Ein praktischer Leitfaden zu Salesforce AI in Data Cloud

Seien wir ehrlich, es gibt im Moment viel Lärm um KI im CRM-Bereich. Salesforce steht an vorderster Front und preist seine Data Cloud und Einstein AI als das nächste große Ding in Sachen Kundenbeziehungen an. Das klingt alles beeindruckend, aber wenn Sie nur herausfinden wollen, was das alles für Ihr Team bedeutet, sind Sie definitiv nicht allein. Was genau ist Salesforce AI in Data Cloud, wie funktioniert es wirklich, und was ist nötig, um es zum Laufen zu bringen?

Dieser Artikel soll den Hype durchbrechen. Wir geben Ihnen einen klaren, sachlichen Einblick in die Funktionen der Plattform, die realen Probleme bei der Einrichtung und die berühmt-berüchtigte, verwirrende Preisgestaltung. Unser Ziel ist es, Ihnen zu helfen zu entscheiden, ob diese riesige Plattform der richtige Schritt für Sie ist, oder ob eine flexiblere Lösung, die sich einfach in die Tools einfügt, die Sie bereits verwenden, sinnvoller ist.

Was ist Salesforce AI in Data Cloud?

Zunächst einmal ist Salesforce AI in Data Cloud nichts, was man einfach so im Regal kaufen kann. Es ist eher ein Paketangebot: eine leistungsstarke Datenplattform, die mit einer noch leistungsstärkeren KI-Schicht verbunden ist. Damit die neuen, auffälligen generativen KI-Funktionen funktionieren, müssen beide Teile zusammenarbeiten.

Die Rolle von Salesforce Data Cloud

Im Kern ist Salesforce Data Cloud ein riesiger Knotenpunkt für alle Ihre Kundendaten. Ihre Hauptaufgabe ist es, Informationen von überall her zu sammeln, zu bereinigen und zu verbinden. Wir sprechen hier von Daten aus Salesforce-Apps wie Sales Cloud und Service Cloud, aber auch von Ihrer Website, mobilen Apps oder sogar anderen Data Warehouses (Datenlager).

Der springende Punkt ist der Aufbau eines einzigen, vollständigen Profils für jeden Kunden, das Salesforce "Customer 360" nennt. Dies gibt Ihnen einen Live-Einblick in jeden Kontaktpunkt, den ein Kunde mit Ihrem Unternehmen hatte, und das ist der Treibstoff, den jede intelligente KI benötigt, um zu funktionieren.

Die Rolle von Salesforce Einstein AI

Einstein AI ist der Markenname für alle KI-Tools von Salesforce. Dies umfasst die älteren, prädiktiven KI-Funktionen, die es schon seit einiger Zeit gibt, sowie die neueren, generativen KI-Funktionen, auf die alle gespannt sind. Die großen Namen hier sind Agentforce, ein KI-Sidekick für den Vertrieb und Servicemitarbeiter, und Prompt Builder, mit dem Sie benutzerdefinierte Prompts erstellen können, die auf den Daten Ihres eigenen Unternehmens basieren.

Wie die Komponenten zusammenarbeiten

Hier wird es oft verwirrend. Sie können die neuen generativen KI-Funktionen wie Agentforce nicht einfach per Knopfdruck einschalten. Sie benötigen unbedingt Data Cloud, um zu funktionieren. Ohne sie fliegt die KI blind und kann Ihnen keine Antworten geben, die für Ihre Kunden relevant, genau oder sicher sind.

Data Cloud liefert die "Grounding"-Daten, die die KI intelligent in Bezug auf Ihr Geschäft machen. Es speist diese einheitlichen Kundeninformationen über die Einstein Trust Layer in die KI-Modelle ein, die auch wichtige Aufgaben wie das Ausblenden sensibler PII (Personally Identifiable Information - personenbezogene Daten) und das Sicherstellen, dass Ihre privaten Daten nicht zum Trainieren eines öffentlichen Modells verwendet werden, übernimmt. Einfach ausgedrückt ist Data Cloud der obligatorische Ausgangspunkt für das gesamte generative KI-Setup von Salesforce.

Hauptfunktionen

Was kann man also mit diesem Setup eigentlich machen? Die Funktionen sind definitiv auf große Unternehmen mit großem operativem Bedarf ausgerichtet, aber es ist trotzdem gut zu wissen, was unter der Haube steckt.

Datenvereinheitlichung und Zero-Copy-Integration

Eines der großen Verkaufsargumente ist die Fähigkeit von Data Cloud, Daten von so gut wie überall heranzuziehen. Eine wichtige Funktion hier ist die "Zero-Copy"-Integration. Damit können Sie Data Cloud direkt mit externen Data Warehouses wie Snowflake, Google BigQuery und Databricks verbinden, ohne all diese Daten kopieren zu müssen. Für riesige Unternehmen, die bereits Millionen in diese Plattformen investiert haben, ist dies ein großer Gewinn, da sie kein weiteres Datensilo erstellen müssen.

Aber seien wir ehrlich: Für die meisten Teams, die nur wollen, dass ihre KI mit ihrem bestehenden Helpdesk wie Zendesk oder ihrer Knowledge Base wie Confluence kommuniziert, ist das, als würde man mit einem Vorschlaghammer eine Nuss knacken. Ein Tool wie eesel AI bringt Sie viel schneller ans Ziel, indem es sich direkt in die Tools integriert, die Sie bereits haben. Sie können es in wenigen Minuten zum Laufen bringen, ohne separate Datenplattform.

Generative KI-Anwendungen wie Agentforce

Hier soll das Coolste passieren. Sobald alle Ihre Daten in Data Cloud sind, können Sie Anwendungen wie Agentforce verwenden. Dieser KI-Assistent befindet sich in der Salesforce-Oberfläche und kann Ihr Team bei folgenden Aufgaben unterstützen:

• Verfassen personalisierter Verkaufs-E-Mails, die nicht robotisch klingen.

• Sie erhalten die wichtigsten Informationen zu einem langen Kundensupport-Anruf oder einer Ticketkette.

• Erledigung langweiliger Aufgaben wie Kategorisierung neuer Supportfälle.

Das Versprechen ist, dass die Vorschläge der KI, weil sie aus den umfangreichen Kundendaten in Data Cloud schöpft, viel hilfreicher sind als das, was Sie von einem generischen KI-Tool erhalten würden.

Die Einstein Trust Layer und benutzerdefinierte KI-Modelle

Sicherheit und Datenschutz sind bei generativer KI natürlich ein großes Thema. Salesforce handhabt dies mit seiner Einstein Trust Layer. Sie maskiert automatisch sensible Daten, prüft KI-Antworten auf toxische Sprache und stellt sicher, dass Ihre Daten nicht von KI-Modellen Dritter gespeichert oder verwendet werden. Das bedeutet, dass Ihre Kundendaten Ihr Eigentum bleiben.

Für Unternehmen, die über eigene Data-Science-Teams verfügen, bietet Salesforce auch Einstein Studio an. Damit können Sie Ihr eigenes KI-Modell (BYOM - Bring Your Own Model) mitbringen und es in Ihre Salesforce-Daten einbinden, wodurch Sie viel mehr Kontrolle über die Verwendung von KI erhalten.

Die Realität der Implementierung und ihre Grenzen

Auch wenn die Funktionsliste großartig klingt, ist die alltägliche Realität, Salesforce AI in Data Cloud zum Laufen zu bringen, eine ganz andere Geschichte. Es ist gut, die Herausforderungen zu kennen, bevor man einsteigt.

Ein großes Projekt, kein einfaches Plug-in

Man schaltet Data Cloud nicht einfach "ein". Wie viele Berater Ihnen sagen werden, braucht ein erfolgreicher Start ein ernsthaftes "richtiges Design im Vorfeld, Planung im Vorfeld und Architektur im Vorfeld". Es ist ein riesiges Projekt, das in der Regel die Anheuerung spezialisierter Berater, die Zusammenstellung eines engagierten internen Teams und monatelanges Warten erfordert, bevor Sie Ergebnisse sehen. Dies ist kein Tool, das Sie über ein Wochenende testen können; es ist eine massive, von oben nach unten gerichtete Unternehmensinitiative.

Die versteckte Abhängigkeit von Data Cloud

Einer der häufigsten Punkte der Verwirrung ist, wie Data Cloud mit den KI-Funktionen verbunden ist. Sie hören vielleicht von einer "kostenlosen" oder "$0 SKU" von Data Cloud, die in einigen Lizenzen enthalten ist, aber lassen Sie sich nicht täuschen: Sie können Agentforce oder andere generative KI-Tools nicht ohne sie verwenden. Es ist eine technische Anforderung für die Protokollierung, die Verfolgung der Nutzung und die Ausführung der Trust Layer. Selbst wenn Sie nicht im Voraus für Data Cloud bezahlen, bleiben Sie trotzdem an seiner Komplexität und Architektur hängen.

Das Risiko der Ökosystem-Lock-in

Das gesamte System ist so aufgebaut, dass es am besten funktioniert, wenn Ihr gesamtes Geschäft, Vertrieb, Service, Marketing bereits auf Salesforce läuft. Wenn Ihre Teams eine Mischung aus verschiedenen Tools verwenden, werden Sie die ganze Zeit damit verbringen, diese Daten in Salesforce zu pumpen, was sich gezwungen und umständlich anfühlen kann.

Hier kann eine All-in-One-Plattform kompliziert werden. Im Gegensatz dazu ist ein Tool wie eesel AI auf Einfachheit und Flexibilität ausgelegt. Mit One-Click-Integrationen verbindet es sich direkt mit den Helpdesks und Wissensquellen, die Sie tatsächlich nutzen, egal ob das Freshdesk, Intercom, Google Docs oder Slack ist. Sie müssen Ihre aktuelle Einrichtung nicht überholen oder ein riesiges Datenprojekt starten, nur um KI auszuprobieren. Sie können in wenigen Minuten loslegen.

Noch besser ist, dass Sie mit dem Simulationsmodus von eesel AI die Automatisierung sicher an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen können. Sie können genau sehen, wie die KI geantwortet hätte, eine solide Prognose Ihrer Lösungsquote erhalten und das Verhalten anpassen, bevor sie jemals mit einem echten Kunden interagiert. So können Sie Automatisierung mit Zuversicht einführen, was weit entfernt ist vom "Alles-oder-Nichts"-Ansatz größerer Plattformen.

Die undurchsichtige Preisgestaltung

Eines der größten Probleme, auf die Sie stoßen werden, wenn Sie sich mit der KI von Salesforce beschäftigen, ist das völlige Fehlen einer klaren Preisgestaltung. Für alle, die versuchen, ein Budget zu verwalten, kann dies ein absolutes No-Go sein.

Ein komplexes, verbrauchsabhängiges Modell

Salesforce hat keinen einfachen Pauschalpreis für seine KI- und Data Cloud-Dienste. Stattdessen ist Ihre Rechnung eine verwirrende Mischung aus verschiedenen Faktoren:

• Verbrauchsgutschriften: Sie zahlen basierend darauf, wie viel Sie die KI und die Datenverarbeitung nutzen.

• Datenspeicher: Je mehr Daten Sie in Data Cloud haben, desto mehr zahlen Sie.

• Premium-Add-ons: Zusätzliche Funktionen kosten zusätzliches Geld.

Erschwerend kommt hinzu, dass Sie nirgendwo eine Preisseite finden. Jeder Link führt Sie zu einem "Kontakt Sales"-Formular. Dies macht es fast unmöglich, Ihre Kosten vorherzusagen, zumal die KI-Nutzung sehr unterschiedlich sein kann. Wie einige Benutzer auf Reddit bemängelt haben, ist die Preisgestaltung so vage, dass es schwierig ist, überhaupt die Genehmigung für ein Pilotprojekt zu erhalten.

Die Alternative: Transparente und vorhersehbare Preise

Dies ist ein weiterer Punkt, an dem ein anderer Ansatz viele Probleme ersparen kann. Mit eesel AI ist die Preisgestaltung einfach und transparent. Die Pläne basieren auf klaren Stufen, die mit Ihnen wachsen, sodass Sie immer wissen, was Sie bezahlen.

Am wichtigsten ist, dass eesel AI eine "keine Gebühren pro Lösung"-Richtlinie hat. Das bedeutet, dass Ihre Rechnung nicht plötzlich explodiert, nur weil Sie einen arbeitsreichen Monat mit einem hohen Ticketvolumen hatten. Diese Art der vorhersehbaren Budgetierung ist eine willkommene Abwechslung zu den trüben, verbrauchsabhängigen Modellen von Unternehmensplattformen, und sie ermöglicht es Ihnen, Ihre Automatisierung zu skalieren, ohne sich Sorgen über überraschende Kosten machen zu müssen.

Salesforce AI in Data Cloud: Leistungsstark für einige, zu komplex für viele

Es steht außer Frage, dass Salesforce AI in Data Cloud eine leistungsstarke und tief integrierte Plattform ist. Für riesige Unternehmen, die bereits vollständig in das Salesforce-Ökosystem eingebunden sind und über das Budget und das Team für ein mehrmonatiges Implementierungsprojekt verfügen, kann es ein fantastisches Tool sein.

Aber diese Leistung ist mit einer Menge Komplexität, einem hohen Risiko der Bindung an einen einzigen Anbieter und einem Preismodell verbunden, das alles andere als klar ist. Für die meisten Support-, IT- und Betriebsteams ist eine agilere Self-Service-Lösung, die mit den Tools funktioniert, die sie bereits kennen und lieben, eine viel praktischere und erschwinglichere Möglichkeit, mit KI zu beginnen.

Bringen Sie KI in wenigen Minuten zum Laufen, nicht in Monaten

Wenn Sie eine KI-Lösung benötigen, die sich mit Ihren aktuellen Tools verbindet, ab dem ersten Tag einen Mehrwert bietet und eine vorhersehbare Preisgestaltung hat, wurde eesel AI für Sie entwickelt. Sie können seine Leistung mit Ihren eigenen Daten simulieren und in wenigen Minuten live gehen.