Salesforce AI: Varför oberoende AI-plattformar är bättre än Einstein och Agentforce-Hybrid-tillvägagångssätt slår säljaren Lock-In!

Den strategiska betydelsen av oberoende AI -plattformar i Salesforce: En analys utöver Einstein

Salesforce positionerar framträdande sin ursprungliga konstgjorda intelligens (AI) som en integrerad del av sin kund 360 -plattform och annonserar dem som ”#1 AI för CRM”. Kärnmeddelandet betonar den sömlösa integrationen av AI -funktioner som Einstein, Agentforce och det mer omfattande AI -molnet i de befintliga Salesforce -arbetsflödena för att öka produktiviteten och anpassa kundupplevelser. Detta löfte om enkel implementering och användning inom en bekant miljö är attraktivt för många företag.
Salesforce -kunder står emellertid i allt högre grad inför ett strategiskt beslut: Bör du uteslutande förlita dig på den ursprungliga KI -sviten från Salesforce eller anser att integration är mer oberoende, mer potentiellt specialiserade AI -plattformar? AI-marknaden utvecklas snabbt, och externa leverantörer är kontinuerligt mycket specialiserade modeller och innovativa lösningar som kan gå utöver färdigheterna hos en allt-i-ett-plattform.

Den här artikeln analyserar de strategiska fördelarna med att använda oberoende AI -plattformar inom Salesforce -miljön. Han undersöker kritiskt färdigheterna och gränserna för den ursprungliga Salesforce AI, belyser integrationsvägar och utmaningar och hanterar centrala aspekter som flexibilitet, kostnader, dataskydd och leverantörsberoende. Målet är att skapa en välgrundad grund för beslutet om en mer öppen AI-strategi för Salesforce-användare kan vara mer fördelaktigt än den enda användningen av de Salesforce-ägda lösningarna.

Den viktigaste frågan handlar om att väga upp bekvämligheten med en djupt integrerad lösning och den potentiella prestanda och specialisering av externa AI -verktyg. Medan Salesforce betonar fördelarna med dess integrerade AI, kräver den höga specialiseringen och den snabba innovationshastigheten i AI -området en differentierad vy. En enda plattformsleverantör kanske inte erbjuder toppprestanda inom alla AI -domäner, jämfört med leverantörer som fokuserar på specifika områden. Denna spänning mellan integration och "bästa av rasen" utgör kärnan i de strategiska överväganden som granskas i denna rapport.

Lämplig för detta:

• AI-integration av en oberoende och källdata-källa över hela AI-plattformen för alla företagsfrågor

Förstå den infödda KI -sviten av Salesforce (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

Salesforce erbjuder ett brett utbud av AI -funktioner som är djupt integrerade i dess olika molnprodukter och kombineras under varumärkena Einstein, Agentforce och AI Cloud. Denna svit syftar till att optimera vardagliga affärsprocesser genom automatisering, förutsägelser och personliga interaktioner.

Funktionell översikt över molnet

• Försäljningsmoln: Kärnfunktioner inkluderar utvärdering av leads och möjligheter baserat på deras sannolikhet för examen (Einstein Lead/Opportunity Scoring), mer exakt försäljningsprognos, automatisk skapande av personliga försäljningsmeddelanden (försäljningsmeddelanden), sammanfattningen av försäljningssamtal (samtalsöversikt) och den automatiska inspelningen av aktiviteter från e -postmeddelanden och kalendenar (EINSTEINTIKTER). Einstein Copilot erbjuder också sammanhangsrelaterade åtgärder och stöd i försäljningsprocessen.
• Servicemoln: Här stöder KI automatisk klassificering av kundprocesser (ärende klassificering), rekommenderar lämpliga kunskapsartiklar eller prefabricerade svar (artikel/svar rekommendationer), skapar sammanfattningar av slutförda fall (arbetsöversikt) och möjliggör användning av chatbots för att automatisera standardförfrågningar.
• Marketing Cloud: AI -funktioner hjälper till med skapandet och det automatiska nyckelordet för marknadsföringsinnehåll (innehållsgenerering/taggning), utvärdera sannolikheten för interaktion mellan kontakter (engagemangsresultat), optimera frakttiderna för maximal öppningsgrad (skicka tidsoptimering) och möjliggöra djup anpassning av kampanjer och kundupplevelser.
• Commerce Cloud: I detta område fokuserar AI på personliga produktrekommendationer, optimering av sökresultaten och tillhandahållandet av insikter om köpbeteendet för att öka omvandlingarna.
• Helt/allmänt: Verktyg som Einstein Prediction Builder gör det möjligt för administratörer att skapa anpassade prediktiva modeller utan kod. Einstein Discovery hjälper till att hitta mönster och insikter i data. Einstein Nästa bästa åtgärd ger sammanhangsrelaterade rekommendationer för åtgärder. Agentforce representerar autonoma AI -agenter som kan utföra uppgifter oberoende. Builder och Copilot Studio tillåter omedelbart anpassning och skapande av AI-kontrollerade assistenter och instruktioner.

Lämplig för detta:

• Gå ut från USA: s moln: Sovereign SaaS erbjuder på översikt + rekommendationer för åtgärder

Underliggande arkitektur

Funktionen för Salesforce AI är baserad på två väsentliga kolumner: Data Cloud och Einstein Trust -lagret.

Data molnberoende

Salesforce Data Cloud fungerar som en central datafundament. Den förenar kunddata från olika källor (Salesforce interna och externa) i ett 360-graders perspektiv. Dessa harmoniserade data är grunden för många AI -applikationer, särskilt för generativ AI och personalisering. Det är viktigt att vissa generativa AI -funktioner och revisionsspåret för förtroendeskiktet kräver tillhandahållande av datamolnet, även om det inte används intensivt för dataharmonisering. Detta skapar ett arkitektoniskt beroende och kan orsaka ytterligare komplexitet och potentiella kostnader, särskilt om företag redan har etablerade datalager eller datasjöar. Behovet av datamoln kan således öka den totala ägandekostnaden (TCO) och representera en potentiell flaskhals om det inte hanteras noggrant.

Einstein Trust Layer

Denna säkerhetsram är avsedd att säkerställa en pålitlig användning av generativ AI. Det innehåller flera komponenter:

• Secure Data Query: åtkomst till Salesforce -data för att berika prompt med ett relevant sammanhang, varvid respektive användares åtkomsträttigheter beaktas.
• Försvar snabbt: Systemriktlinjer är avsedda att minska hallucinationer och skadliga utgifter för röstmodellerna (LLM).
• Datamaskering: Känsliga data som personlig information (PII) eller betalningsinformation (PCI) maskeras innan du skickar till externa LLM.
• Toxicitetsbedömning: De genererade svaren kontrolleras och utvärderas för potentiellt skadligt innehåll.
• Nolldata retentionspolicy: Salesforce har gjort avtal med partners som OpenAAI och Azure OpenAI, vilket bör säkerställa att överförda företagsdata varken lagras av dessa tredjepartsleverantörer eller används för att utbilda sina modeller.

En närmare titt på arkitekturen avslöjar emellertid att Salesforce används för många av dess generativa AI -funktioner till externa stora språkmodeller (LLM) hos leverantörer som OpenAAI, Anthropic eller Google. Dessa modeller är ofta integrerade via molntjänster som AW: s hot. Einstein Trust Layer fungerar som en säker gateway. Detta innebär att Salesforce främst fungerar som en integrator och säkerhetsmäklare istället för att bara utveckla dina egna grundläggande generativa modeller. Även om detta möjliggör tillgång till kraftfulla modeller, skapar det beroenden och väcker frågan i vilken utsträckning kärn -AI -tekniken skiljer sig från direkt användning av dessa modeller via andra plattformar. Kunder betalar således Salesforce för integration, säkerhetsnivå och inbäddning i arbetsflöden, som är baserade på till stor del externa AI -modeller. Detta stärker argumentet för att utvärdera direkt integration med dessa externa modeller eller plattformar.

Erkända styrkor hos den ursprungliga lösningen

Trots de nämnda punkterna erbjuder Native Salesforce Ki Suite obestridliga fördelar:

• Sömlös integration: AI -funktionerna är djupt inbäddade i Salesforce -användargränssnittet och arbetsprocesserna, vilket möjliggör smidig användning.
• Användarvänlighet och kännedom: Befintliga Salesforce-användare och administratörer hittas vanligtvis snabbt, vilket förkortar träningsperioden. Låga kodverktyg gör det också möjligt för icke-tekniska användare att skapa AI-baserade upplevelser.
• Användning av befintliga CRM -data: AI är utformad för att arbeta direkt med kunddata lagrade i Salesforce, vilket kan förenkla databehandlingen.

AI & XR-3D-Rendering Machine: Fem gånger expertis från Xpert.Digital i ett omfattande servicepaket, FoU XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.Digital

Xpert.Digital har djup kunskap i olika branscher. Detta gör att vi kan utveckla skräddarsydda strategier som är anpassade efter kraven och utmaningarna för ditt specifika marknadssegment. Genom att kontinuerligt analysera marknadstrender och bedriva branschutveckling kan vi agera med framsyn och erbjuda innovativa lösningar. Med kombinationen av erfarenhet och kunskap genererar vi mervärde och ger våra kunder en avgörande konkurrensfördel.

Mer om detta här:

• Använd 5 -Fold -kompetensen hos Xpert.digital i ett paket - från 500 €/månad

Argument för oberoende AI -plattformar i Salesforce

Även om den ursprungliga integrationen av Salesforce AI erbjuder fördelar, talar flera viktiga skäl för att allvarligt överväga integrationen av oberoende AI -plattformar. Dessa externa lösningar kan vara överlägsna inom områden som flexibilitet, specialisering, anpassningsförmåga och potentiella kostnadsfördelar.

Flexibilitet och modellspecialisering

AI -marknaden kännetecknas av en hög dynamisk och specialisering. Oberoende AI-leverantörer koncentrerar sig ofta på specifika domäner eller tekniker och kan därför erbjuda mer progressiva eller skräddarsydda lösningar inom vissa områden än en generalistisk plattform som Salesforce.

Tillgång till "bästa-av-upp" -modeller

Externa leverantörer utvecklar ofta högt specialiserade algoritmer för områden som naturligt språkbehandling (NLP), datorvision eller industri -specifika analyser. Exempel på detta är specialiserade AI för juridiska dokument som ContractPodai eller bransch -specifika diagnostiska verktyg som Aquant. Sådana specialiserade modeller kan överskrida prestandan för de mer allmänna modellerna integrerade av Salesforce.

Snabbare innovationscykler

Dedikerade AI -företag kan ofta utveckla och publicera nya modeller och funktioner snabbare än en stor plattformsleverantör som Salesforce, vars AI -färdplan är bunden till bredare frigöringscykler. Detta gör det möjligt för företag att dra nytta av de senaste AI -framstegen.

Större variation av modell

Oberoende plattformar eller marknadsplatser erbjuder tillgång till ett bredare utbud av modeller, inklusive nischlösningar, open source -alternativ eller modeller av leverantörer som inte är tillgängliga direkt via Salesforces "Bring Your Own Model" (BYOM) -funktion.

Lämplig för detta:

• Oberoende AI -plattformar som ett strategiskt alternativ för europeiska företag

Denna specialisering av externa leverantörer står i kontrast till det bredare tillvägagångssättet för Salesforce, som syftar till att tillhandahålla grundläggande AI -funktioner över hela CRM -sviten. Medan denna "bredd" -metod säkerställer att AI är tillgängligt i många områden, kan detta vara på bekostnad av djupet. Ett specialiserat bedrägeriindex eller ett medicinskt bildanalysverktyg kommer troligen att överstiga en allmän CRM-integrerad modell för dessa specifika uppgifter. Företag med kritiska krav inom specialiserade AI-domäner kan upptäcka att den ursprungliga Salesforce-KI inte är tillräckligt. Oberoende plattformar gör det möjligt att välja det bästa verktyget för respektive uppgift istället för att tillfredsställa dig själv med den potentiellt "tillräckliga" infödda lösningen.

Anpassning och kontroll

Oberoende AI -plattformar erbjuder ofta en högre kontrollnivå över hela AI -livscykeln, från dataförberedelser till modellering och övervakning.

Djupare av modellen

Externa plattformar är ofta designade för maskininlärningsingenjörer och erbjuder granulär kontroll över träningen och finjustering av modeller. Detta går utöver möjligheterna för de mer abstrakta lågkodverktygen från Salesforce, såsom Einstein Prediction Builder eller begränsningarna för finjustering av importerade modeller (BYOM) inom Salesforce.

Algoritmval och öppenhet

Användare har mer frihet när de väljer specifika algoritmer och potentiellt får mer transparens om modellernas funktionalitet (förklarbarhet, förklarbarhet) än genom abstraktionslagren av Salesforce. Även om Salesforce erbjuder verktyg som modellinspektör, är externa MLOPS -verktyg ofta mer omfattande.

Kontroll över ki-stacken

Administrationen av hela AI -rörledningen (dataförberedelse, utbildning, tillhandahållande, övervakning) på plattformar som AWS eller Google Cloud erbjuder mer kontroll än beroendet av den hanterade miljön för Salesforce.

Salesforce -anpassningsgränser

Medan Salesforce erbjuder lågkodsbyggare för enkel justering, möjliggör externa plattformar ofta djupare, kodbaserade justeringar. Det finns också specifika funktionella begränsningar för Salesforce AI -funktioner, såsom komplexa krav eller vid justering av Einstein -aktivitetsfångst samt allmänna plattformsgränser.

Potentiella kostnadsfördelar

Kostnadsstrukturerna för AI -lösningar kan variera avsevärt och en rent jämförelse av licensavgifterna är ofta inte tillräckligt.

Olika prissättningsmodeller

Salesforce licensierar ofta sina AI-funktioner per användare och månad som ett tillägg till de befintliga molnlicenserna. Däremot är priserna för oberoende AI -plattformar ofta baserade på den faktiska konsumtionen (datortid, minne, API -samtal). Oberoende AI -leverantörer kan i sin tur ha sina egna, eventuellt mer flexibla prismodeller. BYOM -alternativet i Salesforce kan minska kostnaderna för Einstein -förfrågningar, men de underliggande kostnaderna för den externa modellleverantören fortsätter att uppstå.

Total ägandekostnad (TCO)

En omfattande TCO -analys är avgörande. Medan den ursprungliga integrationen av Salesforce-KI kan minska de initiala integrationskostnaderna, kan andra faktorer öka de totala kostnaderna: den potentiella nödvändigheten av datamolnlicenser eller användning, de relativt höga pro-användarkostnaderna för tillägg och möjligheten att betala en tillägg för AI-modeller som skulle vara billigare. TCO för oberoende AI måste inkludera integrationskostnaderna, men kan dra nytta av lägre Core AI -användningskostnader och användning av befintlig molninfrastruktur. Agentforce beskrivs också som potentiellt kostsamt i användning ($ 2 per konversation).

Undvikande av redundans

Användningen av oberoende AI kan göra det möjligt för företag att använda befintliga investeringar i andra molnplattformar eller sina egna datainfrastrukturer och därmed undvika redundanta utgifter inom Salesforce -ekosystemet.

Salesforce Native KI vs. Independent AI: En jämförelse av funktioner och flexibilitet

Salesforce Native KI vs. Independent AI: En jämförelse av funktioner och flexibilitet - Bild: Xpert.Digital

Salesforce Native AI, såsom Einstein eller Agentforce, och oberoende AI -plattformar som ofta använder specialiserade eller öppna modeller skiljer sig avsevärt i deras funktioner och flexibilitet. Medan Salesforce Native AI är inriktad på generalistiska tillvägagångssätt och CRM -applikationer, erbjuder oberoende plattformar ofta specialiserade modeller och ett bredare urval, inklusive open source -alternativ. Tillgång till de senaste modellerna på Salesforce beror på utgivningscykler och partnerskap, medan specialiserade leverantörer möjliggör potentiellt snabbare uppdateringar. När det gäller finjustering är infödda Salesforce-modeller ofta begränsade och abstraherade, till exempel av verktyg som förutsägelsebyggare, medan oberoende plattformar erbjuder mer detaljerad kontroll över träningsprocessen. Valet av specifika algoritmer är begränsat vid Salesforce, eftersom de mestadels är fördefinierade eller relaterade till partners, medan oberoende plattformar erbjuder mer frihet. Infrastrukturen hanteras också fullt ut på Salesforce och är ofta baserad på AWS eller GCP, medan oberoende plattformar tillåter direkt tillgång till värdmiljöer, vare sig det är i ditt eget moln eller lokalt. Integrationsinsatsen på Salesforce är låg eftersom lösningarna är infödda, medan externa plattformar kräver mer utvecklings- och konfigurationsarbete. När det gäller kostnaderna förlitar sig Salesforce ofta på en användarbaserad prismodell per månad som tillägg, medan oberoende plattformar ofta använder konsumtionsberoende priser, till exempel baserat på datorprestanda eller API-samtal, eller leverantörsspecifika modeller.

Navigering av integrationen: Anslut oberoende AI med Salesforce

Beslutet för en oberoende AI -plattform kräver noggrann planering av integration i den befintliga Salesforce -miljön. Det finns olika metoder för att fastställa denna anslutning, var och en med dina egna fördelar och utmaningar.

Integrationsmetoder

AppExchange / AgentExchange

Salesforce AppExchange erbjuder en mängd olika tredjepartsapplikationer, inklusive AI-lösningar som ofta erbjuder prefabricerad integration. AgentExchange är en nyare marknadsplats som riktar sig till AI -agentfärdigheter, ämnen och mallar från partners och är avsedda att påskynda tillhandahållandet av AI -agenter. Detta är ofta det enklaste sättet, men kräver att en lämplig partner erbjuder en lösning.

API: er (vila/tvål/bulk/streaming)

Den direkta användningen av Salesforce API: er möjliggör skräddarsydd integration. Utvecklare kan utbyta data, triggerprocesser inom Salesforce eller spela tillbaka resultat från externa AI -modeller. Det sammansatta API kan hjälpa till att buntas flera operationer effektivt. Denna metod erbjuder maximal flexibilitet, men kräver betydande utvecklingsinsatser.

Middleware -plattformar (t.ex. Mulesoft)

Integrationsplattformar som Mulesoft (Salesforces egen lösning) eller andra kan fungera som en mellanhand. De tar på sig uppgifter som datatransformation, orkestrering av komplexa arbetsflöden och hantering av anslutning mellan Salesforce och Externa AI -tjänster.

Cloud Platform Connectors (AWS/GCP)

Stora molnleverantörer tillhandahåller alltmer specifika tjänster för att underlätta integration med Salesforce. Exempel är AWS Private Connect för säkra nätverksanslutningar, AWS-händelserelä för realtidsevenemangsöverföring, AWS Lim Salesforce Connector eller Sagemaker Data Wrangler-kontakt för databehandling. Google Vertex AI kan integreras i Salesforce Data Cloud via modellbyggaren. Dessa kontakter kan förenkla integrationen, men binda till ekosystemet för respektive molnleverantör.

Byom om Einstein Studio

Som redan nämnts möjliggör denna funktion integration av externt värdmodeller till Salesforce -miljön via modellbyggaren. Undersökningarna fortsätter att köras via Salesforce -infrastrukturen och använder Trust Layer, som förenklar integrationen, men också skapar ett visst beroende.

Lämplig för detta:

• Integration av AI och maskininlärning i lagerlogistik - Global utveckling i Tyskland, EU, USA och Japan

Frekventa integrationsutmaningar

Integrationen av externa system med Salesforce är inte trivial och innehåller specifika utmaningar:

API -gränser

Salesforce begränsar antalet API -samtal per organisation och period (t.ex. dagligen, samtidigt). Dataintensiva AI-processer som ofta synkroniserar eller frågar data snabbt kan nå dessa gränser. Detta kräver noggrann design (t.ex. strypning, batchbehandling, cachning) eller kan göra förvärv av högre Salesforce -utgåvor eller ytterligare API -kontingenter nödvändiga. Gränserna för att strömma API är särskilt relevanta för realtidsapplikationer.

Synkronisering

Att säkerställa datakonsistens mellan Salesforce och den externa AI -plattformen är kritisk. Utmaningar inkluderar hantering av stora datavolymer (LDV), beslutet mellan realtid och batchuppdateringar, hantering av latenstider och undvikande av datakonsekvenser. Tillvägagångssätt som nollkopieringsintegrationer syftar till att minska dessa problem kanske inte alltid är tillämpliga.

Datakartläggning och omvandling

Olika datamodeller, format och fältsemantik måste samordnas. Detta kan kräva komplex transformationslogik för att säkerställa att data tolkas korrekt.
Säkerhet och autentisering: Säker hantering av åtkomstdata (API -nyckel, tokens), implementeringen av robusta autentiseringsmetoder (t.ex. OAUTH 2.0, namngivna krediter) och att säkerställa säker dataöverföring (kryptering) är viktiga. Malcons kan leda till säkerhetsgap.

Felsökning och datakonsistens

Integrationer måste vara resistenta mot fel (nätverksproblem, systemfel, datafel). Robusta mekanismer för avverkning, övervakning och automatiska upprepade försök (försök logik) är nödvändiga för att säkerställa dataintegritet och minimera drifttiderna.

Komplexitet och underhåll

Skräddarsydda integrationer kräver kontinuerligt underhåll och anpassning, särskilt om Salesforce eller den externa AI-plattformen utvecklas. Detta binder resurser och kräver teknisk kunskap.

Integrationens komplexitet representerar en ofta underskattad kostnadsfaktor. Medan oberoende AI-plattformar kan erbjuda lägre kärnkraftskostnader eller överlägsna funktioner, är kostnaderna och ansträngningen för integration av utvecklingstid, potentiella middleware-licenser och pågående flöde för underhållsmål i TCO-beräkningen. Den infödda AI av Salesforce drar nytta av den prefabricerade integrationen. API -gränser kan ytterligare öka komplexiteten och kostnaderna om utarbetade lösningar eller dyrare licenser krävs. Därför måste beslutet för en oberoende AI ta hänsyn till organisationens tekniska färdigheter och resurser för att hantera denna integrationskomplexitet. En dåligt planerad integration kan förstöra fördelarna med den externa plattformen.

Framgångsrikt integrationsmönster

Trots utmaningarna finns det etablerade mönster och verktyg för framgångsrika integrationer. Fallstudier visar den framgångsrika kopplingen av AWS Sagemaker till Salesforce, ofta med hjälp av specifika AWS -tjänster för att optimera prestanda och kostnader. Liknande integrationer är möjliga med Google Vertex AI, särskilt via modellbyggaren. Verktyg som Zapier kan användas för enklare, kodfria integrationer för att flytta data mellan system, t.ex. Mellan Google Sheets och Vertex AI som en proxy för Salesforce -data. Användningen av molninfödda kontakter och tjänster som AWS -lim, Eventbridge eller Private Connect kan också förenkla och säkra integration avsevärt.

Oberoende AI -plattform: Integrationsmetoder och utmaningar vid en översikt

Oberoende AI-plattform: Integrationsmetoder och utmaningar vid en översiktsimage: Xpert.Digital

Den oberoende AI -plattformen erbjuder ett brett utbud av integrationsmetoder, var och en ger specifika fördelar och utmaningar. AppExchange eller AgentExchange -appar möjliggör enkel installation av prefabricerade applikationer eller komponenter i partners med liten utvecklingsinsats och ofta certifierad kvalitet. Anpassningsförmåga är dock begränsad och det finns ett beroende av partnererbjudanden och potentiella kostnader. Direkt API-integration som möjliggör skräddarsydd utveckling med Salesforce API: er som resten, tvål, bulk och streaming, erbjuder maximal flexibilitet och full kontroll över dataflödet och logiken. Det kräver emellertid en hög utvecklingsnivå, hantering av API -gränser, ett grundligt säkerhetstest och kontinuerligt underhåll. Användningen av mellanprogram som Mulesoft förenklar komplexa integrationer genom anslutning, datakonvertering och orkestrering. Det erbjuder central administration och återanvändbarhet, men kräver ytterligare licenskostnader och intensiv bekanta på plattformen. Molnanslutningar som AWS eller GCP optimerar integrationer genom specifika, delvis låga kodtjänster som lim, evenemangsrelä eller privat anslutning. Dessa är mestadels kraftfulla, säkra och perfekta för respektive molnekosystem, men kräver specialiserade konfigurationer och binder användaren till leverantören. Med Byom via Einstein Studio kan externa värdmodeller enkelt integreras i Salesforce -arbetsflöden, varigenom förtroendeskiktet används och integrationen förenklas. Det finns emellertid begränsningar i modellstöd jämfört med direkt användning, finjustering och beroende av Salesforce -plattformen.

Integration av en oberoende och tvärdata källomfattande AI-plattform för alla företagsfrågor-image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: De mest flexibla AI-plattforms-tailor-tillverkade lösningarna som minskar kostnaderna, förbättrar deras beslut och ökar effektiviteten

Oberoende AI -plattform: Integrerar alla relevanta företagsdatakällor

• Denna AI -plattform interagerar med alla specifika datakällor
  • Från SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox och många andra datahanteringssystem
• Snabb AI-integration: Skräddarsydd AI-lösningar för företag i timmar eller dagar istället för månader
• Flexibel infrastruktur: molnbaserad eller värd i ditt eget datacenter (Tyskland, Europa, gratis val av plats)

• Högsta datasäkerhet: Användning i advokatbyråer är säkra bevis
• Användning över ett brett utbud av företagsdatakällor
• Val av dina egna eller olika AI -modeller (DE, EU, USA, CN)

Utmaningar som vår AI -plattform löser

• Brist på noggrannhet av konventionella AI -lösningar
• Dataskydd och säker hantering av känsliga data
• Höga kostnader och komplexitet för individuell AI -utveckling
• Brist på kvalificerad AI
• Integration av AI i befintliga IT -system

Mer om detta här:

• AI-integration av en oberoende och källdata-källa över hela AI-plattformen för alla företagsfrågor

Kritiska överväganden: Riskhantering för oberoende AI

Beslutet för eller mot oberoende AI -plattformar måste också inkludera noggrant övervägande av potentiella risker, särskilt inom områdena dataskydd, leverantörsberoende och data suveränitet.

Dataskydd och säkerhet

Medan Salesforce placerar Einstein Trust -lagret som en garanti för säker AI -användning, avslöjas praktiska begränsningar på en närmare titt som måste vägas upp jämfört med oberoende lösningar.

Einstein Trust Layer Begränsningar:

Avaktiverad datamaskering för Agentforce: En central punkt är den uttryckliga beslutsamheten att datasmaskering för Agentforce -arbetsflöden är inaktiverad. Som en anledning anges att maskeringen skulle påverka resultatens kontextuella noggrannhet och relevans, till exempel när du letar efter liknande konton, där detaljerna i referenskontot krävs. Detta representerar en betydande risk för dataskydd, eftersom potentiellt känslig kunddata kan skickas avmaskade till externa LLMS, vilket är särskilt problematiskt i reglerade branscher och motsäger ”förtroendet” löfte.
Alternativ Mitigation (Anthropic): Salesforce planerar att erbjuda alternativa antropiska modeller som körs inom en "Salesforce Trusted Boundary" (värd på AWS Bedrock). Även om uppgifterna inte lämnar Salesforce Control -sfären förblir datamaskningen också inaktiverad här. Det är ifrågasättande om detta dataskydd avser adresserat tillräckligt, jämfört med en fungerande maskering.
General Trust Layer Functionality: Kärnfunktionerna såsom nollretention i partners och toxicitetstest kvarstår. Undantaget från Agentforce är dock en betydande begränsning.

Potentiella fördelar med oberoende plattformar:

Dedikerade alternativ för databostad: Oberoende molnleverantörer eller specialiserade plattformar kan erbjuda mer granulär kontroll över lagrings- och behandlingsplatsen för data. Detta kan vara nödvändigt för att uppfylla strikta regionala lagar om dataskydd (som GDPR eller specifika nationella föreskrifter) som går utöver de allmänna försäkringarna från Salesforce Hyperforce.
Alternativa säkerhetsarkitekturer: Företag kan välja arkitekturer som bättre matchar deras specifika säkerhetskrav, t.ex. Genom dedikerad kryptering, strängare åtkomstkontroller eller dataisoleringsmekanismer.
Direktleverantörsansvar: Samarbete direkt med en AI -leverantör skapar tydligare ansvar för att hantera data, utan Salesforce som en mellanliggande instans.

Klyftan mellan marknadsföringslöfte om förtroendeskiktet och dess tekniska verklighet, särskilt den inaktiverade maskeringen för agentforce, är avgörande för riskbedömning. Beslut -producenter kan inte bara förlita sig på marknadsföringsuttalanden, men måste kontrollera den specifika implementeringen för sina applikationer och jämföra detta med de mer potentiellt konsekventa eller konfigurerbara kontrollerna av oberoende plattformar.

Lämplig för detta:

• Trusty AI: Europas trumfkort och chansen att ta på sig en ledande roll i konstgjord intelligens

Dataskydd och säkerhetsaspekter: Einstein Trust Layer kontra oberoende plattformar

Datakydd och säkerhetsaspekter: Einstein Trust Layer vs. Independent Platforms- Bild: Xpert.Digital

Dataskydd och säkerhetsaspekter är av central betydelse för Einstein Trust -lagret från Salesforce och oberoende plattformar. I datamaskering erbjuder förtroendeskiktet stöd för vissa regioner och språk, men med en begränsning vid Agentforce, medan oberoende plattformar kan tillhandahålla konfigurerbara och anpassningsbara regler samt stödda datatyper. För agentbaserade arbetsflöden inaktiveras datamaskering i förtroendeskiktet, medan det med oberoende plattformar, beroende på implementeringen, är ofta möjligt om prestationsförluster är acceptabla. Nolldata-retentionen bland tredjepartsleverantörer garanteras av avtalsavtal, till exempel med OpenAAI; Oberoende plattformar tillåter direkta kontrakt eller värd för sin egen infrastruktur för att helt undvika tredje parter. Revisionsspår är inloggade i förtroendeskiktet av datamolnet, inklusive toxiskt innehåll och maskering, medan oberoende plattformar ofta erbjuder detaljerade loggnings- och övervakningsfunktioner som MLOPS -verktyg. Vid kontroll av databostaden beror förtroendeskiktet på hyperforce -regionen och tillhandahållandet, medan oberoende plattformar vanligtvis tillåter ett mer granulärt urval av datacenterregioner. På Salesforce varierar värdalternativen från leverantören av självhanterad värd till BYOM-alternativet till SF-gatewayen med värd för partners som AWS eller GCP, även om antropisk också planeras i SF-området. Oberoende plattformar, å andra sidan, möjliggör värd i sin egen molninstans, lokalt eller i leverantörsmoln. När det gäller kontrollens granularitet erbjuder förtroendeskiktet konfigurerbara alternativ, till exempel för att bestämma maskeringsreglerna, varigenom den grundläggande arkitekturen definieras; Oberoende plattformar kan ofta ge en mer omfattande konfiguration av säkerhetsåtgärderna.

Undvika leverantörslockning

Den djupa integrationen av Salesforce Services har risken för starkt beroende av leverantören.

Risk för ekosystemberoende

Landning endast på Salesforce för CRM och AI skapar ett betydande beroende. Detta kan försvaga förhandlingspositionen för prisjusteringar och begränsa flexibiliteten för att använda andra tekniker i framtiden.

Strategisk diversifiering

Användningen av oberoende AI -plattformar diversifierar teknikstacken. Företag kan använda innovationer från hela marknaden och, vid behov, ändra leverantörer lättare. Detta får strategisk förmåga att agera.

Salesforces "Open Ecosystem" -paradox

Salesforce annonserar ett öppet ekosystem, t.ex. av Byom, men den praktiska verkligheten i djup integration leder ofta till en saklig bindning. Även när man använder BYOM genomförs administrationen och tillhandahållandet via Salesforce -plattformen, vilket gör det svårt att ändra. Bekvämligheten med den integrerade lösningen kan leda till en "mjuk lock-in", eftersom de underliggande beroenden är slöjda och förändringen till en annan hanterings- eller distributionsstrategi orsakar friktionsförluster.

Mer om detta här:

• Farorna med leverantörens lock-in: varför företag ska undvika beroenden

Suveränitet och portabilitet

Kontroll över dina egna data och möjligheten att migrera modeller eller data vid behov är viktiga strategiska aspekter.

Oro vid Einstein Activity Capture (EAC)

Ett specifikt problem påverkar EAC. Den inspelade e -post- och kalenderdata sparas inte som standardaktivitetsposter i Salesforce, men externt på AWS. Dessa uppgifter är föremål för en begränsad lagringsperiod (6 månader, högst 24 månader med en betald licens) och går förlorade när EAC inaktiveras. Detta väcker betydande frågor angående datasuveränitet, långsiktiga åtkomst och säkerhetskopieringsalternativ. I det här fallet har du inte dina data helt.

Modellportabilitet

Modeller som skapas naturligt med Salesforce -verktyg som Einstein Prediction Builder är bundna till plattformen och är inte enkla att skildra. Medan de underliggande uppgifterna kan exporteras, är den utbildade modellen i sig inte överförbar. Däremot är modeller som utvecklades på externa plattformar (AWS, GCP etc.) mer bärbara, även om de tillfälligt är integrerade med Salesforce.

Dataportabilitet med oberoende AI

När externa AI -plattformar används förblir ofta kärndatabehandlingen och modellartefakter utanför Salesforce. Detta erbjuder potentiellt bättre data och modellportabilitet om förhållandet till Salesforce eller strategin förändras.

Strategiska rekommendationer för beslutstillverkare

Valet av rätt AI -strategi i Salesforce -sammanhanget kräver en differentierad bedömning som går utöver en enkel jämförelse av funktioner. Följande rekommendationer kan hjälpa beslut -tillverkare:

Använd applikationer kritiskt

Lita inte på Native Salesforce AI som standard. Kontrollera varje AI -applikation individuellt baserat på:

• Obligatorisk specialisering: Behöver uppgiften djupa, specialiserade AI -färdigheter (t.ex. komplexa vetenskapliga analyser, nischsektorprognoser) som förmodligen bättre betjänas av en dedikerad plattform?
• Anpassningsbehov: Hur mycket kontroll över modell, träningsdata och algoritmer är nödvändig? Är Salesforces grad av abstraktion tillräckligt?
• Prestandakrav: Finns det strikta latens- eller genomströmningskrav som kan uppfyllas genom optimerad extern infrastruktur?
• Datakänslighet och efterlevnad: Tillämpas applikationen för mycket känsliga data där begränsningarna i förtroendeskiktet (särskilt bristen på maskering vid agentforce) representerar oacceptabla risker? Är specifika databostadskrav bättre uppfyllda?

Sträva efter en hybridmetod

Tänk på en strategi som Native Salesforce-Ki använder för enklare, kraftigt integrerade uppgifter där den spelar sina styrkor (t.ex. grundläggande blypoäng, e-postdesign i Sales Cloud). Samtidigt bör oberoende plattformar för fall av hög kvalitet, specialiserad eller mycket känslig användningsanvändning integreras.

Överväg integrationsmognad

REALISTISKA Bedöma organisationens tekniska resurser och kunskap för att hantera komplexiteten i integration och underhåll av externa AI-lösningar. Börja med välstödda integrationer (t.ex. AppExchange, etablerade molnanslutningar) innan komplexa interna utvecklingar behandlas.

Beräkna komplett TCO

Utför en grundlig TCO -analys som jämför de totala kostnaderna för den ursprungliga Salesforce KI (licenser, data för datamoln, potentiella funktionsbegränsningar) med de för oberoende AI (Core AI -kostnader + integrationsutveckling/underhåll + mellanprogram).

TCO-analys (totala ägandekostnader) är en metod för att utvärdera de totala kostnaderna som är anslutna till förvärv och drift av en teknik över hela din livscykel-inte förvärvskostnader, men också pågående driftskostnader, underhåll, utbildning, uppgraderingar etc.

Varför externa AI-plattformar kan vara mer kostnadseffektiva:

• Skalaeffekter: Leverantörer distribuerar infrastrukturkostnader till många kunder.
• Lägre investeringar: Ingen struktur för din egen infrastruktur är nödvändig.
• Snabbare användning: Snabbare tid till marknad minskar indirekta kostnader.
• Underhåll och uppdateringar ingår: Ingen egen ansträngning för IT -drift.
• Pay-as-you-go: Kostnaderna anpassar sig till behovet.

En TCO -analys visar ofta att externa AI -plattformar är billigare och mer flexibla än sina egna lösningar på lång sikt.

Prioritera strategisk flexibilitet

Väg bekvämligheten med det integrerade Salesforce-ekosystemet mot de långsiktiga strategiska riskerna för leverantörsberoende (se avsnitt VB). Installera portabilitetshänsyn från starten till AI -strategin.

Begära insyn

Efterfrågan tydlig dokumentation av alla leverantörer (inklusive försäljningsstyrka och oberoende leverantörer) för modellfärdigheter, begränsningar, databehandlingspraxis, säkerhetsåtgärder och prismodeller. Fråga noggrant marknadsföringsuttalanden och jämföra dem med de tekniska verkligheterna.

Lämplig för detta:

• Datahanteringssystem i förändring: Strategier för företagets framgång i AI -åldern

Grunder för en öppen AI -strategi inom Salesforce

Analysen visar tydligt att den enda användningen av den ursprungliga KI-sviten av Salesforce erbjuder bekvämlighet och sömlös integration i välkända CRM-processer, men inte nödvändigtvis representerar den optimala strategin för varje företag. Den strategiska övervägandet av oberoende AI -plattformar öppnar betydande fördelar: tillgång till mycket specialiserade och potentiellt kraftfulla modeller, större flexibilitet och kontroll över AI -stacken, möjlig kostnadseffektivitet genom alternativa prissättningsmodeller och användningen av befintlig infrastruktur samt viktig riskminimering med avseende på leverantörsberoende och data för data.

De etablerade begränsningarna av Einstein Trust -lagret är särskilt kritiska, nämligen den inaktiverade datamaskeringen för Agentforce -arbetsflöden. Detta understryker behovet av att se bortom marknadsföringslöften och kontrollera de tekniska verkligheterna noggrant, särskilt när man bearbetar känsliga data. Oro för dataportabilitet, eftersom de är tydliga från exemplet med Einstein -aktivitetsfångst, varnar också för försiktighet om banden med proprietära minne och bearbetningsmekanismer.

Samtidigt bör rollen som Salesforce AI inte underskattas. För många vanliga CRM-uppgifter erbjuder det en värdefull, välintegrerad lösning. Einstein Trust -lagret är en viktig styrning och säkerhetsnivå trots dess begränsningar. Lågkodverktygen möjliggör också en bredare demokratisering av AI-användning inom organisationer.

Den mest övertygande strategin för många företag bör därför vara en öppen, hybridstrategi. En sådan strategi använder styrkorna hos den ursprungliga Salesforce AI för vardagliga, integrerade uppgifter, men avskräcker inte från att integrera externa, "bästa-av-breed" AI-lösningar för specifika, mycket krävande eller strategiskt kritiska användningsfall. Detta kräver avvikelse från standardinställningen för att endast använda infödda verktyg, och istället en rigorös, applikationsbaserad utvärdering.

Beslutsfattare uppmanas att noggrant bestämma rätt blandning av infödda och oberoende AI-lösningar. Detta beslut bör baseras på de specifika affärskraven, de befintliga tekniska färdigheterna, risken för risk och långsiktiga strategiska mål för att utnyttja AI: s fulla potential i Salesforce-ekosystemet utan att ta onödiga beroenden eller risker.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ Skapande eller omjustering av AI -strategin

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus