Salesforce AI: Bağımsız AI platformları neden Einstein ve AgentForce-hibrid yaklaşımından daha iyi.

Salesforce'da bağımsız AI platformlarının stratejik önemi: Einstein'ın ötesinde bir analiz

Salesforce, yerel yapay zekasını (AI) müşteri 360 platformunun ayrılmaz bir parçası olarak belirgin bir şekilde konumlandırır ve bunları “CRM için#1 AI” olarak reklam verir. Temel mesaj, üretkenliği artırmak ve müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek için mevcut Salesforce iş akışlarında Einstein, AgentForce ve daha kapsamlı AI bulutu gibi AI işlevlerinin sorunsuz entegrasyonunu vurgulamaktadır. Tanıdık bir ortamda bu basit uygulama ve kullanım vaadi birçok şirket için caziptir.
Bununla birlikte, Salesforce müşterileri giderek daha fazla stratejik bir kararla karşı karşıya kalıyor: sadece Salesforce'dan yerel KI süitine güvenmeli misiniz veya entegrasyonu daha bağımsız, daha potansiyel olarak uzmanlaşmış AI platformlarını düşünmeli misiniz? AI pazarı hızla gelişir ve dış sağlayıcılar sürekli olarak son derece uzmanlaşmış modeller ve hepsi bir arada bir platformun becerilerinin ötesine geçebilecek yenilikçi çözümlerdir.

Bu makale, Salesforce ortamında bağımsız AI platformlarının kullanılmasının stratejik avantajlarını analiz etmektedir. Yerel Salesforce AI'nın becerilerini ve sınırlarını eleştirel olarak inceler, entegrasyon yollarını ve zorlukları aydınlatır ve esneklik, maliyetler, veri koruma ve sağlayıcı bağımlılığı gibi merkezi yönleri ele alır. Amaç, Salesforce kullanıcıları için daha açık bir AI stratejisinin Salesforce'a ait çözümlerin tek kullanımından daha avantajlı olup olmadığı kararına iyi kurulmuş bir temel oluşturmaktır.

Kilit soru, derin entegre bir çözümün rahatlığını ve dış AI araçlarının potansiyel performansını ve uzmanlaşmasını tartmakla ilgilidir. Salesforce entegre yapay zekasının avantajlarını vurgularken, AI bölgesindeki yüksek uzmanlık ve hızlı inovasyon hızı farklılaşmış bir görüş gerektirir. Tek bir platform sağlayıcısı, belirli alanlara odaklanan sağlayıcılara kıyasla tüm AI alanlarında en iyi performans sunmayabilir. Entegrasyon ve “Breed'in en iyisi” arasındaki bu gerilim, bu raporda incelenen stratejik hususların temelini oluşturmaktadır.

İçin uygun:

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

Yerel Ki Salesforce Suite'i anlayın (Einstein, AgentForce, AI Cloud)

Salesforce, çeşitli bulut ürünlerine derinlemesine entegre edilmiş ve Einstein, AgentForce ve AI Cloud markası altında birleştirilen çok çeşitli AI işlevleri sunmaktadır. Bu paket otomasyon, tahminler ve kişiselleştirilmiş etkileşimler yoluyla günlük iş süreçlerini optimize etmeyi amaçlamaktadır.

Bulutun işlevsel genel bakış

• Satış bulutu: temel işlevler, mezuniyet olasılıklarına (Einstein lider/fırsat puanlama) dayalı olası satışların ve fırsatların değerlendirilmesini, daha kesin satış tahmini, kişiselleştirilmiş satış e -postalarının (satış e -postaları) otomatik oluşturulması, satış görüşmelerinin özeti (çağrı özetleri) ve e -postalardan (einstein etkinliği) etkinliklerin otomatik kaydı. Einstein Copilot ayrıca satış sürecinde bağlamla ilgili eylemler ve destek sunar.
• Servis Bulutu: Burada KI, müşteri süreçlerinin (vaka sınıflandırması) otomatik olarak sınıflandırılmasını destekler, uygun bilgi makaleleri veya prefabrik cevaplar (makale/yanıt önerileri) önerir, tamamlanmış vakaların özetlerini oluşturur (iş özetleri) ve standart istekleri otomatikleştirmek için chatbotların kullanılmasını sağlar.
• Pazarlama Bulutu: AI işlevleri, pazarlama içeriğinin (içerik oluşturma/etiketleme) oluşturulmasına ve otomatik anahtar kelimesine yardımcı olur, kişilerin etkileşim olasılığını (katılım puanlama) değerlendirir, nakliye sürelerini maksimum açma oranları için (zaman optimizasyonu gönder) optimize edin ve kampanyaların ve müşteri deneyimlerinin derin kişiselleştirilmesini sağlayın.
• Ticaret Bulutu: Bu alanda AI, kişiselleştirilmiş ürün önerilerine, arama sonuçlarının optimizasyonuna ve dönüşümleri artırmak için satın alma davranışına ilişkin bilgilerin sağlanmasına odaklanmaktadır.
• Tamamen/Genel: Einstein Tahmin Oluşturucu gibi araçlar, yöneticilerin kod olmadan özel öngörücü modeller oluşturmalarını sağlar. Einstein Discovery, verilerde kalıp ve içgörü bulmaya yardımcı olur. Einstein Sonraki En İyi Eylem, bağlamla ilgili eylem önerileri sunar. AgentForce, bağımsız olarak görevleri yerine getirebilen özerk AI ajanlarını temsil eder. İnşaatçı ve Copilot Studio derhal AI kontrollü asistanların ve istemlerin uyarlanmasına ve oluşturulmasına izin verir.

İçin uygun:

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

Altta yatan mimari

Salesforce AI'nın işlevselliği iki temel sütuna dayanmaktadır: veri bulutu ve Einstein Trust katmanı.

Veri bulut bağımlılığı

Salesforce Veri Bulutu Merkezi Veri Vakfı görevi görür. Müşteri verilerini çeşitli kaynaklardan (Salesforce dahili ve dış) 360 derecelik bir perspektifle birleştirir. Bu uyumlu veriler, özellikle üretken AI ve kişiselleştirme için birçok AI uygulamasının temelini oluşturur. Bazı üretken AI fonksiyonlarının ve güven katmanının denetim izinin, veri uyumu için yoğun bir şekilde kullanılmasa bile, veri bulutunun sağlanmasını gerektirmesi önemlidir. Bu, mimari bir bağımlılık yaratır ve özellikle şirketler zaten veri ambarı veya veri gölleri oluşturmuşsa, ek karmaşıklığa ve potansiyel maliyetlere neden olabilir. Veri bulutuna duyulan ihtiyaç, toplam sahiplik maliyetini (TCO) artırabilir ve dikkatlice yönetilmezse potansiyel bir darboğaz temsil eder.

Einstein Trust katmanı

Bu güvenlik çerçevesi, üretken AI'nın güvenilir kullanımını sağlamak için tasarlanmıştır. Birkaç bileşen içerir:

• Güvenli Veri Sorgusu: Salesforce verilerine, ilgili kullanıcının erişim haklarının dikkate alındığı ilgili bir bağlamla giriş istemini zenginleştirmek için erişir.
• Derhal Savunma: Sistem yönergeleri, sesli modellerin (LLMS) halüsinasyonlarını ve zararlı harcamalarını azaltmayı amaçlamaktadır.
• Veri Maskeleme: Kişisel Bilgiler (PII) veya Ödeme Bilgileri (PCI) gibi hassas veriler harici LLM'lere gönderilmeden önce maskelenir.
• Toksisite Değerlendirmesi: Oluşturulan cevaplar potansiyel olarak zararlı içerik açısından kontrol edilir ve değerlendirilir.
• Sıfır veri tutma politikası: Salesforce, iletilen şirket verilerinin ne bu üçüncü taraf sağlayıcılar tarafından depolanmamasını ne de modellerini eğitmek için kullanılmamasını sağlamalıdır.

Bununla birlikte, mimariye daha yakından bakıldığında, Salesforce'un üretken AI işlevlerinin birçoğu için OpenAAI, Antropik veya Google gibi sağlayıcıların harici büyük dil modellerine (LLMS) kullanıldığını ortaya koymaktadır. Bu modeller genellikle AW'nin tehdidi gibi bulut hizmetleri ile entegre edilir. Einstein Trust katmanı güvenli bir geçit görevi görür. Bu, Salesforce'un sadece kendi temel üretken modellerinizi geliştirmek yerine öncelikle bir entegratör ve güvenlik komisyoncusu olarak hareket ettiği anlamına gelir. Bu güçlü modellere erişim sağlasa da, bağımlılıklar yaratır ve çekirdek AI teknolojisinin bu modellerin diğer platformlar aracılığıyla doğrudan kullanımından ne ölçüde farklı olduğu sorusunu gündeme getirir. Müşteriler böylece Salesforce'u entegrasyon, güvenlik düzeyi ve büyük ölçüde harici AI modellerine dayanan iş akışlarına yerleştirme için ödeme yaparlar. Bu, bu dış modeller veya platformlarla doğrudan entegrasyonu değerlendirme argümanını güçlendirir.

Yerel çözümün tanınmış güçlü yönleri

Bahsedilen noktalara rağmen, yerel Salesforce Ki Suite yadsınamaz avantajlar sunuyor:

• Kesintisiz entegrasyon: AI işlevleri Salesforce kullanıcı arayüzüne ve sorunsuz kullanımı sağlayan çalışma süreçlerine derinden gömülüdür.
• Kullanıcı dostu ve aşinalık: Mevcut Salesforce kullanıcıları ve yöneticileri genellikle hızlı bir şekilde bulunur ve bu da eğitim süresini kısaltır. Düşük kod araçları ayrıca teknik olmayan kullanıcıların AI tabanlı deneyimler oluşturmalarını sağlar.
• Mevcut CRM verilerinin kullanımı: AI, doğrudan Salesforce'da depolanan ve veri işlemeyi basitleştirebilen müşteri verileriyle çalışmak üzere tasarlanmıştır.

Yapay Zeka ve XR 3D İşleme Makinesi: Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketi, AR-GE XR, PR ve SEM ile beş kat uzmanlığı - Resim: 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'da bağımsız AI platformları için argümanlar

Salesforce AI'nın yerel entegrasyonu avantajlar sunsa da, bağımsız AI platformlarının entegrasyonunu ciddi şekilde düşünmek için birkaç önemli neden konuşuyor. Bu dış çözümler esneklik, uzmanlaşma, uyarlanabilirlik ve potansiyel maliyet avantajları gibi alanlarda üstün olabilir.

Esneklik ve model uzmanlığı

AI pazarı yüksek dinamik ve uzmanlık ile karakterizedir. Bağımsız AI sağlayıcıları genellikle belirli alanlara veya teknolojilere odaklanır ve bu nedenle Salesforce gibi genel bir platformdan daha fazla alanda daha ilerici veya özel olarak hazırlanmış çözümler sunabilir.

“En iyilerin en iyisi” modellerine erişim

Dış sağlayıcılar genellikle doğal dil işleme (NLP), bilgisayar görme veya endüstriye özgü analizler gibi alanlar için son derece uzmanlaşmış algoritmalar geliştirir. Bunun örnekleri, ContractPodai veya sektöre özgü teşhis araçları gibi yasal belgeler için uzmanlaşmış AI'dır. Bu tür özel modeller, Salesforce tarafından entegre olan daha genel modellerin performansını aşabilir.

Daha hızlı inovasyon döngüleri

Özel AI şirketleri, AI yol haritası daha geniş serbest bırakma döngülerine bağlı olan Salesforce gibi geniş bir platform sağlayıcısından daha hızlı yeni modeller geliştirebilir ve yayınlayabilir. Bu, şirketlerin en son AI ilerlemesinden daha hızlı yararlanmasını sağlar.

Daha çok çeşitli model

Bağımsız platformlar veya pazar yerleri, niş çözümler, açık kaynak seçenekleri veya doğrudan Salesforce'un “Kendi Modelinizi Getir” (BYOM) işlevi aracılığıyla kullanılmayan sağlayıcılar modelleri dahil olmak üzere daha geniş bir model yelpazesine erişim sunar.

İçin uygun:

• Avrupa şirketleri için stratejik bir alternatif olarak bağımsız AI platformları

Harici sağlayıcıların bu uzmanlaşması, tüm CRM süitinde temel AI fonksiyonları sağlamayı amaçlayan Salesforce'un daha geniş yaklaşımına zıttır. Bu “genişlik” yaklaşımı AI'nın birçok alanda mevcut olmasını sağlarken, bu derinlik pahasına olabilir. Özel bir sahtekarlık endeksi veya tıbbi görüntü analiz aracı muhtemelen bu özel görevler için genel bir CRM tarafından entegre bir modeli aşacaktır. Özel yapay zeka alanlarında kritik gereksinimleri olan şirketler, yerel Salesforce-KI'nin yeterli olmadığını bulabilir. Bağımsız platformlar, potansiyel olarak sadece “yeterli” yerel çözümle kendinizi tatmin etmek yerine ilgili görev için en iyi aracı seçmeyi mümkün kılar.

Adaptasyon ve Kontrol

Bağımsız AI platformları, veri hazırlamasından model uygulama ve izlemeye kadar tüm AI yaşam döngüsü üzerinde daha yüksek bir kontrol seviyesi sunar.

Daha derin model-yüzey ayarlama

Dış platformlar genellikle makine öğrenimi mühendisleri için tasarlanmıştır ve eğitim ve modellerin ince ayarlanması üzerinde ayrıntılı kontrol sunar. Bu, Einstein Tahmin İnşaatçısı gibi Salesforce'dan daha soyutlanmış düşük kodlu araçların olasılıklarının veya Salesforce içindeki ithal modellerin (BYOM) yüzgeç ayarına ilişkin kısıtlamaların ötesine geçer.

Algoritma seçimi ve şeffaflık

Kullanıcılar belirli algoritmalar seçerken daha fazla özgürlüğe sahiptir ve modellerin işlevselliği (açıklanabilirlik, açıklanabilirlik) hakkında Salesforce'un soyutlama katmanlarından daha fazla şeffaflık alırlar. Salesforce, model müfettişi gibi araçlar sunsa da, harici mlops araçları genellikle daha kapsamlıdır.

Ki-yığın üzerinde kontrol

AWS veya Google Cloud gibi platformlarda tüm AI boru hattının (veri hazırlama, eğitim, sağlama, izleme) yönetimi, Salesforce'un yönetilen ortamına bağımlılıktan daha fazla kontrol sunar.

Salesforce uyarlama sınırları

Salesforce kolay ayarlama için düşük kodlu oluşturucu sunarken, harici platformlar genellikle daha derin, kod tabanlı ayarlamalar sağlar. Salesforce AI işlevlerinde karmaşık gereksinimler veya Einstein etkinlik yakalamasını ayarlarken ve genel platform sınırlarını ayarlarken spesifik fonksiyonel kısıtlamalar da vardır.

Potansiyel Maliyet Avantajları

AI çözümleri için maliyet yapıları önemli ölçüde değişebilir ve lisans ücretlerinin tamamen karşılaştırılması genellikle yeterli değildir.

Farklı Fiyatlandırma Modelleri

Salesforce genellikle mevcut bulut lisanslarına ek olarak kullanıcı başına ve aylık AI işlevlerini lisans verir. Buna karşılık, bağımsız AI platformlarının fiyatları genellikle gerçek tüketime dayanmaktadır (hesaplama süresi, bellek, API çağrıları). Bağımsız AI sağlayıcıların da kendi, muhtemelen daha esnek fiyat modelleri olabilir. Salesforce'daki BYOM seçeneği Einstein taleplerinin maliyetlerini azaltabilir, ancak harici model sağlayıcısının altında yatan maliyetler ortaya çıkmaya devam etmektedir.

Toplam sahiplik maliyeti (TCO)

Kapsamlı bir TCO analizi çok önemlidir. Salesforce-KI'nin yerel entegrasyonu ilk entegrasyon maliyetlerini azaltabilirken, diğer faktörler toplam maliyetleri artırabilir: veri bulut lisanslarının veya kullanımının potansiyel gerekliliği, eklenti için nispeten yüksek kullanıcı maliyetleri ve daha ucuz olan AI modelleri için bir ek ücret ödeme olasılığı. Bağımsız yapay zeka için TCO entegrasyon maliyetlerini içermelidir, ancak düşük temelli AI kullanım maliyetlerinden ve mevcut bulut altyapısının kullanımından yararlanabilir. AgentForce ayrıca potansiyel olarak kullanımda maliyetli olarak tanımlanır (konuşma başına 2 $).

Yedekten kaçınma

Bağımsız yapay zekanın kullanımı, şirketlerin mevcut yatırımları diğer bulut platformlarında veya kendi veri altyapılarında kullanmasını ve böylece Salesforce ekosistemindeki gereksiz masraflardan kaçınmasını sağlayabilir.

Salesforce Native Ki ve Bağımsız Yapay zeka: Fonksiyonların ve esnekliğin karşılaştırılması

Salesforce Native Ki ve Bağımsız AI: Fonksiyonların ve Esnekliğin Karşılaştırılması - Resim: Xpert.Digital

Einstein veya AgentForce gibi Salesforce Native AI ve genellikle özel veya açık modeller kullanan bağımsız AI platformları işlevlerinde ve esnekliklerinde önemli ölçüde farklılık gösterir. Salesforce Native AI genel yaklaşımlara ve CRM uygulamalarına odaklanırken, bağımsız platformlar genellikle özel modeller ve açık kaynak seçenekleri de dahil olmak üzere daha geniş bir seçim sunar. Salesforce'daki en son modellere erişim, serbest bırakma döngülerine ve ortaklıklarına bağlıdır, özel sağlayıcılar potansiyel olarak daha hızlı güncellemeler sağlar. İnce ayarlama ile ilgili olarak, yerel Salesforce modelleri genellikle sınırlı ve soyutlanır, örneğin tahmin oluşturucu gibi araçlarla, bağımsız platformlar eğitim süreci üzerinde daha ayrıntılı kontrol sunar. Spesifik algoritmaların seçimi Salesforce'da sınırlıdır, çünkü çoğunlukla önceden tanımlanmış veya ortaklarla ilişkilidir, bağımsız platformlar daha fazla özgürlük sunmaktadır. Altyapı da Salesforce'da tam olarak yönetilir ve genellikle AWS veya GCP'ye dayanırken, bağımsız platformlar kendi bulutunuzda veya şirket içi olsun, barındırma ortamlarına doğrudan erişim sağlar. Salesforce'daki entegrasyon çabası düşüktür, çünkü çözümler doğaldır, harici platformlar daha fazla geliştirme ve yapılandırma çalışması gerektirir. Maliyetlerle ilgili olarak, Salesforce genellikle bir eklenti olarak aylık kullanıcı tabanlı bir fiyat modeline dayanırken, bağımsız platformlar genellikle hesaplama performansına veya API çağrılarına veya sağlayıcıya özgü modellere dayalı tüketime bağlı fiyatları kullanır.

Entegrasyonun Gezinmesi: Bağımsız AI'yı Salesforce ile bağlayın

Bağımsız bir AI platformu kararı, mevcut Salesforce ortamına entegrasyonun dikkatli bir şekilde planlanmasını gerektirir. Her biri kendi avantajlarınız ve zorluklarınız olan bu bağlantıyı kurmak için farklı yöntemler vardır.

Entegrasyon yöntemleri

AppExchange / AgentExchange

Salesforce AppExchange, genellikle prefabrik entegrasyon sunan AI çözümleri de dahil olmak üzere çeşitli üçüncü taraf uygulamalar sunar. AgentExchange, AI ajan becerilerini, konuları ve ortaklardan şablonları hedefleyen ve AI ajanlarının sağlanmasını hızlandırmayı amaçlayan daha yeni bir pazardır. Bu genellikle en kolay yoldur, ancak uygun bir ortağın bir çözüm sunmasını gerektirir.

API'ler (dinlenme/sabun/toplu/akış)

Salesforce API'lerinin doğrudan kullanımı, özel entegrasyon sağlar. Geliştiriciler, Salesforce'daki veri değiştirebilir, süreçleri tetikleyebilir veya harici AI modellerinden sonuçları oynayabilir. Kompozit API, birkaç işlemin verimli bir şekilde toplanmasına yardımcı olabilir. Bu yöntem maksimum esneklik sunar, ancak önemli geliştirme çabası gerektirir.

Middle yazılımı platformları (örn. Mulesoft)

Mulesoft (Salesforce'un kendi çözümü) veya diğerleri gibi entegrasyon platformları aracı olarak hizmet edebilir. Veri dönüşümü, karmaşık iş akışlarının düzenlenmesi ve Salesforce ve harici AI hizmetleri arasındaki bağlantı yönetimi gibi görevleri üstlenirler.

Bulut platformu konektörleri (AWS/GCP)

Büyük bulut sağlayıcıları, Salesforce ile entegrasyonu kolaylaştırmak için giderek daha fazla hizmet sunmaktadır. Örnekler AWS Güvenli Ağ Bağlantıları için Private Connect, gerçek zamanlı olay iletimi için AWS olay rölesi, AWS Glue Salesforce Konektörü veya Veri İşleme için Sagemaker Veri Wrangler konnektörüdür. Google Vertex AI, Model Oluşturucu aracılığıyla Salesforce veri bulutuna entegre edilebilir. Bu konektörler entegrasyonu basitleştirebilir, ancak ilgili bulut sağlayıcısının ekosistemine bağlanabilir.

Byom Einstein Studio Hakkında

Daha önce de belirtildiği gibi, bu işlev harici olarak barındırılan modellerin Model Oluşturucu aracılığıyla Salesforce ortamına entegrasyonunu sağlar. Sorular Salesforce altyapısı aracılığıyla yürütülmeye devam ediyor ve entegrasyonu basitleştiren, aynı zamanda belirli bir bağımlılık yaratan güven katmanını kullanıyor.

İçin uygun:

• AI ve Makine Öğrenmesinin Depo Lojistiğine Entegrasyonu - Almanya, AB, ABD ve Japonya'daki küresel gelişmeler

Sık sık entegrasyon zorlukları

Harici sistemlerin Salesforce ile entegrasyonu önemsiz değildir ve belirli zorluklar içerir:

API sınırları

Salesforce, kuruluş ve dönem başına API çağrısının sayısını sınırlar (örneğin günlük, aynı zamanda). Verileri sıklıkla senkronize eden veya sorgulayan veri yoğun AI işlemleri bu sınırlara hızlı bir şekilde ulaşabilir. Bu, dikkatli bir tasarım gerektirir (örneğin kısma, parti işleme, önbellekleme) veya daha yüksek Salesforce sürümlerinin veya gerekli ek API koşullarının edinilmesini sağlayabilir. Özellikle akış API'sının sınırları gerçek zamanlı uygulamalar için geçerlidir.

Veri senkronizasyonu

Salesforce ve harici AI platformu arasındaki veri tutarlılığının sağlanması kritik öneme sahiptir. Zorluklar arasında büyük veri hacimlerinin (LDV) ele alınması, gerçek zamanlı ve toplu güncellemeler arasındaki karar, gecikme sürelerinin yönetimi ve veri tutarsızlıklarından kaçınma yer alır. Sıfır kopya entegrasyonları gibi yaklaşımlar bu sorunları azaltmayı amaçlamaktadır.

Veri Eşleme ve Dönüşüm

Farklı veri modelleri, formatlar ve saha semantiği koordine edilmelidir. Bu, verilerin doğru yorumlanmasını sağlamak için karmaşık dönüşüm mantığı gerektirebilir.
Güvenlik ve Kimlik Doğrulama: Erişim Verilerinin Güvenli Yönetimi (API Anahtarı, Jetonlar), Sağlam Kimlik Doğrulama Yöntemlerinin (örn. OAuth 2.0, Krediyeler) uygulanması ve Güvenli Veri İletiminin (Şifreleme) sağlanması esastır. Malcons güvenlik boşluklarına yol açabilir.

Sorun Giderme ve Veri Tutarlılığı

Entegrasyonlar hatalara (ağ sorunları, sistem hataları, veri hataları) dirençli olmalıdır. Veri bütünlüğünü sağlamak ve aşağı zamanları en aza indirmek için günlüğe kaydetme, izleme ve otomatik tekrarlayan denemeler (yeniden deneme mantığı) için sağlam mekanizmalar gereklidir.

Karmaşıklık ve bakım

Özel yapımı entegrasyonlar, özellikle Salesforce veya harici AI platformu gelişirse, sürekli bakım ve adaptasyon gerektirir. Bu, kaynakları bağlar ve teknik know-how gerektirir.

Entegrasyonun karmaşıklığı sıklıkla hafife alınan bir maliyet faktörünü temsil eder. Bağımsız yapay zeka platformları daha düşük nükleer maliyetler veya üstün işlevler sunabilirken, geliştirme süresi, potansiyel ara katman yazılımı lisansları ve TCO hesaplamasına devam eden bakım-müsten akışı dahil entegrasyon için maliyetler ve çaba. Salesforce'un yerli yapay zekası prefabrik entegrasyondan yararlanmaktadır. Ayrıntılı geçici çözümler veya daha pahalı lisanslar gerektiğinde API sınırları karmaşıklığı ve maliyetleri daha da artırabilir. Bu nedenle, bağımsız bir yapay zeka kararı, bu entegrasyon karmaşıklığıyla başa çıkmak için kuruluşun teknik becerilerini ve kaynaklarını dikkate almalıdır. Kötü planlanmış bir entegrasyon, dış platformun avantajlarını yok edebilir.

Başarılı entegrasyon modeli

Zorluklara rağmen, başarılı entegrasyonlar için yerleşik kalıplar ve araçlar vardır. Vaka çalışmaları, AWS Sagemaker'ın Salesforce ile başarılı bir şekilde bağlantısını, genellikle performansı ve maliyetleri optimize etmek için belirli AWS hizmetlerini kullanarak göstermektedir. Google Vertex AI ile, özellikle model oluşturucu aracılığıyla benzer entegrasyonlar mümkündür. Zapier gibi araçlar, verileri sistemler arasında taşımak için daha basit, kodsuz entegrasyonlar için kullanılabilir; Salesforce verileri için bir proxy olarak Google sayfaları ve Vertex AI arasında. AWS Glue, Eventbridge veya Private Connect gibi bulut doğal konektörlerin ve hizmetlerin kullanımı da entegrasyonu önemli ölçüde basitleştirebilir ve güvence altına alabilir.

Bağımsız AI Platformu: Genel Bakışta Entegrasyon Yöntemleri ve Zorlukları

Bağımsız AI Platformu: Genel Bakış-Görüntüle Entegrasyon Yöntemleri ve Zorluklar: Xpert.digital

Bağımsız AI platformu, her biri belirli avantajlar ve zorluklar getiren çok çeşitli entegrasyon yöntemi sunar. AppExchange veya AgenTexchange uygulamaları, az geliştirme çabası ve sık sık sertifikalı kaliteye sahip ortakların prefabrik uygulamalarının veya bileşenlerinin kolay kurulumunu sağlar. Ancak, uyarlanabilirlik sınırlıdır ve ortak tekliflere ve potansiyel maliyetlere bağımlılık vardır. Geri kalan, sabun, toplu ve akış gibi Salesforce API'lerini kullanarak özel olarak hazırlanmış gelişmeleri sağlayan doğrudan API entegrasyonu, veri akışı ve mantığı üzerinde maksimum esneklik ve tam kontrol sunar. Bununla birlikte, yüksek düzeyde gelişim, API sınırlarının yönetimi, kapsamlı bir güvenlik testi ve sürekli bakım gerektirir. Mulesoft gibi ara katman yazılımı kullanımı, bağlantı, veri dönüştürme ve düzenleme yoluyla karmaşık entegrasyonları basitleştirir. Merkezi yönetim ve yeniden kullanılabilirlik sunar, ancak platforma ek lisans maliyetleri ve yoğun bir alıştırma gerektirir. AWS veya GCP gibi bulut konektörleri, tutkal, olay rölesi veya özel bağlantı gibi belirli, kısmen düşük kod hizmetleri aracılığıyla entegrasyonları optimize eder. Bunlar çoğunlukla güçlü, güvenli ve ilgili bulut ekosistemi için mükemmeldir, ancak özel yapılandırmalar gerektirir ve kullanıcıyı sağlayıcıya bağlar. Byom aracılığıyla Einstein Studio ile, harici barındırılan modeller Salesforce iş akışlarına kolayca entegre edilebilir, böylece güven katmanı kullanılır ve entegrasyon basitleştirilir. Bununla birlikte, model desteğinde doğrudan kullanım, ince ayar ve Salesforce platformuna bağımlılığa kıyasla kısıtlamalar vardır.

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

Eleştirel Hususlar: Bağımsız AI için Risk Yönetimi

Bağımsız yapay zeka platformlarına karşı veya bunlara karşı karar, özellikle veri koruma, sağlayıcı bağımlılığı ve veri egemenliği alanlarında potansiyel risklerin dikkatle değerlendirilmesini de içermelidir.

Gizlilik ve güvenlik

Salesforce, Einstein Trust katmanını güvenli AI kullanımı için bir garanti olarak konumlandırırken, bağımsız çözümlere kıyasla tartılması gereken daha yakın bir görünümde pratik kısıtlamalar ortaya çıkıyor.

Einstein Trust Katman Kısıtlamaları:

Aracı için devre dışı bırakılmış veri maskeleme: Merkezi bir nokta, ajanforce iş akışları için veri maskelemesinin devre dışı bırakıldığına dair açık bir tespittir. Bir sebep olarak, maskelemenin, örneğin referans hesabının ayrıntılarının gerekli olduğu benzer hesapları ararken sonuçların bağlamsal doğruluğunu ve alaka düzeyini etkileyeceği belirtilmektedir. Bu, önemli bir veri koruma riskini temsil eder, çünkü potansiyel olarak hassas müşteri verileri, düzenlenmiş endüstrilerde özellikle sorunlu olan ve “güven” vaatiyle çelişen harici LLM'lere maskelenemeyebilir.
Alternatif azaltma (antropik): Salesforce, “Salesforce güvenilir sınır” (AWS Bedrock'ta barındırılmıştır) içinde çalışan alternatif antropik modeller sunmayı planlıyor. Veriler Salesforce kontrol küresini bırakmasa da, veri maskeleme burada da devre dışı kalır. Bu veri korumasının, işleyen bir maskelemeye kıyasla yeterince ele alıp almadığı tartışmalıdır.
Genel Güven Katmanı İşlevselliği: Ortaklarda sıfır tutma ve toksisite testi gibi temel işlevler devam etmektedir. Bununla birlikte, Ajan Gücü'nün istisnası önemli bir kısıtlamadır.

Bağımsız platformların potansiyel avantajları:

Özel Veri Rezidans seçenekleri: Bağımsız bulut sağlayıcıları veya özel platformlar, verilerin depolama ve işleme yeri üzerinde daha ayrıntılı kontrol sunabilir. Bu, Salesforce hiperforce genel güvencelerinin ötesine geçen katı bölgesel veri koruma yasalarını (GDPR veya belirli ulusal düzenlemeler gibi) karşılamak için gerekebilir.
Alternatif Güvenlik Mimarileri: Şirketler, özel güvenlik gereksinimlerine daha iyi eşleşen mimarileri seçebilir, ör. Özel şifreleme yoluyla, daha katı erişim kontrolleri veya veri yalıtım mekanizmaları.
Doğrudan Sağlayıcı Sorumluluğu: Bir AI sağlayıcısı ile doğrudan işbirliği, bir ara örnek olarak Salesforce olmadan verilerle başa çıkmak için daha net sorumluluklar yaratır.

Güven katmanının pazarlama vaadi ile teknik gerçekliği, özellikle de ajanforce için devre dışı maskeleme arasındaki boşluk, risk değerlendirmesi için çok önemlidir. Karar -Makinler yalnızca pazarlama beyanlarına güvenemezler, ancak uygulamaları için özel uygulamayı kontrol etmeli ve bunu bağımsız platformların daha potansiyel olarak tutarlı veya yapılandırılabilir kontrolleriyle karşılaştırmalıdır.

İçin uygun:

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

Veri Koruma ve Güvenlik yönleri: Einstein Trust katmanı ve bağımsız platformlar

Veri Koruma ve Güvenlik Yönleri: Einstein Trust Katmanı ve Bağımsız Platformlar- Resim: Xpert.digital

Veri koruma ve güvenlik yönleri Salesforce ve bağımsız platformlardan Einstein Trust katmanı için merkezi öneme sahiptir. Veri maskelemesinde, güven katmanı belirli bölgeler ve diller için destek sunar, ancak AgentForce'da bir kısıtlama ile bağımsız platformlar, yapılandırılabilir ve özelleştirilebilir kurallar ve desteklenen veri türleri sağlayabilir. Temsilci tabanlı iş akışları için, güven katmanındaki veri maskeleme devre dışı bırakılırken, bağımsız platformlarda, uygulamaya bağlı olarak, performans kayıplarının tolere edilebilir olması genellikle mümkündür. Üçüncü taraf sağlayıcılar arasında sıfır veri elde tutulması, örneğin OpenAAI ile sözleşme anlaşmaları tarafından garanti edilmektedir; Bağımsız platformlar, üçüncü taraflardan tamamen kaçınmak için doğrudan sözleşmelere veya kendi altyapılarına barındırmaya izin verir. Denetim parkurları, toksik içerik ve maskeleme de dahil olmak üzere veri bulutu tarafından güven katmanına kaydedilirken, bağımsız platformlar genellikle MLOPS araçları gibi ayrıntılı günlükleme ve izleme işlevleri sunar. Veri ikametgahını kontrol ederken, güven katmanı hiperforce bölgesine ve provizyona bağlıdır, oysa bağımsız platformlar genellikle daha ayrıntılı bir veri merkezi bölgesi seçimine izin verir. Salesforce'da barındırma seçenekleri, SF alanında da antropik planlanmasına rağmen, kendi kendine yönetilen barındırma sağlayıcısından BYOM seçeneğine AWS veya GCP gibi ortaklar için barındırma ile SF ağ geçidine kadar uzanmaktadır. Bağımsız platformlar ise kendi bulut örneklerinde, şirket içi veya sağlayıcı bulutunda barındırmayı etkinleştirir. Kontrollerin tanecikliği ile ilgili olarak, güven katmanı, örneğin temel mimarinin tanımlandığı maskeleme kurallarını belirlemek için yapılandırılabilir seçenekler sunar; Bağımsız platformlar genellikle güvenlik önlemlerinin daha kapsamlı bir yapılandırılabilirliğini sağlayabilir.

Satıcı kilitlenmesinden kaçınmak

Salesforce hizmetlerinin derin entegrasyonu, sağlayıcıya güçlü bir bağımlılık riski taşır.

Ekosistem bağımlılığı riski

Sadece CRM ve AI için Salesforce'a inmek önemli bir bağımlılık yaratır. Bu, fiyat ayarlamaları için müzakere pozisyonunu zayıflatabilir ve gelecekte diğer teknolojileri kullanma esnekliğini kısıtlayabilir.

Stratejik çeşitlendirme

Bağımsız AI platformlarının kullanımı teknoloji yığınını çeşitlendirir. Şirketler pazarın her yerinden yenilikleri kullanabilir ve gerekirse sağlayıcıları daha kolay değiştirebilir. Bu, stratejik hareket etme yeteneği alır.

Salesforce'un “Açık Ekosistemi” Paradoksu

Salesforce açık bir ekosistemin, ör. Byom tarafından, ancak derin entegrasyonun pratik gerçekliği genellikle olgusal bir bağa yol açar. BYOM kullanırken bile, yönetim ve hüküm Salesforce platformu aracılığıyla gerçekleştirilir, bu da değişmeyi zorlaştırır. Entegre çözümün rahatlığı, temel bağımlılıklar örtülü olduğundan ve farklı bir yönetim veya dağıtım stratejisinde yapılan değişiklik sürtünme kayıplarına neden olduğundan “yumuşak kilitlenmeye” yol açabilir.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Satıcı kilitlenmesinin tehlikeleri: Şirketler neden bağımlılıklardan kaçınmalıdır?

Egemenlik ve Taşınabilirlik

Kendi verilerinizi kontrol edin ve gerekirse modelleri veya verilerin taşınması olasılığı önemli stratejik yönlerdir.

Einstein Etkinlik Yakalama (EAC) ile ilgili endişeler

Belirli bir sorun EAC'yi etkiler. Kaydedilen e -posta ve takvim verileri Salesforce'da standart etkinlik kayıtları olarak değil, harici olarak AWS'de kaydedilir. Bu veriler sınırlı bir tutma süresine tabidir (6 ay, ücretli lisansla en fazla 24 ay) ve EAC devre dışı bırakıldığında kaybolur. Bu, veri egemenliği, uzun vadeli erişim ve yedekleme seçenekleri ile ilgili önemli soruları gündeme getirmektedir. Bu durumda verilerinizi tamamen alamazsınız.

Model taşınabilirliği

Einstein tahmin üreticisi gibi Salesforce araçlarıyla yerel olarak oluşturulan modeller platforma bağlıdır ve tasvir edilmesi kolay değildir. Temel veriler dışa aktarılabilirken, eğitimli modelin kendisi aktarılamaz. Buna karşılık, harici platformlarda (AWS, GCP vb.) Geliştirilen modeller, Salesforce ile geçici olarak entegre edilmiş olsalar bile daha taşınabilirdir.

Bağımsız yapay zeka ile veri taşınabilirliği

Harici AI platformları kullanıldığında, temel veri işleme ve model eserleri genellikle Salesforce'un dışında kalır. Bu, Salesforce ile ilişki veya strateji değişirse potansiyel olarak daha iyi veri ve model taşınabilirliği sunar.

Karar için Stratejik Öneriler -Takçılar

Salesforce bağlamında doğru AI stratejisinin seçimi, işlevlerin basit bir karşılaştırmasının ötesine geçen farklılaşmış bir değerlendirme gerektirir. Aşağıdaki öneriler karar vermelerine yardımcı olabilir:

Uygulamaları eleştirel olarak kullanın

Varsayılan olarak yerel Salesforce AI'ya güvenmeyin. Her AI uygulamasını ayrı ayrı şu şekilde kontrol edin:

• Gerekli uzmanlık: Görev, muhtemelen özel bir platform tarafından daha iyi hizmet verilen derin, uzmanlaşmış AI becerilerine (örneğin karmaşık bilimsel analizler, niş sektör tahminleri) ihtiyaç duyuyor mu?
• Adaptasyon İhtiyaçları: Model, eğitim verileri ve algoritmalar üzerinde ne kadar kontrol gereklidir? Salesforce'un soyutlama derecesi yeterli mi?
• Performans Gereksinimleri: Optimize edilmiş dış altyapı tarafından daha iyi karşılanabilecek katı gecikme veya verim gereksinimleri var mı?
• Veri Hassasiyeti ve Uyumluluk: Uygulama, güven katmanının kısıtlamalarının (özellikle Ajan Gücü'nde maskeleme eksikliği) kabul edilemez riskleri temsil ettiği son derece hassas veriler için geçerli mi? Belirli veri ikamet gereksinimleri daha iyi karşılanıyor mu?

Hibrit bir yaklaşım izleyin

Yerli Salesforce-KI'nin güçlü yönlerini oynadığı daha basit, yoğun entegre görevler için kullandığı bir stratejiyi düşünün (örneğin temel potansiyel puanlama, satış bulutundaki e-posta tasarımları). Aynı zamanda, yüksek kaliteli, özel veya son derece hassas kullanım durumları için bağımsız platformlar entegre edilmelidir.

Entegrasyon olgunluğunu düşünün

Dış AI çözümlerinin entegrasyon ve bakım karmaşıklığını yönetmek için kuruluşun teknik kaynaklarını ve bilgisini gerçekçi bir şekilde değerlendirin. Şirket içi gelişmeler ele alınmadan önce iyi desteklenmiş entegrasyonlarla (örn. AppExchange, yerleşik bulut konektörleri) başlayın.

Tam TCO'yu hesapla

Yerel Salesforce KI'nın (lisanslar, veri bulutu kullanımı, potansiyel fonksiyonel kısıtlamalar) toplam maliyetlerini bağımsız AI (Core AI maliyetleri + entegrasyon geliştirme/bakım + ara katman yazılımı) ile karşılaştıran kapsamlı bir TCO analizi yapın.

TCO analizi (toplam mülkiyet maliyeti), tüm yaşam döngünüzde bir teknolojinin edinilmesine ve işletilmesine bağlı toplam maliyetleri değerlendirmek için bir yöntemdir, ancak aynı zamanda devam eden işletme maliyetleri, bakım, eğitim, yükseltmeler vb.

Dış AI platformlarının neden daha düşük maliyetli olabileceği:

• Ölçek efektleri: Sağlayıcılar altyapı maliyetlerini birçok müşteriye dağıtır.
• Düşük yatırımlar: Kendi altyapınızın yapısı gerekmez.
• Daha hızlı kullanım: Daha hızlı piyasaya sürme süresi dolaylı maliyetleri azaltır.
• Bakım ve güncellemeler dahil: BT operasyonu için kendi çaba yok.
• Gittikçe Ödeme: Maliyetler ihtiyaca uyum sağlar.

Bir TCO analizi genellikle harici AI platformlarının uzun vadede kendi çözümlerinden daha ucuz ve daha esnek olduğunu gösterir.

Stratejik esnekliğe öncelik vermek

Entegre Salesforce ekosisteminin sağlayıcı bağımlılığının uzun vadeli stratejik risklerine karşı rahatlığını tartın (bkz. Bölüm VB). Taşınabilirlik hususlarını baştan baştan AI stratejisine yükleyin.

Şeffaflık isteyin

Model becerileri, kısıtlamalar, veri işleme uygulamaları, güvenlik önlemleri ve fiyat modelleri için tüm sağlayıcıların (satış gücü ve bağımsız sağlayıcılar dahil) açık belgelerini talep edin. Pazarlama ifadelerini dikkatlice sorgulayın ve bunları teknik gerçeklerle karşılaştırın.

İçin uygun:

• Değişimde Veri Yönetimi Sistemleri: Şirketin AI Çağında Başarısı için Stratejiler

Salesforce içinde açık bir AI stratejisi için savunma

Analiz, yerel Ki Salesforce Suite'in tek kullanımının, tanınmış CRM süreçlerine kolaylık ve sorunsuz entegrasyon sunduğunu, ancak her şirket için en uygun stratejiyi temsil etmediğini açıkça göstermektedir. Bağımsız AI platformlarının stratejik değerlendirmesi önemli avantajlar ortaya koymaktadır: son derece uzmanlaşmış ve potansiyel olarak güçlü modellere erişim, AI yığını üzerinde daha fazla esneklik ve kontrol, alternatif fiyatlandırma modelleri ve mevcut altyapının kullanımı ve sağlayıcı bağımlılığı ve veri egemenliği açısından önemli risk minimizasyonu.

Einstein Trust katmanının yerleşik kısıtlamaları özellikle kritiktir, yani ajan iş akışları için devre dışı bırakılmış veri maskeleme. Bu, pazarlama vaatlerinin ötesine bakma ve özellikle hassas verileri işlerken teknik gerçekleri dikkatlice kontrol etme ihtiyacının altını çizmektedir. Einstein aktivite yakalama örneğinden açık oldukları için veri taşınabilirliği ile ilgili endişeler, tescilli bellek ve işleme mekanizmaları ile bağ olup olmadığına dikkat etmek için de uyarılmaktadır.

Aynı zamanda Salesforce AI'nın rolü göz ardı edilmemelidir. Birçok standart CRM görevi için değerli, iyi entegre bir çözüm sunar. Einstein Trust katmanı, sınırlamalarına rağmen önemli bir yönetişim ve güvenlik düzeyidir. Düşük kodlu araçlar ayrıca kuruluşlar içinde AI kullanımının daha geniş demokratikleştirilmesini sağlar.

Bu nedenle birçok şirket için en ikna edici strateji açık ve melez bir yaklaşım olmalıdır. Böyle bir strateji, yerli Salesforce AI'nın güçlü yönlerini günlük, entegre görevler için kullanır, ancak belirli, son derece zorlu veya stratejik olarak kritik kullanım durumlarına dış, “en iyi” AI çözümlerini entegre etmekten çekinmez. Bu, yalnızca yerel araçları kullanmak için varsayılan ayardan ayrılmayı ve bunun yerine titiz, uygulamaya dayalı bir değerlendirme gerektirir.

Karar vericilerden doğal ve bağımsız AI çözümlerinin doğru karışımını dikkatlice belirlemeleri istenir. Bu karar, gereksiz bağımlılıklar veya riskler almadan Salesforce ekosistemindeki AI'nın tam potansiyelinden yararlanmak için belirli iş gereksinimlerine, mevcut teknik becerilere, risk riskine ve uzun vadeli stratejik hedeflere dayanmalıdır.

☑️ 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