforce se beneficia da integração pré -fabricada. Os limites da API podem aumentar ainda mais a complexidade e os custos se forem necessárias soluções alternativas elaboradas ou licenças mais caras. Portanto, a decisão de uma IA independente deve levar em consideração as habilidades e os recursos técnicos da organização de lidar com essa complexidade de integração. Uma integração mal planejada pode destruir as vantagens da plataforma externa.

Padrão de integração bem -sucedido

Apesar dos desafios, existem padrões e ferramentas estabelecidos para integrações bem -sucedidas. Os estudos de caso mostram a conexão bem -sucedida do AWS Sagemaker ao Salesforce, geralmente usando serviços específicos da AWS para otimizar o desempenho e os custos. Integrações semelhantes são possíveis com o Google Vertex AI, especialmente através do construtor de modelos. Ferramentas como Zapier podem ser usadas para integrações mais simples e sem código para mover dados entre os sistemas, por exemplo, Entre as folhas do Google e o Vertex AI como um proxy para dados do Salesforce. O uso de conectores e serviços nativos em nuvem, como AWS Glue, Eventbridge ou Private Connect, também pode simplificar e proteger consideravelmente a integração.

Plataforma AI independente: Métodos de integração e desafios em uma visão geral

Plataforma AI independente: Métodos de integração e desafios em uma visão geral: xpert.digital

A plataforma independente de IA oferece uma ampla gama de métodos de integração, cada um trazendo vantagens e desafios específicos. Os aplicativos AppExchange ou AgentExchange permitem a instalação fácil de aplicativos ou componentes pré -fabricados de parceiros com pouco esforço de desenvolvimento e qualidade frequentemente certificada. No entanto, a adaptabilidade é limitada e há uma dependência de ofertas de parceiros e custos em potencial. Integração direta da API que permite desenvolvimentos feitos sob medida usando as APIs do Salesforce, como o resto, sabão, massa e streaming, oferece máxima flexibilidade e controle total sobre o fluxo de dados e a lógica. No entanto, requer um alto nível de desenvolvimento, o gerenciamento dos limites da API, um teste de segurança completo e manutenção contínua. O uso de middleware como o MuleSoft simplifica integrações complexas por meio da conectividade, conversão de dados e orquestração. Oferece administração e reutilização central, mas requer custos adicionais de licença e familiarização intensiva na plataforma. Conectores em nuvem, como AWS ou GCP, otimizam integrações por meio de serviços de código específicos e parcialmente baixos, como cola, relé de eventos ou conexão privada. Eles são principalmente poderosos, seguros e perfeitos para o respectivo ecossistema em nuvem, mas requerem configurações especializadas e vinculam o usuário ao provedor. Com o BYOM via Einstein Studio, modelos hospedados externos podem ser facilmente integrados aos fluxos de trabalho do Salesforce, no qual a camada de confiança é usada e a integração é simplificada. No entanto, existem restrições no suporte do modelo em comparação ao uso direto, ajuste fino e dependência da plataforma Salesforce.

Integração de uma plataforma de IA independente e de dados cruzados em toda a empresa para todos os assuntos da empresa: xpert.digital

Ki-Gamechanger: as soluções mais flexíveis de AI em plataforma que reduzem os custos, melhoram suas decisões e aumentam a eficiência

Plataforma AI independente: integra todas as fontes de dados da empresa relevantes

• Esta plataforma de IA interage com todas as fontes de dados específicas
  • Da SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox e muitos outros sistemas de gerenciamento de dados
• Integração rápida da IA: soluções de IA personalizadas para empresas em horas ou dias em vez de meses
• Infraestrutura flexível: baseada em nuvem ou hospedagem em seu próprio data center (Alemanha, Europa, escolha livre de localização)

• Segurança de dados mais alta: o uso em escritórios de advocacia é a evidência segura
• Use em uma ampla variedade de fontes de dados da empresa
• Escolha de seus modelos de IA ou vários ou vários modelos (UE, EUA, CN)

Desafios que nossa plataforma de IA resolve

• Falta de precisão das soluções de IA convencionais
• Proteção de dados e gerenciamento seguro de dados sensíveis
• Altos custos e complexidade do desenvolvimento individual de IA
• Falta de IA qualificada
• Integração da IA ​​nos sistemas de TI existentes

Mais sobre isso aqui:

• Integração de IA de uma plataforma de IA independente e entre dados de dados para todos os assuntos da empresa

Considerações críticas: Gerenciamento de riscos para IA independente

A decisão a favor ou contra plataformas independentes de IA também deve incluir uma consideração cuidadosa de riscos potenciais, especialmente nas áreas de proteção de dados, dependência do provedor e soberania de dados.

Privacidade e segurança

Enquanto o Salesforce posiciona a camada de confiança de Einstein como uma garantia de uso seguro de IA, as restrições práticas são reveladas em uma aparência mais de perto que deve ser pesada em comparação com soluções independentes.

Restrições da camada de confiança de Einstein:

MASCIMENTO DE DATOS DEATIVADO PARA AGENTE: Um ponto central é a determinação explícita de que o mascaramento de dados para os fluxos de trabalho do agente é desativado. Como motivo, afirma -se que o mascaramento afetaria a precisão e a relevância contextual dos resultados, por exemplo, ao procurar contas semelhantes, onde são necessários detalhes da conta de referência. Isso representa um risco considerável de proteção de dados, pois os dados potencialmente sensíveis do cliente podem ser enviados desmascarados ao LLMS externo, o que é particularmente problemático nas indústrias regulamentadas e contradiz a promessa de "confiança".
Mitigação alternativa (Antrópica): O Salesforce planeja oferecer modelos antrópicos alternativos que são executados dentro de um "limite confiável do Salesforce" (hospedado no AWS Bedrock). Embora os dados não deixem a esfera de controle do Salesforce, o mascaramento de dados também permanece desativado aqui. É questionável se essas preocupações de proteção de dados abordadas o suficiente, em comparação com um mascaramento em funcionamento.
Funcionalidade da camada de confiança geral: as funções principais, como retenção zero em parceiros e teste de toxicidade. No entanto, a exceção ao Agentforce é uma restrição significativa.

Vantagens potenciais de plataformas independentes:

Opções dedicadas de residência de dados: provedores de nuvem independentes ou plataformas especializadas podem oferecer mais controle granular sobre o local de armazenamento e processamento dos dados. Isso pode ser necessário para atender às rigorosas leis regionais de proteção de dados (como GDPR ou regulamentos nacionais específicos) que vão além das garantias gerais do Salesforce Hyperforce.
Arquiteturas de segurança alternativas: as empresas podem escolher arquiteturas que correspondam melhor a seus requisitos de segurança específicos, por exemplo, Através de criptografia dedicada, controles de acesso mais rígidos ou mecanismos de isolamento de dados.
Responsabilidade direta do provedor: a cooperação diretamente com um provedor de IA cria responsabilidades mais claras para lidar com os dados, sem o Salesforce como uma instância intermediária.

A lacuna entre a promessa de marketing da camada de confiança e sua realidade técnica, em particular o mascaramento desativado do agente, é crucial para a avaliação de riscos. Os fabricantes de decisão não podem confiar apenas em declarações de marketing, mas devem verificar a implementação específica para seus aplicativos e comparar isso com os controles mais potencialmente consistentes ou configuráveis ​​de plataformas independentes.

Adequado para:

• Ai confiável: o cartão Trump da Europa e a chance de assumir um papel de liderança na inteligência artificial

Aspectos de proteção e segurança de dados: Camada de confiança de Einstein vs. plataformas independentes

Aspectos de proteção e segurança de dados: Einstein Trust Camada vs. Plataformas Independentes- Imagem: Xpert.Digital

Os aspectos de proteção de dados e segurança são de importância central para a camada de confiança de Einstein da Salesforce e plataformas independentes. No mascaramento de dados, a camada de confiança oferece suporte para determinadas regiões e idiomas, mas com uma restrição no Agentforce, enquanto plataformas independentes podem fornecer regras configuráveis ​​e personalizáveis, bem como tipos de dados suportados. Para fluxos de trabalho baseados em agentes, o mascaramento de dados na camada de confiança é desativado, enquanto com plataformas independentes, dependendo da implementação, geralmente é possível se as perdas de desempenho forem toleráveis. A retenção de dados zero entre fornecedores de terceiros é garantida por acordos contratuais, por exemplo, com o OpenAai; As plataformas independentes permitem contratos diretos ou hospedagem à sua própria infraestrutura para evitar completamente terceiros. As trilhas de auditoria são registradas na camada de confiança pela nuvem de dados, incluindo conteúdo tóxico e mascaramento, enquanto plataformas independentes geralmente oferecem funções detalhadas de registro e monitoramento, como as ferramentas MLOPs. Ao verificar a residência de dados, a camada de confiança depende da região do Hyperforce e do provisionamento, enquanto as plataformas independentes geralmente permitem uma seleção mais granular de regiões de data center. Na Salesforce, as opções de hospedagem variam do provedor de hospedagem auto-gerenciada à opção BYOM ao gateway SF com hospedagem para parceiros como AWS ou GCP, embora o antropal também esteja planejado na área de SF. Plataformas independentes, por outro lado, permitem a hospedagem em sua própria instância em nuvem, local ou na nuvem do provedor. No que diz respeito à granularidade dos controles, a camada de confiança oferece opções configuráveis, por exemplo, para determinar as regras de mascaramento, pelas quais a arquitetura básica é definida; As plataformas independentes geralmente podem fornecer uma configuração mais abrangente das medidas de segurança.

Evitando o bloqueio do fornecedor

A profunda integração dos serviços do Salesforce carrega o risco de forte dependência do provedor.

Risco de dependência do ecossistema

O pouso apenas no Salesforce para CRM e AI cria uma dependência significativa. Isso pode enfraquecer a posição de negociação para ajustes de preços e restringir a flexibilidade para usar outras tecnologias no futuro.

Diversificação estratégica

O uso de plataformas independentes de IA diversifica a pilha de tecnologia. As empresas podem usar inovações de todo o mercado e, se necessário, alterar os provedores com mais facilidade. Isso recebe capacidade estratégica de agir.

Paradoxo do "ecossistema aberto" do Salesforce

O Salesforce anuncia um ecossistema aberto, p. BYOM, mas a realidade prática da profunda integração geralmente leva a um vínculo factual. Mesmo ao usar o BYOM, a administração e a provisão são realizadas através da plataforma Salesforce, o que dificulta a mudança. A conveniência da solução integrada pode levar a um "bloqueio suave", uma vez que as dependências subjacentes são veladas e a mudança para uma estratégia diferente de gerenciamento ou implantação causa perdas de atrito.

Mais sobre isso aqui:

• Os perigos do bloqueio do fornecedor: por que as empresas devem evitar dependências

Soberania e portabilidade

Controle sobre seus próprios dados e a possibilidade de migrar modelos ou dados, se necessário, são aspectos estratégicos importantes.

Preocupações no Einstein Activity Capture (EAC)

Um problema específico afeta a EAC. Os dados de email e calendário registrados não são salvos como registros de atividades padrão no Salesforce, mas externamente na AWS. Esses dados estão sujeitos a um período de retenção limitado (6 meses, no máximo 24 meses com licença paga) e são perdidos quando a EAC é desativada. Isso levanta questões significativas sobre a soberania de dados, acesso a longo prazo e opções de backup. Nesse caso, você não tem seus dados completamente.

Portabilidade do modelo

Modelos criados nativamente com ferramentas do Salesforce, como o Einstein Prediction Builder, estão vinculados à plataforma e não são fáceis de retratar. Embora os dados subjacentes possam ser exportados, o próprio modelo treinado não é transferível. Por outro lado, os modelos desenvolvidos em plataformas externas (AWS, GCP etc.) são mais portáteis, mesmo que sejam temporariamente integrados ao Salesforce.

Portabilidade de dados com IA independente

Quando as plataformas externas de IA são usadas, o principal processamento de dados e os artefatos de modelos geralmente permanecem fora do Salesforce. Isso potencialmente oferece melhores dados e portabilidade de modelos se o relacionamento com o Salesforce ou a estratégia mudar.

Recomendações estratégicas para tomadores de decisão

A escolha da estratégia de IA certa no contexto do Salesforce requer uma avaliação diferenciada que vai além de uma simples comparação de funções. As seguintes recomendações podem ajudar os fabricantes de decisão:

Use aplicativos criticamente

Não confie na IA do Salesforce nativo por padrão. Verifique cada aplicativo de IA individualmente com base em:

• Especialização necessária: a tarefa precisa de habilidades profundas e especializadas de IA (por exemplo, análises científicas complexas, previsões do setor de nicho) que provavelmente são mais bem servidas por uma plataforma dedicada?
• Necessidades de adaptação: quanto controle sobre o modelo, dados de treinamento e algoritmos são necessários? O grau de abstração do Salesforce é suficiente?
• Requisitos de desempenho: existem requisitos estritas de latência ou taxa de transferência que podem ser melhor atendidos pela infraestrutura externa otimizada?
• Sensibilidade e conformidade de dados: o aplicativo se aplica a dados altamente sensíveis nos quais as restrições da camada de confiança (em particular a falta de mascaramento no agente) representam riscos inaceitáveis? Os requisitos específicos de residência de dados são melhor atendidos?

Buscar uma abordagem híbrida

Considere uma estratégia que o Salesforce-KI nativo usa para tarefas mais simples e fortemente integradas nas quais ele realiza seus pontos fortes (por exemplo, pontuação básica de leads, designs de email na nuvem de vendas). Ao mesmo tempo, as plataformas independentes para casos de uso de alta qualidade, especializados ou altamente sensíveis devem ser integrados.

Considere a maturidade da integração

Avalie realisticamente os recursos técnicos e o know-how da organização para gerenciar a complexidade da integração e manutenção de soluções externas de IA. Comece com integrações bem apoiadas (por exemplo, AppExchange, conectores de nuvem estabelecidos) antes que desenvolvimentos internos complexos sejam abordados.

Calcule o TCO completo

Realize uma análise completa do TCO que compara os custos totais do Salesforce Ki nativo (licenças, uso da nuvem de dados, possíveis restrições funcionais) com as da IA ​​independente (Core AI custa + integração de desenvolvimento/manutenção + middleware).

A análise da TCO (custo total de propriedade) é um método para avaliar os custos totais conectados à aquisição e operação de uma tecnologia em todo o seu ciclo de vida-não apenas custos de aquisição, mas também custos operacionais, manutenção, treinamento, atualizações, etc.

Por que as plataformas de IA externas podem ser mais econômicas:

• Efeitos da escala: os provedores distribuem os custos de infraestrutura a muitos clientes.
• Investimentos mais baixos: não é necessária estrutura de sua própria infraestrutura.
• Uso mais rápido: o tempo até o mercado reduz os custos indiretos.
• Manutenção e atualizações incluídas: nenhum esforço próprio para operação de TI.
• PAY-AS-GO: Os custos se adaptam à necessidade.

Uma análise de TCO geralmente mostra que as plataformas externas de IA são mais baratas e mais flexíveis do que suas próprias soluções a longo prazo.

Priorize a flexibilidade estratégica

Pese a conveniência do ecossistema integrado do Salesforce em relação aos riscos estratégicos de longo prazo da dependência do fornecedor (consulte a Seção VB). Instale considerações de portabilidade desde o início da estratégia de IA.

Solicite transparência

Exigir documentação clara de todos os provedores (incluindo força de vendas e fornecedores independentes) para habilidades modelo, restrições, práticas de processamento de dados, medidas de segurança e modelos de preços. Questione cuidadosamente as declarações de marketing e compare -as com as realidades técnicas.

Adequado para:

• Sistemas de gerenciamento de dados em mudança: estratégias para o sucesso da empresa na era da IA

Apelo por uma estratégia de IA aberta no Salesforce

A análise mostra claramente que o uso exclusivo do conjunto Ki Native do Salesforce oferece conveniência e integração perfeita em processos conhecidos de CRM, mas não representa necessariamente a estratégia ideal para todas as empresas. A consideração estratégica de plataformas independentes de IA abre vantagens significativas: acesso a modelos altamente especializados e potencialmente poderosos, maior flexibilidade e controle sobre a pilha de IA, possível eficiência de custos por meio de modelos de preços alternativos e o uso da infraestrutura existente, bem como a importante minimização de riscos no que diz respeito à dependência e soberagem de dados provedores.

As restrições estabelecidas da camada de confiança de Einstein são particularmente críticas, a saber, o mascaramento de dados desativado para os fluxos de trabalho do Agentforce. Isso destaca a necessidade de olhar além das promessas de marketing e verificar as realidades técnicas com cuidado, especialmente ao processar dados confidenciais. As preocupações com a portabilidade dos dados, pois são claras a partir do exemplo da captura de atividades de Einstein, também alertarem por cautela se o vínculo com a memória proprietária e os mecanismos de processamento.

Ao mesmo tempo, o papel da IA ​​do Salesforce não deve ser subestimado. Para muitas tarefas padrão de CRM, ele oferece uma solução valiosa e bem integrada. A camada de confiança de Einstein é um importante nível de governança e segurança, apesar de suas limitações. As ferramentas de baixo código também permitem democratização mais ampla do uso de IA nas organizações.

A estratégia mais convincente para muitas empresas deve, portanto, ser uma abordagem aberta e híbrida. Essa estratégia usa os pontos fortes da IA ​​do Salesforce nativo para tarefas integradas e cotidianas, mas não evita a integração de soluções de AI externas e "melhores da criação" para casos de uso específicos, altamente exigentes ou estrategicamente críticos. Isso requer um afastamento da configuração padrão para usar apenas ferramentas nativas e, em vez disso, uma avaliação rigorosa e baseada em aplicativos.

Os tomadores de decisão devem determinar cuidadosamente a mistura certa de soluções de IA nativas e independentes. Essa decisão deve se basear nos requisitos de negócios específicos, nas habilidades técnicas existentes, no risco de risco e objetivos estratégicos de longo prazo, a fim de explorar todo o potencial da IA ​​no ecossistema do Salesforce sem tomar dependências ou riscos desnecessários.

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Konrad Wolfenstein

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