Es scheint, als ob jeder in der Salesforce-Welt über KI spricht, besonders mit aufregenden neuen Tools wie Agentforce am Horizont. Das Versprechen, die langweiligen Aufgaben zu automatisieren und Teams produktiver zu machen, ist riesig. Aber seien wir ehrlich, der Druck, alles richtig zu machen, ist genauso groß.
Während Unternehmen sich beeilen, KI einzuführen, liegen die wahren Hürden nicht in der Technologie selbst. Es geht um Vertrauen, Sicherheit und die Kontrolle über das, was man entwickelt. Die meisten Leute sind (zu Recht) etwas nervös, wenn es um den Einsatz von KI geht. Wie gibt man einem KI-Agenten tatsächlich Zugriff auf Unternehmensdaten und lässt ihn mit Kunden sprechen, ohne einen soliden Governance-Plan zu haben?
Dieser Leitfaden soll Ihnen helfen, den Überblick zu behalten. Wir werden durchgehen, wie Salesforce KI-Governance aussieht, die realen Herausforderungen behandeln, denen Sie begegnen werden, und einen viel einfacheren Weg für Teams aufzeigen, die einfach nur den Support sicher automatisieren und mit ihrer Arbeit weitermachen wollen.
Was ist Salesforce KI-Governance?
Salesforce KI-Governance ist im Grunde das Set an Regeln, Tools und Best Practices des Unternehmens für den verantwortungsvollen Einsatz von KI auf seiner Plattform. Stellen Sie es sich wie eine Bedienungsanleitung vor, die Ihnen hilft, die Vorteile der KI zu nutzen und gleichzeitig die Risiken unter Kontrolle zu halten.
Und diese Risiken sind nicht zu unterschätzen. Wir sprechen von potenziellen Datenlecks, KI-Modellen, die vom Skript abweichen und voreingenommene Entscheidungen treffen, dem Ruf Ihrer Marke schaden oder sogar mit wichtigen Vorschriften wie dem KI-Gesetz der EU in Konflikt geraten.
Das gesamte Konzept basiert auf dem Engagement von Salesforce für "Vertrauenswürdige KI", bei der es darum geht, sicherzustellen, dass KI präzise, sicher und transparent ist. Das ist in der Theorie eine großartige Idee, aber die praktische Umsetzung ist der Punkt, an dem die Dinge kompliziert werden.
Die Kernbestandteile des nativen Salesforce KI-Governance-Frameworks
Salesforce hat eine Reihe leistungsstarker, vernetzter Tools zusammengestellt, um Ihnen beim Aufbau eines Governance-Frameworks zu helfen. Es ist ein beeindruckendes Setup, aber es ist entscheidend zu verstehen, was jede Komponente tut und, was noch wichtiger ist, was sie nicht tut.
Die Datengrundlage: Data Cloud und Shield
Im Zentrum der Strategie von Salesforce steht die Data Cloud. Ihre Aufgabe ist es, alle Ihre Kundendaten in einem einheitlichen Profil zusammenzuführen. Die Idee ist, Ihrer KI eine einzige, saubere Informationsquelle zum Lernen zu geben.
Darüber liegt Salesforce Shield, das eine starke Dosis Sicherheit hinzufügt. Es bietet Ihnen Platform Encryption zum Schutz sensibler Daten, Event Monitoring, um zu sehen, was Benutzer tun, und Tools wie Data Mask, um Informationen in Ihren Testumgebungen zu verschleiern.
Aber hier ist der Haken: Dieses gesamte Setup ist darauf ausgelegt, Daten zu verwalten, die innerhalb des Salesforce-Ökosystems leben. Es ist fantastisch für diese spezielle Aufgabe, aber es übersieht das gesamte kritische Wissen, das Ihr Unternehmen an anderer Stelle gespeichert hat.
Ein Blick auf das Salesforce Sales Cloud Dashboard, das eine zentrale Ansicht der Kundendaten innerhalb des Ökosystems bietet, ein Kernbestandteil der Salesforce KI-Governance.Agenten-Bereitstellung mit Agentforce
Agentforce ist die Plattform von Salesforce, mit der Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten KI-Agenten zur Bearbeitung von Aufgaben und Chats erstellen können. Um sie unter Kontrolle zu halten, bietet Salesforce Ihnen eingebaute Kontrollen wie das Agentforce Testing Center, in dem Sie das Verhalten eines Agenten in einer sicheren Sandbox testen können. Sie erhalten auch "Prüfungen zur Befolgung von Anweisungen", um die Logik der KI zu steuern und zu verhindern, dass sie vom Kurs abkommt.
Ein Beispiel für einen Salesforce Einstein Bot, der Teil der Agentforce-Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von Agenten im Rahmen des Salesforce KI-Governance-Frameworks ist.Das Problem? Das Erstellen, Testen und Verwalten von Agenten auf diese Weise erfordert ernsthaftes Plattform-Know-how und eine Menge Zeit. Es macht Ihre gesamte KI-Strategie von Salesforce abhängig, was eine langsame, komplexe und teure Reise sein kann, die Sie an deren Welt bindet.
Der Einstein Trust Layer
Der Einstein Trust Layer ist die Sicherheitsarchitektur, die im Hintergrund läuft. Er ist so konzipiert, dass er mit jedem KI-Modell funktioniert und verfügt über einige wirklich intelligente Funktionen, wie das automatische Maskieren persönlicher Informationen (PII), bevor sie an ein großes Sprachmodell gesendet werden, und die Durchsetzung einer Null-Daten-Aufbewahrungsrichtlinie bei Anbietern wie OpenAI.
Die Einstein KI von Salesforce demonstriert eine Schlüsselfunktion des Einstein Trust Layer: die automatische Zusammenfassung von Fallnotizen zur Effizienzsteigerung im Rahmen der Salesforce KI-Governance.Das sind ausgezeichnete Sicherheitsmaßnahmen. Aber sie lösen nicht das größte Geschäftsproblem: Woher wissen Sie, ob eine KI tatsächlich präzise und hilfreich sein wird, bevor Sie sie auf Ihre Kunden loslassen? Ein Audit-Trail ist nett, aber er wird Ihnen nicht sagen, ob Ihr neuer Bot dabei ist, ein Drittel Ihrer Nutzerbasis zu verärgern.
Die realen Kopfschmerzen der Salesforce KI-Governance
Salesforce gibt Ihnen eine solide Auswahl an Tools, aber für viele Teams (besonders im Kundensupport) bringt der Versuch, dieses Framework in die Praxis umzusetzen, einige schwierige, praktische Probleme mit sich.
Das Problem des verstreuten Wissens
Seien wir mal ehrlich. Die Informationen, die zur Lösung eines Kundenproblems benötigt werden, sind fast nie ordentlich in Ihrem CRM abgelegt. Sie sind über Confluence-Seiten verteilt, in Google Docs versteckt, in Slack-Threads erwähnt und in Tausenden von alten Support-Tickets in Ihrem Helpdesk vergraben, der vielleicht Zendesk oder Intercom ist, nicht die Service Cloud.
Das native Salesforce KI-Governance-Setup hat keine einfache Möglichkeit, diesen Ozean an externem Wissen anzuzapfen. Das bedeutet, dass Ihre KI-Agenten ein unvollständiges Bild erhalten, halbe Antworten geben und am Ende mehr Arbeit für Ihre menschlichen Agenten schaffen.
Genau aus diesem Grund gibt es ein Tool wie eesel AI. Es wurde entwickelt, um sofort all Ihre verschiedenen Wissensquellen zu vereinen. Es lässt sich natürlich mit Salesforce verbinden, aber es verbindet sich auch mit Confluence, Google Docs, Notion und über 100 anderen Apps, um ein umfassendes Gehirn für Ihre KI zu schaffen.
Das Problem der Komplexität und des "Rip and Replace"
Den vollständigen Salesforce KI-Governance-Stack zum Laufen zu bringen, ist kein lockeres Nachmittagsprojekt. Es ist ein großes Unterfangen, das oft spezialisierte Berater erfordert und Monate der Planung und Arbeit in Anspruch nehmen kann. Es ist definitiv kein Schalter, den man einfach umlegen kann.
Schlimmer noch, die Einführung dieser Tools bedeutet oft, dass Sie Ihre bestehenden Support-Workflows überarbeiten müssen, um sie an die Salesforce-Arbeitsweise anzupassen. Wenn Ihr Team bereits reibungslos in einem anderen Helpdesk arbeitet, stehen Sie plötzlich vor einem schmerzhaften "Rip and Replace"-Projekt, nur um Ihre KI zu starten.
Diese Infografik vergleicht den komplexen 'Rip and Replace'-Ansatz der nativen Salesforce KI-Governance mit einem flexibleren, mehrschichtigen Ansatz.Vergleichen Sie das mit dem Self-Service-Ansatz von eesel AI. Sie können Ihren Helpdesk und Ihre Wissensdatenbanken in Minuten verbinden, nicht in Monaten. Die KI passt sich direkt in Ihren aktuellen Workflow ein, ohne dass Sie die Tools aufgeben müssen, die Sie und Ihr Team bereits kennen und nutzen.
Das Risiko des Live-Gangs
Das ist die Angst, die jeden Support-Manager nachts wach hält. Wie können Sie absolut sicher sein, dass Ihr glänzender neuer KI-Agent einem echten Kunden nichts Seltsames oder Falsches sagt? Sandboxes und Testumgebungen sind nützlich, aber sie können die unordentliche, zufällige Natur echter Kundengespräche nicht vollständig vorhersagen.
Diese Unsicherheit ist der Grund, warum der Simulationsmodus von eesel AI so nützlich ist. Bevor Sie irgendetwas einschalten, können Sie die KI mit Tausenden Ihrer vergangenen Support-Tickets testen. Es zeigt Ihnen genau, wie die KI auf echte Kundenfragen geantwortet hätte, und gibt Ihnen eine datengestützte Prognose ihrer Leistung, Lösungsrate und wie viel Sie sparen könnten. So können Sie ihr Verhalten anpassen und mit vollem Vertrauen starten.
Der Simulationsbericht von eesel AI liefert eine datengestützte Prognose der Leistung, ein wichtiges Werkzeug zur Risikominimierung beim Start einer Salesforce KI-Governance-Strategie.Ein einfacherer, einheitlicher Weg zur Handhabung der Salesforce KI-Governance für den Support
Anstatt in einem komplexen, plattformspezifischen Framework stecken zu bleiben, können Sie einen praktischeren Ansatz zur KI-Governance wählen, der Ihnen schneller und mit deutlich weniger Risiko Ergebnisse liefert.
Führen Sie Ihr gesamtes Wissen an einem Ort zusammen
Ein vertrauenswürdiger KI-Support-Agent muss alles wissen, was Ihr Team weiß, egal wo diese Informationen gespeichert sind. eesel AI verbindet sich ohne großen Aufwand mit Ihrem gesamten Wissens-Ökosystem. Es kann sogar aus Ihren vergangenen Tickets in Plattformen wie Zendesk oder Freshdesk lernen und übernimmt vom ersten Tag an automatisch den Tonfall Ihrer Marke und die häufigsten Lösungen. Dies schafft eine Single Source of Truth, die weitaus vollständiger ist als das, was Salesforce allein sehen kann.
Das Dashboard von eesel AI zeigt seine vielfältigen Integrationen und bietet eine einheitliche Wissensbasis für einen effektiveren Salesforce KI-Governance-Ansatz.Behalten Sie die Kontrolle mit einem anpassbaren Workflow
Echte Governance bedeutet, dass Sie immer die Kontrolle haben. Mit eesel AI müssen Sie bei der Automatisierung nicht alles oder nichts machen. Sie können spezifische Regeln einrichten, die genau festlegen, welche Tickets die KI bearbeiten soll (wie einfache Fragen nach dem Motto "Wo ist meine Bestellung?") und welche sie sofort an einen Menschen weiterleiten soll.
Sie können auch einen einfachen Prompt-Editor verwenden, um die Persönlichkeit, den Ton und die erlaubten Aktionen der KI zu formen. Muss sie Bestellinformationen aus Shopify abrufen oder ein Ticket auf eine bestimmte Weise kennzeichnen? All das können Sie selbst einrichten, ohne einen Entwickler zu benötigen.
Starten Sie mit Zuversicht, nicht mit Raten
Die Fähigkeit, zu testen, bevor man vertraut, ist das ultimative Governance-Tool. Der Simulationsmodus in eesel AI eliminiert das Rätselraten und das Risiko beim Start Ihrer KI. Sie erhalten eine klare Vorschau darauf, wie sie sich verhalten wird, bevor sie jemals mit einem einzigen Kunden chattet.
Von dort aus können Sie sie langsam ausrollen. Beginnen Sie damit, dass die KI nur eine Art von häufigen Fragen bearbeitet, oder schalten Sie sie nur für einen Support-Kanal ein. Während Sie die Berichte beobachten und die guten Ergebnisse sehen, können Sie ihre Aufgaben zuversichtlich in einem Tempo erweitern, das sich für Sie richtig anfühlt.
Ein praktischer Weg zu einer vertrauenswürdigen Salesforce KI-Governance
Salesforce hat ein starkes Governance-Framework aufgebaut, das eine großartige Lösung für Unternehmen ist, die vollständig in seinem Ökosystem leben. Aber für die meisten Support-Teams ist es ein komplizierter, langsamer und abgeschotteter Ansatz, der wichtiges Wissen außer Acht lässt und mit viel Risiko verbunden ist, wenn man schließlich live geht.
Eine ordnungsgemäß gesteuerte KI-Support-Strategie benötigt ein Tool, das einfach einzurichten ist, Ihr gesamtes Wissen verbindet und Ihnen eine sichere und zuversichtliche Bereitstellung ermöglicht. Durch das Hinzufügen einer spezialisierten KI-Plattform, die für die tatsächliche Arbeitsweise moderner Support-Teams entwickelt wurde, können Sie eine vertrauenswürdige, effektive Automatisierung viel schneller und sicherer einrichten.
Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre KI-Support-Automatisierung
Sind Sie bereit zu sehen, wie Sie sicher einen KI-Support-Agenten starten können, der Ihre Salesforce-Daten und all Ihre anderen Wissensquellen nutzt? Simulieren Sie eesel AI mit Ihren bisherigen Tickets und sehen Sie in wenigen Minuten, welche potenzielle Lösungsrate Sie erreichen könnten.
Häufig gestellte Fragen
Salesforce AI Governance bezieht sich auf die Regeln, Tools und Best Practices für den verantwortungsvollen Einsatz von KI innerhalb der Salesforce-Plattform. Sie ist entscheidend für das Management von Risiken wie Datenlecks, voreingenommenen KI-Entscheidungen und Rufschädigung, um sicherzustellen, dass die KI präzise, sicher und konform mit Vorschriften wie dem KI-Gesetz der EU ist.
Salesforce bietet mehrere Schlüsselkomponenten für die KI-Governance, darunter die Data Cloud zur Vereinheitlichung von Kundendaten und Salesforce Shield für Sicherheit wie Verschlüsselung und Überwachung. Agentforce bietet Tools zum Erstellen und Steuern von KI-Agenten, während der Einstein Trust Layer die Sicherheit im Hintergrund handhabt, wie z.B. die Maskierung von PII und die Null-Daten-Aufbewahrung.
Eine der größten Herausforderungen ist das "Problem des verstreuten Wissens", da wichtige Informationen oft außerhalb von Salesforce in verschiedenen Anwendungen liegen. Zusätzlich kann das native Setup komplex und zeitaufwändig sein und erfordert oft erhebliche Überarbeitungen bestehender Arbeitsabläufe, was zu einem "Rip and Replace"-Szenario führt.
Das native Salesforce AI Governance-Framework ist hauptsächlich darauf ausgelegt, Daten innerhalb seines eigenen Ökosystems zu verwalten. Es hat Schwierigkeiten, externe Wissensquellen wie Confluence, Google Docs oder andere Helpdesks anzuzapfen, was zu unvollständigen KI-Antworten führen kann.
Obwohl Salesforce Tools wie das Agentforce Testing Center anbietet, bleibt die vollständige Vorhersage des KI-Verhaltens in echten Kundengesprächen ein Problem. Lösungen wie Simulationsmodi, die die KI anhand historischer Tickets testen, können datengestützte Leistungsprognosen liefern und dazu beitragen, das Vertrauen vor der Bereitstellung zu gewährleisten.
Die Implementierung des vollständigen Salesforce AI Governance-Stacks ist oft ein großes Unterfangen, das spezialisiertes Fachwissen und potenziell Monate der Planung und Arbeit erfordert. Es ist kein einfacher Schalter und kann Organisationen in ein spezifisches, oft komplexes Ökosystem binden.
