Salesforce AI: Чому незалежні платформи AI краще, ніж Ейнштейн, а підхід агента-Гібрид перемагає блокування постачальників!

Стратегічне значення незалежних платформ AI у Salesforce: аналіз поза Ейнштейном

Salesforce помітно позиціонує свій рідний штучний інтелект (AI) як невід'ємну частину платформи свого клієнта 360 та рекламує їх як "№1 AI для CRM". Основне повідомлення підкреслює безшовну інтеграцію функцій AI, таких як Einstein, Agentforce та більш всебічна хмара AI у існуючих робочих процесах Salesforce, щоб підвищити продуктивність та персоналізувати досвід клієнтів. Ця обіцянка простої реалізації та використання у звичному середовищі є привабливою для багатьох компаній.
Однак клієнти Salesforce все частіше стикаються з стратегічним рішенням: чи слід покладатися виключно на рідний набір KI від Salesforce або вважати інтеграцію більш незалежною, більш потенційно спеціалізованою платформами AI? Ринок ШІ розвивається швидко, а зовнішні постачальники постійно високо спеціалізуються моделі та інноваційні рішення, які можуть вийти за рамки навичок платформи "все в одному".

Ця стаття аналізує стратегічні переваги використання незалежних платформ AI в середовищі Salesforce. Він критично вивчає навички та межі рідного Salesforce AI, висвітлює шляхи інтеграції та проблеми та вирішують центральні аспекти, такі як гнучкість, витрати, захист даних та залежність постачальників. Метою є створення обґрунтованої основи для рішення, чи може бути більш відкрита стратегія AI для користувачів Salesforce більш вигідною, ніж єдине використання рішень, що належать Salesforce.

Ключовим питанням є зважування зручності глибоко інтегрованого рішення та потенційної продуктивності та спеціалізації зовнішніх інструментів ШІ. Хоча Salesforce наголошує на перевагах його інтегрованого ШІ, висока спеціалізація та швидка інноваційна швидкість в районі ШІ потребують диференційованого виду. Єдиний постачальник платформ може не пропонувати найкращі показники у всіх областях AI, порівняно з постачальниками, які зосереджуються на конкретних областях. Ця напруга між інтеграцією та «найкращим розворотом» є основою стратегічних міркувань, які вивчаються у цьому звіті.

Підходить для цього:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Зрозумійте рідний набір KI Salesforce (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

Salesforce пропонує широкий спектр функцій AI, які глибоко інтегруються в його різні хмарні продукти і поєднуються під торговими марками Einstein, Agentforce та AI Cloud. Цей набір має на меті оптимізувати повсякденні бізнес -процеси за допомогою автоматизації, прогнозів та персоналізованих взаємодій.

Функціональний огляд хмари

• Хмара продажів: Основні функції включають оцінку потенційних клієнтів та можливостей на основі їх ймовірності закінчення (Ейнштейна, що ведуть/можливості для проведення можливостей), більш точне прогнозування продажів, автоматичне створення персоналізованих електронних листів з продажу (електронні листи), підсумок переговорів про продаж (резюме дзвінків) та автоматичний запис діяльності з електронних листів та календарів (Einstein Active Active). Einstein Copilot також пропонує дії, пов'язані з контекстом, та підтримка в процесі продажу.
• Сервісна хмара: Тут KI підтримує автоматичну класифікацію процесів клієнтів (класифікація випадків), рекомендує відповідні статті знань або збірні відповіді (рекомендації щодо статті/відповіді), створює підсумки завершених випадків (підсумки роботи) та дозволяє використовувати чатні для автоматизації стандартних запитів.
• Маркетингова хмара: функції AI допомагають створити та автоматичне ключове слово маркетингового вмісту (генерація/тегування вмісту), оцінюйте ймовірність взаємодії контактів (оцінювання залучення), оптимізацію часу доставки для максимальних тарифів відкриття (надсилання часу на оптимізацію часу) та забезпечення глибокої персоналізації кампаній та досвіду клієнтів.
• Commerce Cloud: У цій галузі ШІ зосереджується на персоналізованих рекомендаціях щодо продукту, оптимізації результатів пошуку та надання розуміння поведінки покупки для збільшення конверсій.
• Повністю/Загальні: такі інструменти, як будівельник прогнозування Ейнштейна, дозволяють адміністраторам створювати спеціальні моделі прогнозування без коду. Відкриття Ейнштейна допомагає знайти закономірності та розуміння даних. Наступний Einstein Best Action надає рекомендації, пов'язані з контекстом щодо дії. Agentforce представляє автономні агенти ШІ, які можуть виконувати завдання самостійно. Студія Builder and Copilot негайно дозволяє адаптувати та створити AI-контрольовані помічники та підказки.

Підходить для цього:

• Вийдіть із хмари США: Суверенні SaaS пропонує за оглядом + рекомендації щодо дії

Основна архітектура

Функціональність Salesforce AI базується на двох основних стовпцях: хмара даних та довіра Ейнштейна.

Залежність даних даних

Хмара даних Salesforce діє як центральний фундамент даних. Він об'єднує дані клієнтів з різних джерел (внутрішні та зовнішні) в 360-градусній перспективі. Ці гармонізовані дані є основою для багатьох програм AI, особливо для генеративних ШІ та персоналізації. Важливо, щоб певні генеративні функції AI та аудиторський слід довірчого рівня вимагали забезпечення хмари даних, навіть якщо він не використовується інтенсивно для гармонізації даних. Це створює архітектурну залежність і може спричинити додаткову складність та потенційні витрати, особливо якщо компанії вже створили сховища даних або озера даних. Таким чином, потреба в хмарі даних може збільшити загальну вартість власності (TCO) і являє собою потенційне вузьке місце, якщо воно не буде ретельно кероване.

Ейнштейн довірений шар

Ця рамка безпеки призначена для забезпечення надійного використання генеративного ШІ. Він включає кілька компонентів:

• Безпечний запит даних: Доступ до даних Salesforce, щоб збагатити підказку відповідним контекстом, завдяки чому враховуються права доступу відповідного користувача.
• Оборона негайно: Системні вказівки призначені для зменшення галюцинацій та шкідливих витрат голосових моделей (LLMS).
• Маскування даних: конфіденційні дані, такі як особиста інформація (PII) або платіжна інформація (PCI), замасковані перед надсиланням зовнішніх LLM.
• Оцінка токсичності: Створені відповіді перевіряються та оцінюються на потенційно шкідливий вміст.
• Політика щодо утримання нульового даних: Salesforce уклала угоди з такими партнерами, як OpenAai та Azure OpenAI, які повинні забезпечити, щоб дані про передану компанію не зберігалися цими сторонніми провайдерами, а також не використовуються для навчання своїх моделей.

Більш детальний погляд на архітектуру виявляє, що Salesforce використовується для багатьох генеративних функцій AI для зовнішніх великих мовних моделей (LLM) постачальників, таких як OpenAai, Antropic або Google. Ці моделі часто інтегруються через хмарні послуги, такі як загроза AW. Шар довіри Ейнштейна діє як безпечний шлюз. Це означає, що Salesforce виступає насамперед як інтегратор та брокер безпеки, а не лише розробляти власні основні генеративні моделі. Хоча це дозволяє отримати доступ до потужних моделей, він створює залежності та ставить питання, наскільки основна технологія AI відрізняється від прямого використання цих моделей через інші платформи. Таким чином, клієнти платять Salesforce за інтеграцію, рівень безпеки та вбудовування в робочі процеси, які базуються на значною мірою зовнішні моделі AI. Це зміцнює аргумент оцінки прямої інтеграції з цими зовнішніми моделями або платформами.

Визнані сильні сторони рідного розчину

Незважаючи на згадані очки, рідний Salesforce Ki Suite пропонує безперечні переваги:

• Безшовна інтеграція: функції AI глибоко вбудовані в інтерфейс користувача Salesforce та робочі процеси, що дозволяє плавно використовувати.
• Зручність та знайомство з користування: Існуючі користувачі та адміністратори Salesforce зазвичай швидко знаходять, що скорочує період навчання. Інструменти з низьким кодом також дозволяють нетехнічним користувачам створювати досвід на основі AI.
• Використання існуючих даних CRM: AI призначений для роботи безпосередньо з даними клієнтів, що зберігаються в Salesforce, що може спростити обробку даних.

Машина AI & XR-3D-рендерінгу: п’ять разів досвід від Xpert.digital у комплексному пакеті служби, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Аргументи для незалежних платформ AI у Salesforce

Хоча рідна інтеграція Salesforce AI пропонує переваги, кілька важливих причин говорять про те, щоб серйозно розглянути інтеграцію незалежних платформ AI. Ці зовнішні рішення можуть бути вищими в таких сферах, як гнучкість, спеціалізація, адаптованість та потенційні переваги витрат.

Гнучкість та модельна спеціалізація

Ринок AI характеризується високою динамікою та спеціалізацією. Незалежні постачальники ШІ часто зосереджуються на конкретних областях або технологіях і, таким чином, можуть запропонувати більш прогресивні або індивідуальні рішення в певних сферах, ніж на загальну платформу, таку як Salesforce.

Доступ до моделей "Best-Breed"

Зовнішні провайдери часто розробляють вузькоспеціалізовані алгоритми для таких сфер, як обробка природної мови (NLP), комп'ютерне бачення або конкретні аналізи. Прикладами цього є спеціалізовані ШІ для юридичних документів, таких як контрактподай або специфічні для промисловості інструменти діагностики, такі як Aquant. Такі спеціалізовані моделі можуть перевищувати продуктивність більш загальних моделей, інтегрованих Salesforce.

Швидше інноваційні цикли

Спеціальні компанії AI часто можуть розробляти та публікувати нові моделі та функції швидше, ніж великий постачальник платформ, таких як Salesforce, дорожня карта, дорожня карта AI пов'язана з більш широкими циклами випуску. Це дозволяє компаніям швидше скористатися останнім прогресом ШІ.

Більша різноманітність моделі

Незалежні платформи або ринки пропонують доступ до більш широкого спектру моделей, включаючи рішення ніші, параметри з відкритим кодом або моделі провайдерів, які недоступні безпосередньо за допомогою функції Salesforce "Принесіть власну модель" (BYOM).

Підходить для цього:

• Незалежні платформи AI як стратегічна альтернатива для європейських компаній

Ця спеціалізація зовнішніх постачальників контрастує з більш широким підходом Salesforce, який має на меті забезпечити основні функції AI у всьому Suite CRM. Хоча цей підхід «ширини» гарантує, що AI доступний у багатьох областях, це може бути за рахунок глибини. Спеціалізований індекс шахрайства або інструмент для аналізу медичного зображення, ймовірно, перевищить загальну модель, інтегровану CRM для цих конкретних завдань. Компанії з критичними вимогами в спеціалізованих доменах AI можуть виявити, що рідний Salesforce-Ki недостатній. Незалежні платформи дозволяють вибрати найкращий інструмент для відповідного завдання, а не задовольнити себе потенційно лише «достатнім» рідним рішенням.

Адаптація та контроль

Незалежні платформи AI часто пропонують більш високий рівень контролю над усім життєвим циклом AI, від підготовки даних до реалізації та моніторингу моделі.

Більш глибока настройка

Зовнішні платформи часто розроблені для інженерів машинного навчання та пропонують детальний контроль над навчанням та тонкою настройкою моделей. Це виходить за рамки можливостей більш абстрагованих інструментів з низьким кодом від Salesforce, таких як будівельник прогнозування Ейнштейна або обмеження на налаштування плавників імпортних моделей (BYOM) в межах Salesforce.

Вибір алгоритму та прозорість

Користувачі мають більше свободи при виборі конкретних алгоритмів і потенційно отримують більшу прозорість щодо функціональності моделей (пояснення, пояснюваність), ніж через шари абстракції Salesforce. Хоча Salesforce пропонує такі інструменти, як інспектор моделі, зовнішні інструменти MLOPS часто є більш вичерпними.

Контроль над кілограмою

Адміністрація всього трубопроводу AI (підготовка даних, навчання, надання, моніторинг) на платформах, таких як AWS або Google Cloud, пропонує більший контроль, ніж залежність від керованого середовища Salesforce.

Обмеження адаптації Salesforce

Хоча Salesforce пропонує конструктор з низьким кодом для легкого коригування, зовнішні платформи часто дозволяють глибше регулювання на основі коду. Існують також конкретні функціональні обмеження щодо функцій AI Salesforce, таких як складні вимоги або при коригуванні захоплення активності Ейнштейна, а також загальні обмеження платформи.

Потенційні переваги витрат

Структури витрат для рішень AI можуть значно відрізнятися, а суто порівняння ліцензійних зборів часто недостатньо.

Різні моделі ціноутворення

Salesforce часто ліцензує свої функції AI на користувача та місяць як доповнення до існуючих хмарних ліцензій. На відміну від цього, ціни на незалежні платформи AI часто базуються на фактичному споживанні (час обчислення, пам'ять, дзвінки API). Незалежні постачальники AI можуть, у свою чергу, мати свої, можливо, більш гнучкі цінові моделі. Варіант BYOM в Salesforce може зменшити витрати на запити Ейнштейна, але основні витрати зовнішнього постачальника моделей продовжують виникати.

Загальна вартість власності (TCO)

Комплексний аналіз TCO має вирішальне значення. Незважаючи на те, що рідна інтеграція Salesforce-KI може зменшити початкові витрати на інтеграцію, інші фактори можуть збільшити загальні витрати: потенційна необхідність ліцензій на хмару даних або використання, відносно високі витрати на споживачі на додаток та можливість сплати доплати за моделі AI, які були б дешевшими доступними. TCO для незалежного AI повинен включати витрати на інтеграцію, але може отримати користь від нижчих витрат на використання AI та використання існуючої хмарної інфраструктури. Agentforce також описується як потенційно дорогого використання (2 долари за розмову).

Уникнення надмірності

Використання незалежного ШІ може дозволити компаніям використовувати існуючі інвестиції в інші хмарні платформи або власну інфраструктуру даних і, таким чином, уникати зайвих витрат в екосистемі Salesforce.

Salesforce Native KI проти незалежного AI: Порівняння функцій та гнучкості

Salesforce Native KI проти незалежного AI: Порівняння функцій та гнучкості - Зображення: xpert.digital

Продавці Salesforce Native AI, такі як Einstein або Agentforce, та незалежні платформи AI, які часто використовують спеціалізовані або відкриті моделі, значно відрізняються за своїми функціями та гнучкістю. Хоча Native Salesforce AI зосереджений на загальних підходах та додатках CRM, незалежні платформи часто пропонують спеціалізовані моделі та більш широкий вибір, включаючи параметри з відкритим кодом. Доступ до останніх моделей в Salesforce залежить від циклів випуску та партнерств, тоді як спеціалізовані постачальники дозволяють потенційно швидше оновити. Що стосується тонкої настройки, то моделі Native Salesforce часто обмежені та абстраговані, наприклад, за допомогою таких інструментів, як будівельник прогнозування, тоді як незалежні платформи пропонують більш детальний контроль над навчальним процесом. Вибір конкретних алгоритмів обмежений у Salesforce, оскільки вони переважно заздалегідь визначені або пов'язані з партнерами, тоді як незалежні платформи пропонують більше свободи. Інфраструктура також повністю керується в Salesforce і часто базується на AWS або GCP, тоді як незалежні платформи дозволяють прямий доступ до середовища хостингу, будь то у вашій власній хмарі чи в локальному. Інтеграційні зусилля в Salesforce низькі, оскільки рішення є рідними, тоді як зовнішні платформи потребують більшої роботи з розробки та конфігурації. Що стосується витрат, Salesforce часто покладається на цінову модель на основі користувачів на місяць як надбудову, тоді як незалежні платформи часто використовують ціни, залежні від споживання, наприклад, на основі комплексних продуктивності або дзвінків API або моделей, що стосуються постачальників.

Навігація інтеграції: Підключіть незалежний ШІ з Salesforce

Рішення про незалежну платформу AI вимагає ретельного планування інтеграції в існуюче середовище Salesforce. Існують різні методи встановлення цього зв’язку, кожен з яких має власні переваги та виклики.

Методи інтеграції

AppExchange / AgentExchange

Salesforce AppExchange пропонує різноманітні сторонні програми, включаючи рішення AI, які часто пропонують збірну інтеграцію. Agentexchange - це новіший ринок, який спрямований на навички, теми та шаблони AI Agent, теми та шаблони партнерів і призначений для прискорення надання агентів AI. Це часто найпростіший спосіб, але вимагає, щоб відповідний партнер пропонував рішення.

API (відпочинок/мило/маса/потокове)

Пряме використання API Salesforce дозволяє підробити інтеграцію. Розробники можуть обмінюватися даними, тригерними процесами в Salesforce або відтворювати результати зовнішніх моделей AI. Композитний API може допомогти ефективно зібрати декілька операцій. Цей метод пропонує максимальну гнучкість, але вимагає значних зусиль для розвитку.

Платформи середнього програмного забезпечення (наприклад, Mulesoft)

Інтеграційні платформи, такі як Mulesoft (власне рішення Salesforce) або інші, можуть служити посередником. Вони беруть на себе завдання, такі як трансформація даних, оркестрація складних робочих процесів та управління підключенням між Salesforce та зовнішніми послугами ШІ.

Cloud Platform Connectors (AWS/GCP)

Великі хмарні постачальники все частіше надають конкретні послуги для полегшення інтеграції з Salesforce. Прикладами є AWS Private Connect для безпечних мережевих з'єднань, реле подій AWS для передачі подій у режимі реального часу, роз'єм AWS Clue Salesforce або роз'єм Wrangler Data SageMaker для обробки даних. Google Vertex AI може бути інтегрований у хмару даних Salesforce через Builder Model. Ці роз'єми можуть спростити інтеграцію, але зв’язуватися з екосистемою відповідного постачальника хмар.

Byom про студію Ейнштейна

Як уже згадувалося, ця функція дозволяє інтегрувати моделі, що розміщуються зовні, у середовище Salesforce через модель Builder. Запити продовжують працювати через інфраструктуру Salesforce та використовують довірчий шар, який спрощує інтеграцію, але також створює певну залежність.

Підходить для цього:

• Інтеграція ШІ та машинного навчання в складській логістиці - глобальні розробки в Німеччині, ЄС, США та Японії

Часті виклики інтеграції

Інтеграція зовнішніх систем з Salesforce не є тривіальною і містить конкретні проблеми:

Обмеження API

Salesforce обмежує кількість дзвінків API на кожну організацію та період (наприклад, щодня, водночас). Інтенсивні процеси AI, які часто синхронізують або запитують дані, можуть швидко досягти цих меж. Це вимагає ретельного дизайну (наприклад, дросельна обробка, обробка пакетів, кешування) або може зробити придбання вищих видань Salesforce або додаткових контингентів API. Обмеження потокового API, зокрема, є актуальними для додатків у режимі реального часу.

Синхронізація даних

Забезпечення узгодженості даних між Salesforce та зовнішньою платформою AI є критичним. Виклики включають обробку великих обсягів даних (LDV), рішення між оновленнями в режимі реального часу та пакетами, управління часом затримки та уникнення невідповідностей даних. Такі підходи, як інтеграція з нульовою копією, спрямовані на зменшення цих проблем, не завжди можуть бути застосовними.

Відображення даних та перетворення

Потрібно координувати різні моделі даних, формати та польова семантика. Це може зажадати складної логіки трансформації, щоб переконатися, що дані інтерпретуються правильно.
Безпека та автентифікація: безпечне управління даними про доступ (ключ API, жетони), реалізація надійних методів аутентифікації (наприклад, OAuth 2.0, названа кредитна служба) та забезпечення безпечної передачі даних (шифрування) є важливими. Мальки можуть призвести до прогалин у безпеці.

Усунення несправностей та послідовність даних

Інтеграція повинна бути стійкою до помилок (мережеві проблеми, збої в систему, помилки даних). Надійні механізми для реєстрації, моніторингу та автоматичних спроб повторення (логіка повторного спроби) необхідні для забезпечення цілісності даних та мінімізації наступних випадків.

Складність та обслуговування

Індивідуальні інтеграції потребують постійного обслуговування та адаптації, особливо якщо Salesforce або зовнішня платформа AI розвиваються. Це пов'язує ресурси і вимагає технічного ноу-хау.

Складність інтеграції являє собою часто недооцінений фактор витрат. Незважаючи на те, що незалежні платформи AI можуть запропонувати менші ядерні витрати або чудові функції, витрати та зусилля для інтеграції, включаючи час розробки, потенційні ліцензії на середнє програмне забезпечення та постійний потік технічного обслуговування в розрахунку TCO. Рідний ШІ Salesforce виграє від збірної інтеграції. Ліміти API можуть додатково збільшити складність та витрати, якщо потрібні витончені обхідні можливості або більш дорогі ліцензії. Тому рішення про незалежний ШІ має врахувати технічні навички та ресурси організації, щоб впоратися з цією складністю інтеграції. Погано запланована інтеграція може знищити переваги зовнішньої платформи.

Успішна схема інтеграції

Незважаючи на виклики, існують встановлені закономірності та інструменти для успішних інтеграцій. Тематичні дослідження показують успішне з'єднання SageMaker AWS з Salesforce, часто використовуючи конкретні послуги AWS для оптимізації ефективності та витрат. Подібні інтеграції можливі з Google Vertex AI, особливо через модель Builder. Такі інструменти, як Zapier, можуть використовуватися для простіших, без кодових інтеграцій для переміщення даних між системами, наприклад Між аркушами Google та вершиною AI як проксі для даних Salesforce. Використання хмарних споруд та служб, таких як клей AWS, EventBridge або Private Connect, також може значно спростити та захистити інтеграцію.

Незалежна платформа AI: Методи інтеграції та виклики на огляді

Незалежна платформа AI: Методи інтеграції та виклики в огляді-зображеннях: xpert.digital

Незалежна платформа AI пропонує широкий спектр методів інтеграції, кожна з яких приносить конкретні переваги та проблеми. Програми AppExchange або AgentExchange дозволяють легко встановити збірні програми або компоненти партнерів, які мають невеликі зусилля з розробки та часто сертифіковану якість. Однак пристосованість обмежена і існує залежність від пропозицій партнерів та потенційних витрат. Пряма інтеграція API, яка дозволяє індивідуально розробляти розробки за допомогою API Salesforce, таких як решта, мило, масові та потокові потоки, пропонує максимальну гнучкість та повний контроль над потоком даних та логікою. Однак це вимагає високого рівня розвитку, управління межами API, ретельного тесту на безпеку та безперервного обслуговування. Використання середнього програмного забезпечення, такого як Mulesoft, спрощує складні інтеграції за допомогою підключення, перетворення даних та оркестрації. Він пропонує центральну адміністрацію та повторне використання, але вимагає додаткових ліцензійних витрат та інтенсивного ознайомлення на платформі. Хмарні роз'єми, такі як AWS або GCP, оптимізують інтеграції за допомогою конкретних, частково послуг з низьким кодом, такі як клей, реле події або приватне підключення. Вони в основному потужні, безпечні та ідеальні для відповідної хмарної екосистеми, але потребують спеціалізованих конфігурацій та прив'язують користувача до постачальника. За допомогою BYOM через Einstein Studio зовнішні моделі розміщених розміщення можуть легко інтегруватися в робочі процеси Salesforce, завдяки чому використовується довірчий шар та спрощується інтеграція. Однак існують обмеження в підтримці моделі порівняно з прямим використанням, тонким коригуванням та залежністю від платформи Salesforce.

Інтеграція незалежної та перехресної платформи AI-джерела для всіх матчів компанії: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучкі рішення AI-таїлові рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Ця платформа AI взаємодіє з усіма конкретними джерелами даних
  • Від SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox та багатьох інших систем управління даними
• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Виклики, які вирішує наша платформа AI

• Відсутність точності звичайних рішень AI
• Захист даних та безпечне управління конфіденційними даними
• Високі витрати та складність індивідуального розвитку ШІ
• Відсутність кваліфікованого ШІ
• Інтеграція ШІ в існуючі ІТ -системи

Детальніше про це тут:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Критичні міркування: Управління ризиками для незалежного ШІ

Рішення на або проти незалежних платформ AI також повинно включати ретельне врахування потенційних ризиків, особливо у сферах захисту даних, залежності постачальників та суверенітету даних.

Захист даних та безпека

Незважаючи на те, що Salesforce позиціонує рівень довіри Ейнштейна як гарантію безпечного використання ШІ, практичні обмеження розкриваються на більш детальному вигляді, який необхідно зважувати порівняно з незалежними рішеннями.

Обмеження рівня довіри Ейнштейна:

Деактивоване маскування даних для Agentforce: Центральним моментом є чітке визначення того, що маскування даних для робочих процесів агента деактивується. Як причина, зазначається, що маскування вплине на контекстуальну точність та актуальність результатів, наприклад, при пошуку подібних облікових записів, де потрібні деталі референтного облікового запису. Це становить значний ризик захисту даних, оскільки потенційно чутливі дані клієнтів можуть бути надсилаються безмасменними до зовнішніх LLM, що особливо проблематично в регульованих галузях та суперечить обіцянці "довіри".
Альтернативне пом'якшення (антропічне): Salesforce планує запропонувати альтернативні антропічні моделі, які працюють у межах "довіреної межі Salesforce" (розміщується на Bedrock AWS). Хоча дані не залишають сферу контролю Salesforce, маскування даних також залишається деактивованим тут. Сумнівно, чи стосується цього захисту даних достатньо, порівняно з функціонуючим маскуванням.
Загальна функція довірчого рівня: основні функції, такі як нульове утримання в тесті партнерів та токсичності. Однак виняток з агента - це суттєве обмеження.

Потенційні переваги незалежних платформ:

Спеціалізовані параметри проживання даних: Незалежні хмарні постачальники або спеціалізовані платформи можуть запропонувати більш детальний контроль над місцем зберігання та обробки даних. Це може знадобитися для виконання суворих регіональних законів про захист даних (таких як GDPR або конкретні національні норми), які виходять за рамки загальних гарантій гіперфорс Salesforce.
Альтернативні архітектури безпеки: компанії можуть вибирати архітектури, які краще відповідають їх конкретним вимогам безпеки, наприклад. Через спеціальне шифрування, більш жорсткі контролі доступу або механізми ізоляції даних.
Пряма відповідальність постачальника: Співпраця безпосередньо з постачальником AI створює більш чіткі обов'язки щодо боротьби з даними, без Salesforce як проміжного екземпляра.

Розрив між маркетинговою обіцянкою довіри та його технічною реальністю, зокрема, деактивованою маскуванням для агента, має вирішальне значення для оцінки ризику. Виробники рішень не можуть покладатися виключно на маркетингові заяви, але повинні перевірити конкретну реалізацію для своїх додатків та порівняти це з більш потенційно послідовними або налаштованими елементами управління незалежними платформами.

Підходить для цього:

• Довірливий AI: Трампа Європи та шанс взяти на себе провідну роль у штучному інтелекті

Аспекти захисту даних та безпеки: Ейнштейн довірений рівень проти незалежних платформ

Аспекти захисту та безпеки даних: Ейнштейн довірений рівень проти незалежних платформ- Зображення: xpert.digital

Аспекти захисту даних та безпеки мають центральне значення для довіри Ейнштейна від Salesforce та незалежних платформ. У маскуванні даних рівень довіри пропонує підтримку певних регіонів та мов, але з обмеженням в Agentforce, тоді як незалежні платформи можуть забезпечити налаштовані та настроювані правила, а також підтримувані типи даних. Для робочих процесів на основі агентів маскування даних у довірчому шарі деактивується, тоді як з незалежними платформами, залежно від впровадження, часто можливо, якщо втрати продуктивності терпимо. Зберігання нульової даних серед сторонніх постачальників гарантується договірними угодами, наприклад, з OpenAai; Незалежні платформи дозволяють прямими контрактами або приймати власну інфраструктуру, щоб повністю уникнути третіх сторін. Аудитні стежки реєструються в довірчому рівні за допомогою хмари даних, включаючи токсичний вміст та маскування, тоді як незалежні платформи часто пропонують детальні функції реєстрації та моніторингу, такі як інструменти MLOPS. Під час перевірки проживання даних рівень довіри залежить від регіону Hyperforce та забезпечення, тоді як незалежні платформи, як правило, дозволяють більш детальний вибір областей центру обробки даних. У Salesforce варіанти хостингу варіюються від постачальника самостійного хостингу до варіанту BYOM до шлюзу SF з хостингом для таких партнерів, як AWS або GCP, хоча антроп також планується в районі SF. З іншого боку, незалежні платформи дозволяють хостинг у власному хмарному екземплярі, локальному або в хмарі постачальника. Що стосується деталізації елементів керування, то довірчий шар пропонує налаштовані параметри, наприклад, для визначення правил маскування, при цьому визначається основна архітектура; Незалежні платформи часто можуть забезпечити більш всебічну конфігурацію заходів безпеки.

Уникнення блокування постачальників

Глибока інтеграція послуг Salesforce несе ризик сильної залежності від постачальника.

Ризик залежності від екосистеми

Посадка лише на Salesforce для CRM та AI створює значну залежність. Це може послабити переговорну позицію щодо коригування цін та обмежити гнучкість використання інших технологій у майбутньому.

Стратегічна диверсифікація

Використання незалежних платформ AI диверсифікує стек технології. Компанії можуть використовувати інновації з усього ринку та, якщо це необхідно, легше змінювати постачальників. Це отримує стратегічну здатність діяти.

Парадокс "Відкрита екосистема" Salesforce

Salesforce рекламує відкриту екосистему, наприклад Byom, але практична реальність глибокої інтеграції часто призводить до фактичної зв'язку. Навіть при використанні BYOM адміністрація та забезпечення проводяться через платформу Salesforce, що ускладнює зміну. Зручність інтегрованого рішення може призвести до "м'якого блокування", оскільки основні залежності завуальовані, а зміна іншої стратегії управління або розгортання спричиняє втрати тертя.

Детальніше про це тут:

• Небезпека блокування постачальника: чому компанії повинні уникати залежностей

Суверенітет і портативність

Контроль над власними даними та можливістю переміщення моделей або даних, якщо це необхідно, є важливими стратегічними аспектами.

Занепокоєння у захопленні активності Ейнштейна (EAC)

Конкретна проблема впливає на EAC. Записані дані електронної пошти та календаря не зберігаються як стандартні записи активності в Salesforce, а зовні на AWS. Ці дані підлягають обмеженому періоду утримання (6 місяців, максимум 24 місяці з оплачуваною ліцензією) і втрачаються, коли EAC деактивована. Це викликає значні питання щодо суверенітету даних, довгострокового доступу та резервного копіювання. У цьому випадку у вас не є свої дані повністю.

Модель портативність

Моделі, які створюються в рамках інструментів Salesforce, таких як будівельник прогнозування Ейнштейна, пов'язані з платформою і нелегко зобразити. Незважаючи на те, що основні дані можуть бути експортовані, сама навчена модель не може передати. На відміну від цього, моделі, розроблені на зовнішніх платформах (AWS, GCP тощо), є більш портативними, навіть якщо вони тимчасово інтегровані з Salesforce.

Переносимість даних з незалежним ШІ

Коли використовуються зовнішні платформи AI, основна обробка даних та модельні артефакти часто залишаються поза межами Salesforce. Це потенційно пропонує кращу портативність даних та модель, якщо відносини з Salesforce або стратегія змінюється.

Стратегічні рекомендації щодо розробників рішень

Вибір правильної стратегії AI в контексті Salesforce вимагає диференційованої оцінки, яка виходить за рамки простого порівняння функцій. Наступні рекомендації можуть допомогти розробникам:

Використовуйте програми критично

Не покладайтеся на місцевий Salesforce AI за замовчуванням. Перевірте кожну програму AI окремо на основі:

• Необхідна спеціалізація: чи потребує завдання глибоких, спеціалізованих навичок AI (наприклад, складних наукових аналізів, прогнозів нішевого сектору), які, ймовірно, краще обслуговуються спеціалізованою платформою?
• Потреби адаптації: скільки контролю над моделлю, навчальними даними та алгоритмами необхідні? Чи достатньо ступеня абстракції Salesforce?
• Вимоги до продуктивності: Чи є суворі вимоги до затримки або пропускної здатності, які можуть бути краще виконані оптимізованою зовнішньою інфраструктурою?
• Чутливість даних та відповідність: чи застосовується програма до високочутливих даних, в яких обмеження довірчого шару (зокрема відсутність маскування в агентах) є неприйнятними ризиками? Чи кращі вимоги до місця проживання даних?

Дотримуйтесь гібридного підходу

Розглянемо стратегію, яку використовує рідні Salesforce-Ki для простіших, сильно інтегрованих завдань, в яких він грає свої сильні сторони (наприклад, базовий бал свинцю, дизайни електронної пошти в хмарі продажів). У той же час, повинні бути інтегровані незалежні платформи для високоякісних, спеціалізованих або високочутливих випадків використання.

Розглянемо зрілість інтеграції

Реально оцінити технічні ресурси та ноу-хау організації для управління складністю інтеграції та підтримання зовнішніх рішень AI. Почніть з добре підтримуваних інтеграцій (наприклад, AppExchange, встановлених хмарних роз'ємів), перш ніж розглянуті складні внутрішні розробки.

Обчисліть повний TCO

Виконайте ретельний аналіз TCO, який порівнює загальні витрати на місцевий Salesforce KI (ліцензії, використання хмарних даних, потенційні функціональні обмеження) з витратами незалежних AI (основних витрат AI + інтеграція/технічне обслуговування + проміжне забезпечення).

Аналіз TCO (загальна вартість власності)-це метод оцінки загальних витрат, пов'язаних з придбанням та експлуатацією технології протягом усього вашого життєвого циклу,-не лише витрати на придбання, а також постійні експлуатаційні витрати, технічне обслуговування, навчання, оновлення тощо.

Чому зовнішні платформи AI можуть бути більш економічними:

• Ефекти масштабу: постачальники розподіляють витрати на інфраструктуру багатьом клієнтам.
• Нижні інвестиції: Жодна структура власної інфраструктури не потрібна.
• Швидше використання: швидше час на ринок зменшує непрямі витрати.
• Технічне обслуговування та оновлення включали: Немає власних зусиль для ІТ -операції.
• Оплата як ти: Витрати пристосовуються до потреби.

Аналіз TCO часто показує, що зовнішні платформи AI дешевші та гнучкіші, ніж власні рішення в довгостроковій перспективі.

Пріоритетність стратегічної гнучкості

Зважте зручність інтегрованої екосистеми Salesforce проти довгострокових стратегічних ризиків залежності постачальників (див. Розділ VB). Встановіть міркування портативності з самого початку в стратегію AI.

Вимагати прозорості

Попит чіткої документації всіх постачальників (включаючи торгові сили та незалежні постачальники) для модельних навичок, обмежень, практики обробки даних, заходів безпеки та цінових моделей. Ретельно ставить під сумнів заявки на маркетинг та порівнюйте їх з технічними реаліями.

Підходить для цього:

• Системи управління даними в змінах: стратегії успіху компанії в епоху ШІ

Прохання про відкриту стратегію AI в рамках Salesforce

Аналіз чітко показує, що єдине використання нативного набору KI Salesforce пропонує зручність та безперебійну інтеграцію у відомі процеси CRM, але не обов'язково представляє оптимальну стратегію для кожної компанії. Стратегічне врахування незалежних платформ AI відкриває значні переваги: ​​доступ до вузькоспеціалізованих та потенційно потужних моделей, більша гнучкість та контроль над стеком ШІ, можливої ​​ефективності витрат за допомогою альтернативних моделей ціноутворення та використання існуючої інфраструктури, а також важливої ​​мінімізації ризиків залежно від залежності від постачальників та суверенітету даних.

Встановлені обмеження рівня довіри Ейнштейна є особливо критичними, а саме деактивованим маскуванням даних для робочих процесів агента. Це підкреслює необхідність виходити за рамки маркетингових обіцянок та ретельно перевірити технічні реалії, особливо при обробці конфіденційних даних. Занепокоєння з приводу переносності даних, оскільки вони зрозуміли з прикладу захоплення активності Ейнштейна, також попереджають про обережність, якщо зв’язок з власною пам’яттю та механізмами обробки.

У той же час, роль Salesforce AI не повинна бути недооцінена. Для багатьох стандартних завдань CRM він пропонує цінне, добре інтегроване рішення. Шар довіри Ейнштейна є важливим рівнем управління та безпеки, незважаючи на його обмеження. Інструменти з низьким кодом також дають змогу більш широку демократизацію використання AI в організаціях.

Таким чином, найбільш переконлива стратегія для багатьох компаній повинна бути відкритим, гібридним підходом. Така стратегія використовує сильні сторони Native Salesforce AI для щоденних інтегрованих завдань, але не ухиляється від інтеграції зовнішніх, "найкращих" рішень AI для конкретних, дуже вимогливих або стратегічно критичних випадків використання. Це вимагає відходу від налаштування за замовчуванням для використання лише нативних інструментів, а натомість суворої оцінки на основі додатків.

Осіб, які приймають рішення, просять ретельно визначити правильну суміш рідних та незалежних рішень AI. Це рішення повинно ґрунтуватися на конкретних вимогах до бізнесу, існуючих технічних навичок, ризику ризику та довгострокових стратегічних цілей, щоб використовувати весь потенціал ШІ в екосистемі Salesforce, не приймаючи зайвих залежностей чи ризиків.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus