Salesforce AI: Почему независимые платформы искусственного интеллекта лучше, чем Einstein и AgentForce-Hybrid подход побеждает блокировку поставщика!

Стратегическое значение независимых платформ ИИ в Salesforce: анализ за пределами Эйнштейна

Salesforce заметно позиционирует свой родной искусственный интеллект (ИИ) как неотъемлемая часть своей платформы клиента 360 и рекламирует их как «ИИ#1 для CRM». Основное сообщение подчеркивает бесшовную интеграцию функций искусственного интеллекта, таких как Einstein, Agentforce и более полное облако ИИ в существующих рабочих процессах Salesforce, чтобы повысить производительность и персонализировать опыт клиентов. Это обещание простой реализации и использования в знакомой среде привлекательно для многих компаний.
Тем не менее, клиенты Salesforce все чаще сталкиваются с стратегическим решением: должны ли вы полагаться исключительно на местный Suite из Salesforce или рассматривать интеграцию более независимой, более потенциально специализированной платформы искусственного интеллекта? Рынок искусственного интеллекта быстро развивается, и внешние поставщики непрерывно специализируются моделями и инновационными решениями, которые могут выходить за рамки навыков платформы «все в одном».

В этой статье анализируются стратегические преимущества использования независимых платформ искусственного интеллекта в среде Salesforce. Он критически исследует навыки и ограничения местного ИИ Salesforce, освещает пути интеграции и проблемы и решает центральные аспекты, такие как гибкость, затраты, защита данных и зависимость поставщика. Цель состоит в том, чтобы создать обоснованную основу для решения, может ли более открытая стратегия ИИ для пользователей Salesforce быть более выгодным, чем единственное использование решений, принадлежащих Salesforce.

Ключевой вопрос заключается в взвешивании удобства глубоко интегрированного решения, потенциальной производительности и специализации внешних инструментов ИИ. В то время как Salesforce подчеркивает преимущества своего интегрированного ИИ, высокая специализация и быстрая скорость инноваций в области искусственного интеллекта требуют дифференцированного представления. Один поставщик платформы может не предлагать максимальную производительность во всех областях искусственного интеллекта, по сравнению с поставщиками, которые сосредоточены на конкретных областях. Эта напряженность между интеграцией и «лучшей в своем роде» формирует ядро ​​стратегических соображений, которые рассматриваются в этом отчете.

Подходит для:

• Интеграция AI независимой и перекрестной платформы AI в масштабах источника для всех вопросов компании

Поймите нативную комплекс Ki Salesforce (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

Salesforce предлагает широкий спектр функций искусственного интеллекта, которые глубоко интегрированы в различные облачные продукты и объединены под названием брендов Einstein, Agentforce и AI Cloud. Этот набор направлен на оптимизацию повседневных бизнес -процессов посредством автоматизации, прогнозов и персонализированных взаимодействий.

Функциональный обзор облака

• Облако продаж: основные функции включают в себя оценку потенциальных клиентов и возможностей, основанных на их вероятности выпуска (Einstein Lead/Opportunity Scoring), более точное прогнозирование продаж, автоматическое создание персонализированных электронных писем по продажам (электронные письма о продажах), краткое изложение переговоров по продажам (резюме вызова) и автоматическую регистрацию мероприятий по электронным письмам и календарам (Einstein Capture Octive). Einstein Copilot также предлагает контекстные действия и поддержку в процессе продаж.
• Service Cloud: здесь KI поддерживает автоматическую классификацию процессов клиентов (классификация случаев), рекомендует подходящие статьи знаний или сборные ответы (рекомендации по статье/ответам), создает резюме завершенных случаев (резюме работы) и позволяет использовать чат -боты для автоматизации стандартных запросов.
• Маркетинговое облако: функции искусственного интеллекта помогают с созданием и автоматическим ключевым словом маркетингового контента (генерация контента/теги), оценить вероятность взаимодействия контактов (оценка взаимодействия), оптимизировать время доставки для максимальных скоростей открытия (оптимизация отправки) и обеспечить глубокую персонализацию кампаний и опыта клиентов.
• Commerce Cloud: В этой области ИИ фокусируется на персонализированных рекомендациях по продукту, оптимизации результатов поиска и предоставлении понимания покупательского поведения для увеличения конверсий.
• Полностью/Общий: такие инструменты, как Einstein Prediction Builder, позволяют администраторам создавать пользовательские модели прогнозирования без кода. Einstein Discovery помогает найти закономерности и понимание данных. Einstein Next Best Action обеспечивает контекст -связанные рекомендации для действий. AgentForce представляет автономные агенты ИИ, которые могут выполнять задачи независимо. Строитель и студия Copilot быстро разрешают адаптацию и создание контролируемых ИИ помощников и подсказок.

Подходит для:

• Уйти из США Cloud: Sovereign SaaS предлагает по обзору + рекомендации по действию

Основная архитектура

Функциональность AI Salesforce основана на двух основных столбцах: облако данных и трастовый уровень Einstein.

Зависимость облака данных

Salesforce Data Cloud выступает в качестве центральной основы данных. Он объединяет данные клиентов из различных источников (Salesforce внутренних и внешних) с точки зрения 360 градусов. Эти гармонизированные данные являются основой для многих приложений для ИИ, особенно для генеративного ИИ и персонализации. Важно, чтобы определенные генеративные функции искусственного интеллекта и аудиторский след уровня доверия требовал обеспечения облака данных, даже если оно не используется интенсивно для гармонизации данных. Это создает архитектурную зависимость и может вызвать дополнительную сложность и потенциальные затраты, особенно если компании уже установили хранилища данных или озера данных. Таким образом, необходимость в облаке данных может увеличить общую стоимость владения (TCO) и представляет собой потенциальное узкое место, если оно не будет тщательно управляется.

Einstein Trust Layer

Эта структура безопасности предназначена для обеспечения надежного использования генеративного ИИ. Он включает в себя несколько компонентов:

• Запрос безопасности данных: доступ к данным Salesforce для обогащения подсказки с соответствующим контекстом, в результате чего учитываются права соответствующего пользователя.
• Защита быстро: руководящие принципы системы предназначены для сокращения галлюцинаций и вредных расходов на голосовые модели (LLMS).
• Маскировка данных: конфиденциальные данные, такие как личная информация (PII) или платежная информация (PCI), маскируются перед отправкой на внешние LLMS.
• Оценка токсичности: сгенерированные ответы проверяются и оцениваются на предмет потенциально вредного содержания.
• Политика удержания нулевых данных: Salesforce заключила соглашения с такими партнерами, как OpenAAI и Azure OpenAI, которые должны гарантировать, что передаваемые данные компании не хранятся этими сторонними поставщиками и не используются для обучения своих моделей.

Однако более пристальный взгляд на архитектуру показывает, что Salesforce используется для многих из его генеративных функций ИИ для внешних моделей крупных языков (LLMS) таких поставщиков, как Openaai, Anpropic или Google. Эти модели часто интегрированы с помощью облачных сервисов, таких как угроза AW. Трастовый слой Einstein действует как безопасное ворота. Это означает, что Salesforce действует в первую очередь как интегратор и брокер безопасности вместо того, чтобы разрабатывать свои собственные основные генеративные модели. Хотя это обеспечивает доступ к мощным моделям, он создает зависимости и поднимает вопрос, в какой степени основная технология ИИ отличается от прямого использования этих моделей через другие платформы. Таким образом, клиенты платят Salesforce за интеграцию, уровень безопасности и встраивание в рабочие процессы, которые основаны на в основном внешних моделях ИИ. Это усиливает аргумент оценки прямой интеграции с этими внешними моделями или платформами.

Признанные сильные стороны нативного решения

Несмотря на упомянутые очки, Native Salesforce Ki Suite предлагает неоспоримые преимущества:

• Бесплатная интеграция: функции ИИ глубоко встроены в пользовательский интерфейс Salesforce и рабочие процессы, которые позволяют плавно использовать.
• Подходит для пользователя и знакомство: существующие пользователи и администраторы Salesforce обычно быстро встречаются, что сокращает период обучения. Инструменты с низким кодом также позволяют нетехническим пользователям создавать опыт на основе искусственного интеллекта.
• Использование существующих данных CRM: ИИ предназначен для непосредственной степени работы с данными клиента, хранящиеся в Salesforce, что может упростить обработку данных.

Машина для 3D-рендеринга AI и XR: пятикратный опыт Xpert.Digital в комплексном пакете услуг, исследования и разработки XR, PR и SEM — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц

Аргументы для независимых платформ искусственного интеллекта в Salesforce

Хотя нативная интеграция Salesforce AI предлагает преимущества, несколько важных причин говорят, что серьезно рассмотреть интеграцию независимых платформ ИИ. Эти внешние решения могут быть превосходными в таких областях, как гибкость, специализация, адаптивность и потенциальные преимущества затрат.

Гибкость и специализация модели

Рынок ИИ характеризуется высокой динамикой и специализацией. Независимые поставщики ИИ часто концентрируются на конкретных областях или технологиях и, следовательно, могут предлагать более прогрессивные или специальные решения в определенных областях, чем общая платформа, такая как Salesforce.

Доступ к моделям «Лучший в своем роде»

Внешние поставщики часто разрабатывают высокоспециализированные алгоритмы для таких областей, как обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение или специфические анализы в отрасли. Примерами этого являются специализированные ИИ для юридических документов, таких как ContractPodai или отраслевые диагностические инструменты, такие как Aquant. Такие специализированные модели могут превышать производительность более общих моделей, интегрированных Salesforce.

Более быстрые инновационные циклы

Преданные компании ИИ часто могут разрабатывать и публиковать новые модели и функции быстрее, чем крупный поставщик платформ, такие как Salesforce, чья дорожная карта AI связана с более широкими циклами выпуска. Это позволяет компаниям быстрее извлечь выгоду из последнего прогресса ИИ.

Большое разнообразие модели

Независимые платформы или рыночные площадки предлагают доступ к более широкому диапазону моделей, включая нишевые решения, опции с открытым исходным кодом или модели поставщиков, которые не доступны непосредственно через функцию Salesforce «Принести свою собственную модель» (BYOM).

Подходит для:

• Независимые платформы ИИ в качестве стратегической альтернативы для европейских компаний

Эта специализация внешних поставщиков контрастирует с более широким подходом Salesforce, целью которого является обеспечение основных функций искусственного интеллекта по всему набору CRM. Хотя этот подход «ширины» гарантирует, что ИИ доступен во многих областях, это может быть за счет глубины. Специализированный индекс мошенничества или инструмент для анализа медицинского изображения, вероятно, превысят общую модель CRM, интегрированную для этих конкретных задач. Компании с критическими требованиями в специализированных доменах искусственного интеллекта могут обнаружить, что местных Salesforce-KI недостаточно. Независимые платформы позволяют выбрать лучший инструмент для соответствующей задачи вместо того, чтобы удовлетворить себя потенциально только «достаточным» собственным решением.

Адаптация и контроль

Независимые платформы ИИ часто предлагают более высокий уровень контроля над всем жизненным циклом ИИ, от подготовки данных до моделирования реализации и мониторинга.

Более глубокая настройка моделей

Внешние платформы часто предназначены для инженеров машинного обучения и предлагают детальный контроль над обучением и тонкой настройкой моделей. Это выходит за рамки возможностей более абстрактных инструментов с низким содержанием кодов от Salesforce, таких как Einstein Builder или ограничения на настройку FIN импортированных моделей (BYOM) в Salesforce.

Выбор алгоритма и прозрачность

Пользователи обладают большей свободой при выборе конкретных алгоритмов и потенциально получают большую прозрачность в отношении функциональности моделей (объяснение, объяснение), чем через уровни абстракции Salesforce. Хотя Salesforce предлагает такие инструменты, как модельный инспектор, внешние инструменты MLOPS часто более полны.

Контроль над Ki-Stack

Администрирование всего конвейера AI (подготовка данных, обучение, предоставление, мониторинг) на таких платформах, как AWS или Google Cloud, предлагает больший контроль, чем зависимость от управляемой среды Salesforce.

Пределы адаптации Salesforce

В то время как Salesforce предлагает строитель с низким кодом для легкой корректировки, внешние платформы часто включают более глубокие корректировки на основе кода. Существуют также конкретные функциональные ограничения на функции AI Salesforce, такие как сложные требования или при корректировке захвата активности Einstein, а также общие ограничения платформы.

Потенциальные преимущества затрат

Структуры затрат для решений искусственного интеллекта могут значительно различаться, и чисто сравнение лицензионных сборов часто недостаточно.

Различные модели ценообразования

Salesforce часто лицензирует свои функции искусственного интеллекта на одного пользователя и месяц в качестве дополнения к существующим облачным лицензиям. Напротив, цены на независимые платформы искусственного интеллекта часто основаны на фактическом потреблении (время вычисления, память, вызовы API). Независимые поставщики ИИ, в свою очередь, могут иметь свои собственные, возможно, более гибкие модели цен. Вариант BYOM в Salesforce может снизить затраты на запросы Einstein, но основные затраты поставщика внешних моделей продолжают пострадать.

Общая стоимость владения (TCO)

Комплексный анализ TCO имеет решающее значение. Хотя нативная интеграция Salesforce-Ki может снизить первоначальные затраты на интеграцию, другие факторы могут увеличить общие затраты: потенциальную необходимость лицензий или использования данных, относительно высокие затраты на прокон-пользователь для дополнения и возможность оплаты доплаты за модели искусственного интеллекта, которые будут дешевле. TCO для независимого ИИ должен включать затраты на интеграцию, но может выиграть от более низких затрат на использование ИИ и использование существующей облачной инфраструктуры. AgentForce также описывается как потенциально дорогостоящий в использовании (2 доллара за разговор).

Избегание избыточности

Использование независимого ИИ может позволить компаниям использовать существующие инвестиции в другие облачные платформы или свои собственные инфраструктуры данных и, таким образом, избежать избыточных расходов в экосистеме Salesforce.

Salesforce Native Ki vs. Независимый ИИ: сравнение функций и гибкости

Salesforce Native Ki vs. Независимый AI: сравнение функций и гибкости - Изображение: Xpert.Digital

Salesforce Native AI, такой как Einstein или Agentforce, и независимые платформы ИИ, которые часто используют специализированные или открытые модели, значительно отличаются в своих функциях и гибкости. В то время как Native AI Salesforce сосредоточен на общих подходах и приложениях CRM, независимые платформы часто предлагают специализированные модели и более широкий выбор, включая опции с открытым исходным кодом. Доступ к последним моделям в Salesforce зависит от циклов выпуска и партнерских отношений, в то время как специализированные поставщики позволяют потенциально более быстрые обновления. Что касается тонкой настройки, то нативные модели Salesforce часто ограничены и абстрагируются, например, такими инструментами, как Builder, в то время как независимые платформы предлагают более подробный контроль над процессом обучения. Выбор конкретных алгоритмов ограничен в Salesforce, поскольку они в основном предопределены или связаны с партнерами, в то время как независимые платформы предлагают больше свободы. Инфраструктура также полностью управляется в Salesforce и часто основана на AWS или GCP, в то время как независимые платформы допускают прямой доступ к средам хостинга, будь то в вашем собственном облаке или локальных. Интеграционные усилия в Salesforce низкие, потому что решения являются собственными, в то время как внешние платформы требуют большей разработки и конфигурации. Что касается затрат, Salesforce часто опирается на пользовательскую модель цен в месяц в качестве дополнения, в то время как независимые платформы часто используют зависимые от потребления цен, например, на основе вычислений для вычислений или вызовов API, или моделей, специфичных для поставщика.

Навигация по интеграции: подключить независимый ИИ с Salesforce

Решение для независимой платформы ИИ требует тщательного планирования интеграции в существующую среду Salesforce. Существуют разные методы для установления этой связи, каждый из которых имеет ваши собственные преимущества и проблемы.

Методы интеграции

AppExchange / AgentExchange

Salesforce Appexchange предлагает различные сторонние приложения, включая решения искусственного интеллекта, которые часто предлагают сборную интеграцию. AgentExchange - это новый рынок, нацеленный на навыки агента AI, темы и шаблоны от партнеров и предназначен для ускорения предоставления агентов ИИ. Это часто самый простой способ, но требует, чтобы подходящий партнер предлагал решение.

API (REST/SOAP/BULK/Streaming)

Прямое использование APIS Salesforce позволяет создать адаптируемую интеграцию. Разработчики могут обмениваться данными, запускать процессы в Salesforce или воспроизводить результаты внешних моделей искусственного интеллекта. Композитный API может помочь в эффективном объединении нескольких операций. Этот метод обеспечивает максимальную гибкость, но требует значительных усилий по разработке.

Платформы промежуточного программного обеспечения (например, Mulesoft)

Интеграционные платформы, такие как Mulesoft (собственное решение Salesforce) или другие, могут служить посредником. Они выполняют такие задачи, как преобразование данных, оркестровая сложные рабочие процессы и управление подключением между Salesforce и внешними услугами искусственного интеллекта.

Разъемы облачных платформ (AWS/GCP)

Крупные облачные поставщики все чаще предоставляют конкретные услуги для облегчения интеграции с Salesforce. Примерами являются AWS Private Connect для безопасных сетевых подключений, реле событий AWS для передачи событий в реальном времени, разъема AWS Glue Salesforce или разъема Wrangler Data SageMaker для обработки данных. Google Vertex AI может быть интегрирован в облако Data Data Salesforce через модельный строитель. Эти разъемы могут упростить интеграцию, но связываться с экосистемой соответствующего облачного провайдера.

Byom о Einstein Studio

Как уже упоминалось, эта функция позволяет интегрировать внешне размещенные модели в среду Salesforce через модельный строитель. Запросы продолжают работать через инфраструктуру Salesforce и используют доверительный уровень, который упрощает интеграцию, но также создает определенную зависимость.

Подходит для:

• Интеграция ИИ и машинного обучения в складской логистике - Глобальные разработки в Германии, ЕС, США и Японии

Частые проблемы интеграции

Интеграция внешних систем с Salesforce не является тривиальной и содержит конкретные проблемы:

API ограничения

Salesforce ограничивает количество вызовов API на одну организацию и период (например, ежедневно, в то же время). Данные процессы ИИ, которые часто синхронизируют или запрашивают данные, могут быстро достичь этих пределов. Это требует тщательного дизайна (например, дросселя, партийная обработка, кэширование) или может сделать приобретение более высоких выпусков Salesforce или необходимых дополнительных контингентов API. Ограничения потокового API, в частности, имеют отношение к приложениям в реальном времени.

Синхронизация данных

Обеспечение согласованности данных между Salesforce и внешней платформой AI имеет решающее значение. Задачи включают в себя обработку больших объемов данных (LDV), решение между обновлениями в режиме реального времени и партии, управление временем задержки и избежание несоответствий данных. Такие подходы, как интеграция с нулевой копией, направлены на снижение этих проблем, не всегда могут быть применимыми.

Картирование и преобразование данных

Различные модели данных, форматы и полевая семантика должны быть скоординированы. Это может потребовать сложной логики преобразования, чтобы гарантировать, что данные интерпретируются правильно.
Безопасность и аутентификация: безопасное управление данными доступа (ключ API, токены), реализация надежных методов аутентификации (например, OAuth 2.0, названные кредиты) и обеспечение безопасной передачи данных (шифрование). Малконс может привести к пробелам в безопасности.

Устранение неполадок и последовательность данных

Интеграции должны быть устойчивы к ошибкам (сетевые проблемы, сбои системы, ошибки данных). Надежные механизмы для регистрации, мониторинга и автоматических повторяющихся попыток (логика повторной проверки) необходимы для обеспечения целостности данных и минимизации понижения.

Сложность и техническое обслуживание

Интеграция, созданная специально для непрерывного обслуживания и адаптации, особенно если развиваются Salesforce или внешняя платформа искусственного интеллекта. Это связывает ресурсы и требует технических ноу-хау.

Сложность интеграции представляет собой часто недооцененный фактор затрат. В то время как независимые платформы ИИ могут предлагать более низкие ядерные затраты или превосходные функции, затраты и усилия для интеграции, включая время разработки, потенциальные лицензии на промежуточное программное обеспечение и текущий поток и поток технического обслуживания в расчет TCO. Родный ИИ Salesforce получает выгоду из сборной интеграции. Ограничения API могут дополнительно увеличить сложность и затраты, если требуются сложные обходные пути или более дорогие лицензии. Таким образом, решение о независимом ИИ должно учитывать технические навыки и ресурсы организации, чтобы справиться с этой сложностью интеграции. Плохо спланированная интеграция может разрушить преимущества внешней платформы.

Успешная интеграция

Несмотря на проблемы, существуют установленные шаблоны и инструменты для успешной интеграции. Тематические исследования показывают успешную связь AWS SageMaker с Salesforce, часто используя конкретные услуги AWS для оптимизации производительности и затрат. Аналогичные интеграции возможны с Google Vertex AI, особенно через модельный строитель. Такие инструменты, как Zapier, могут использоваться для более простых, без кода интеграции для перемещения данных между системами, например, Между Google Sheets и Vertex AI в качестве прокси для данных Salesforce. Использование облачных нативных разъемов и сервисов, таких как AWS Glue, Eventbridge или Private Connect, также может значительно упростить и обеспечить интеграцию.

Независимая платформа для искусственного интеллекта: методы и проблемы интеграции в обзоре

Независимая платформа для искусственного интеллекта: методы и проблемы интеграции на обзоре-Xpert.Digital

Независимая платформа искусственного интеллекта предлагает широкий спектр методов интеграции, каждый из которых приносит конкретные преимущества и проблемы. Приложения AppExchange или AgentExchange позволяют легко установить сборные приложения или компоненты партнеров с небольшими усилиями по разработке и часто сертифицированным качеством. Тем не менее, адаптивность ограничена, и существует зависимость от предложений партнеров и потенциальных затрат. Прямая интеграция API, которая обеспечивает созданные адаптированные разработки с использованием API Salesforce, таких как остальное, мыло, объем и потоковая передача, обеспечивает максимальную гибкость и полное управление потоком данных и логикой. Тем не менее, это требует высокого уровня разработки, управления ограничениями API, тщательного теста на безопасность и непрерывного обслуживания. Использование промежуточного программного обеспечения, такого как Mulesoft, упрощает сложные интеграции посредством подключения, преобразования данных и оркестровки. Он предлагает центральное администрирование и повторное использование, но требует дополнительных лицензионных затрат и интенсивного знакомства в платформе. Облачные разъемы, такие как интеграции AWS или GCP оптимизируют через конкретные, частично низкодово -кодовые службы, такие как клей, реле события или частное соединение. Они в основном являются мощными, безопасными и идеальными для соответствующей облачной экосистемы, но требуют специализированных конфигураций и связывают пользователя с поставщиком. С Byom Via Einstein Studio, внешние хостированные модели могут быть легко интегрированы в рабочие процессы Salesforce, в результате чего используется трастовый уровень и интеграция упрощена. Тем не менее, существуют ограничения в поддержке модели по сравнению с прямым использованием, тонкой корректировкой и зависимостью от платформы Salesforce.

Интеграция независимой и перекрестной платформы AI в масштабах для всех компаний Matters-Image: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Эта платформа ИИ взаимодействует со всеми конкретными источниками данных
  • От SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox и многих других систем управления данными
• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Проблемы, которые решает наша платформа ИИ

• Отсутствие точности обычных решений ИИ
• Защита данных и безопасное управление конфиденциальными данными
• Высокие затраты и сложность индивидуального развития ИИ
• Отсутствие квалифицированного ИИ
• Интеграция ИИ в существующие ИТ -системы

Подробнее об этом здесь:

• Интеграция AI независимой и перекрестной платформы AI в масштабах источника для всех вопросов компании

Критические соображения: управление рисками для независимого ИИ

Решение для или против независимых платформ ИИ также должно включать тщательное рассмотрение потенциальных рисков, особенно в областях защиты данных, зависимости поставщика и суверенитета данных.

Конфиденциальность и безопасность

В то время как Salesforce позиционирует уровень трастового уровня Einstein в качестве гарантии безопасного использования ИИ, практические ограничения выявляются при более внимательном взгляде, который необходимо взвесить по сравнению с независимыми решениями.

Эйнштейн Трастовые ограничения уровня:

Деактивированная маскировка данных для AgentForce: центральная точка - это явное определение того, что маскирование данных для рабочих процессов AgentForce деактивируется. Как причина, утверждается, что маскировка повлияет на контекстуальную точность и актуальность результатов, например, при поиске аналогичных учетных записей, где требуются детали справочной учетной записи. Это представляет собой значительный риск защиты данных, поскольку потенциально конфиденциальные данные клиента могут быть отправлены без маски на внешние LLM, что особенно проблематично в регулируемых отраслях и противоречит «доверительному» обещанию.
Альтернативное смягчение (антропное): Salesforce планирует предложить альтернативные антропные модели, которые работают в «доверенной границе Salesforce» (размещены на Bedrock на AWS). Хотя данные не покидают сферу управления Salesforce, маскировка данных также остается деактивированной здесь. Сомнительно, достаточно ли эти проблемы защиты данных в достаточной степени по сравнению с функционирующей маскировкой.
Общая функциональность трастового уровня: основные функции, такие как нулевое удержание в партнерах и тест на токсичность, остаются. Тем не менее, исключение из AgentForce является значительным ограничением.

Потенциальные преимущества независимых платформ:

Выделенные варианты проживания данных: независимые облачные поставщики или специализированные платформы могут предлагать более детальный контроль над местом хранения и обработки данных. Это может быть необходимо для соблюдения строгих региональных законов о защите данных (таких как GDPR или конкретные национальные правила), которые выходят за рамки общих гарантий гиперфорсы Salesforce.
Архитектура альтернативной безопасности: компании могут выбирать архитектуры, которые лучше соответствуют их конкретным требованиям безопасности, например, посредством выделенного шифрования, более строгих контролей доступа или механизмов изоляции данных.
Прямая ответственность поставщика: сотрудничество непосредственно с поставщиком ИИ создает более четкие обязанности по работе с данными, без Salesforce в качестве промежуточного экземпляра.

Разрыв между маркетинговым обещанием трастового уровня и его технической реальностью, в частности дезактивированной маскировкой для агента, имеет решающее значение для оценки риска. Решающие -не могут полагаться исключительно на маркетинговые заявления, но должны проверить конкретную реализацию для своих приложений и сравнить это с более потенциально согласованными или настраиваемыми элементами управления независимыми платформами.

Подходит для:

• Trusty AI: Европейская карта Трампа и вероятность взять на себя ведущую роль в искусственном интеллекте

Аспекты защиты данных и безопасности: einstein Trust Layer против независимых платформ

Аспекты защиты данных и безопасности: einstein Trust Layer против независимых платформ- Изображение: Xpert.Digital

Аспекты защиты данных и безопасности имеют центральное значение для трастового уровня Einstein от Salesforce и независимых платформ. В маскировании данных уровень доверия предлагает поддержку определенных регионов и языков, но с ограничением AgentForce, в то время как независимые платформы могут предоставлять настраиваемые и настраиваемые правила, а также поддерживаемые типы данных. Для рабочих процессов на основе агента деактивируется маскировка данных на трастовом уровне, в то время как с независимыми платформами, в зависимости от реализации, часто возможно, если потери производительности допустимы. Удержание нулевых данных среди сторонних поставщиков гарантируется договорными соглашениями, например, с OpenAAI; Независимые платформы разрешают прямые контракты или размещать свою собственную инфраструктуру, чтобы полностью избежать третьих лиц. Аудиторские следы регистрируются в трастовом уровне облаком данных, включая токсическое содержание и маскирование, в то время как независимые платформы часто предлагают подробные функции ведения журнала и мониторинга, такие как инструменты MLOPS. При проверке резиденции данных уровень доверия зависит от области гиперфорсы и обеспечения, тогда как независимые платформы обычно позволяют более детально выбирать области центров обработки данных. В Salesforce варианты хостинга варьируются от поставщика самоуправленного хостинга до опции BYOM до Gateway SF с хостингом для таких партнеров, как AWS или GCP, хотя Anpropic также планируется в области SF. Независимые платформы, с другой стороны, позволяют хостингу в своем собственном облачном экземпляре, локальном или в облаке поставщиков. Что касается гранулярности элементов управления, то доверительный уровень предлагает настраиваемые параметры, например, для определения правил маскирования, в результате чего основная архитектура определена; Независимые платформы часто могут обеспечить более полную конфигурируемость мер безопасности.

Избегая блокировки продавца

Глубокая интеграция услуг Salesforce несет в себе риск сильной зависимости от поставщика.

Риск зависимости экосистемы

Приземление только на Salesforce для CRM и AI создает значительную зависимость. Это может ослабить переговорную позицию для корректировки цен и ограничить гибкость для использования других технологий в будущем.

Стратегическая диверсификация

Использование независимых платформ ИИ диверсифицирует технологический стек. Компании могут использовать инновации со всего рынка и, при необходимости, легче меняют поставщиков. Это получает стратегическую способность действовать.

Парадокс «открытая экосистема» Salesforce

Salesforce рекламирует открытую экосистему, например, Бьюм, но практическая реальность глубокой интеграции часто приводит к фактической связи. Даже при использовании BYOM администрация и положение осуществляются через платформу Salesforce, что затрудняет изменение. Удобство интегрированного решения может привести к «мягкой блокировке», поскольку базовые зависимости завуалированы, а изменение в другой стратегии управления или развертывания вызывает убытки трения.

Подробнее об этом здесь:

• Опасности блокировки поставщиков: почему компании должны избегать зависимостей

Суверенитет и переносимость

Контроль над вашими собственными данными и возможности миграции моделей или данных, если это необходимо, являются важными стратегическими аспектами.

Беспокойство при захвате активности Эйнштейна (EAC)

Конкретная проблема влияет на EAC. Записанные данные по электронной почте и календарю не сохранены в качестве стандартных записей о активности в Salesforce, а внешне в AWS. Эти данные подлежат ограниченному периоду хранения (6 месяцев, максимум 24 месяца с оплачиваемой лицензией) и теряются при деактивировании EAC. Это поднимает значительные вопросы, касающиеся суверенитета данных, долгосрочного доступа и вариантов резервного копирования. В этом случае у вас нет ваших данных полностью.

Модель переносимости

Модели, которые создаются назначенными с помощью инструментов Salesforce, таких как Einstein Builder, связаны с платформой и нелегко изобразить. Хотя базовые данные могут быть экспортированы, сама обученная модель не подлежит передаче. Напротив, модели, которые были разработаны на внешних платформах (AWS, GCP и т. Д.), Были более портативными, даже если они временно интегрированы с Salesforce.

Портативность данных с независимым ИИ

Когда используются внешние платформы искусственного интеллекта, основная обработка данных и модельные артефакты часто остаются за пределами Salesforce. Это потенциально предлагает лучшие данные и моделирование переносимости, если меняются отношения с Salesforce или стратегией.

Стратегические рекомендации для принятия решений

Выбор правильной стратегии ИИ в контексте Salesforce требует дифференцированной оценки, которая выходит за рамки простого сравнения функций. Следующие рекомендации могут помочь в решении -makers:

Критически используйте приложения

Не полагайтесь на Native Salesforce AI по умолчанию. Проверьте каждое приложение AI индивидуально на основе:

• Требуемая специализация: нуждаются ли задача глубокие специализированные навыки искусственного интеллекта (например, сложные научные анализы, прогнозы нишевого сектора), которые, вероятно, лучше обслуживаются специальной платформой?
• Потребности адаптации: сколько необходимо контроль над моделью, учебными данными и алгоритмами? Достаточно ли степень абстракции Salesforce?
• Требования к производительности: существуют ли требования к строгой задержке или пропускной способности, которые могут быть лучше удовлетворены оптимизированной внешней инфраструктурой?
• Чувствительность и соблюдение данных: применяется ли приложение к очень конфиденциальным данным, в которых ограничения трастового уровня (в частности, отсутствие маскировки в агенте) представляют неприемлемые риски? Удельные требования к месту жительства лучше?

Преследовать гибридный подход

Рассмотрим стратегию, которую Native Salesforce-Ki использует для более простых, сильно интегрированных задач, в которых она играет свои сильные стороны (например, базовый результат лидерства, дизайн электронной почты в облаке продаж). В то же время должны быть интегрированы независимые платформы для высококачественных, специализированных или высокочувствительных вариантов использования.

Рассмотрим зрелость интеграции

Реалистично оценить технические ресурсы и ноу-хау организации, чтобы управлять сложностью интеграции и поддержания внешних решений искусственного интеллекта. Начните с хорошо поддерживаемых интеграций (например, AppExchange, установленных облачных разъемов) до того, как будут рассмотрены сложные внутренние разработки.

Рассчитайте полный TCO

Выполните тщательный анализ TCO, который сравнивает общие затраты на нативные Salesforce KI (лицензии, использование облаков данных, потенциальные функциональные ограничения) с ограничениями независимых ИИ (основные затраты AI + разработка/обслуживание интеграции + промежуточное программное обеспечение).

Анализ TCO (общая стоимость владения)-это метод оценки общих затрат, связанных с приобретением и эксплуатацией технологии на протяжении всего вашего жизненного цикла, а не только затраты на приобретение, но и текущие эксплуатационные расходы, обслуживание, обучение, обновления и т. Д.

Почему внешние платформы ИИ могут быть более экономичными:

• Эффекты масштаба: поставщики распределяют затраты на инфраструктуру многим клиентам.
• Более низкие инвестиции: структура вашей собственной инфраструктуры не требуется.
• Более быстрое использование: более быстрое время на рынок снижает косвенные затраты.
• Техническое обслуживание и обновления включены: нет собственных усилий для работы с ИТ.
• Плата как-вы-горе: затраты адаптируются к потребности.

Анализ TCO часто показывает, что внешние платформы ИИ дешевле и более гибкие, чем их собственные решения в долгосрочной перспективе.

Расставить приоритеты в стратегической гибкости

Взвесьте удобство интегрированной экосистемы Salesforce против долгосрочных стратегических рисков зависимости поставщика (см. Раздел VB). Установите соображения портативности с самого начала в стратегию ИИ.

Запросить прозрачность

Попрос четкой документации всех поставщиков (включая отдел продаж и независимых поставщиков) для модельных навыков, ограничений, практики обработки данных, мер безопасности и моделей цен. Тщательно вопросит маркетинговые заявления и сравните их с техническими реалиями.

Подходит для:

• Системы управления данными в изменениях: стратегии успеха компании в эпохе ИИ

Призыв к открытой стратегии ИИ в Salesforce

Анализ ясно показывает, что единственное использование нативного набора KI Salesforce предлагает удобство и бесшовную интеграцию в известные процессы CRM, но не обязательно представляет оптимальную стратегию для каждой компании. Стратегическое рассмотрение независимых платформ искусственного интеллекта открывает значительные преимущества: доступ к высокоспециализированным и потенциально мощным моделям, большую гибкость и контроль над стеком ИИ, возможная экономическая эффективность с помощью альтернативных моделей ценообразования и использования существующей инфраструктуры, а также важную минимизацию риска в отношении зависимости поставщиков и суверенити.

Установленные ограничения трастового уровня Эйнштейна особенно важны, а именно деактивированные данные, маскирующие данные для рабочих процессов агента. Это подчеркивает необходимость выйти за рамки маркетинговых обещаний и тщательно проверять технические реалии, особенно при обработке конфиденциальных данных. Опасения по поводу переносимости данных, поскольку они ясны из примера захвата активности Эйнштейна, также предупреждают о предостережении, если связь с проприетарной памятью и механизмами обработки.

В то же время роль AI Salesforce не должна недооценивать. Для многих стандартных задач CRM он предлагает ценное, хорошо интегрированное решение. Трастовый уровень Einstein является важным уровнем управления и безопасности, несмотря на его ограничения. Инструменты с низким кодом также обеспечивают более широкую демократизацию использования ИИ в организациях.

Поэтому наиболее убедительной стратегией для многих компаний должна быть открытый, гибридный подход. Такая стратегия использует сильные стороны местного искусственного интеллекта Salesforce для повседневных, интегрированных задач, но не уклоняется от интеграции внешних, «лучших» решений искусственного интеллекта для конкретных, высокочистительных или стратегически критических вариантов использования. Это требует отхода от настройки по умолчанию, чтобы использовать только нативные инструменты, а вместо этого строгая оценка на основе приложений.

Лица, принимающие решения, просят тщательно определить правильное сочетание местных и независимых решений для ИИ. Это решение должно основываться на конкретных бизнес-требованиях, существующих технических навыках, риске риска и долгосрочных стратегических целей, чтобы использовать весь потенциал ИИ в экосистеме Salesforce без необходимости не требуя ненужных зависимостей или рисков.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus