Man hat das Gefühl, jedes CRM-Unternehmen spricht über generative KI, und Salesforce ist mit Einstein führend. Das Versprechen ist riesig: die Art und Weise, wie Sie mit Kunden arbeiten, durch die Automatisierung von so ziemlich allem zu verändern. Aber wie ist es wirklich, das System einzurichten und zum Laufen zu bringen?
Dieser Leitfaden richtet sich an alle, die eine klare Antwort zu Salesforce Einstein Generative AI suchen. Wir werden uns durch das Marketing-Gerede arbeiten und uns ansehen, was es ist, wie es funktioniert und was es tatsächlich für die Implementierung braucht. Wir behandeln die guten, die kniffligen und die teuren Teile, damit Sie entscheiden können, ob es der richtige Schritt für Ihr Team ist.
Was ist Salesforce Einstein Generative AI?
Beginnen wir mit den Grundlagen. Salesforce Einstein Generative AI ist kein einzelnes Produkt, das man einfach von der Stange kaufen kann. Es ist eine Schicht von KI-Funktionen, die in die Salesforce-Plattform integriert ist. Vielleicht erinnern Sie sich noch an den Namen Einstein GPT; seitdem wurde es um Tools wie Agentforce und Einstein Copilot erweitert.
Die Hauptidee ist, Ihre eigenen CRM-Daten zu nutzen, um Inhalte zu generieren und Aufgaben in den Bereichen Vertrieb, Service und Marketing zu automatisieren. Stellen Sie es sich wie ein KI-Gehirn vor, das auf Ihr spezifisches Unternehmen trainiert wurde und direkt in Salesforce lebt.
Unter der Haube ist es eine Mischung aus Salesforce's eigenen KI-Modellen und großen Sprachmodellen (LLMs) von Partnern wie OpenAI. Das gesamte System basiert auf den Daten Ihres Unternehmens, die von der Salesforce Data Cloud organisiert werden. Alles ruht auf einigen wichtigen Säulen:
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Einstein 1 Platform: Dies ist die Basisschicht, die der KI hilft, die einzigartige Salesforce-Konfiguration Ihres Unternehmens zu verstehen.
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Data Cloud: Dies ist der Daten-Hub, der all Ihre Kundendaten sammelt, bereinigt und verbindet, um der KI Kontext zu geben.
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Einstein Copilot: Dies ist der Chat-Assistent, mit dem Ihre Mitarbeiter tatsächlich in ihren Salesforce-Anwendungen sprechen werden.
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Einstein Trust Layer: Dies ist die Sicherheitsdecke, ein Framework, das entwickelt wurde, um Ihre Daten privat und sicher zu halten.
Die Kernplattform: Wie Salesforce Einstein Generative AI funktioniert
Um wirklich zu verstehen, worum es bei Salesforce Einstein geht, muss man sich seine Grundlagen ansehen. Es ist nicht nur ein Add-on; es ist tief mit dem gesamten Salesforce-Ökosystem verflochten, und das bringt einige ziemlich große Abhängigkeiten mit sich.
Die Abhängigkeit von der Data Cloud
Die KI von Salesforce ist nur so schlau wie die Daten, mit denen Sie sie füttern, aber hier ist der Haken: Sie verlässt sich vollständig auf die Data Cloud, um all Ihre Kundeninformationen zusammenzuführen. Das bedeutet, bevor die KI eine einzige E-Mail schreiben oder ein Support-Ticket zusammenfassen kann, müssen Sie das gesamte Wissen Ihres Unternehmens, jeden Kundenchat, jedes interne Prozessdokument, jeden Hilfeartikel in das Salesforce-Ökosystem bringen.
Wenn Ihre Daten bereits ordentlich in Salesforce gespeichert sind, haben Sie einen Vorsprung. Aber bei den meisten Unternehmen ist dieses Wissen über verschiedene Systeme verteilt. Sie haben wahrscheinlich Hilfeartikel in einem System, interne Handbücher in Confluence und jahrelangen wertvollen Kontext, der in Tickets in einem völlig separaten Helpdesk vergraben ist. All das in die Data Cloud zu verschieben, ist keine Wochenendaufgabe; es ist ein ausgewachsenes Datenmigrationsprojekt, das leicht Monate in Anspruch nehmen kann.
Ein Workflow, der die Einschränkungen der Datenabhängigkeit von Salesforce's KI verdeutlicht, die eine umfangreiche Datenmigration in das eigene Ökosystem erfordert.Dies ist eine massive Hürde für Teams, die agiler sein wollen. Ein Tool wie eesel AI wurde genau für dieses Problem entwickelt. Es ist darauf ausgelegt, Ihr Wissen genau dort zu vereinheitlichen, wo es sich befindet. Mit Ein-Klick-Integrationen für über 100 Quellen verbindet es sich mit den Tools, die Sie bereits verwenden, ohne Sie zu einer Migration zu zwingen.
Der Einstein Trust Layer
Bei generativer KI ist Datensicherheit ein großes Thema. Salesforce handhabt dies mit dem Einstein Trust Layer. Seine Aufgabe ist es, Ihre Daten mit Funktionen wie dynamischem Grounding (Hinzufügen Ihrer spezifischen CRM-Daten zu Prompts für Kontext) und Datenmaskierung (Bereinigen persönlicher Informationen, bevor sie an ein LLM gesendet werden) zu schützen.
Der Prozess ist ziemlich gründlich. Wenn ein Benutzer einen Prompt schreibt, durchläuft dieser zuerst den Trust Layer. Hier wird er mit relevanten CRM-Daten grundiert und alle sensiblen Informationen werden maskiert. Dann wird er an einen LLM-Partner gesendet, um eine Antwort zu generieren. Bevor diese Antwort an den Benutzer zurückgeht, wird sie auf Toxizität geprüft und zur Überprüfung protokolliert. Es ist eine notwendige Funktion für jedes große Unternehmen, aber es fügt auch eine weitere komplexe Schicht hinzu, die konfiguriert werden muss und Sie tiefer in die Welt von Salesforce einbindet.
Das offene, aber geschlossene Ökosystem
Salesforce spricht gerne davon, eine offene Plattform zu sein, und sein Model Builder ermöglicht es Ihnen, "Ihr eigenes Modell mitzubringen" (BYOM). Auf dem Papier klingt das fantastisch. Sie können benutzerdefinierte KI-Modelle von Anbietern wie Google Vertex AI verwenden.
In der Realität ist dies eine Funktion für Power-User, die für Unternehmen mit eigenen Data-Science-Teams gedacht ist. Es ist nichts, was das durchschnittliche Team einfach einschalten kann. Und selbst wenn Sie Ihr eigenes Modell mitbringen, muss es sich immer noch an die Regeln von Salesforce halten, was eine Menge technisches Geschick erfordert, um alles zu verbinden und zum Laufen zu bringen. Es ist weniger ein offener Spielplatz als vielmehr ein ummauerter Garten mit ein paar teuren Gästepässen.
Diese Infografik stellt das geschlossene Ökosystem von Salesforce flexibleren, integrierten Alternativen gegenüber, die sich mit bestehenden Tools verbinden.Schlüsselanwendungen: Was Sie mit Salesforce Einstein Generative AI tun können
Sobald Sie die Hürden der Einrichtung überwunden haben, bietet Salesforce Einstein Generative AI ein ziemlich beeindruckendes Set an Werkzeugen, um KI in Ihrem gesamten Unternehmen einzusetzen.
Einstein Copilot und Copilot Studio
Einstein Copilot ist der KI-Assistent, den Ihr Team in einer Seitenleiste innerhalb der Salesforce-Apps sehen wird. Sie können ihm Fragen in natürlicher Sprache stellen, um Zusammenfassungen zu erhalten, E-Mails zu entwerfen oder Automatisierungen auszulösen.
Ein Beispiel für den Salesforce Einstein Copilot-Assistenten, der einem Benutzer innerhalb einer Salesforce-Anwendung Hilfe anbietet.Angetrieben wird er vom Copilot Studio, einem Low-Code-Toolkit für Administratoren und Entwickler zur Anpassung des KI-Verhaltens. Es ist unterteilt in:
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Prompt Builder: Ein Ort, um Prompt-Vorlagen für häufige Aufgaben zu erstellen und wiederzuverwenden.
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Skills Builder: Eine Möglichkeit, benutzerdefinierte Aktionen für die KI zu definieren, wie das Aktualisieren eines Kontaktdatensatzes oder das Aufrufen eines externen Tools.
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Model Builder: Das Werkzeug zum Verbinden verschiedener KI-Modelle mit der Plattform.
Dieses Toolkit ist definitiv leistungsstark, aber auch sehr komplex. Das Erstellen benutzerdefinierter "Skills" erfordert ein tiefes Wissen über die Salesforce-Plattform, einschließlich Apex-Code und Flows. Es ist ein "Build-your-own-agent"-Setup, das viel Zeit und technisches Fachwissen erfordert.
Das ist meilenweit entfernt von Plattformen, die für eine schnelle Do-it-yourself-Einrichtung konzipiert sind. Mit eesel AI erhalten Sie beispielsweise sofort eine einfache, aber vollständig anpassbare Workflow-Engine. Sie können die Persönlichkeit Ihrer KI festlegen, benutzerdefinierte Aktionen erstellen, um Bestelldetails nachzuschlagen oder Tickets zu taggen, und auswählen, welche Konversationen automatisiert werden sollen – alles über ein einfach zu bedienendes Dashboard. Keine Entwickler erforderlich.
Anwendungsfälle über Clouds hinweg
Der wahre Nutzen von Einstein zeigt sich, wenn man sieht, wie seine Funktionen für verschiedene Teams angepasst werden. Hier sind einige Beispiele dafür, was es kann:
- Für die Sales Cloud: KI kann helfen, Follow-up-E-Mails zu entwerfen, Zusammenfassungen aus Verkaufsgesprächsaufzeichnungen zu erstellen und Vertriebsmitarbeitern vor ihrem nächsten Meeting einen Spickzettel zu einem Kundenkonto zu geben.
Das Salesforce Sales Cloud-Dashboard, auf dem Vertriebsteams ihre Pipeline verwalten und generative KI-Funktionen nutzen können.- Für die Service Cloud: Es kann Wissensdatenbankartikel aus gelösten Fällen erstellen, personalisierte Antworten für Support-Agenten in Echtzeit vorschlagen und Fallzusammenfassungen schreiben, damit Agenten Tickets schneller schließen können.
Ein Screenshot, der zeigt, wie Salesforce Einstein AI automatisch einen Kundenservice-Fall zusammenfasst, um Agenten bei der schnelleren Arbeit zu unterstützen.- Für die Marketing Cloud: Marketer können damit personalisierte E-Mail-Texte generieren, gezielte Zielgruppensegmente mit einfachen Abfragen erstellen und Ideen zur Verbesserung ihrer Kampagnen erhalten.
Die Realität: Implementierung und Kosten von Salesforce Einstein Generative AI
Okay, kommen wir zur Sache. Was braucht es wirklich, um Einstein AI zum Laufen zu bringen, und wie viel wird es Sie kosten?
Einrichtung und Implementierung
Der Einstieg in Einstein ist nicht wie das Umlegen eines Schalters. Laut den eigenen Anleitungen von Salesforce ist der Prozess ein Marathon, kein Sprint:
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Zuerst müssen Sie die Data Cloud in Ihrer Salesforce-Organisation bereitstellen und einrichten lassen.
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Dann schalten Sie Einstein ein und warten, bis es sich mit der Data Cloud synchronisiert hat.
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Danach müssen Sie den Einstein Trust Layer konfigurieren, um sicherzustellen, dass er den Datenschutzrichtlinien Ihres Unternehmens entspricht.
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Schließlich müssen Sie festlegen, wie Daten für Ihre Audit-Trails und Feedback-Protokolle gesammelt und gespeichert werden.
Jeder dieser Schritte erfordert einen spezialisierten Salesforce-Administrator oder -Entwickler. Es ist ein Projekt auf Unternehmensebene, das leicht Wochen, wenn nicht Monate dauern kann und oft teure Berater erfordert.
Das ist eine riesige Hürde für Teams, die jetzt Ergebnisse brauchen. Hier wird auch der Hauptvorteil einer Plattform wie eesel AI kristallklar. Ihr Ziel ist es, Ihnen zu helfen, in Minuten live zu gehen, nicht in Monaten. Mit Ein-Klick-Integrationen für Helpdesks wie Zendesk und Freshdesk können Sie einen KI-Agenten mit Ihren bestehenden Tools fast sofort einsatzbereit haben. Sie können sogar eine Simulation mit Tausenden Ihrer vergangenen Tickets durchführen, um genau zu sehen, wie er sich verhalten hätte, bevor Sie ihn auch nur mit einem einzigen Kunden sprechen lassen.
Preise und Pakete
Wenn Sie nach einem einfachen Preisschild für die generativen KI-Tools von Salesforce suchen, viel Glück. Das Unternehmen listet keine öffentlichen Preise für Einstein 1, Agentforce oder andere seiner KI-Add-ons auf. Stattdessen finden Sie den allzu bekannten "Vertrieb kontaktieren"-Button.
Soweit wir wissen, wird Einstein AI normalerweise als Add-on zu den teureren Salesforce-Editionen (Enterprise und höher) verkauft. Die Lizenzierung ist oft eine verwirrende Mischung aus Pro-Benutzer-Pro-Monat-Gebühren und einem separaten Pool an nutzungsbasierten Credits. Dies macht es fast unmöglich, Ihre Kosten vorherzusagen, die in einem geschäftigen Monat explodieren können.
Hier ist ein kurzer Vergleich der beiden Ansätze:
| Funktion | Salesforce Einstein Generative AI | eesel AI |
|---|---|---|
| Einrichtungsprozess | Mehrmonatige Implementierung, die Data Cloud und spezialisierte Administratoren erfordert. | In wenigen Minuten live gehen mit einem Self-Service-Dashboard und Ein-Klick-Integrationen. |
| Preismodell | Nicht öffentlich; erfordert ein Verkaufsgespräch. Normalerweise eine Mischung aus Pro-Benutzer-Add-ons und Credits. | Transparente, öffentliche Preispläne basierend auf Interaktionen. |
| Verträge | Typischerweise Jahresverträge mit großen Verpflichtungen auf Unternehmensebene. | Flexible monatliche Pläne verfügbar, mit einem Rabatt bei jährlicher Zahlung. |
| Testphase | Sie müssen mit dem Vertrieb sprechen, um einen betreuten Piloten einzurichten oder eine Demo zu erhalten. | Kostenlos starten, mit einem Simulationsmodus zum sofortigen Testen mit Ihren echten Daten. |
Ist Salesforce Einstein Generative AI die richtige KI für Sie?
Seien wir ehrlich: Salesforce Einstein Generative AI ist eine unglaublich leistungsstarke Plattform. Wenn Sie ein riesiges Unternehmen sind, das bereits voll auf das Salesforce-Ökosystem setzt und über das Budget und die technischen Teams verfügt, um seine Komplexität zu bewältigen, kann es einen enormen Mehrwert bieten. Es ist darauf ausgelegt, das KI-Gehirn für Ihre gesamte Kundenreise zu sein, mit der Art von Sicherheit und Governance, die große Unternehmen benötigen.
Aber all diese Leistung hat ihren Preis: Sie sind an ihre Plattform gebunden, die Einrichtung ist langwierig und kompliziert, und die Preisgestaltung ist ein Rätsel. Es ist eine Lösung, die für einen sehr spezifischen Kundentyp entwickelt wurde.
Für Teams, die eine leistungsstarke, flexible und einfach zu bedienende KI ohne all den Ballast benötigen, gibt es weitaus unkompliziertere und transparentere Optionen.
Wenn Sie einen vollständig anpassbaren KI-Agenten starten möchten, der mit den Tools arbeitet, die Sie bereits haben, all Ihr Wissen verbindet und in wenigen Minuten einsatzbereit ist, probieren Sie eesel AI kostenlos aus.
Häufig gestellte Fragen
Salesforce Einstein Generative AI ist eine Suite von KI-Funktionen, die in die Salesforce-Plattform integriert sind und darauf abzielen, Aufgaben zu automatisieren und Inhalte zu generieren. Es nutzt die CRM-Daten eines Unternehmens, um die Abläufe in den Bereichen Vertrieb, Service und Marketing zu verbessern.
Die Grundlage von Salesforce Einstein Generative AI umfasst die Einstein 1 Platform für die Konfiguration, die Data Cloud für einen umfassenden Kontext der Kundendaten, den Einstein Copilot als interaktiven KI-Assistenten und den Einstein Trust Layer für robuste Sicherheit und Datenschutz.
Die Implementierung von Salesforce Einstein Generative AI ist ein mehrmonatiges Projekt auf Unternehmensebene. Es erfordert eine umfangreiche Einrichtung der Data Cloud, die Konfiguration des Trust Layers und spezialisierte Kenntnisse von Salesforce-Administratoren oder -Entwicklern, oft unter Einbeziehung teurer Berater.
Die Preise für Salesforce Einstein Generative AI werden nicht öffentlich bekannt gegeben und sind in der Regel ein Add-on zu den höherwertigen Salesforce-Editionen. Die Kosten setzen sich oft aus einer Kombination von Gebühren pro Benutzer/pro Monat und nutzungsbasierten Credits zusammen, was eine genaue Vorhersage der Gesamtausgaben erschwert.
Der Einstein Trust Layer wurde entwickelt, um Datenschutz und -sicherheit zu gewährleisten, indem er KI-Prompts mit relevanten CRM-Daten grundiert und sensible Informationen vor der Verarbeitung maskiert. Er umfasst auch Prüfungen auf Toxizität und eine umfassende Protokollierung für Auditzwecke.
Ja, Salesforce Einstein Generative AI unterstützt die Integration von benutzerdefinierten KI-Modellen über seinen Model Builder, der es Unternehmen ermöglicht, ihr eigenes Modell mitzubringen ("bring your own model", BYOM). Diese Funktion ist jedoch sehr technisch und erfordert in der Regel ein engagiertes Data-Science-Team.
Salesforce Einstein Generative AI eignet sich am besten für große Unternehmen, die bereits tief im Salesforce-Ökosystem verankert sind. Diese Unternehmen verfügen in der Regel über das erhebliche Budget, die technischen Teams und die komplexe Dateninfrastruktur, um die umfassende Implementierung zu bewältigen.
