Salesforce KI-Forschung im Überblick: Ein tiefer Einblick in Einstein, Copiloten und Agenten

Man hat das Gefühl, es vergeht keine Woche, ohne dass Salesforce eine neue KI-Ankündigung macht. Sie setzen ganz klar alles auf eine Karte und positionieren ihre KI-Forschungsabteilung als das Gehirn hinter der Zukunft des CRM. Mit einem stetigen Strom an Neuigkeiten über Einstein, Copilots und ihre neue Agentforce-Plattform ist die Botschaft unmissverständlich: Sie setzen voll auf KI.

Aber mal ehrlich. Die Schlagzeilen sind zwar beeindruckend, aber man verliert sich leicht im Hype und fragt sich, was das alles tatsächlich für Ihr Team bedeutet. Wie helfen Ihnen diese riesigen, unternehmenstauglichen Tools wirklich, wenn Sie einfach nur den Alltag eines Support- oder Serviceteams bewältigen müssen?

Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen unkomplizierten, praxisnahen Überblick über Salesforce AI Research. Wir werden die wichtigsten Entwicklungen beleuchten, uns ansehen, was die Technologie leisten kann, und untersuchen, wie sie im Vergleich zu einigen der agileren und zugänglicheren KI-Lösungen abschneidet, die heute auf dem Markt sind.

Was ist Salesforce AI Research?

Kurz gesagt, Salesforce AI Research ist die F&E-Abteilung des Unternehmens, die dafür verantwortlich ist, neue KI-Technologien zu entwickeln und sie in die umfangreiche Salesforce Customer 360-Plattform zu integrieren. Unter der Leitung von Persönlichkeiten wie EVP und Chief Scientist Silvio Savarese ist es ihre Aufgabe, fortschrittliche KI zu entwickeln, die reale geschäftliche Herausforderungen löst.

Das ist auch nicht nur Theorie. Obwohl das Team wissenschaftliche Arbeiten veröffentlicht und zu Open-Source-Projekten beiträgt, liegt ihr Hauptaugenmerk darauf, die Salesforce-Produkte direkt zu verbessern. Ihre Forschung konzentriert sich auf einige sehr fortschrittliche Bereiche, darunter:

• Large Action Models (LAMs): Das ist KI, die nicht nur redet, sondern auch handelt. Sie kann eine Anfrage verstehen und dann eine Reihe von Schritten innerhalb einer Softwareanwendung ausführen, um sie zu erledigen.

• Multi-Agenten-Frameworks: Stellen Sie sich das wie ein Team spezialisierter KI-Bots vor, die zusammenarbeiten. Sie können bei komplexen Aufgaben wie dem Sortieren von Service-Tickets oder der Erstellung einer Umsatzprognose kooperieren.

• Code-Generierung: KI, die Entwicklern unter die Arme greift, indem sie Code-Schnipsel schreibt oder vorschlägt.

• Datensynthese: Hierbei werden realistische, aber künstliche Daten erstellt, was sehr nützlich ist, um KI-Modelle zu trainieren und zu testen, ohne sensible Kundeninformationen zu verwenden.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Ein hochtrabender Begriff für eine Technik, die der KI hilft, ihre Antworten auf Fakten aus einer spezifischen Wissensdatenbank zu stützen und so zu verhindern, dass sie sich Dinge ausdenkt.

Das Endziel ist es, Unternehmen dabei zu helfen, ein „agentisches Unternehmen“ zu werden – ein Unternehmen, in dem autonome KI-Agenten die Routineaufgaben erledigen, sodass sich Menschen auf die Arbeit konzentrieren können, die eine menschliche Note erfordert.

Die Entwicklung der Salesforce KI

Salesforce ist nicht erst gestern auf den KI-Zug aufgesprungen. Ihre Reise erstreckt sich über fast ein Jahrzehnt und hat sich von einfachen Vorhersagen zu den vollständig autonomen Agenten entwickelt, die wir heute sehen. Die Kenntnis dieser Zeitachse hilft dabei, ihre aktuelle Strategie zu verstehen.

2016: Einstein bringt prädiktive KI ins CRM

Die KI-Geschichte von Salesforce begann bereits 2016 mit Salesforce Einstein. Die Idee war, das CRM „intelligenter“ zu machen, indem prädiktive Funktionen in ihre Vertriebs-, Service- und Marketing-Tools eingebettet wurden.

In dieser ersten Version ging es vor allem darum, Ihre bestehenden Salesforce-Daten zu analysieren, um Ihnen hilfreiche Anstöße zu geben. Denken Sie an das Predictive Lead Scoring, das Vertriebsmitarbeitern half, herauszufinden, welche Leads sie zuerst anrufen sollten, oder an die Recommended Case Classification, die Support-Tickets automatisch weiterleitete. Das war für die damalige Zeit beeindruckend, aber es ging hauptsächlich darum, Ergebnisse vorherzusagen, nicht darum, neue Inhalte zu erstellen oder selbstständig zu handeln.

2023: Einstein GPT führt generative KI ein

Wirklich Fahrt aufgenommen hat die Entwicklung 2023 mit der Einführung von Einstein GPT. Dies war der große Sprung von Salesforce in die generative KI, bei dem sie ihre eigenen Modelle mit Technologien von Partnern wie OpenAI kombinierten.

Plötzlich konnte Salesforce Dinge erschaffen, nicht nur vorhersagen. Einstein GPT wurde entwickelt, um personalisierte Inhalte in großem Umfang zu generieren, sei es das Verfassen einer Verkaufs-E-Mail, das Schreiben einer Antwort für einen Service-Mitarbeiter oder das Erstellen von Marketingtexten. Der Clou dabei war, dass es die Echtzeit-Kundendaten eines Unternehmens aus der Salesforce Data Cloud nutzte, um sicherzustellen, dass alles, was es generierte, relevant und kontextbezogen war.

Die nächste Generation: Einstein Copilot und Agentforce

Aufbauend auf dieser generativen Grundlage verlor Salesforce keine Zeit und brachte die nächste Reihe von Tools auf den Markt. Einstein Copilot wurde als konversationeller KI-Assistent eingeführt, der in jeder Salesforce-App zu Hause ist. Anstatt nur auf Schaltflächen zu klicken, konnten Benutzer nun mit ihrem CRM chatten und es bitten, Anrufe zusammenzufassen, Meetings vorzubereiten oder einen Vertrag zu entwerfen. Mit dem Einstein Copilot Studio konnten Unternehmen dem Assistenten sogar neue Tricks mit benutzerdefinierten Fähigkeiten und Anweisungen beibringen.

All das führt zur Ankündigung von Agentforce 360, der großen Plattform, die entwickelt wurde, um all diese KI-Agenten unternehmensweit zu verwalten. Agentforce ist das Puzzleteil, das die Vision des „agentischen Unternehmens“ zum Leben erweckt und ein System schafft, in dem KI komplexe Geschäftsprozesse selbstständig abwickeln kann.

Der Haken: Es ist ein geschlossenes Ökosystem

Wie Sie sehen, basiert diese gesamte Entwicklung auf einer einzigen Sache: der Salesforce-Plattform. Jedes einzelne Tool, vom ursprünglichen Einstein bis zu den neuesten KI-Agenten, ist so konzipiert, dass es innerhalb der Salesforce-Welt existiert und ausschließlich Daten aus der Salesforce Data Cloud bezieht.

Das ist großartig, wenn Ihr gesamtes Unternehmen bereits auf Salesforce läuft. Aber für alle anderen ist es eine riesige Hürde. Wenn Ihr Team beliebte Helpdesks wie Zendesk, Freshdesk oder [REDACTED] verwendet, würde der Einsatz der Salesforce-KI eine Migration Ihres gesamten Technologie-Stacks bedeuten, was oft ein massiver und schmerzhafter Prozess ist. Im Gegensatz dazu sind Tools wie eesel AI so konzipiert, dass sie sich direkt in die von Ihnen bereits verwendete Software integrieren lassen. So erhalten Sie in wenigen Minuten leistungsstarke KI-Funktionen, ohne dass Ihr Team seine bevorzugten Tools aufgeben muss.

Was steckt dahinter?

Um wirklich zu verstehen, was die Salesforce-KI für Ihr Unternehmen bedeutet, hilft ein Blick auf die Schlüsselkomponenten, die das alles ermöglichen.

Ein Grundprinzip: Alles basiert auf der Salesforce Data Cloud

Das Fundament der gesamten KI-Strategie von Salesforce ist die Salesforce Data Cloud. Jede KI-gestützte Antwort, jeder Vorschlag und jede Aktion basiert auf den dort gespeicherten Kundendaten. So stellt Salesforce sicher, dass seine KI Ihnen relevante, genaue Antworten anstelle von generischen gibt.

Um die offensichtlichen Sicherheitsfragen zu klären, haben sie auch den Einstein Trust Layer entwickelt. Dies ist im Wesentlichen eine Sicherheitsdecke für Ihre Daten. Er fügt Funktionen wie Zero-Data-Retention (damit KI-Modelle von Drittanbietern Ihre Informationen nicht speichern) hinzu und maskiert automatisch personenbezogene Daten (PII), um die Privatsphäre der Kundendaten zu wahren.

Mehr als nur Text: Aktionsmodelle und KI-Teams

Salesforce Research blickt über die standardmäßigen Large Language Models (LLMs) hinaus, die hauptsächlich gut im Lesen und Schreiben von Text sind. Sie investieren stark in Large Action Models (LAMs), eine Art von KI, die darauf ausgelegt ist, eine Anfrage zu verstehen und dann tatsächlich eine Reihe von Aktionen in einer App auszuführen, um sie zu erledigen.

Hier kommen ihre Multi-Agenten-Frameworks ins Spiel. Sie ermöglichen es verschiedenen spezialisierten KI-Agenten, gemeinsam an einer einzigen komplexen Aufgabe zu arbeiten. Zum Beispiel könnte ein Agent Verkaufsdaten abrufen, ein anderer sie auf Trends analysieren und ein dritter auf der Grundlage der Ergebnisse einen Prognosebericht entwerfen. Um sicherzustellen, dass das alles auch wirklich funktioniert, hat Salesforce sogar einen eigenen Test, SCUBA, entwickelt, um zu sehen, wie gut KI-Agenten echte CRM-Aufgaben in einer simulierten Salesforce-Umgebung bewältigen können.

Einsatz von Spitzen-KI-Modellen (mit einem Haken)

Salesforce versucht nicht, jedes einzelne KI-Modell selbst zu entwickeln. Sie haben kluge Partnerschaften mit führenden KI-Laboren wie OpenAI und Anthropic geschlossen. Dies ermöglicht es ihnen, leistungsstarke Modelle wie GPT-5 und Claude direkt in ihre Agentforce-Plattform zu integrieren.

Dies gibt den Kunden Zugang zu einigen der besten KI-Technologien auf dem Markt, aber es gibt einen Haken. Alles geschieht innerhalb der sicheren, aber abgeschotteten Welt des Einstein Trust Layer und muss mit den eigenen Tools von Salesforce konfiguriert werden. Für Teams, die mehr direkte Kontrolle darüber haben möchten, was ihre KI weiß, ohne an einen einzigen Anbieter gebunden zu sein, bietet eesel AI einen wesentlich flexibleren Ansatz. Es ermöglicht Ihnen, sofort Wissen aus Dutzenden von Quellen zu verbinden, die Ihr Team bereits nutzt, wie Confluence, Google Docs und frühere Support-Tickets, und gibt Ihnen so die volle Kontrolle über das „Gehirn“ Ihrer KI.

Die praktische Realität für Ihr Unternehmen

Salesforce hat eine große, beeindruckende Vision für KI, aber ist sie die richtige Wahl für jedes Unternehmen? Für viele Unternehmen, insbesondere für solche, die nicht bereits vollständig auf Salesforce setzen, können die realen Kosten, die Einrichtungszeit und die Komplexität große Hindernisse darstellen.

Klartext zu Kosten und Einrichtung

Der Einstieg in die Salesforce-KI ist nicht so einfach wie das Umlegen eines Schalters. Viele der fortschrittlichen Einstein-Funktionen sind nicht Teil der Standardpakete; sie sind teure Add-ons, die oft in den teuersten Enterprise-Plänen enthalten sind.

Die Einrichtung ist ebenfalls ein riesiges Projekt. Sie erfordert eine tiefe Integration in Ihre Salesforce-Umgebung und eine Menge Konfiguration mit Tools wie dem Einstein Copilot Studio. Dies ist keine Self-Service-Lösung, die man einfach einstecken und loslegen kann. Es ist ein Projekt auf Unternehmensebene, das spezielles Fachwissen, viel Zeit und ein серьезное Budget erfordert.

Der Nachteil: Die Anbieterbindung

Der größte Kompromiss bei der Salesforce-KI ist ihr Alles-oder-Nichts-Ansatz. Ihre gesamte Stärke beruht auf der tiefen Verknüpfung mit der Salesforce Data Cloud. Wenn Sie ein eingefleischter Salesforce-Kunde sind, ist diese Integration ein massiver Vorteil. Aber für alle anderen schafft sie eine ernsthafte Anbieterbindung, die es unglaublich schwierig macht, andere großartige Tools in Ihrem Arbeitsablauf zu verwenden.

Sogar die eigene Forschung von Salesforce zur „KI-Kluft“ zeigte, dass viele Menschen zögern, KI einzuführen, weil sie sich Sorgen um Komplexität und Sicherheit machen. Die schwerfällige, auf Großunternehmen ausgerichtete Natur der Salesforce-KI kann für kleine bis mittelständische Unternehmen, die agil sein müssen, überwältigend und unerreichbar erscheinen.

Ein zugänglicherer Weg zur KI-Automatisierung

Für Teams, die die Vorteile der Support-Automatisierung ohne den unternehmensgroßen Aufwand nutzen möchten, gibt es eine praktischere Option. Der AI Agent von eesel AI ist von Grund auf so konzipiert, dass er sowohl leistungsstark als auch einfach zu bedienen ist und sich nahtlos in die Tools einfügt, die Sie bereits verwenden.

Der philosophische Unterschied wird im direkten Vergleich ziemlich deutlich:

Merkmal	Salesforce KI (Einstein/Agentforce)	eesel AI
Einrichtungszeit	Monate tiefer Plattformintegration	In wenigen Minuten einsatzbereit
Kernanforderung	Volle Bindung an das Salesforce-Ökosystem	Funktioniert mit Ihrem bestehenden Helpdesk (Zendesk etc.)
Wissensquellen	Hauptsächlich die Salesforce Data Cloud	Über 100 Integrationen (Confluence, Docs, frühere Tickets)
Preismodell	Komplex, oft an teure Enterprise-Pläne gebunden	Transparent und vorhersagbar, keine Gebühren pro Lösung
Testen	Simulierte Umgebungen (CRMArena-Pro)	Leistungsstarke Simulation mit Ihren eigenen früheren Tickets
Idealer Nutzer	Große Unternehmen, die vollständig in Salesforce investiert sind	Teams jeder Größe, die eine schnelle, flexible KI suchen

Mit eesel AI sind Sie in Minuten statt Monaten startklar. Sie können Ihre KI sicher an Tausenden Ihrer tatsächlichen früheren Tickets testen, um genau zu sehen, wie sie sich verhalten wird, bevor sie jemals mit einem Kunden spricht. Und Sie erhalten eine einfache, vorhersehbare Preisgestaltung, ohne zu einer massiven Plattformmigration gezwungen zu werden. Das ist KI-Automatisierung für uns alle.

Eine starke Vision mit ernsthaften Kompromissen

Seien wir ehrlich, man kann es nicht leugnen: Salesforce AI Research baut etwas Riesiges auf. Sie schaffen eine tief integrierte und leistungsstarke Plattform, die das Versprechen eines KI-gesteuerten Unternehmens einlösen könnte. Für Riesenunternehmen, die bereits ihren gesamten Betrieb auf Salesforce aufgebaut haben, ist dies ein überzeugender und logischer nächster Schritt.

All diese Leistung hat jedoch ihren Preis, und zwar nicht nur einen finanziellen. Sie müssen mit erheblicher Komplexität, hohen Kosten und der Bindung an die Welt eines einzigen Anbieters rechnen. Für die Mehrheit der Unternehmen, die agil bleiben und eine Mischung aus verschiedenen Tools verwenden müssen, ist der „Walled-Garden“-Ansatz von Salesforce einfach nicht praktikabel. Für diese Teams bieten plattformunabhängige Lösungen einen viel schnelleren, flexibleren und erschwinglicheren Weg, um mit der Automatisierung zu beginnen.

Starten Sie noch heute mit der KI-Automatisierung

Sie müssen nicht auf eine massive Plattformmigration warten, um mit der Automatisierung Ihres Supports zu beginnen. Mit eesel AI können Sie in wenigen Minuten einen leistungsstarken KI-Agenten starten, der aus Ihren Daten lernt und mit Ihrem bestehenden Helpdesk zusammenarbeitet.

Testen Sie eesel AI kostenlos.