Salesforce AI: De ce platformele independente de AI sunt mai bune decât Einstein și Agentforce – Abordarea hibridă este mai bună decât dependența de un furnizor!

Importanța strategică a platformelor independente de inteligență artificială în Salesforce: o analiză dincolo de Einstein

Salesforce poziționează în mod proeminent inteligența artificială (IA) nativă ca parte integrantă a platformei sale Customer 360, promovând-o drept „IA numărul 1 pentru CRM”. Mesajul principal subliniază integrarea perfectă a capabilităților de IA precum Einstein, Agentforce și AI Cloud, în fluxurile de lucru Salesforce existente, pentru a crește productivitatea și a personaliza experiențele clienților. Această promisiune de implementare și utilizare ușoară într-un mediu familiar rezonează cu multe companii.
Cu toate acestea, clienții Salesforce se confruntă din ce în ce mai mult cu o decizie strategică: ar trebui să se bazeze exclusiv pe suita de IA nativă a Salesforce sau să ia în considerare integrarea unor platforme IA independente, potențial mai specializate? Piața IA evoluează rapid, furnizorii terți introducând continuu modele extrem de specializate și soluții inovatoare care pot depăși capacitățile unei platforme all-in-one.

Acest articol analizează avantajele strategice ale utilizării platformelor independente de inteligență artificială în mediul Salesforce. Examinează critic capacitățile și limitele inteligenței artificiale native Salesforce, evidențiază căile de integrare și provocările și abordează aspecte cheie precum flexibilitatea, costul, confidențialitatea datelor și dependența de un anumit furnizor. Scopul este de a oferi o bază solidă pentru a decide dacă o strategie de inteligență artificială mai deschisă ar putea fi mai benefică pentru utilizatorii Salesforce decât bazarea exclusivă pe soluțiile proprii ale Salesforce.

Întrebarea centrală se învârte în jurul compromisului dintre confortul unei soluții profund integrate și puterea și specializarea potențială a instrumentelor externe de inteligență artificială. Deși Salesforce subliniază beneficiile inteligenței artificiale integrate, gradul ridicat de specializare și ritmul rapid al inovației în domeniul inteligenței artificiale necesită o abordare mai nuanțată. Un furnizor de platformă unică poate să nu fie capabil să ofere excelență în toate domeniile inteligenței artificiale, în comparație cu furnizorii care se concentrează pe domenii specifice. Această tensiune dintre integrare și cele mai bune soluții formează nucleul considerațiilor strategice explorate în acest raport.

Legat de asta:

• Integrarea AI a unei platforme AI independente și multi-sursă de date pentru toate nevoile afacerii

Înțelegerea suitei native de inteligență artificială Salesforce (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

Salesforce oferă o gamă largă de capabilități de inteligență artificială, profund integrate în diversele sale produse cloud, grupate sub denumirile de marcă Einstein, Agentforce și AI Cloud. Această suită își propune să optimizeze procesele de afaceri zilnice prin automatizare, predicție și interacțiuni personalizate.

Prezentare generală funcțională pe cloud

• Sales Cloud: Caracteristicile principale includ evaluarea clienților potențiali și a oportunităților în funcție de probabilitatea lor de încheiere (Einstein Lead/Opportunity Scoring), previziuni mai precise ale veniturilor (Einstein Forecasting), crearea automată de e-mailuri de vânzări personalizate (Sales Emails), rezumate ale apelurilor de vânzări (Call Summaries) și capturarea automată a activității din e-mailuri și calendare (Einstein Activity Capture). Einstein Copilot oferă, de asemenea, acțiuni contextuale și asistență pe tot parcursul procesului de vânzări.
• Service Cloud: Aici, inteligența artificială susține clasificarea automată a cazurilor clienților (Clasificarea cazurilor), recomandă articole de cunoștințe adecvate sau răspunsuri predefinite (Recomandări de articole/răspunsuri), creează rezumate ale cazurilor finalizate (Rezumate de lucru) și permite utilizarea chatbot-urilor pentru automatizarea solicitărilor standard.
• Marketing Cloud: Funcțiile de inteligență artificială ajută la crearea și etichetarea automată a conținutului de marketing (Generare/Etichetare de conținut), evaluează probabilitatea interacțiunii din partea contactelor (Scorarea implicării), optimizează timpii de trimitere pentru rate maxime de deschidere (Optimizarea timpului de trimitere) și permit personalizarea în profunzime a campaniilor și a experiențelor clienților.
• Commerce Cloud: În acest domeniu, inteligența artificială se concentrează pe recomandări personalizate de produse, optimizarea rezultatelor căutării și furnizarea de informații despre comportamentul de cumpărare pentru a crește conversiile.
• Multiplatformă/General: Instrumente precum Einstein Prediction Builder permit administratorilor să creeze modele predictive personalizate fără a scrie cod. Einstein Discovery ajută la găsirea de tipare și informații în date. Einstein Next Best Action oferă recomandări contextuale. Agentforce reprezintă agenți AI autonomi care pot efectua sarcini independent. Prompt Builder și Copilot Studio permit personalizarea și crearea de asistenți și solicitări bazate pe AI.

Legat de asta:

• Din cloud-ul SUA: O prezentare generală a ofertelor SaaS suverane + recomandări de acțiune

Arhitectura de bază

Funcționalitatea Salesforce AI se bazează pe doi piloni esențiali: Cloudul de date și Einstein Trust Layer.

Dependența de Data Cloud

Salesforce Data Cloud acționează ca o bază centrală de date. Acesta unifică datele clienților din diverse surse (atât interne, cât și externe Salesforce) într-o vizualizare de 360 ​​de grade. Aceste date armonizate formează baza multor aplicații de inteligență artificială, în special a inteligenței artificiale generative și a personalizării. Este important de menționat că anumite capabilități de inteligență artificială generativă și pista de audit a Trust Layer necesită furnizarea de Data Cloud, chiar dacă aceasta nu este utilizată intens pentru armonizarea datelor. Acest lucru creează o dependență arhitecturală și poate introduce complexitate suplimentară și costuri potențiale, în special pentru companiile care au deja depozite de date sau lacuri de date stabilite. Prin urmare, nevoia de Data Cloud poate crește costul total de proprietate (TCO) și reprezintă un potențial blocaj dacă nu este gestionată cu atenție.

Stratul de încredere Einstein

Acest cadru de securitate este conceput pentru a asigura utilizarea fiabilă a inteligenței artificiale generative. Acesta cuprinde mai multe componente:

• Interogare securizată a datelor: Accesează datele Salesforce pentru a îmbogăți solicitările cu context relevant, ținând cont de drepturile de acces ale utilizatorului respectiv.
• Apărare promptă: Politicile de sistem sunt destinate reducerii halucinațiilor și a ieșirilor dăunătoare de la Modelele de Limbaj (LLM).
• Mascarea datelor: Datele sensibile, cum ar fi informațiile de identificare personală (PII) sau informațiile de plată (PCI), sunt mascate înainte de a fi trimise către LLM-uri externe.
• Evaluarea toxicității: Răspunsurile generate sunt verificate și evaluate pentru conținut potențial dăunător.
• Politica de păstrare a datelor fără restricții: Salesforce are acorduri cu parteneri precum OpenAI și Azure OpenAI pentru a se asigura că datele companiei transmise nu sunt nici stocate de acești furnizori terți, nici utilizate pentru a antrena modelele lor.

O analiză mai atentă a arhitecturii arată că Salesforce se bazează pe modele de limbaj larg (LLM) externe de la furnizori precum OpenAI, Anthropic sau Google pentru multe dintre capacitățile sale de inteligență artificială generativă. Aceste modele sunt adesea integrate prin servicii cloud precum AWS Bedrock, Einstein Trust Layer acționând ca o poartă de acces securizată. Aceasta înseamnă că Salesforce acționează în principal ca integrator și intermediar de securitate, mai degrabă decât să dezvolte exclusiv propriile modele generative de bază. Deși acest lucru oferă acces la modele puternice, creează dependențe și ridică întrebarea cum diferă tehnologia de inteligență artificială de utilizarea directă a acestor modele prin intermediul altor platforme. Clienții plătesc, în esență, Salesforce pentru integrare, stratul de securitate și încorporarea în fluxuri de lucru bazate pe modele de inteligență artificială disponibile în mare parte extern. Acest lucru întărește argumentele pentru evaluarea integrării directe cu aceste modele sau platforme externe.

Puncte forte recunoscute ale soluției native

În ciuda punctelor menționate, suita nativă de inteligență artificială Salesforce oferă avantaje incontestabile:

• Integrare perfectă: Funcțiile de inteligență artificială sunt profund integrate în interfața utilizator și în fluxurile de lucru Salesforce, permițând o utilizare fără probleme.
• Ușurință în utilizare și familiaritate: Utilizatorii și administratorii Salesforce existenți se orientează de obicei rapid, ceea ce reduce timpul de integrare. Instrumentele low-code permit, de asemenea, utilizatorilor non-tehnici să creeze experiențe bazate pe inteligență artificială.
• Valorificarea datelor CRM existente: Inteligența artificială este concepută să lucreze direct cu datele clienților stocate în Salesforce, ceea ce poate simplifica pregătirea datelor.

Beneficiați de expertiza extinsă, în cinci domenii, a Xpert.Digital într-un pachet complet de servicii | Cercetare și dezvoltare, XR, PR și optimizare a vizibilității digitale - Imagine: Xpert.Digital

Xpert.Digital deține cunoștințe aprofundate în diverse industrii. Acest lucru ne permite să dezvoltăm strategii personalizate, aliniate cu precizie cerințelor și provocărilor segmentului dumneavoastră specific de piață. Prin analiza continuă a tendințelor pieței și monitorizarea evoluțiilor din industrie, putem acționa proactiv și oferi soluții inovatoare. Combinația dintre experiență și expertiză generează valoare adăugată și oferă clienților noștri un avantaj competitiv decisiv.

Mai multe informații aici:

• Beneficiați de cele 5 domenii de expertiză ale Xpert.Digital într-un singur pachet – începând de la doar 500 €/lună

Argumente pentru platforme independente de inteligență artificială în Salesforce

Deși integrarea nativă a Salesforce AI oferă avantaje, există câteva motive convingătoare pentru a lua în serios în considerare încorporarea unor platforme AI independente. Aceste soluții externe pot fi superioare în domenii precum flexibilitatea, specializarea, adaptabilitatea și potențialele avantaje de cost.

Flexibilitate și specializare a modelului

Piața IA este caracterizată de un dinamism și o specializare ridicate. Furnizorii independenți de IA se concentrează adesea pe domenii sau tehnologii specifice, ceea ce le permite să ofere soluții mai avansate sau personalizate în anumite domenii decât o platformă generalistă precum Salesforce.

Acces la cele mai bune modele

Furnizorii externi dezvoltă adesea algoritmi extrem de specializați pentru domenii precum procesarea limbajului natural (NLP), viziunea computerizată sau analizele specifice industriei. Exemplele includ inteligența artificială specializată pentru documente juridice, cum ar fi ContractPodAi, sau instrumente de diagnosticare specifice industriei, cum ar fi Aquant. Astfel de modele specializate pot depăși performanța modelelor mai generale încorporate în Salesforce.

Cicluri de inovare mai rapide

Companiile dedicate IA pot adesea dezvolta și lansa noi modele și funcții mai rapid decât un furnizor de platforme mari precum Salesforce, a cărui foaie de parcurs pentru IA este legată de cicluri de lansare mai ample. Acest lucru permite companiilor să beneficieze mai rapid de cele mai recente progrese în domeniul IA.

O varietate mai mare de modele

Platformele sau piețele independente oferă acces la o gamă mai largă de modele, inclusiv soluții de nișă, opțiuni open-source sau modele de la furnizori care nu sunt disponibili direct prin intermediul funcției „Bring Your Own Model” (BYOM) a Salesforce.

Legat de asta:

• Platforme independente de inteligență artificială ca alternativă strategică pentru companiile europene

Această specializare a furnizorilor externi contrastează cu abordarea mai largă a Salesforce, care își propune să ofere capabilități de bază de inteligență artificială (IA) în întreaga sa suită CRM. Deși această abordare largă asigură disponibilitatea IA în multe domenii, ea poate veni în detrimentul profunzimii. O IA specializată în detectarea fraudelor sau un instrument de analiză a imaginilor medicale va depăși probabil un model general integrat în CRM pentru acele sarcini specifice. Organizațiile cu cerințe critice în domenii specializate de IA ar putea constata că IA nativă Salesforce este insuficientă. Platformele independente le permit să selecteze cel mai bun instrument pentru această sarcină, în loc să se mulțumească cu singura soluție nativă potențial adecvată.

Adaptare și control

Platformele independente de inteligență artificială oferă adesea un nivel mai ridicat de control asupra întregului ciclu de viață al inteligenței artificiale, de la pregătirea datelor până la implementarea și monitorizarea modelului.

Ajustarea fină a modelului în profunzime

Platformele externe sunt adesea concepute pentru inginerii de învățare automată și oferă control granular asupra antrenării și ajustării fine a modelelor. Acest lucru depășește capacitățile instrumentelor low-code mai abstracte ale Salesforce, cum ar fi Einstein Prediction Builder, sau limitările ajustării fine a modelelor importate (BYOM) în cadrul Salesforce.

Selecția și transparența algoritmului

Utilizatorii au mai multă libertate în selectarea algoritmilor specifici și pot obține mai multă transparență în modul în care funcționează modelele (explicabilitate) decât prin straturile de abstractizare ale Salesforce. Deși Salesforce oferă instrumente precum Model Inspector, instrumentele MLOps externe sunt adesea mai cuprinzătoare.

Control asupra stivei de inteligență artificială

Gestionarea întregului proces de inteligență artificială (pregătirea datelor, instruirea, implementarea, monitorizarea) pe platforme precum AWS sau Google Cloud oferă mai mult control decât bazarea pe mediul gestionat al Salesforce.

Limitele de personalizare Salesforce

Deși Salesforce oferă un constructor cu cod redus pentru o personalizare ușoară, platformele externe permit adesea o personalizare mai profundă, bazată pe cod. Există, de asemenea, limitări funcționale specifice cu funcțiile Salesforce AI, cum ar fi cerințe complexe sau la personalizarea Einstein Activity Capture, precum și limitări generale ale platformei.

Avantaje potențiale de cost

Structurile de costuri pentru soluțiile de inteligență artificială pot varia considerabil, iar o simplă comparație a taxelor de licență este adesea insuficientă.

Diferite modele de prețuri

Salesforce își licențiază adesea capabilitățile de inteligență artificială per utilizator pe lună, ca un supliment la licențele cloud existente. În schimb, prețurile pentru platformele de inteligență artificială independente se bazează adesea pe utilizarea reală (timp de calcul, memorie, apeluri API). Furnizorii de inteligență artificială independenți, la rândul lor, pot avea propriile modele de prețuri, potențial mai flexibile. Deși opțiunea BYOM (Bring Your Own Managed Owner) din Salesforce poate reduce costul solicitărilor Einstein, costurile subiacente ale furnizorului de modele externe se aplică în continuare.

Costul total de proprietate (TCO)

O analiză cuprinzătoare a costului total de proprietate (TCO) este crucială. Deși integrarea nativă a Salesforce AI poate reduce costurile inițiale de integrare, alți factori pot crește costul total: nevoia potențială de licențe sau utilizare Data Cloud, costurile relativ ridicate per utilizator pentru extensiile AI și posibilitatea de a plăti o sumă premium pentru modele AI care ar fi disponibile mai ieftin la nivel extern. TCO pentru AI independent trebuie să includă costurile de integrare, dar poate beneficia de costuri mai mici de utilizare a AI de bază și de utilizarea infrastructurii cloud existente. Agentforce este, de asemenea, descris ca fiind potențial costisitor de utilizat (2 USD per conversație).

Evitarea redundanței

Utilizarea inteligenței artificiale independente poate permite companiilor să valorifice investițiile existente în alte platforme cloud sau în propriile infrastructuri de date, evitând astfel cheltuielile redundante în cadrul ecosistemului Salesforce.

Inteligența artificială nativă Salesforce vs. Inteligența artificială independentă: o comparație între caracteristici și flexibilitate

Inteligența artificială nativă Salesforce vs. Inteligența artificială independentă: o comparație între caracteristici și flexibilitate – Imagine: Xpert.Digital

Inteligența artificială nativă Salesforce, cum ar fi Einstein sau Agentforce, și platformele independente de inteligență artificială, care utilizează adesea modele specializate sau deschise, diferă semnificativ în ceea ce privește caracteristicile și flexibilitatea lor. În timp ce inteligența artificială nativă Salesforce se concentrează pe abordări generaliste și aplicații CRM, platformele independente oferă adesea modele specializate și o selecție mai largă, inclusiv opțiuni open-source. Accesul la cele mai recente modele cu Salesforce depinde de ciclurile de lansare și de parteneriate, în timp ce furnizorii specializați oferă potențial actualizări mai rapide. În ceea ce privește reglajul fin, modelele native Salesforce sunt adesea limitate și abstracte, de exemplu, prin instrumente precum Prediction Builder, în timp ce platformele independente oferă un control mai granular asupra procesului de antrenament. Alegerea algoritmilor specifici este restricționată cu Salesforce, deoarece aceștia sunt de obicei predefiniți sau proveniți prin intermediul partenerilor, în timp ce platformele independente oferă mai multă libertate în acest sens. În plus, Salesforce gestionează complet infrastructura, adesea bazată pe AWS sau GCP, în timp ce platformele independente permit accesul direct la mediile de găzduire, fie în cloud-ul propriu al companiei, fie local. Efortul de integrare cu Salesforce este scăzut, deoarece soluțiile sale sunt integrate nativ, în timp ce platformele externe necesită mai multă muncă de dezvoltare și configurare. În ceea ce privește costurile, Salesforce folosește adesea un model de prețuri lunare bazat pe utilizator ca o opțiune suplimentară, în timp ce platformele independente utilizează adesea prețuri bazate pe consum, cum ar fi cele bazate pe puterea de calcul sau apelurile API sau modele specifice furnizorului.

Navigare prin integrare: Conectarea inteligenței artificiale independente cu Salesforce

Alegerea unei platforme independente de inteligență artificială necesită o planificare atentă pentru integrarea acesteia în mediul Salesforce existent. Există mai multe metode pentru stabilirea acestei conexiuni, fiecare cu propriile avantaje și provocări.

Metode de integrare

AppExchange / AgentExchange

Salesforce AppExchange oferă o gamă largă de aplicații terțe, inclusiv soluții de inteligență artificială, care oferă adesea integrări predefinite. AgentExchange este o piață mai nouă, axată în mod special pe abilitățile, temele și șabloanele agenților de inteligență artificială de la parteneri, cu scopul de a accelera implementarea agenților de inteligență artificială. Aceasta este adesea cea mai simplă abordare, dar necesită un partener potrivit care să ofere o soluție.

API-uri (REST/SOAP/Bulk/Streaming)

Utilizarea directă a API-urilor Salesforce permite o integrare personalizată. Dezvoltatorii pot face schimb de date, pot declanșa procese în Salesforce sau pot oferi feedback cu rezultatele unor modele externe de inteligență artificială. API-ul compozit poate ajuta la gruparea eficientă a mai multor operațiuni. Această metodă oferă flexibilitate maximă, dar necesită un efort semnificativ de dezvoltare.

Platforme middleware (de exemplu, MuleSoft)

Platforme de integrare precum MuleSoft (soluția proprie a Salesforce) sau altele pot acționa ca intermediari. Acestea gestionează sarcini precum transformarea datelor, orchestrarea fluxurilor de lucru complexe și gestionarea conectivității dintre Salesforce și serviciile externe de inteligență artificială.

Conectori pentru platformă cloud (AWS/GCP)

Furnizorii mari de cloud oferă din ce în ce mai mult servicii specifice pentru a facilita integrarea cu Salesforce. Printre exemple se numără AWS Private Connect pentru conexiuni de rețea securizate, AWS Event Relay pentru transmiterea evenimentelor în timp real, AWS Glue Salesforce Connector și SageMaker Data Wrangler Connector pentru pregătirea datelor. Google Vertex AI poate fi integrat în Salesforce Data Cloud prin intermediul Model Builder. Deși acești conectori pot simplifica integrarea, ei leagă utilizatorii de ecosistemul furnizorilor lor de cloud respectivi.

BYOM prin intermediul Einstein Studio

Așa cum am menționat anterior, această funcție vă permite să integrați modele găzduite extern în mediul Salesforce prin intermediul Model Builder. Cererile sunt în continuare direcționate prin infrastructura Salesforce și utilizează stratul de încredere, ceea ce simplifică integrarea, dar creează și o anumită dependență.

Legat de asta:

• Integrarea inteligenței artificiale și a învățării automate în logistica depozitelor – Evoluții globale în Germania, UE, SUA și Japonia

Provocări comune de integrare

Integrarea sistemelor externe cu Salesforce nu este banală și prezintă provocări specifice:

Limite API

Salesforce limitează numărul de apeluri API per organizație și perioadă de timp (de exemplu, zilnic, concomitent). Procesele de inteligență artificială care consumă multă date și care sincronizează sau interoghează frecvent date pot atinge rapid aceste limite. Acest lucru necesită o proiectare atentă (de exemplu, limitare, procesare în lot, memorare în cache) sau poate necesita achiziționarea de ediții Salesforce mai mari sau cote API suplimentare. Limitele API-ului de streaming sunt deosebit de relevante pentru cazurile de utilizare în timp real.

Sincronizarea datelor

Asigurarea consecvenței datelor între Salesforce și platforma externă de inteligență artificială este esențială. Printre provocări se numără gestionarea volumelor mari de date (LDV), alegerea între actualizări în timp real și în lot, gestionarea latenței și evitarea inconsecvențelor datelor. Abordări precum integrările zero-copy vizează atenuarea acestor probleme, dar este posibil să nu fie întotdeauna aplicabile.

Maparea și transformarea datelor

Diferite modele de date, formate și semantici de câmpuri trebuie aliniate. Acest lucru poate necesita o logică complexă de transformare pentru a asigura interpretarea corectă a datelor.
Securitate și autentificare: Gestionarea securizată a acreditărilor de acces (chei API, token-uri), implementarea unor metode robuste de autentificare (de exemplu, OAuth 2.0, acreditări denumite) și asigurarea transmiterii securizate a datelor (criptare) sunt esențiale. Configurațiile greșite pot duce la vulnerabilități de securitate.

Gestionarea erorilor și consistența datelor

Integrările trebuie să fie rezistente la erori (probleme de rețea, erori de sistem, erori de date). Mecanisme robuste de înregistrare în jurnal, monitorizare și logică de reluare automată sunt necesare pentru a asigura integritatea datelor și a minimiza timpii de nefuncționare.

Complexitate și întreținere

Integrările personalizate necesită întreținere și ajustări continue, mai ales pe măsură ce Salesforce sau platforma externă de inteligență artificială evoluează. Acest lucru consumă resurse și necesită expertiză tehnică.

Complexitatea integrării este un factor de cost adesea subestimat. Deși platformele de inteligență artificială independente pot oferi costuri de bază mai mici sau funcții superioare, costurile și efortul de integrare - inclusiv timpul de dezvoltare, potențialele licențe middleware și mentenanța continuă - trebuie luate în considerare în calculul costului total de proprietate (TCO). Inteligența artificială nativă din Salesforce beneficiază de integrarea predefinită. Limitările API pot crește și mai mult complexitatea și costurile dacă sunt necesare soluții complicate sau licențe mai scumpe. Prin urmare, decizia de a utiliza inteligența artificială independentă trebuie să ia în considerare capacitățile tehnice și resursele organizației pentru a gestiona această complexitate a integrării. O integrare prost planificată poate anula beneficiile platformei externe.

Modele de integrare reușite

În ciuda provocărilor, există modele și instrumente consacrate pentru integrări reușite. Studiile de caz demonstrează integrarea cu succes a AWS SageMaker cu Salesforce, adesea utilizând servicii AWS specifice pentru a optimiza performanța și costurile. Integrări similare sunt posibile cu Google Vertex AI, în special prin intermediul Model Builder. Instrumente precum Zapier pot fi utilizate pentru integrări mai simple, fără cod, pentru a muta date între sisteme, cum ar fi între Google Sheets și Vertex AI ca proxy pentru datele Salesforce. Utilizarea conectorilor și serviciilor cloud-native precum AWS Glue, EventBridge sau Private Connect poate, de asemenea, simplifica și securiza semnificativ procesul de integrare.

Platformă independentă de inteligență artificială: Metode de integrare și provocări pe scurt

Platformă independentă de inteligență artificială: Metode de integrare și provocări pe scurt – Imagine: Xpert.Digital

Platforma independentă de inteligență artificială oferă o varietate de metode de integrare, fiecare cu propriile avantaje și provocări specifice. Aplicațiile AppExchange sau AgentExchange permit instalarea ușoară a aplicațiilor sau componentelor predefinite de la parteneri, cu un efort minim de dezvoltare și adesea cu o calitate certificată. Cu toate acestea, personalizarea este limitată și există o dependență de ofertele partenerilor și de costurile potențiale. Integrarea directă a API-urilor, care permite dezvoltarea personalizată folosind API-uri Salesforce, cum ar fi REST, SOAP, Bulk și Streaming, oferă flexibilitate maximă și control deplin asupra fluxului de date și a logicii. Cu toate acestea, necesită un efort semnificativ de dezvoltare, gestionarea limitelor API-urilor, audituri de securitate amănunțite și întreținere continuă. Utilizarea middleware-ului precum MuleSoft simplifică integrările complexe prin conectivitate, transformarea datelor și orchestrare. Oferă gestionare centralizată și reutilizabilitate, dar necesită costuri suplimentare de licențiere și instruire extinsă a platformei. Conectorii cloud, cum ar fi AWS sau GCP, optimizează integrările prin servicii specifice, uneori cu cod redus, cum ar fi Glue, Event Relay sau Private Connect. Acestea sunt de obicei puternice, sigure și perfect adaptate ecosistemelor cloud respective, dar necesită configurații specializate și leagă utilizatorul de furnizor. Cu BYOM prin intermediul Einstein Studio, modelele găzduite extern pot fi integrate cu ușurință în fluxurile de lucru Salesforce, valorificând stratul de încredere și simplificând procesul de integrare. Cu toate acestea, există limitări în ceea ce privește suportul pentru modele în comparație cu utilizarea directă, reglajul fin și dependența de platforma Salesforce.

Integrarea unei platforme de inteligență artificială independente și multi-sursă de date pentru toate nevoile afacerii - Imagine: Xpert.Digital

AI Game Changer: Cea mai flexibilă platformă AI - Soluții personalizate care reduc costurile, îmbunătățesc deciziile și cresc eficiența

Platformă independentă de inteligență artificială: Integrează toate sursele de date relevante ale companiei

• Această platformă de inteligență artificială interacționează cu toate sursele de date specifice
  • Din SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox și multe alte sisteme de gestionare a datelor
• Integrare rapidă cu inteligență artificială: Soluții de inteligență artificială personalizate pentru companii în câteva ore sau zile, în loc de luni
• Infrastructură flexibilă: Bazată pe cloud sau găzduire în propriul centru de date (Germania, Europa, alegere liberă a locației)

• Securitate maximă a datelor: utilizarea sa în firmele de avocatură este o dovadă incontestabilă
• Implementare într-o gamă largă de surse de date ale întreprinderii
• Alegerea propriilor modele de IA sau a unor modele diferite (DE, UE, SUA, CN)

Provocări pe care le rezolvă platforma noastră de inteligență artificială

• Lipsa de compatibilitate a soluțiilor convenționale de inteligență artificială
• Protecția datelor și gestionarea securizată a datelor sensibile
• Costuri ridicate și complexitate a dezvoltării individuale de inteligență artificială
• Lipsa specialiștilor calificați în inteligență artificială
• Integrarea inteligenței artificiale în sistemele IT existente

Mai multe informații aici:

• Integrarea AI a unei platforme AI independente și multi-sursă de date pentru toate nevoile afacerii

Considerații critice: Managementul riscurilor în IA independentă

Decizia pro sau contra platformelor independente de inteligență artificială trebuie să includă și o evaluare atentă a riscurilor potențiale, în special în domeniile protecției datelor, dependenței de furnizori și suveranității datelor.

Protecția și securitatea datelor

Deși Salesforce poziționează Einstein Trust Layer ca o garanție pentru utilizarea sigură a inteligenței artificiale, o analiză mai atentă dezvăluie limitări practice care trebuie cântărite în raport cu soluțiile independente.

Limitări ale stratului de încredere Einstein:

Mascarea datelor dezactivată pentru Agentforce: Un punct cheie este declarația explicită conform căreia mascarea datelor este dezactivată pentru fluxurile de lucru Agentforce. Justificarea oferită este că mascarea ar afecta acuratețea contextuală și relevanța rezultatelor, de exemplu, atunci când se caută conturi similare unde sunt necesare detaliile contului de referință. Acest lucru prezintă un risc semnificativ pentru confidențialitatea datelor, deoarece datele potențial sensibile ale clienților ar putea fi trimise nemascate către LLM-uri externe, ceea ce este deosebit de problematic în industriile reglementate și contrazice promisiunea de „încredere”.
Atenuare alternativă (Anthropic): Salesforce intenționează să ofere modele Anthropic ca alternativă, care rulează în cadrul unei „limite de încredere Salesforce” (găzduită pe AWS Bedrock). Deși datele nu părăsesc sfera de control a Salesforce cu această abordare, mascarea datelor rămâne dezactivată. Este discutabil dacă acest lucru abordează în mod adecvat preocupările legate de confidențialitatea datelor în comparație cu mascarea funcțională.
Funcționalitate generală a nivelului de încredere: Funcțiile de bază, cum ar fi retenția zero cu partenerii și verificările de toxicitate, rămân în vigoare. Cu toate acestea, excepția pentru Agentforce reprezintă o limitare semnificativă.

Avantajele potențiale ale platformelor independente:

Opțiuni dedicate de rezidență a datelor: Furnizorii independenți de cloud sau platformele specializate pot oferi un control mai granular asupra locului în care sunt stocate și procesate datele. Acest lucru poate fi necesar pentru a respecta legile regionale stricte privind confidențialitatea datelor (cum ar fi GDPR sau reglementări naționale specifice) care depășesc asigurările generale ale Salesforce Hyperforce.
Arhitecturi de securitate alternative: Organizațiile pot alege arhitecturi care se potrivesc mai bine cerințelor lor specifice de securitate, cum ar fi criptarea dedicată, controale de acces mai stricte sau mecanisme de izolare a datelor.
Responsabilitate directă din partea furnizorului: Colaborarea directă cu un furnizor de inteligență artificială creează o responsabilitate mai clară pentru gestionarea datelor, fără Salesforce ca intermediar.

Discrepanța dintre promisiunea de marketing a Nivelului de Încredere și realitatea sa tehnică, în special mascarea dezactivată pentru Agentforce, este crucială pentru evaluarea riscurilor. Factorii de decizie nu se pot baza exclusiv pe afirmații de marketing, ci trebuie să examineze implementarea specifică pentru cazurile lor de utilizare și să o compare cu controalele potențial mai consistente sau configurabile ale platformelor independente.

Legat de asta:

• IA fiabilă: atuul Europei și șansa de a-și asuma un rol principal în domeniul inteligenței artificiale

Aspecte legate de protecția datelor și securitate: Einstein Trust Layer vs. platforme independente

Aspecte legate de protecția datelor și securitate: Einstein Trust Layer vs. platforme independente – Imagine: Xpert.Digital

Confidențialitatea și securitatea datelor sunt primordiale atât pentru Einstein Trust Layer din Salesforce, cât și pentru platformele independente. În ceea ce privește mascarea datelor, Trust Layer oferă suport pentru regiuni și limbi specifice, deși cu limitări pentru Agentforce. Pe de altă parte, platformele independente pot oferi reguli configurabile și personalizabile și tipuri de date acceptate. Mascarea datelor este dezactivată pentru fluxurile de lucru bazate pe agenți în Trust Layer, în timp ce este adesea posibilă cu platforme independente, în funcție de implementare, dacă degradarea performanței este acceptabilă. Reținerea zero a datelor cu furnizori terți este asigurată prin acorduri contractuale, cum ar fi cu OpenAI; platformele independente permit contracte directe sau găzduire pe infrastructura proprie a clientului pentru a evita complet terții. Jurnalele de audit sunt înregistrate în Trust Layer de către Data Cloud, inclusiv conținutul toxic și mascarea, în timp ce platformele independente oferă adesea capabilități detaliate de înregistrare și monitorizare, cum ar fi instrumentele MLOps. Atunci când controlează rezidența datelor, Trust Layer depinde de regiunea Hyperforce și de furnizare, în timp ce platformele independente permit de obicei o selecție mai granulară a regiunilor centrelor de date. Opțiunile de găzduire Salesforce variază de la găzduire gestionată de furnizor până la BYOM (Bring Your Own Host) prin intermediul SF Gateway, cu găzduire la parteneri precum AWS sau GCP, Anthropic fiind planificat și pentru zona SF. Platformele independente, pe de altă parte, permit găzduirea într-o instanță cloud dedicată, locală sau în cloud-ul furnizorului. În ceea ce privește granularitatea controalelor, Trust Layer oferă opțiuni configurabile, cum ar fi definirea regulilor de mascare, în timp ce arhitectura de bază este fixă; platformele independente pot oferi adesea o configurabilitate mai cuprinzătoare a măsurilor de securitate.

Evitarea dependenței de furnizor

Integrarea profundă a serviciilor Salesforce prezintă riscul unei dependențe puternice de furnizor.

Riscul dependenței de ecosistem

Bazarea exclusivă pe Salesforce pentru CRM și inteligență artificială creează o dependență semnificativă. Acest lucru vă poate slăbi poziția de negociere în ceea ce privește ajustările de prețuri și vă poate limita flexibilitatea de a utiliza alte tehnologii în viitor.

Diversificare strategică

Utilizarea platformelor independente de inteligență artificială diversifică stiva tehnologică. Companiile pot valorifica inovațiile de pe întreaga piață și pot schimba mai ușor furnizorii, dacă este necesar. Acest lucru le menține flexibilitatea strategică.

Paradoxul „ecosistemului deschis” al Salesforce

Deși Salesforce promovează un ecosistem deschis, de exemplu prin BYOM (Bring Your Own Machine - Adu-ți propria mașină), realitatea practică a integrării profunde duce adesea la o blocare de facto. Chiar și cu BYOM, managementul și implementarea sunt gestionate prin intermediul platformei Salesforce, ceea ce face dificilă trecerea la o soluție integrată. Astfel, comoditatea soluției integrate poate duce la o „blocare ușoară”, deoarece dependențele subiacente sunt ascunse, iar trecerea la o strategie de management sau implementare diferită cauzează fricțiuni.

Mai multe informații aici:

• Pericolele dependenței de un furnizor: De ce ar trebui companiile să evite dependențele

Suveranitatea și portabilitatea datelor

Controlul asupra propriilor date și capacitatea de a migra modele sau date după cum este necesar sunt aspecte strategice importante.

Preocupări legate de Captura de Activitate Einstein (EAC)

O problemă specifică privește EAC. Datele de e-mail și calendar capturate nu sunt stocate ca înregistrări standard de activitate în Salesforce, ci extern, pe AWS. Aceste date sunt supuse unei perioade limitate de păstrare (6 luni în mod implicit, până la 24 de luni cu o licență plătită) și se pierd dacă EAC este dezactivat. Acest lucru ridică întrebări semnificative cu privire la suveranitatea datelor, accesul pe termen lung și opțiunile de backup. În acest caz, nu dețineți pe deplin datele.

Portabilitatea modelului

Modelele construite nativ cu instrumente Salesforce, precum Einstein Prediction Builder, sunt legate de platformă și nu sunt ușor portabile. Deși datele subiacente pot fi exportate, modelul antrenat în sine nu este transferabil. În schimb, modelele dezvoltate pe platforme externe (AWS, GCP etc.) sunt în mod inerent mai portabile, chiar dacă sunt integrate temporar cu Salesforce.

Portabilitatea datelor în inteligența artificială independentă

Atunci când se utilizează platforme externe de inteligență artificială, procesarea datelor de bază și artefactele modelului rămân adesea în afara Salesforce. Acest lucru oferă potențial o portabilitate mai bună a datelor și a modelului dacă relația cu Salesforce sau strategia se schimbă.

Recomandări strategice pentru factorii de decizie

Alegerea strategiei potrivite de inteligență artificială în contextul Salesforce necesită o evaluare nuanțată care depășește o simplă comparație a caracteristicilor. Următoarele recomandări pot ajuta factorii de decizie:

Evaluați critic cazurile de utilizare

Nu vă bazați implicit pe inteligența artificială nativă Salesforce. Evaluați fiecare caz de utilizare a inteligenței artificiale individual, pe baza:

• Specializare necesară: Sarcina necesită capabilități de inteligență artificială profunde și specializate (de exemplu, analiză științifică complexă, predicții pentru nișe industriale) care ar putea fi mai bine deservite de o platformă dedicată?
• Nevoi de adaptare: Cât control asupra modelului, datelor de antrenament și algoritmilor este necesar? Este suficient nivelul de abstractizare al Salesforce?
• Cerințe de performanță: Există cerințe stricte de latență sau de randament care ar putea fi mai bine îndeplinite de o infrastructură externă optimizată?
• Sensibilitatea datelor și conformitatea: Implică cazul de utilizare date extrem de sensibile, unde limitările nivelului de încredere (în special lipsa mascării în Agentforce) prezintă riscuri inacceptabile? Sunt cerințele specifice de rezidență a datelor mai bine îndeplinite extern?

să urmeze o abordare hibridă

Luați în considerare o strategie care valorifică inteligența artificială nativă Salesforce pentru sarcini mai simple și extrem de integrate, în care excelează (de exemplu, scorarea de bază a clienților potențiali, redactarea de e-mailuri în Sales Cloud). Simultan, integrați platforme independente pentru cazuri de utilizare cu valoare ridicată, specializate sau extrem de sensibile.

Luați în considerare pregătirea pentru integrare

Evaluați realist resursele tehnice și know-how-ul organizației pentru a gestiona complexitatea integrării și întreținerii soluțiilor externe de inteligență artificială. Începeți cu integrări bine susținute (de exemplu, AppExchange, conectori cloud consacrați) înainte de a aborda dezvoltări interne complexe.

Calculați TCO-ul complet

Efectuați o analiză amănunțită a costului total de proprietate (TCO) care să compare costul total al inteligenței artificiale native Salesforce (licențe, utilizarea cloud-ului de date, potențiale limitări funcționale) cu cel al inteligenței artificiale independente (costuri de bază ale inteligenței artificiale + dezvoltare/mentenanță a integrării + middleware).

Analiza costului total de proprietate (TCO) este o metodă de evaluare a costurilor totale asociate cu achiziționarea și operarea unei tehnologii pe întregul ciclu de viață al acesteia – incluzând nu doar costurile de achiziție, ci și costurile de operare continue, întreținerea, instruirea, modernizările etc.

De ce platformele externe de inteligență artificială pot fi mai eficiente din punct de vedere al costurilor:

• Economii de scară: Furnizorii distribuie costurile infrastructurii între mai mulți clienți.
• Investiții mai mici: Nu este nevoie să vă construiți propria infrastructură.
• Implementare mai rapidă: Timpul mai rapid de lansare pe piață reduce costurile indirecte.
• Întreținere și actualizări incluse: Nu este necesar niciun efort din partea dumneavoastră pentru operațiunile IT.
• Plată pe măsură ce utilizezi: Costurile se ajustează în funcție de cerere.

O analiză a costului total de proprietate arată adesea că platformele externe de inteligență artificială sunt mai ieftine și mai flexibile pe termen lung decât soluțiile interne.

Prioritizează flexibilitatea strategică

Evaluați avantajul ecosistemului Salesforce integrat în raport cu riscurile strategice pe termen lung ale dependenței de un furnizor (vezi secțiunea VB). Includeți considerații privind portabilitatea în strategia de inteligență artificială încă de la început.

Cere transparență

Solicitați documentație clară de la toți furnizorii (inclusiv Salesforce și furnizorii independenți) cu privire la capacitățile modelului, limitările, practicile de procesare a datelor, măsurile de securitate și modelele de prețuri. Examinați critic afirmațiile de marketing și comparați-le cu realitățile tehnice.

Legat de asta:

• Sisteme de gestionare a datelor în tranziție: strategii pentru succesul afacerilor în era inteligenței artificiale

Un pledoarie pentru o strategie deschisă de inteligență artificială în cadrul Salesforce

Analiza arată clar că, deși bazarea exclusivă pe suita nativă de inteligență artificială a Salesforce oferă confort și integrare perfectă cu procesele CRM existente, nu este neapărat strategia optimă pentru fiecare companie. Luarea în considerare strategică a platformelor independente de inteligență artificială oferă avantaje semnificative: acces la modele extrem de specializate și potențial mai puternice, o flexibilitate și un control mai mare asupra stivei de inteligență artificială, eficiență potențială a costurilor prin modele alternative de prețuri și utilizarea infrastructurii existente, precum și atenuarea crucială a riscurilor privind dependența de furnizor și suveranitatea datelor.

Limitările identificate ale Einstein Trust Layer sunt deosebit de critice, în special mascarea datelor dezactivată pentru fluxurile de lucru Agentforce. Acest lucru subliniază necesitatea de a privi dincolo de promisiunile de marketing și de a examina cu atenție realitățile tehnice, în special atunci când se prelucrează date sensibile. Preocupările legate de portabilitatea datelor, așa cum sunt ilustrate de exemplul Einstein Activity Capture, servesc, de asemenea, ca un avertisment împotriva dependenței excesive de mecanismele proprietare de stocare și procesare.

În același timp, rolul inteligenței artificiale Salesforce nu trebuie subestimat. Aceasta oferă o soluție valoroasă și bine integrată pentru multe sarcini CRM standard. În ciuda limitărilor sale, Einstein Trust Layer reprezintă un strat important de guvernanță și securitate. În plus, instrumentele low-code permit o democratizare mai largă a adoptării inteligenței artificiale în cadrul organizațiilor.

Cea mai convingătoare strategie pentru multe companii este probabil o abordare hibridă, deschisă. O astfel de strategie valorifică punctele forte ale inteligenței artificiale native Salesforce pentru sarcini integrate de zi cu zi, dar nu se ferește să integreze selectiv soluții externe de inteligență artificială de cea mai bună calitate pentru cazuri de utilizare specifice, extrem de solicitante sau critice din punct de vedere strategic. Acest lucru necesită renunțarea la abordarea implicită de utilizare exclusivă a instrumentelor native și, în schimb, efectuarea unei evaluări riguroase, bazate pe cazuri de utilizare.

Factorii de decizie sunt îndemnați să determine cu atenție combinația potrivită de soluții de inteligență artificială native și independente. Această decizie ar trebui să fie ghidată de cerințe specifice ale afacerii, capacitățile tehnice existente, toleranța la risc și obiectivele strategice pe termen lung pentru a valorifica pe deplin potențialul inteligenței artificiale în cadrul ecosistemului Salesforce, fără a crea dependențe sau riscuri inutile.

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei de inteligență artificială

☑️ Dezvoltare de afaceri pionieră

Konrad Wolfenstein

Aș fi bucuros să vă servesc drept consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de mai jos sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 (München) .

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

Xpert.Digital este un hub pentru industrie, axat pe digitalizare, inginerie mecanică, logistică/intralogistică și fotovoltaică.

Cu soluția noastră de Dezvoltare Afaceri 360°, sprijinim companii renumite, de la achiziții noi până la post-vânzare.

Inteligența de piață, smarketing-ul, automatizarea marketingului, dezvoltarea de conținut, PR-ul, campaniile de e-mail, social media personalizate și cultivarea lead-urilor fac parte din instrumentele noastre digitale.

Puteți găsi mai multe informații la: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus