Salesforce Yapay Zeka: Bağımsız yapay zeka platformları neden Einstein ve Agentforce'tan daha iyidir? Hibrit yaklaşım, tedarikçi bağımlılığını ortadan kaldırır!

Salesforce'ta bağımsız yapay zeka platformlarının stratejik önemi: Einstein'ın ötesinde bir analiz

Salesforce, yerleşik yapay zekasını (YZ) Customer 360 platformunun ayrılmaz bir parçası olarak öne çıkarıyor ve bunu "CRM için 1 numaralı YZ" olarak tanıtıyor. Temel mesaj, Einstein, Agentforce ve daha geniş YZ Bulutu gibi YZ yeteneklerinin, üretkenliği artırmak ve müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek için mevcut Salesforce iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre edilmesini vurguluyor. Kolay uygulama ve tanıdık bir ortamda kullanım vaadi birçok işletme için cazip geliyor.
Ancak, Salesforce müşterileri giderek artan bir stratejik kararla karşı karşıya kalıyor: Yalnızca Salesforce'un yerleşik YZ paketine mi güvenmeliler yoksa bağımsız, potansiyel olarak daha özel YZ platformlarını entegre etmeyi mi düşünmeliler? YZ pazarı hızla gelişiyor ve üçüncü taraf satıcılar sürekli olarak hepsi bir arada bir platformun yeteneklerini aşabilecek son derece özel modeller ve yenilikçi çözümler sunuyor.

Bu makale, Salesforce ortamında bağımsız yapay zeka platformlarının kullanımının stratejik avantajlarını analiz etmektedir. Yerel Salesforce yapay zekasının yeteneklerini ve sınırlamalarını eleştirel bir şekilde inceler, entegrasyon yollarını ve zorluklarını vurgular ve esneklik, maliyet, veri gizliliği ve tedarikçi bağımlılığı gibi önemli yönleri ele alır. Amaç, daha açık bir yapay zeka stratejisinin, yalnızca Salesforce'un kendi çözümlerine güvenmekten daha faydalı olup olmayacağına karar vermek için sağlam bir temel sağlamaktır.

Temel soru, derinlemesine entegre bir çözümün sağladığı kolaylık ile harici yapay zeka araçlarının potansiyel gücü ve uzmanlaşması arasındaki denge etrafında dönüyor. Salesforce entegre yapay zekasının faydalarını vurgularken, yapay zeka alanındaki yüksek uzmanlaşma derecesi ve hızlı inovasyon hızı daha incelikli bir yaklaşımı gerektiriyor. Tek bir platform sağlayıcısı, belirli alanlara odaklanan sağlayıcılara kıyasla tüm yapay zeka alanlarında mükemmellik sağlayamayabilir. Entegrasyon ve en iyi çözümler arasındaki bu gerilim, bu raporda incelenen stratejik değerlendirmelerin özünü oluşturmaktadır.

İçin uygun:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Salesforce'un yerleşik yapay zeka paketini (Einstein, Agentforce, AI Cloud) anlamak

Salesforce, Einstein, Agentforce ve AI Cloud markaları altında gruplandırılan çeşitli bulut ürünlerine derinlemesine entegre edilmiş geniş bir yapay zeka yetenekleri yelpazesi sunmaktadır. Bu paket, otomasyon, tahmin ve kişiselleştirilmiş etkileşimler yoluyla günlük iş süreçlerini optimize etmeyi amaçlamaktadır.

Bulut tabanlı işlevsel genel bakış

• Sales Cloud: Temel özellikler arasında, potansiyel müşteri ve fırsatların kapanma olasılıklarına göre puanlandırılması (Einstein Potansiyel Müşteri/Fırsat Puanlaması), daha doğru gelir tahminleri (Einstein Tahminleme), kişiselleştirilmiş satış e-postalarının otomatik olarak oluşturulması (Satış E-postaları), satış görüşmelerinin özetlenmesi (Görüşme Özetleri) ve e-postalardan ve takvimlerden otomatik etkinlik yakalama (Einstein Etkinlik Yakalama) yer almaktadır. Einstein Copilot ayrıca, satış süreci boyunca bağlam duyarlı eylemler ve destek sağlar.
• Service Cloud: Burada yapay zeka, müşteri vakalarının otomatik sınıflandırılmasını (Vaka Sınıflandırması), uygun bilgi makaleleri veya önceden hazırlanmış yanıtlar önermeyi (Makale/Yanıt Önerileri), tamamlanmış vakaların özetlerini oluşturmayı (İş Özetleri) ve standart talepleri otomatikleştirmek için sohbet botlarının kullanımını desteklemeyi sağlar.
• Marketing Cloud: Yapay zeka özellikleri, pazarlama içeriğinin oluşturulmasına ve otomatik etiketlenmesine (İçerik Oluşturma/Etiketleme), kişilerden etkileşim olasılığının değerlendirilmesine (Etkileşim Puanlaması), maksimum açılma oranları için gönderim zamanlarının optimize edilmesine (Gönderim Zamanı Optimizasyonu) ve kampanyaların ve müşteri deneyimlerinin derinlemesine kişiselleştirilmesine yardımcı olur.
• Commerce Cloud: Bu alanda yapay zeka, kişiselleştirilmiş ürün önerilerine, arama sonuçlarının optimizasyonuna ve dönüşümleri artırmak için satın alma davranışına ilişkin içgörüler sağlamaya odaklanmaktadır.
• Çapraz platform/Genel: Einstein Prediction Builder gibi araçlar, yöneticilerin kod yazmadan özel tahmin modelleri oluşturmasına olanak tanır. Einstein Discovery, verilerdeki kalıpları ve içgörüleri bulmaya yardımcı olur. Einstein Next Best Action, bağlama duyarlı öneriler sunar. Agentforce, görevleri bağımsız olarak gerçekleştirebilen otonom yapay zeka ajanlarını temsil eder. Prompt Builder ve Copilot Studio, yapay zeka destekli asistanların ve yönlendirmelerin özelleştirilmesine ve oluşturulmasına olanak tanır.

İçin uygun:

• ABD Bulutundan Çıkın: Sovereign Saas Teklifleri Genel Bakış + Eylem Önerileri

Altta yatan mimari

Salesforce AI'nin işlevselliği iki temel sütuna dayanmaktadır: Veri Bulutu ve Einstein Güven Katmanı.

Veri Bulutu bağımlılığı

Salesforce Veri Bulutu, merkezi bir veri temeli görevi görür. Çeşitli kaynaklardan (hem Salesforce içindeki hem de dışındaki) gelen müşteri verilerini 360 derecelik bir görünümde birleştirir. Bu uyumlu veriler, özellikle üretken yapay zeka ve kişiselleştirme olmak üzere birçok yapay zeka uygulaması için temel oluşturur. Önemli olarak, belirli üretken yapay zeka yetenekleri ve Güven Katmanı'nın denetim izi, veri uyumlaştırması için yoğun olarak kullanılmasa bile Veri Bulutu'nun sağlanmasını gerektirir. Bu, mimari bir bağımlılık yaratır ve özellikle halihazırda veri ambarları veya veri gölleri kurmuş şirketler için ek karmaşıklık ve potansiyel maliyetler getirebilir. Bu nedenle, Veri Bulutu ihtiyacı, toplam sahip olma maliyetini (TCO) artırabilir ve dikkatli yönetilmediği takdirde potansiyel bir darboğaz oluşturabilir.

Einstein Güven Katmanı

Bu güvenlik çerçevesi, üretken yapay zekanın güvenilir kullanımını sağlamak üzere tasarlanmıştır. Birkaç bileşenden oluşmaktadır:

• Güvenli veri sorgulama: İlgili kullanıcının erişim haklarını dikkate alarak, istemleri alakalı bağlamla zenginleştirmek için Salesforce verilerine erişir.
• Hızlı Savunma: Sistem politikaları, Dil Modellerinden (DÖ) kaynaklanan yanılgıları ve zararlı çıktıları azaltmayı amaçlamaktadır.
• Veri maskeleme: Kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) veya ödeme bilgileri (PCI) gibi hassas veriler, harici LLM'lere gönderilmeden önce maskelenir.
• Toksisite değerlendirmesi: Oluşturulan yanıtlar, potansiyel olarak zararlı içerik açısından kontrol edilir ve değerlendirilir.
• Sıfır Veri Saklama Politikası: Salesforce, OpenAI ve Azure OpenAI gibi ortaklarıyla, gönderilen şirket verilerinin bu üçüncü taraf sağlayıcılar tarafından saklanmamasını veya modellerini eğitmek için kullanılmamasını sağlamak üzere anlaşmalar yapmıştır.

Mimariye daha yakından bakıldığında, Salesforce'un üretken yapay zeka yeteneklerinin çoğu için OpenAI, Anthropic veya Google gibi sağlayıcılardan gelen harici Büyük Dil Modellerine (LLM) dayandığı ortaya çıkıyor. Bu modeller genellikle AWS Bedrock gibi bulut hizmetleri aracılığıyla entegre ediliyor ve Einstein Güven Katmanı güvenli bir geçit görevi görüyor. Bu, Salesforce'un kendi temel üretken modellerini geliştirmek yerine öncelikle bir entegratör ve güvenlik aracı olarak hareket ettiği anlamına geliyor. Bu, güçlü modellere erişim sağlarken, bağımlılıklar yaratıyor ve temel yapay zeka teknolojisinin bu modelleri diğer platformlar aracılığıyla doğrudan kullanmaktan nasıl farklılaştığı sorusunu gündeme getiriyor. Müşteriler esasen Salesforce'a entegrasyon, güvenlik katmanı ve büyük ölçüde harici olarak mevcut yapay zeka modellerine dayalı iş akışlarına yerleştirme için ödeme yapıyorlar. Bu durum, bu harici modeller veya platformlarla doğrudan entegrasyonun değerlendirilmesi gerektiği argümanını güçlendiriyor.

Yerel çözümün bilinen güçlü yönleri

Bahsedilen noktalara rağmen, Salesforce'un yerleşik yapay zeka paketi yadsınamaz avantajlar sunmaktadır:

• Sorunsuz entegrasyon: Yapay zeka özellikleri, Salesforce kullanıcı arayüzüne ve iş akışlarına derinlemesine entegre edilerek sorunsuz kullanım sağlar.
• Kullanım kolaylığı ve aşinalık: Mevcut Salesforce kullanıcıları ve yöneticileri genellikle hızla sisteme alışırlar, bu da işe alım süresini kısaltır. Düşük kodlu araçlar ayrıca teknik bilgisi olmayan kullanıcıların yapay zeka destekli deneyimler oluşturmasını sağlar.
• Mevcut CRM verilerinden yararlanma: Yapay zeka, Salesforce'ta depolanan müşteri verileriyle doğrudan çalışacak şekilde tasarlanmıştır, bu da veri hazırlığını basitleştirebilir.

Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

Salesforce'ta bağımsız yapay zeka platformlarının lehine argümanlar

Salesforce yapay zekasının yerel entegrasyonu avantajlar sunarken, bağımsız yapay zeka platformlarını dahil etmeyi ciddi olarak düşünmek için birçok geçerli neden bulunmaktadır. Bu harici çözümler esneklik, uzmanlaşma, uyarlanabilirlik ve potansiyel maliyet avantajları gibi alanlarda üstün olabilir.

Esneklik ve model uzmanlaşması

Yapay zeka pazarı yüksek dinamizm ve uzmanlaşma ile karakterize edilir. Bağımsız yapay zeka sağlayıcıları genellikle belirli alanlara veya teknolojilere odaklanarak, Salesforce gibi genel bir platforma kıyasla belirli alanlarda daha gelişmiş veya özel çözümler sunabilmektedirler.

En iyi modellere erişim

Dış tedarikçiler genellikle doğal dil işleme (NLP), bilgisayar görüşü veya sektöre özgü analizler gibi alanlar için oldukça uzmanlaşmış algoritmalar geliştirirler. Örnek olarak, ContractPodAi gibi yasal belgeler için özel yapay zekâ veya Aquant gibi sektöre özgü teşhis araçları verilebilir. Bu tür özel modeller, Salesforce'a entegre edilmiş daha genel modellerden daha iyi performans gösterebilir.

Daha hızlı inovasyon döngüleri

Yapay zekâya odaklanmış şirketler, genellikle Salesforce gibi yapay zekâ yol haritası daha geniş yayın döngülerine bağlı olan büyük bir platform sağlayıcısına kıyasla yeni modelleri ve özellikleri daha hızlı geliştirip piyasaya sürebilirler. Bu da şirketlerin en son yapay zekâ gelişmelerinden daha hızlı bir şekilde faydalanmalarını sağlar.

Daha fazla model çeşitliliği

Bağımsız platformlar veya pazar yerleri, niş çözümler, açık kaynak seçenekleri veya Salesforce'un "Kendi Modelinizi Getirin" (BYOM) özelliği aracılığıyla doğrudan erişilemeyen satıcılardan gelen modeller de dahil olmak üzere daha geniş bir model yelpazesine erişim sağlar.

İçin uygun:

• Avrupa şirketleri için stratejik bir alternatif olarak bağımsız AI platformları

Harici sağlayıcıların bu uzmanlaşması, Salesforce'un tüm CRM paketinde temel yapay zeka yetenekleri sağlamayı amaçlayan daha geniş yaklaşımıyla tezat oluşturmaktadır. Bu geniş yaklaşım, yapay zekanın birçok alanda kullanılabilir olmasını sağlarken, derinlikten ödün verme pahasına da gelebilir. Özel bir dolandırıcılık tespit yapay zekası veya tıbbi görüntü analiz aracı, bu özel görevler için genel bir CRM entegre modelinden muhtemelen daha iyi performans gösterecektir. Özel yapay zeka alanlarında kritik gereksinimleri olan kuruluşlar, yerel Salesforce yapay zekasının yetersiz kaldığını görebilirler. Bağımsız platformlar, potansiyel olarak tek yeterli yerel çözüme razı olmak yerine, iş için en iyi aracı seçmelerine olanak tanır.

Adaptasyon ve kontrol

Bağımsız yapay zeka platformları genellikle veri hazırlığından model uygulamasına ve izlemeye kadar tüm yapay zeka yaşam döngüsü üzerinde daha yüksek düzeyde kontrol imkanı sunar.

Derinlemesine model ince ayarı

Harici platformlar genellikle makine öğrenimi mühendisleri için tasarlanmıştır ve modellerin eğitimi ve ince ayarı üzerinde ayrıntılı kontrol imkanı sunar. Bu, Salesforce'un Einstein Prediction Builder gibi daha soyut düşük kodlu araçlarının yeteneklerinin veya Salesforce içindeki içe aktarılan modellerin (BYOM) ince ayarının sınırlamalarının ötesine geçer.

Algoritma seçimi ve şeffaflık

Kullanıcılar, Salesforce'un soyutlama katmanlarına kıyasla belirli algoritmaları seçmede daha fazla özgürlüğe sahip olur ve modellerin nasıl işlediğine dair daha fazla şeffaflık (açıklanabilirlik) elde edebilirler. Salesforce, Model Denetleyicisi gibi araçlar sunsa da, harici MLOps araçları genellikle daha kapsamlıdır.

Yapay zeka yığınının kontrolü

AWS veya Google Cloud gibi platformlarda tüm yapay zeka süreçlerini (veri hazırlığı, eğitim, dağıtım, izleme) yönetmek, Salesforce'un yönetilen ortamına güvenmekten daha fazla kontrol sağlar.

Salesforce özelleştirme sınırları

Salesforce, kolay özelleştirme için düşük kodlu bir oluşturucu sunarken, harici platformlar genellikle daha derin, kod tabanlı özelleştirmeye olanak tanır. Ayrıca, karmaşık gereksinimler veya Einstein Aktivite Yakalama'nın özelleştirilmesi gibi Salesforce yapay zeka özelliklerinde belirli işlevsel sınırlamalar ve genel platform sınırlamaları da mevcuttur.

Potansiyel maliyet avantajları

Yapay zeka çözümlerinin maliyet yapıları önemli ölçüde değişiklik gösterebilir ve lisans ücretlerinin basit bir karşılaştırması genellikle yeterli olmaz.

Farklı fiyatlandırma modelleri

Salesforce, yapay zeka yeteneklerini genellikle mevcut bulut lisanslarına ek olarak, kullanıcı başına aylık ücretlendirme ile lisanslamaktadır. Buna karşılık, bağımsız yapay zeka platformlarının fiyatlandırması genellikle gerçek kullanıma (işlem süresi, bellek, API çağrıları) dayanmaktadır. Bağımsız yapay zeka sağlayıcılarının ise kendi, potansiyel olarak daha esnek fiyatlandırma modelleri olabilir. Salesforce'taki BYOM seçeneği Einstein Requests'in maliyetini düşürebilse de, harici model sağlayıcısının temel maliyetleri yine de geçerlidir.

Toplam Sahip Olma Maliyeti (TCO)

Kapsamlı bir Toplam Sahip Olma Maliyeti (TCO) analizi çok önemlidir. Salesforce AI'nin yerel entegrasyonu ilk entegrasyon maliyetlerini düşürebilirken, diğer faktörler genel maliyeti artırabilir: Veri Bulutu lisanslarına veya kullanımına duyulan potansiyel ihtiyaç, AI eklentileri için nispeten yüksek kullanıcı başına maliyetler ve dışarıdan daha ucuza temin edilebilecek AI modelleri için ek ücret ödeme olasılığı. Bağımsız AI için TCO, entegrasyon maliyetlerini içermelidir, ancak daha düşük temel AI kullanım maliyetlerinden ve mevcut bulut altyapısının kullanımından faydalanabilir. Agentforce'un da kullanımının potansiyel olarak pahalı olduğu belirtiliyor (konuşma başına 2 dolar).

Gereksiz tekrarlardan kaçınmak

Bağımsız yapay zekanın kullanımı, şirketlerin diğer bulut platformlarına veya kendi veri altyapılarına yaptıkları mevcut yatırımlardan yararlanmalarını sağlayarak Salesforce ekosistemi içindeki gereksiz harcamalardan kaçınmalarına olanak tanır.

Salesforce'un Yerel Yapay Zekası ile Bağımsız Yapay Zekası: Özellikler ve Esneklik Karşılaştırması

Salesforce'un Yerel Yapay Zekası ile Bağımsız Yapay Zekası: Özellikler ve Esneklik Karşılaştırması – Resim: Xpert.Digital

Salesforce'un yerleşik yapay zekâ çözümleri (örneğin Einstein veya Agentforce) ve genellikle uzmanlaşmış veya açık kaynaklı modeller kullanan bağımsız yapay zekâ platformları, özellikleri ve esneklikleri açısından önemli ölçüde farklılık gösterir. Salesforce'un yerleşik yapay zekâ çözümleri genel yaklaşımlara ve CRM uygulamalarına odaklanırken, bağımsız platformlar genellikle uzmanlaşmış modeller ve açık kaynak seçenekleri de dahil olmak üzere daha geniş bir yelpaze sunar. Salesforce'un en yeni modellerine erişim, sürüm döngülerine ve ortaklıklara bağlıdır; oysa uzmanlaşmış sağlayıcılar potansiyel olarak daha hızlı güncellemeler sunar. İnce ayar söz konusu olduğunda, yerleşik Salesforce modelleri genellikle sınırlı ve soyuttur (örneğin, Tahmin Oluşturucu gibi araçlar aracılığıyla), oysa bağımsız platformlar eğitim süreci üzerinde daha ayrıntılı kontrol sağlar. Salesforce'ta belirli algoritmaların seçimi kısıtlıdır, çünkü bunlar genellikle önceden tanımlanmıştır veya ortaklar aracılığıyla temin edilir; oysa bağımsız platformlar bu konuda daha fazla özgürlük sunar. Ayrıca, Salesforce altyapıyı tamamen yönetir (genellikle AWS veya GCP tabanlıdır), oysa bağımsız platformlar, şirketin kendi bulutunda veya şirket içi ortamlarda barındırma ortamlarına doğrudan erişim sağlar. Salesforce ile entegrasyon çabası düşüktür çünkü çözümleri yerleşik olarak entegre edilmiştir; oysa harici platformlar daha fazla geliştirme ve yapılandırma çalışması gerektirir. Maliyetler konusunda, Salesforce genellikle ek bir özellik olarak kullanıcı tabanlı aylık fiyatlandırma modelini kullanırken, bağımsız platformlar genellikle işlem gücüne veya API çağrılarına dayalı tüketim tabanlı fiyatlandırma veya satıcıya özgü modeller kullanır.

Entegrasyon navigasyonu: Bağımsız yapay zekayı Salesforce ile bağlama

Bağımsız bir yapay zeka platformu seçmek, mevcut Salesforce ortamına entegrasyonu için dikkatli bir planlama gerektirir. Bu bağlantıyı kurmak için, her birinin kendi avantajları ve zorlukları olan çeşitli yöntemler mevcuttur.

Entegrasyon yöntemleri

AppExchange / AgentExchange

Salesforce AppExchange, genellikle önceden oluşturulmuş entegrasyonlar sağlayan yapay zeka çözümleri de dahil olmak üzere çok çeşitli üçüncü taraf uygulamaları sunmaktadır. AgentExchange ise, özellikle iş ortaklarından gelen yapay zeka ajan becerileri, temaları ve şablonlarına odaklanan ve yapay zeka ajan dağıtımını hızlandırmayı amaçlayan daha yeni bir pazar yeridir. Bu genellikle en basit yaklaşımdır, ancak bir çözüm sunacak uygun bir iş ortağı gerektirir.

API'ler (REST/SOAP/Toplu İşlem/Akış)

Salesforce API'lerini doğrudan kullanmak, özelleştirilmiş entegrasyona olanak tanır. Geliştiriciler veri alışverişi yapabilir, Salesforce'ta süreçleri tetikleyebilir veya harici yapay zeka modellerinden sonuçları geri bildirebilir. Kompozit API, birden fazla işlemi verimli bir şekilde bir araya getirmeye yardımcı olabilir. Bu yöntem maksimum esneklik sunar ancak önemli bir geliştirme çabası gerektirir.

Ara katman yazılım platformları (örneğin MuleSoft)

MuleSoft (Salesforce'un kendi çözümü) veya diğerleri gibi entegrasyon platformları aracı görevi görebilir. Veri dönüşümü, karmaşık iş akışlarının düzenlenmesi ve Salesforce ile harici yapay zeka hizmetleri arasındaki bağlantının yönetilmesi gibi görevleri üstlenirler.

Bulut platformu bağlantı araçları (AWS/GCP)

Büyük bulut sağlayıcıları, Salesforce ile entegrasyonu kolaylaştırmak için giderek daha fazla özel hizmet sunuyor. Örnekler arasında güvenli ağ bağlantıları için AWS Private Connect, gerçek zamanlı olay iletimi için AWS Event Relay, AWS Glue Salesforce Bağlayıcısı ve veri hazırlığı için SageMaker Data Wrangler Bağlayıcısı yer alıyor. Google Vertex AI, Model Builder aracılığıyla Salesforce Data Cloud'a entegre edilebiliyor. Bu bağlayıcılar entegrasyonu basitleştirebilse de, kullanıcıları ilgili bulut sağlayıcılarının ekosistemine bağlıyor.

BYOM, Einstein Studio aracılığıyla

Daha önce de belirtildiği gibi, bu özellik, Model Oluşturucu aracılığıyla harici olarak barındırılan modelleri Salesforce ortamına entegre etmenizi sağlar. İstekler yine de Salesforce altyapısı üzerinden yönlendirilir ve güven katmanını kullanır; bu da entegrasyonu basitleştirir ancak belirli bir bağımlılık da yaratır.

İçin uygun:

• Depo lojistiğinde yapay zeka ve makine öğreniminin entegrasyonu – Almanya, AB, ABD ve Japonya'daki küresel gelişmeler

Ortak entegrasyon zorlukları

Harici sistemleri Salesforce ile entegre etmek kolay bir iş değildir ve belirli zorluklar içerir:

API sınırları

Salesforce, kuruluş başına ve zaman dilimi (örneğin, günlük, eş zamanlı) başına API çağrı sayısını sınırlandırır. Sık sık veri senkronize eden veya sorgulayan veri yoğun yapay zeka süreçleri bu sınırlara hızla ulaşabilir. Bu durum, dikkatli bir tasarım (örneğin, kısıtlama, toplu işleme, önbellekleme) gerektirir veya daha yüksek Salesforce sürümleri veya ek API kotaları satın almayı gerektirebilir. Akış API'sının sınırları, özellikle gerçek zamanlı kullanım durumları için önemlidir.

Veri senkronizasyonu

Salesforce ile harici yapay zeka platformu arasında veri tutarlılığının sağlanması kritik önem taşır. Zorluklar arasında büyük veri hacimlerinin (LDV) yönetimi, gerçek zamanlı ve toplu güncellemeler arasında karar verme, gecikmenin yönetimi ve veri tutarsızlıklarının önlenmesi yer almaktadır. Sıfır kopyalı entegrasyonlar gibi yaklaşımlar bu sorunları hafifletmeyi amaçlar, ancak her zaman uygulanabilir olmayabilir.

Veri eşleme ve dönüştürme

Farklı veri modelleri, formatları ve alan semantiği uyumlu hale getirilmelidir. Bu, doğru veri yorumlamasını sağlamak için karmaşık dönüşüm mantığı gerektirebilir.
Güvenlik ve kimlik doğrulama: Erişim kimlik bilgilerinin (API anahtarları, belirteçler) güvenli yönetimi, sağlam kimlik doğrulama yöntemlerinin (örneğin, OAuth 2.0, adlandırılmış kimlik bilgileri) uygulanması ve güvenli veri iletiminin (şifreleme) sağlanması esastır. Yanlış yapılandırmalar güvenlik açıklarına yol açabilir.

Hata yönetimi ve veri tutarlılığı

Entegrasyonlar hatalara (ağ sorunları, sistem arızaları, veri hataları) karşı dayanıklı olmalıdır. Veri bütünlüğünü sağlamak ve kesinti süresini en aza indirmek için sağlam kayıt tutma, izleme ve otomatik yeniden deneme mantığı mekanizmaları gereklidir.

Karmaşıklık ve bakım

Özel entegrasyonlar, özellikle Salesforce veya harici yapay zeka platformu geliştikçe, sürekli bakım ve ayarlama gerektirir. Bu durum kaynakları meşgul eder ve teknik uzmanlık gerektirir.

Entegrasyon karmaşıklığı, sıklıkla hafife alınan bir maliyet faktörüdür. Bağımsız yapay zeka platformları daha düşük temel maliyetler veya üstün özellikler sunabilirken, geliştirme süresi, potansiyel ara yazılım lisansları ve devam eden bakım dahil olmak üzere entegrasyon maliyetleri ve çabası, toplam sahip olma maliyeti (TCO) hesaplamasına dahil edilmelidir. Salesforce'un yerel yapay zekası, önceden oluşturulmuş entegrasyondan yararlanır. API sınırlamaları, zahmetli geçici çözümler veya daha pahalı lisanslar gerekiyorsa karmaşıklığı ve maliyetleri daha da artırabilir. Bu nedenle, bağımsız yapay zeka kullanma kararı, kuruluşun bu entegrasyon karmaşıklığını yönetmek için sahip olduğu teknik yetenekleri ve kaynakları dikkate almalıdır. Kötü planlanmış bir entegrasyon, harici platformun faydalarını ortadan kaldırabilir.

Başarılı entegrasyon modelleri

Zorluklara rağmen, başarılı entegrasyonlar için yerleşik kalıplar ve araçlar mevcuttur. Vaka çalışmaları, AWS SageMaker'ın Salesforce ile başarılı entegrasyonunu göstermekte olup, genellikle performansı ve maliyetleri optimize etmek için belirli AWS hizmetlerinden yararlanmaktadır. Benzer entegrasyonlar, özellikle Model Oluşturucu aracılığıyla Google Vertex AI ile de mümkündür. Zapier gibi araçlar, Google Sheets ile Salesforce verileri için bir proxy olarak kullanılan Vertex AI arasında veri taşımak için daha basit, kodsuz entegrasyonlar için kullanılabilir. AWS Glue, EventBridge veya Private Connect gibi bulut tabanlı bağlantı araçları ve hizmetlerinin kullanılması da entegrasyon sürecini önemli ölçüde basitleştirebilir ve güvenliğini sağlayabilir.

Bağımsız yapay zeka platformu: Entegrasyon yöntemleri ve zorluklara genel bakış

Bağımsız yapay zeka platformu: Entegrasyon yöntemleri ve zorluklarına genel bakış – Görsel: Xpert.Digital

Bağımsız yapay zeka platformu, her birinin kendine özgü avantajları ve zorlukları olan çeşitli entegrasyon yöntemleri sunar. AppExchange veya AgentExchange uygulamaları, iş ortaklarından önceden oluşturulmuş uygulamaların veya bileşenlerin minimum geliştirme çabasıyla ve genellikle sertifikalı kaliteyle kolayca kurulmasına olanak tanır. Bununla birlikte, özelleştirilebilirlik sınırlıdır ve iş ortağı tekliflerine ve potansiyel maliyetlere bağımlılık söz konusudur. REST, SOAP, Bulk ve Streaming gibi Salesforce API'lerini kullanarak özel geliştirmeyi sağlayan doğrudan API entegrasyonu, veri akışı ve mantığı üzerinde maksimum esneklik ve tam kontrol sunar. Ancak, önemli geliştirme çabası, API limit yönetimi, kapsamlı güvenlik denetimleri ve sürekli bakım gerektirir. MuleSoft gibi ara yazılımlar, bağlantı, veri dönüşümü ve orkestrasyon yoluyla karmaşık entegrasyonları basitleştirir. Merkezi yönetim ve yeniden kullanılabilirlik sunar, ancak ek lisans maliyetleri ve kapsamlı platform eğitimi gerektirir. AWS veya GCP gibi bulut bağlantı araçları, Glue, Event Relay veya Private Connect gibi belirli, bazen düşük kodlu hizmetler aracılığıyla entegrasyonları optimize eder. Bunlar genellikle güçlü, güvenli ve ilgili bulut ekosistemlerine mükemmel şekilde uyarlanmış olsalar da, özel yapılandırmalar gerektirir ve kullanıcıyı sağlayıcıya bağlarlar. Einstein Studio aracılığıyla BYOM ile, harici olarak barındırılan modeller, güven katmanından yararlanarak ve entegrasyon sürecini basitleştirerek Salesforce iş akışlarına kolayca entegre edilebilir. Bununla birlikte, doğrudan kullanıma kıyasla model desteği, ince ayar ve Salesforce platformuna bağımlılık konusunda sınırlamalar mevcuttur.

Tüm şirket meseleleri için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında bir AI platformunun entegrasyonu-imge: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran en esnek AI platformu-tailor yapımı çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Bu AI platformu tüm belirli veri kaynaklarıyla etkileşime girer
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ve diğer birçok veri yönetim sisteminden
• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

AI platformumuzun çözdüğü zorluklar

• Geleneksel AI çözümlerinin doğruluğu eksikliği
• Hassas verilerin veri koruması ve güvenli yönetimi
• Bireysel AI gelişiminin yüksek maliyetleri ve karmaşıklığı
• Nitelikli AI eksikliği
• AI'nın mevcut BT sistemlerine entegrasyonu

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Kritik hususlar: Bağımsız yapay zekada risk yönetimi

Bağımsız yapay zeka platformları lehine veya aleyhine verilecek karar, özellikle veri koruma, tedarikçi bağımlılığı ve veri egemenliği alanlarındaki potansiyel risklerin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini de içermelidir.

Gizlilik ve güvenlik

Salesforce, Einstein Güven Katmanını güvenli yapay zeka kullanımı için bir garanti olarak konumlandırırken, daha yakından incelendiğinde bağımsız çözümlerle karşılaştırılması gereken pratik sınırlamalar ortaya çıkıyor.

Einstein Güven Katmanı sınırlamaları:

Agentforce için Veri Maskeleme Devre Dışı Bırakıldı: Önemli bir nokta, Agentforce iş akışları için veri maskelemenin devre dışı bırakıldığına dair açık ifadedir. Gerekçe olarak, maskelemenin sonuçların bağlamsal doğruluğunu ve alaka düzeyini bozacağı, örneğin referans hesabın ayrıntılarının gerekli olduğu benzer hesapları ararken bunun sorun yaratacağı belirtilmiştir. Bu, potansiyel olarak hassas müşteri verilerinin maskelenmemiş olarak harici LLM'lere gönderilebileceği için önemli bir veri gizliliği riski oluşturmaktadır; bu durum özellikle düzenlemeye tabi sektörlerde sorunludur ve "güven" vaadiyle çelişmektedir.
Alternatif Çözüm (Anthropic): Salesforce, alternatif olarak "Salesforce Güvenilir Sınırı" (AWS Bedrock üzerinde barındırılan) içinde çalışan Anthropic modelleri sunmayı planlamaktadır. Bu yaklaşımla veriler Salesforce'un kontrol alanından çıkmasa da, veri maskeleme devre dışı bırakılmış olarak kalmaktadır. Bu durumun, işlevsel maskelemeye kıyasla veri gizliliği endişelerini yeterince ele alıp almadığı tartışmalıdır.
Genel Güven Katmanı İşlevselliği: İş ortaklarıyla sıfır veri tutma ve toksisite kontrolleri gibi temel işlevler yerinde kalmaktadır. Ancak, Agentforce için yapılan istisna önemli bir sınırlamadır.

Bağımsız platformların potansiyel avantajları:

Özel veri yerleşimi seçenekleri: Bağımsız bulut sağlayıcıları veya özel platformlar, verilerin nerede depolandığı ve işlendiği konusunda daha ayrıntılı kontrol sağlayabilir. Bu, Salesforce Hyperforce'un genel güvencelerinin ötesine geçen katı bölgesel veri gizliliği yasalarına (örneğin GDPR veya belirli ulusal düzenlemeler) uymak için gerekli olabilir.
Alternatif güvenlik mimarileri: Kuruluşlar, özel şifreleme, daha sıkı erişim kontrolleri veya veri izolasyon mekanizmaları gibi kendi özel güvenlik gereksinimlerine daha uygun mimarileri seçebilirler.
Doğrudan satıcı sorumluluğu: Bir yapay zeka satıcısıyla doğrudan çalışmak, Salesforce'un aracı olmadan veri işleme konusunda daha net bir sorumluluk yaratır.

Trust Layer'ın pazarlama vaadi ile teknik gerçekliği, özellikle Agentforce için devre dışı bırakılmış maskeleme özelliği arasındaki fark, risk değerlendirmesi açısından çok önemlidir. Karar vericiler yalnızca pazarlama iddialarına güvenemezler, kendi kullanım durumları için özel uygulamayı incelemeli ve bunu bağımsız platformların potansiyel olarak daha tutarlı veya yapılandırılabilir kontrolleriyle karşılaştırmalıdırlar.

İçin uygun:

• Güvenilir AI: Avrupa'nın Trump kartı ve yapay zekada öncü bir rol üstlenme şansı

Veri koruma ve güvenlik yönleri: Einstein Güven Katmanı ve bağımsız platformlar karşılaştırması

Veri koruma ve güvenlik yönleri: Einstein Güven Katmanı ve bağımsız platformlar karşılaştırması – Resim: Xpert.Digital

Veri gizliliği ve güvenliği, hem Salesforce'un Einstein Güven Katmanı hem de bağımsız platformlar için son derece önemlidir. Veri maskeleme konusunda, Güven Katmanı belirli bölgeler ve diller için destek sunar, ancak Agentforce için sınırlamaları vardır. Öte yandan, bağımsız platformlar yapılandırılabilir ve özelleştirilebilir kurallar ve desteklenen veri türleri sağlayabilir. Veri maskeleme, Güven Katmanında ajan tabanlı iş akışları için devre dışı bırakılmıştır; oysa bağımsız platformlarda, performans düşüşü kabul edilebilir ise, uygulamaya bağlı olarak genellikle mümkündür. Üçüncü taraf sağlayıcılarla sıfır veri saklama, OpenAI gibi sözleşme anlaşmaları yoluyla sağlanır; bağımsız platformlar, üçüncü taraflardan tamamen kaçınmak için doğrudan sözleşmelere veya müşterinin kendi altyapısında barındırmaya olanak tanır. Denetim izleri, zehirli içerik ve maskeleme de dahil olmak üzere Veri Bulutu tarafından Güven Katmanına kaydedilirken, bağımsız platformlar genellikle MLOps araçları gibi ayrıntılı kayıt ve izleme yetenekleri sunar. Veri yerleşimini kontrol ederken, Güven Katmanı Hyperforce bölgesine ve tedarikine bağlıdır, oysa bağımsız platformlar genellikle veri merkezi bölgelerinin daha ayrıntılı bir şekilde seçilmesine olanak tanır. Salesforce'un barındırma seçenekleri, satıcı tarafından yönetilen barındırmadan, AWS veya GCP gibi iş ortaklarında barındırma ile SF Gateway üzerinden BYOM'a (Kendi Sunucunuzu Getirin) kadar uzanmaktadır; ayrıca SF bölgesinde Anthropic'in de barındırma hizmeti sunması planlanmaktadır. Bağımsız platformlar ise, özel bir bulut örneğinde, şirket içi sunucularda veya satıcının bulutunda barındırmaya olanak tanır. Kontrollerin ayrıntı düzeyi açısından, Güven Katmanı, maskeleme kurallarını tanımlama gibi yapılandırılabilir seçenekler sunarken, temel mimari sabittir; bağımsız platformlar genellikle güvenlik önlemlerinin daha kapsamlı yapılandırılabilirliğini sağlayabilir.

Tedarikçi Bağımlılığından Kaçınmak

Salesforce hizmetlerinin derin entegrasyonu, sağlayıcıya olan güçlü bağımlılık riskini de beraberinde getirir.

Ekosistem bağımlılığı riski

Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) ve yapay zeka (AI) için yalnızca Salesforce'a güvenmek önemli bir bağımlılık yaratır. Bu durum, fiyat ayarlamaları söz konusu olduğunda müzakere pozisyonunuzu zayıflatabilir ve gelecekte diğer teknolojileri kullanma esnekliğinizi sınırlayabilir.

stratejik çeşitlendirme

Bağımsız yapay zeka platformlarının kullanılması, teknoloji yığınını çeşitlendirir. Şirketler, piyasadaki yeniliklerden yararlanabilir ve gerektiğinde sağlayıcıları daha kolay değiştirebilir. Bu da stratejik esnekliklerini korumalarını sağlar.

Salesforce'un "Açık Ekosistem" paradoksu

Salesforce, örneğin BYOM (Kendi Makinenizi Getirin) aracılığıyla açık bir ekosistemi teşvik etse de, derin entegrasyonun pratik gerçekliği genellikle fiili bir kilitlenmeye yol açar. BYOM'da bile, yönetim ve dağıtım Salesforce platformu üzerinden yapılır ve bu da geçişi zorlaştırır. Entegre çözümün kolaylığı, altta yatan bağımlılıklar gizlendiği ve farklı bir yönetim veya dağıtım stratejisine geçişin sürtüşmeye neden olduğu için "yumuşak kilitlenmeye" yol açabilir.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Tedarikçi bağımlılığının tehlikeleri: Şirketler neden bağımlılıktan kaçınmalı?

Veri egemenliği ve taşınabilirliği

Kendi verileri üzerinde kontrol sahibi olmak ve gerektiğinde modelleri veya verileri taşıyabilme yeteneği önemli stratejik unsurlardır.

Einstein Aktivite Yakalama (EAC) ile ilgili endişeler

Özellikle EAC ile ilgili bir sorun var. Yakalanan e-posta ve takvim verileri, Salesforce'ta standart etkinlik kayıtları olarak değil, harici olarak AWS'de saklanıyor. Bu veriler sınırlı bir saklama süresine tabidir (varsayılan olarak 6 ay, ücretli lisansla 24 aya kadar) ve EAC devre dışı bırakılırsa kaybolur. Bu durum, veri egemenliği, uzun vadeli erişim ve yedekleme seçenekleri konusunda önemli soruları gündeme getiriyor. Bu durumda, verilerinizin tamamına sahip değilsiniz.

Model taşınabilirliği

Einstein Prediction Builder gibi Salesforce araçlarıyla yerel olarak oluşturulan modeller platforma bağlıdır ve kolayca taşınamaz. Temel veriler dışa aktarılabilse de, eğitilmiş modelin kendisi aktarılamaz. Buna karşılık, harici platformlarda (AWS, GCP, vb.) geliştirilen modeller, geçici olarak Salesforce ile entegre edilseler bile, doğaları gereği daha taşınabilirdir.

Bağımsız yapay zekada veri taşınabilirliği

Harici yapay zeka platformları kullanıldığında, temel veri işleme ve model bileşenleri genellikle Salesforce'un dışında kalır. Bu durum, Salesforce ile olan ilişki veya strateji değiştiğinde daha iyi veri ve model taşınabilirliği sağlayabilir.

Karar vericiler için stratejik öneriler

Salesforce bağlamında doğru yapay zeka stratejisini seçmek, özelliklerin basit bir karşılaştırmasının ötesine geçen incelikli bir değerlendirme gerektirir. Aşağıdaki öneriler karar vericilere yardımcı olabilir:

Kullanım senaryolarını eleştirel bir şekilde değerlendirin

Salesforce'un yerleşik yapay zekasına varsayılan olarak güvenmeyin. Her yapay zeka kullanım senaryosunu aşağıdaki kriterlere göre ayrı ayrı değerlendirin:

• Gerekli uzmanlık: Görev, özel bir platform tarafından daha iyi karşılanabilecek derin, uzmanlaşmış yapay zeka yetenekleri (örneğin, karmaşık bilimsel analiz, niş sektör tahminleri) gerektiriyor mu?
• Uyarlama ihtiyaçları: Model, eğitim verileri ve algoritmalar üzerinde ne kadar kontrol gerekli? Salesforce'un soyutlama düzeyi yeterli mi?
• Performans gereksinimleri: Optimize edilmiş harici altyapı ile daha iyi karşılanabilecek katı gecikme veya veri aktarım hızı gereksinimleri var mı?
• Veri hassasiyeti ve uyumluluk: Kullanım senaryosu, güven katmanının sınırlamalarının (özellikle Agentforce'taki maskeleme eksikliğinin) kabul edilemez riskler oluşturduğu son derece hassas verileri mi içeriyor? Belirli veri yerleşimi gereksinimleri harici olarak daha iyi karşılanabilir mi?

hibrit bir yaklaşım izlemek

Salesforce'un yerel yapay zekasını, üstün performans gösterdiği daha basit ve yüksek entegrasyonlu görevler için (örneğin, temel potansiyel müşteri puanlaması, Sales Cloud'da e-posta taslağı oluşturma) kullanan bir strateji düşünün. Aynı zamanda, yüksek değerli, özel veya son derece hassas kullanım durumları için bağımsız platformları entegre edin.

Entegrasyona hazır olma durumunu göz önünde bulundurun

Kuruluşun, harici yapay zeka çözümlerinin entegrasyonu ve bakımının karmaşıklığını ele almak için sahip olduğu teknik kaynakları ve bilgi birikimini gerçekçi bir şekilde değerlendirin. Karmaşık kurum içi geliştirmelere girişmeden önce, iyi desteklenen entegrasyonlarla (örneğin, AppExchange, yerleşik bulut bağlantıları) başlayın.

Toplam sahip olma maliyetini (TCO) hesaplayın

Salesforce'un yerel yapay zeka çözümlerinin toplam maliyetini (lisanslar, veri bulutu kullanımı, potansiyel işlevsel sınırlamalar) bağımsız yapay zeka çözümlerinin maliyetiyle (çekirdek yapay zeka maliyetleri + entegrasyon geliştirme/bakım + ara yazılım) karşılaştıran kapsamlı bir Toplam Sahip Olma Maliyeti (TCO) analizi gerçekleştirin.

Toplam Sahip Olma Maliyeti (TCO) analizi, bir teknolojinin tüm yaşam döngüsü boyunca edinilmesi ve işletilmesiyle ilişkili toplam maliyetleri değerlendirme yöntemidir; bu maliyetler sadece edinme maliyetlerini değil, aynı zamanda devam eden işletme maliyetlerini, bakımı, eğitimi, yükseltmeleri vb. de içerir.

Harici yapay zeka platformlarının neden daha uygun maliyetli olabileceği:

• Ölçek ekonomisi: Sağlayıcılar altyapı maliyetlerini birçok müşteriye dağıtır.
• Daha düşük yatırım: Kendi altyapınızı kurmanıza gerek yok.
• Daha hızlı dağıtım: Daha hızlı pazara giriş, dolaylı maliyetleri azaltır.
• Bakım ve güncellemeler dahildir: BT işlemleri için sizin tarafınızdan herhangi bir çaba gerekmez.
• Kullanım başına ödeme: Maliyetler talebe göre ayarlanır.

Toplam sahip olma maliyeti (TCO) analizi, genellikle harici yapay zeka platformlarının uzun vadede şirket içi çözümlere göre daha ucuz ve daha esnek olduğunu göstermektedir.

Stratejik esnekliğe öncelik verin

Entegre Salesforce ekosisteminin sağladığı kolaylığı, tedarikçi bağımlılığının uzun vadeli stratejik riskleriyle karşılaştırın (bkz. VB bölümü). Taşınabilirlik hususlarını en başından itibaren yapay zeka stratejisine dahil edin.

Şeffaflık talep edin

Tüm tedarikçilerden (Salesforce ve bağımsız sağlayıcılar dahil) model yetenekleri, sınırlamaları, veri işleme uygulamaları, güvenlik önlemleri ve fiyatlandırma modelleri hakkında net dokümantasyon talep edin. Pazarlama iddialarını eleştirel bir şekilde inceleyin ve teknik gerçeklerle karşılaştırın.

İçin uygun:

• Veri Yönetim Sistemlerinde Geçiş Süreci: Yapay Zeka Çağında İş Başarısı İçin Stratejiler

Salesforce bünyesinde açık bir yapay zeka stratejisi için çağrı

Analiz açıkça gösteriyor ki, yalnızca Salesforce'un yerleşik yapay zeka paketine güvenmek, mevcut CRM süreçleriyle kolaylık ve sorunsuz entegrasyon sağlasa da, her şirket için en uygun strateji olmayabilir. Bağımsız yapay zeka platformlarını stratejik olarak değerlendirmek önemli avantajlar sunar: son derece uzmanlaşmış ve potansiyel olarak daha güçlü modellere erişim, yapay zeka yığını üzerinde daha fazla esneklik ve kontrol, alternatif fiyatlandırma modelleri ve mevcut altyapının kullanımı yoluyla potansiyel maliyet verimliliği ve tedarikçi bağımlılığı ve veri egemenliği ile ilgili kritik risklerin azaltılması.

Einstein Güven Katmanı'nın tespit edilen sınırlamaları, özellikle Agentforce iş akışları için devre dışı bırakılmış veri maskeleme özelliği, son derece kritiktir. Bu durum, özellikle hassas verileri işlerken, pazarlama vaatlerinin ötesine bakmanın ve teknik gerçekleri dikkatlice incelemenin gerekliliğinin altını çizmektedir. Einstein Aktivite Yakalama örneğinde gösterildiği gibi, veri taşınabilirliğiyle ilgili endişeler de, tescilli depolama ve işleme mekanizmalarına aşırı güvenmenin sakıncalı olduğuna dair bir uyarı niteliğindedir.

Aynı zamanda, Salesforce yapay zekasının rolü de hafife alınmamalıdır. Birçok standart CRM görevi için değerli ve iyi entegre edilmiş bir çözüm sunmaktadır. Sınırlamalarına rağmen, Einstein Güven Katmanı önemli bir yönetim ve güvenlik katmanı oluşturmaktadır. Ayrıca, düşük kodlu araçlar, kuruluşlar içinde yapay zeka kullanımının daha geniş çapta yaygınlaşmasını sağlamaktadır.

Birçok şirket için en cazip strateji muhtemelen açık, hibrit bir yaklaşım olacaktır. Bu strateji, günlük, entegre görevler için yerel Salesforce yapay zekasının güçlü yönlerinden yararlanır, ancak belirli, son derece talepkar veya stratejik olarak kritik kullanım durumları için en iyi sınıf harici yapay zeka çözümlerini seçici olarak entegre etmekten de çekinmez. Bu, yalnızca yerel araçları kullanma varsayılan yaklaşımından uzaklaşmayı ve bunun yerine titiz, kullanım durumuna dayalı bir değerlendirme yapmayı gerektirir.

Karar vericilerin, yerel ve bağımsız yapay zeka çözümlerinin doğru karışımını dikkatlice belirlemeleri önemle tavsiye edilir. Bu karar, gereksiz bağımlılıklar veya riskler yaratmadan Salesforce ekosistemi içinde yapay zekanın potansiyelinden tam olarak yararlanmak için belirli iş gereksinimleri, mevcut teknik yetenekler, risk toleransı ve uzun vadeli stratejik hedefler doğrultusunda verilmelidir.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus