Ein praktischer Leitfaden zu Salesforce AI Apex im Jahr 2025

Wenn Sie Salesforce-Entwickler oder -Administrator sind, können Sie dem Hype um KI nicht entkommen. Dieses Gespräch führt fast immer zurück zu Apex, der Sprache, die die gesamte benutzerdefinierte Logik in unseren Orgs ausführt. Jetzt ist sie auch unser Ticket zur Entwicklung von KI-gestützten Funktionen.

Aber hier ist der Haken: "Salesforce AI Apex" ist nicht nur eine einzige Sache. Es handelt sich tatsächlich um zwei völlig unterschiedliche Konzepte. Auf der einen Seite haben Sie KI, die versucht, Apex-Code für Sie zu schreiben. Auf der anderen Seite haben Sie Apex-Code, den Sie schreiben, um KI-Modelle aufzurufen und intelligente Automatisierungen innerhalb Ihrer Org zu betreiben.

Beide haben ihre Berechtigung, aber der zweite Weg, der Aufbau wirklich intelligenter Automatisierungen, ist gespickt mit versteckten Fallen, die ein Projekt abrupt zum Stillstand bringen können. In diesem Leitfaden werden wir beide Seiten der Medaille beleuchten, die Tücken des nativen KI-Aufbaus untersuchen und Ihnen eine wesentlich vernünftigere und leistungsfähigere Alternative aufzeigen.

Was ist Salesforce AI Apex für die Entwicklung?

"Salesforce AI" ist eigentlich ein Sammelbegriff für eine Reihe verschiedener Tools und APIs. Wenn es um die Apex-Entwicklung geht, werden Sie hauptsächlich auf zwei Arten von KI stoßen.

Ein Screenshot der Übersichtsseite von Salesforce AI, der die verschiedenen verfügbaren Tools und APIs zeigt.

Einstein for Developers: Der Programmierassistent

Zuerst gibt es die Tools, die Ihnen helfen sollen, Code schneller zu schreiben. Stellen Sie sie sich wie einen Programmier-Sidekick vor. Das wichtigste hier ist Einstein for Developers. Es wurde entwickelt, um ein Problem zu lösen, mit dem viele von uns konfrontiert waren: Allzweck-KIs wie ChatGPT verstehen Salesforce einfach nicht. Sie generieren selbstbewusst Apex, das in Wirklichkeit Java ist, oder spucken LWC-Code aus, der das Shadow DOM bricht.

Ein Screenshot der Landingpage von Einstein for Developers, der seine Funktionen für die Entwicklung mit Salesforce AI Apex zeigt.

Einstein for Developers zielt darauf ab, dies zu beheben, indem es auf den eigenen Sprachen von Salesforce trainiert wird. Zu seinen Haupttricks gehören:

• Natürliche Sprache zu Code: Sie sagen ihm in einfachem Englisch, was Sie wollen, und es gibt eine Apex-Funktion aus.

• Code-Autovervollständigung: Es gibt Ihnen Echtzeit-Codevorschläge, während Sie tippen, direkt in Ihrer IDE.

• Testfallgenerierung: Es kann Unit-Tests für Ihre Apex-Klassen schreiben, was eine enorme Zeitersparnis sein kann.

Es ist ein guter Anfang, aber wie Sie feststellen werden, ist es kein Allheilmittel. Es verhält sich eher wie ein Junior-Entwickler, der ständige Aufsicht benötigt.

Ja, das ist das größte Problem. Sie haben kein ausreichend tiefes Verständnis für die Eigenheiten von Apex oder die Governor Limits. Es gibt Ihnen zuversichtlich Code, der plausibel aussieht, aber sofort explodiert, sobald er auf eine echte Org trifft. Salesforces eigener Einstein for Developers wird besser, da er speziell auf deren Sachen trainiert ist. Ich habe auch festgestellt, dass GitHub Copilot etwas zuverlässiger ist als das Basis-ChatGPT, aber man muss es trotzdem babysitten. Das Wichtigste ist, ihm eine Menge Kontext zu geben. Man muss ihm so ziemlich die ganze Klasse füttern und ihm ausdrücklich sagen, dass er auf SOQL in Schleifen oder andere übliche Limits achten soll. Es spart etwas Tipparbeit, aber man kann ihm nicht einfach vertrauen, ein Feature zu schreiben.

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Sie müssen ihm immer noch eine Menge Kontext geben und alles, was es produziert, sorgfältig überprüfen. Es erspart Ihnen etwas Tipparbeit, aber Sie können ihm nicht einfach eine Funktionsanforderung übergeben und weggehen.

Die Models API: Apex für die KI-Automatisierung nutzen

Hier wird es richtig leistungsstark. Bei diesem zweiten Ansatz geht es nicht darum, Code zu schreiben; es geht darum, Apex zu verwenden, um Large Language Models (LLMs) aufzurufen, um generative KI-Funktionen direkt in Ihre Salesforce-Automatisierungen zu integrieren.

Das Hauptwerkzeug dafür ist die Salesforce Models API, auf die Sie über die Klasse "aiplatform.ModelsAPI" in Apex zugreifen können. Dies eröffnet die Möglichkeit, einige wirklich coole benutzerdefinierte Automatisierungen zu erstellen, die:

• Eine unglaublich lange und verworrene Supportfall-Historie zusammenfassen können.

• Eine personalisierte E-Mail an einen Kunden mit genau dem richtigen Tonfall entwerfen können.

• Herausfinden können, ob Kundenfeedback aus einer Umfrage positiv oder negativ ist.

• Vektor-Embeddings aus Ihren Wissensartikeln erstellen können, um eine intelligentere Suche aufzubauen.

Hier können Sie einen echten Einfluss auf das Geschäft ausüben. Aber, wie wir gleich sehen werden, beginnen hier auch die wirklichen Kopfschmerzen. Hier ist ein kurzer Blick darauf, wie ein einfacher Aufruf in Apex aussieht:

// Ein vereinfachtes Beispiel zur Textgenerierung  

aiplatform.ModelsAPI.createGenerations_Request request = new aiplatform.ModelsAPI.createGenerations_Request();  

request.modelName = 'sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT4OmniMini';  

aiplatform.ModelsAPI_GenerationRequest requestBody = new aiplatform.ModelsAPI_GenerationRequest();  

requestBody.prompt = 'Entwerfen Sie eine Follow-up-E-Mail an einen Kunden, der ein Abrechnungsproblem gemeldet hat.';  

request.body = requestBody;  

try {  

    aiplatform.ModelsAPI modelsAPI = new aiplatform.ModelsAPI();  

    aiplatform.ModelsAPI.createGenerations_Response response = modelsAPI.createGenerations(request);  

    System.debug('Generierter E-Mail-Entwurf: ' + response.Code200.generation.generatedText);  

} catch(aiplatform.ModelsAPI.createGenerations_ResponseException e) {  

    System.debug('Ein Fehler ist aufgetreten: ' + e);  

}  

Dieses kleine Snippet vermittelt die Idee, aber der Weg von hier zu einer zuverlässigen, produktionsreifen Funktion ist ein viel längerer.

KI-Automatisierungen mit Salesforce AI Apex erstellen

Okay, wir wissen also, dass wir Apex verwenden können, um mit einem LLM zu kommunizieren. Lassen Sie uns realistisch betrachten, was es braucht, um mit diesem nativen Ansatz eine nützliche KI-Funktion zu erstellen.

Der native Prozess und sein Versprechen

Der typische Entwickler-Workflow sieht etwa so aus: eine Apex-Klasse schreiben, die "ModelsAPI" aufrufen, sorgfältig eine Anfrage mit einem super detaillierten Prompt erstellen, sie abschicken und dann die Antwort parsen, um sie in einem Trigger, Flow oder LWC zu verwenden.

Das Versprechen ist totale Kontrolle. Sie können KI tief in Ihr bestehendes Salesforce-Setup einweben. Aber diese Kontrolle hat einen sehr, sehr hohen Preis.

Die versteckten Tücken des nativen Ansatzes

Sobald Sie mit dem Bauen beginnen, stoßen Sie auf eine Wand praktischer Probleme, die Sie verlangsamen, Ihre Geschäftskollegen frustrieren und eine überraschende Menge an Risiken mit sich bringen.

• Schmerzhaft langsame Entwicklungszyklen: Jede KI-Funktion, egal wie klein, erfordert einen Entwickler, der neuen Apex-Code schreibt, testet und bereitstellt. Wenn das Support-Team den Ton einer automatisierten E-Mail ändern möchte, ist das ein Entwickler-Ticket. Wenn das Marketing einen Zusammenfassungs-Prompt anpassen muss, ist das ein weiteres Ticket. Dies schafft einen massiven Engpass und macht es für die Geschäftsteams unmöglich, selbst zu experimentieren und die Ausgabe der KI zu verbessern.

• Getrenntes Wissen: Die Models API ist nur eine Leitung zu einem generischen LLM. Sie weiß nichts über die Produkte, internen Richtlinien oder früheren Kunden-Chats Ihres Unternehmens. Um nützliche Antworten zu erhalten, müssen Sie ihr Kontext mundgerecht servieren. Ein System dafür aufzubauen (ein Prozess namens Retrieval-Augmented Generation oder RAG) ist ein riesiges Engineering-Projekt. Es bedeutet, benutzerdefinierte Apex-Callouts zu schreiben, um Daten von Orten wie Confluence, Google Docs, Ihrem Hilfe-Center und früheren Salesforce-Fällen abzurufen, nur um eine einzige Frage zu stellen.

Mermaid-Diagramm

graph TD  

    A[Benutzeranfrage in Salesforce] --> B{Apex-Callout};  

    B --> C[Daten aus Confluence abrufen];  

    B --> D[Daten aus Google Docs abrufen];  

    B --> E[Daten aus dem Hilfe-Center abrufen];  

    B --> F[Daten aus früheren Fällen abrufen];  

    C --> G{Kombinieren & Kontext hinzufügen};  

    D --> G;  

    E --> G;  

    F --> G;  

    G --> H[An LLM über Models API senden];  

    H --> I[LLM-Antwort empfangen];  

    I --> J[Anzeige für Benutzer in Salesforce];  

• Starre und unübersichtliche Workflows: Ihre gesamte KI-Logik ist im Apex-Code vergraben. Es gibt kein benutzerfreundliches Dashboard, auf dem ein Support-Manager oder IT-Leiter das Verhalten der KI verwalten kann. Sie können keine neuen Eskalationsregeln einrichten, die Persönlichkeit der KI anpassen oder ihr sagen, welche Fragen sie vermeiden soll, ohne eine Anfrage zu stellen und auf den nächsten Entwicklungs-Sprint zu warten.

• Ein völliges Fehlen von Tests und Simulationen: Woher wissen Sie, ob Ihr brandneuer "Fallzusammenfassungs"-Prompt bei Tausenden von realen Fällen gut funktionieren wird? Mit einem reinen Apex-Ansatz wissen Sie es nicht. Es gibt keine Möglichkeit, die Leistung der KI an historischen Daten zu simulieren, bevor Sie live gehen. Sie stellen sie im Grunde bereit und hoffen auf das Beste, was für jede kundenorientierte Automatisierung eine erschreckende Aussicht ist.

• Intransparente Preise und Governance: Die Preisgestaltung von Salesforce für seine KI-Tools ist oft hinter einem "Vertrieb kontaktieren"-Button versteckt, was es fast unmöglich macht, die Kosten vorherzusagen. Darüber hinaus wird die Verwaltung von API-Ratenbegrenzungen, Sicherheit und verschiedenen KI-Modellen für jede benutzerdefinierte Funktion schnell zu einem Governance-Albtraum.

Ein Screenshot der Salesforce-Preisseite, der den "Vertrieb kontaktieren"-Button für KI-Tools hervorhebt.

Ein besserer Weg: Vereinheitlichung mit einer dedizierten KI-Plattform

Die gute Nachricht ist, dass Sie nicht all diese Infrastruktur von Grund auf neu aufbauen müssen. Anstatt sich in endlosen Apex-Projekten zu verzetteln, können Sie eine dedizierte KI-Plattform verwenden, die Ihnen die Schwerstarbeit abnimmt.

Vorstellung von eesel AI: Die Self-Service-Automatisierungs-Engine

Hier kommt ein Tool wie eesel AI ins Spiel. Es ist kein Ersatz für Salesforce; es ist eine intelligente Self-Service-Plattform, die sich direkt daran anschließt. Ihre Aufgabe ist es, sich mit all Ihrem Unternehmenswissen zu verbinden, Ihnen eine leistungsstarke, aber benutzerfreundliche Workflow-Engine zu geben und Ihnen zu ermöglichen, KI-Agenten zu erstellen, zu testen und bereitzustellen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Ein Screenshot der eesel AI-Landingpage, der die Self-Service-Automatisierungs-Engine vorstellt.

Wie eesel AI die Herausforderungen der nativen Entwicklung löst

Lassen Sie uns diese versteckten Kopfschmerzen noch einmal betrachten und sehen, wie eine Plattform wie eesel AI jede einzelne davon löst.

• Live-Schaltung in Minuten, nicht Monaten: Anstatt Wochen für ein benutzerdefiniertes Apex-Projekt aufzuwenden, verwendet eesel AI Ein-Klick-Integrationen. Sie können Salesforce, Ihr Hilfe-Center und andere Wissensdatenbanken verbinden und haben in wenigen Minuten einen funktionierenden KI-Agenten einsatzbereit. Das Ganze ist Self-Service, sodass Sie kein Verkaufsgespräch führen oder auf einen langen Onboarding-Prozess warten müssen.

• Wissen sofort vereinheitlichen: Vergessen Sie das komplizierte RAG-System, dessen Aufbau Sie gefürchtet haben. eesel AI verbindet sich mit Ihrem Wissen, wo immer es sich befindet, sei es in Salesforce-Fällen, Confluence, Google Docs oder über 100 anderen Quellen. Es gibt der KI automatisch den Kontext, den sie benötigt, um vom ersten Tag an genaue, relevante Antworten zu geben.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI Wissen aus mehreren Quellen vereinheitlicht, um die Fähigkeiten von Salesforce AI Apex zu verbessern.

• Totale Kontrolle für alle: Mit eesel AI erhalten Geschäftsanwender einen leistungsstarken Prompt-Editor und eine No-Code-Oberfläche, um die Persona der KI zu definieren, Regeln festzulegen und Aktionen auszulösen (wie das Taggen eines Tickets in Zendesk oder das Eskalieren eines Falls). Dies befähigt die Teams, die die Workflows tatsächlich kennen, die KI selbst zu verwalten, und gibt Ihnen die Freiheit, an komplexeren Problemen zu arbeiten.

• Mit Zuversicht testen: Das ist ein riesiger Vorteil. eesel AI verfügt über einen leistungsstarken Simulationsmodus, mit dem Sie Ihr KI-Setup an Tausenden Ihrer tatsächlichen historischen Salesforce-Tickets testen können. Sie können genau sehen, wie es geantwortet hätte, solide Prognosen zu Lösungsraten erhalten und Ihren potenziellen ROI berechnen, bevor Sie es jemals einschalten. Kein riskantes Raten mehr.

Ein Screenshot, der den Simulationsmodus von eesel AI zeigt, eine Schlüsselfunktion zum Testen von Salesforce AI Apex-Automatisierungen.

Salesforce AI Apex: Konzentration auf intelligente Automatisierung, nicht nur auf komplexen Code

Wenn wir über "Salesforce AI Apex" sprechen, ist es wichtig, die beiden Welten zu trennen: KI, die Ihnen beim Schreiben von Code hilft, und KI, die Ihr Geschäft antreibt.

Obwohl sich KI-Programmierassistenten verbessern, liegt der wahre Wert für die meisten Unternehmen in der Schaffung intelligenter Automatisierungen. Der native Weg, sie von Grund auf mit Apex und der Models API zu erstellen, ist langsam, unflexibel und überraschend riskant. Er zwingt Sie, eine Menge Entwicklungszeit nur für den Aufbau der grundlegenden Teile zu verwenden, die jedes gute KI-System benötigt.

Eine dedizierte Plattform wie eesel AI bietet einen schnelleren, flexibleren und letztendlich leistungsfähigeren Weg. Sie kümmert sich um die unordentlichen Teile wie Wissensintegration, Tests und Workflow-Management, sodass Sie sich auf das konzentrieren können, was wirklich zählt: die Bereitstellung intelligenter Automatisierungen, die den Menschen Zeit sparen und die Kunden zufriedener machen.

Dieses Video erklärt, wie Sie Ihren Apex-Code mit Einstein for Developers von Salesforce AI aufladen können.

Anstatt ein komplexes und teures benutzerdefiniertes Apex-Projekt zu starten, können Sie Ihre Ziele für die KI-Automatisierung viel schneller erreichen. Sie können Ihren Support- und IT-Teams Werkzeuge an die Hand geben, die sie tatsächlich selbst verwalten können, und so Ihre wertvolle Entwicklerzeit für die Arbeit freimachen, die wirklich Ihr Fachwissen erfordert.

Bereit zu sehen, wie einfach es sein kann? Starten Sie Ihre kostenlose eesel AI-Testversion und verbinden Sie Ihre Salesforce-Instanz in nur wenigen Minuten.