Sie haben wahrscheinlich schon den Hype um Salesforce AI mitbekommen. Mit klangvollen Namen wie Einstein, Einstein GPT und jetzt Copilot läuft die Marketing-Maschinerie auf Hochtouren und verspricht, die Art und Weise, wie Sie Vertrieb und Kundenservice verwalten, komplett zu verändern. Aber wenn Sie wie die meisten Leute sind, die versuchen, das alles zu verstehen, bleiben Sie wahrscheinlich mit einigen großen Fragen zurück: Was können diese Tools tatsächlich? Und sind sie den horrenden Preis wirklich wert?
Wenn Sie ein paar Minuten durch Reddit-Threads zu diesem Thema scrollen, werden Sie sehen, dass Sie nicht allein sind. Es zieht sich wie ein roter Faden durch die Diskussionen, dass sich Salesforce AI eher wie eine Sammlung von Schlagwörtern anfühlt als ein praktisches, alltagstaugliches Werkzeug. Viele Nutzer finden es schwierig, konkrete Anwendungsfälle zu finden, und die Ergebnisse entsprechen oft nicht ganz den Hochglanz-Demos.
Dieser Leitfaden soll Ihnen einen klaren, schnörkellosen Einblick in die von Salesforce genutzte KI geben. Wir werden aufschlüsseln, was sie ist, was sie nicht ist, und die realen Einschränkungen und Kosten aufdecken. Wir werden auch untersuchen, warum eine flexiblere KI-Lösung, die mit dem gesamten Wissen Ihres Unternehmens arbeitet, für Ihr Team ein viel klügerer Schachzug sein könnte.
Was ist Salesforce AI? (Einstein erklärt)
Also, was ist Salesforce Einstein? Im Grunde ist es kein einzelnes Produkt. Stellen Sie es sich als eine Schicht künstlicher Intelligenz vor, die direkt in die Salesforce-Plattform integriert ist. Das Ziel ist es, ihre Hauptprodukte – Sales Cloud, Service Cloud und so weiter – intelligenter und automatisierter zu machen. Kürzlich wurden Einstein GPT und Einstein Copilot zur Familie hinzugefügt, die generative KI-Fähigkeiten einbringen. Das bedeutet, die Plattform kann jetzt Inhalte erstellen, lange Gespräche zusammenfassen und sogar Entwicklern beim Schreiben von Code helfen.
Die gesamte Strategie von Salesforce besteht darin, diese KI direkt in die Arbeitsabläufe zu integrieren, die Sie bereits nutzen. Auf dem Papier klingt das fantastisch. Wer würde nicht wollen, dass sein CRM intelligenter ist?
Aber hier liegt das Problem bei diesem Ansatz: Die KI ist praktisch im Salesforce-Ökosystem gefangen. Sie kann nur von Daten lernen, die innerhalb von Salesforce leben und atmen. Für die große Mehrheit der Unternehmen ist das ein riesiges Problem. Das eigentliche Wissen Ihres Teams, das, was knifflige Kundenprobleme löst, ist überall verstreut: in internen Wikis, unordentlichen Google Docs, unzähligen Slack-Kanälen und Projektmanagement-Tools. Diese Einschränkung hemmt die Nützlichkeit der KI vom ersten Tag an, da sie nur mit einem Bruchteil des Gesamtbildes arbeitet.
Salesforce-KI-Funktionen in den Kernprodukten
Salesforce verteilt seine KI über verschiedene Produkte, wobei jedes verspricht, bestimmte Teile Ihres Geschäfts zu optimieren. Werfen wir einen Blick auf das Angebot und sprechen wir über die Realität des täglichen Einsatzes dieser Tools.
KI für die Sales Cloud: Das Versprechen von intelligenterem Verkaufen
Für Vertriebsteams lautet das große Versprechen der KI, den Vertriebsmitarbeitern zu helfen, ihre Energie auf die richtigen Leads zu konzentrieren und Geschäfte effizienter abzuschließen.
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Was es tut: Die Hauptfunktionen hier sind Einstein Opportunity & Lead Scoring. Diese Tools durchforsten Ihre vergangenen Geschäfte – die gewonnenen und die verlorenen – um vorherzusagen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein neuer Lead konvertiert oder eine Opportunity abgeschlossen wird. Außerdem gibt es Einstein Forecasting, das historische Daten verwendet, um Verkaufszahlen zu prognostizieren und Managern einen datengestützten Einblick in das nächste Quartal zu geben.
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Die Realität: Diese Funktionen stehen und fallen mit der Qualität Ihrer Daten. Um eine auch nur annähernd genaue Vorhersage zu erhalten, benötigen Sie jahrelange saubere, perfekt strukturierte historische Daten, die bereits in Salesforce vorhanden sind. Wenn Ihre Daten ein Chaos sind (und seien wir ehrlich, wessen sind das nicht?), können die Vorhersagen der KI mehr Verwirrung stiften als helfen. Einige Benutzer haben von lachhaft allgemeinen Ratschlägen berichtet, wie zum Beispiel der Empfehlung, einem zögerlichen Interessenten einen „30%igen Rabatt anzubieten“. Die Wahrheit ist, dass Sie, um hier echten Mehrwert zu erzielen, ein riesiges Datenbereinigungsprojekt in Angriff nehmen müssen, bevor Sie überhaupt daran denken können, die KI einzuschalten.
Ein Blick auf das Salesforce Sales Cloud Dashboard, das zeigt, wie KI Einblicke in CRM-Daten für Vertriebsteams liefern kann.KI für die Service Cloud: Automatisierung des Kundensupports
Im Kundenservice soll die Salesforce-KI häufige Fragen automatisch bearbeiten und den Agenten helfen, schneller Antworten zu finden.
- Was es tut: Hier finden Sie Einstein Bots, die Chatbots, die dafür konzipiert sind, Kundenkonversationen zu führen. Die Plattform verfügt auch über Tools für die Einstein Case Classification & Routing, die eingehende Support-Tickets analysieren, deren Inhalt bestimmen und sie an den richtigen Agenten oder das richtige Team weiterleiten.
Ein Beispiel für einen Salesforce Einstein Bot in einem Kundenportal, das zeigt, welche KI Salesforce für den Kundensupport verwendet.- Die Einschränkung: Hier ist der Haken, und er ist ein großer. Diese Tools lernen hauptsächlich von Informationen, die innerhalb von Salesforce gespeichert sind, wie Ihre offiziellen Wissensdatenbankartikel und frühere Supportfälle. Aber überlegen Sie mal, wo die wirklichen Antworten auf schwierige Kundenprobleme zu finden sind. Sie sind oft in detaillierten Fehlerbehebungsanleitungen auf einer externen Confluence-Seite vergraben, in einem geteilten Google Doc, das ein Ingenieur zusammengestellt hat, oder im Hin und Her einer vergangenen Slack-Konversation. Einstein kann nichts davon sehen. Das führt dazu, dass es nur die einfachsten, sich wiederholenden Fragen lösen kann, für die es perfekt dokumentierte Antworten gibt.
Während Einstein Bots vielleicht gut geeignet sind, um „Wie ist mein Bestellstatus?“ zu beantworten, haben sie mit allem, was komplexer ist, Schwierigkeiten. Dafür benötigen Sie eine KI, die aus allem lernen kann. Ein Tool wie eesel AI bietet einen viel besseren Ansatz. Es integriert sich in Ihren Helpdesk, verbindet sich aber auch mit all den Orten, an denen Ihr Unternehmenswissen verstreut ist. Es kann Antworten aus Confluence, Google Docs, Notion und Slack abrufen und erhält so ein vollständiges Bild, um wirklich hilfreiche und umfassende Antworten zu geben.
KI für Entwickler: Aufbau benutzerdefinierter Intelligenz auf der Plattform
Für Unternehmen mit mehr technischen Ressourcen bietet Salesforce Tools zum Erstellen eigener, benutzerdefinierter KI-Funktionen.
- Was es tut: Tools wie Prompt Builder und Model Builder sind im Wesentlichen Frameworks, die es Ihren Entwicklern ermöglichen, einzigartige KI-Anwendungen zu erstellen, die auf der Salesforce-Plattform laufen. Sie können benutzerdefinierte Prompts für bestimmte Aufgaben entwerfen oder sogar Ihre eigenen trainierten KI-Modelle importieren.
Die Benutzeroberfläche des Salesforce Prompt Builder, mit der Entwickler anpassen können, welche KI Salesforce für bestimmte Aufgaben verwendet.- Die Herausforderung: Dieses Maß an Anpassung klingt erstaunlich, ist aber nichts für schwache Nerven. Es erfordert ein engagiertes Team von Entwicklern, Datenwissenschaftlern und eine Menge Zeit und Budget. Es ist bei weitem keine Plug-and-Play-Lösung und für die meisten Unternehmen, die keine eigene KI-Entwicklungsabteilung haben, einfach unerreichbar.
Wenn Sie benutzerdefinierte KI-Aktionen ohne den massiven Entwicklungsaufwand benötigen, ist eine Self-Service-Plattform eine viel praktischere Option. Mit eesel AI können Sie ganz einfach die Persönlichkeit Ihrer KI definieren, ihr genau sagen, aus welchen Dokumenten sie lernen soll, und über eine API benutzerdefinierte Aktionen erstellen, wie z. B. die Bestelldetails eines Kunden nachzuschlagen oder Ticketfelder zu aktualisieren. Es ist darauf ausgelegt, dass Sie in Minuten statt in Monaten live gehen können.
Die Realität von Salesforce AI: Einrichtung, Einschränkungen und Kosten
Über die Funktionsliste hinaus gibt es einige sehr reale, praktische Hürden, die viele Unternehmen davon abhalten, den versprochenen Nutzen aus Salesforce AI zu ziehen.
Die Implementierungs- und Datenherausforderung
Salesforce AI ist nichts, was man einfach so einschalten kann. Es erfordert eine enorme Vorabinvestition an Zeit und Ressourcen, nur um Ihre Daten in Ordnung zu bringen. Damit es überhaupt eine Chance hat zu funktionieren, müssen all Ihre kritischen Informationen mühsam in das Salesforce-Ökosystem migriert und strukturiert werden.
Ohne hochwertige, zentralisierte Daten sind die Vorhersagen der KI unzuverlässig, und ihre Automatisierungen können mehr Probleme verursachen als lösen. Für die meisten Unternehmen wird dies zu einem langen und teuren Implementierungsprojekt, das abgeschlossen sein muss, bevor man überhaupt mit den KI-Funktionen experimentieren kann.
Wesentliche Einschränkungen des Salesforce-KI-Ökosystems
Wenn man den „Walled-Garden“-Ansatz von Salesforce mit einer flexibleren, offenen KI-Plattform vergleicht, werden die Unterschiede deutlich. Ein dediziertes KI-Tool, das sich mit all Ihren Systemen integriert, bietet einfach mehr Leistung und einen viel schnelleren Weg zu Ergebnissen.
| Funktion / Einschränkung | Salesforce AI (Einstein) | eesel AI |
|---|---|---|
| Wissensquellen | Beschränkt auf Daten innerhalb der Salesforce Clouds. | Verbindet sich mit über 100 Quellen wie Confluence, Google Docs, Notion und Slack. |
| Einrichtung & Onboarding | Erfordert oft monatelange Einrichtung, Datenmigration und technische Hilfe. | Self-Service-Einrichtung. Sie können mit Ein-Klick-Integrationen in wenigen Minuten live gehen. |
| Automatisierungssteuerung | Kann starr und schwer zu ändern sein. Die Anpassung von Workflows erfordert oft einen Entwickler. | Eine vollständig anpassbare Workflow-Engine gibt Ihnen die totale Kontrolle darüber, wie und wann die KI Tickets automatisiert. |
| Test & Rollout | Sehr begrenzte Möglichkeit, die Leistung der KI zu testen, bevor sie mit Kunden interagiert. | Ein leistungsstarker Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, die KI an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets zu testen, um ihre Leistung zu sehen, bevor Sie live gehen. |
| Preismodell | Verwirrend, erfordert oft teure Add-ons und unvorhersehbare, auf Credits basierende Abrechnung. | Transparente und vorhersehbare Tarife. Keine versteckten Gebühren oder Kosten pro Lösung. |
Preise für Salesforce AI: Was es wirklich kostet
Die Preisgestaltung von Salesforce war schon immer ein Labyrinth, und seine KI-Produkte sind da keine Ausnahme. Die meisten dieser Funktionen sind nicht in den Standardlizenzen enthalten und werden als teure Add-ons verkauft.
Laut einem Bericht von Salesforce Ben, einer führenden Stimme in der Salesforce-Community, kosten die Add-ons Sales Cloud Einstein und Service Cloud Einstein in der Regel etwa 50 $ pro Benutzer und Monat. Die neueren generativen KI-Funktionen gehen noch einen Schritt weiter und verwenden ein Credit-basiertes System. Das bedeutet, dass Ihre Rechnung von einem Monat zum nächsten stark schwanken kann. Haben Sie einen geschäftigen Support-Monat? Ihre Kosten könnten plötzlich in die Höhe schnellen, was eine genaue Budgetierung fast unmöglich macht.
Diese Art von Unvorhersehbarkeit ist ein riesiges Problem, besonders für wachsende Teams. Im Gegensatz dazu bieten Plattformen wie eesel AI klare, funktionsbasierte Tarife mit einer festen Anzahl von Interaktionen. Sie erhalten eine vorhersehbare Pauschalpreisgestaltung, sodass Sie nie dafür bestraft werden, einen erfolgreichen Monat zu haben, in dem Sie mehr Kunden helfen.
Ist Salesforce AI das Richtige für Ihr Unternehmen?
Salesforce AI kann definitiv ein mächtiges Werkzeug sein, aber es ist wirklich für einen sehr spezifischen Unternehmenstyp konzipiert. Es ist für das riesige Unternehmen, das bereits vollständig auf das Salesforce-Ökosystem setzt, Jahre damit verbracht hat, makellose Daten innerhalb der Plattform zu kuratieren, und über die nötigen finanziellen Mittel und technischen Teams verfügt, um eine lange, komplizierte Implementierung zu bewältigen.
Für die meisten Unternehmen ist das einfach nicht die Realität. Das Wissen Ihres Unternehmens ist wahrscheinlich auf Tools wie Google Docs, Confluence oder Slack verteilt, und Sie benötigen eine Lösung, die einfach zu verwalten ist und nicht das Budget sprengt. Der „ummauerte Garten“ von Salesforce AI schafft massive blinde Flecken und verhindert, dass die KI den Kontext hat, den sie benötigt, um Kundenprobleme tatsächlich zu lösen oder wirklich scharfe Einblicke zu liefern.
Anstatt Ihr Unternehmen an die restriktive KI eines einzigen Anbieters zu binden, sind Sie möglicherweise besser mit einer dedizierten KI-Schicht bedient, die sich mit all den Tools verbindet, die Sie bereits verwenden. Sie erhalten mehr Leistung, mehr Flexibilität und eine viel schnellere Rendite Ihrer Investition.
Bereit, einen KI-Support-Agenten auszuprobieren, der aus Ihrer gesamten Wissensdatenbank lernt und in wenigen Minuten live gehen kann? Sehen Sie, wie eesel AI Ihren Support noch heute automatisieren kann.
Häufig gestellte Fragen
Salesforce verwendet eine Reihe von KI-Technologien, die unter dem Namen Einstein zusammengefasst sind und direkt in die Kernprodukte integriert sind. Kürzlich wurden Einstein GPT und Copilot hinzugefügt, die generative KI-Fähigkeiten mitbringen, mit denen die Plattform Inhalte erstellen, lange Gespräche zusammenfassen und sogar bei der Code-Erstellung unterstützen kann.
Eine wesentliche Einschränkung ist, dass Salesforce AI hauptsächlich von Daten lernt, die sich ausschließlich im Salesforce-Ökosystem befinden. Dieser „Walled-Garden“-Ansatz verhindert den Zugriff auf entscheidendes Unternehmenswissen, das in externen Tools wie Google Docs, Confluence oder Slack gespeichert ist, und schränkt so die Fähigkeit ein, umfassende oder genaue Einblicke zu liefern.
Für die Sales Cloud bietet die KI von Salesforce Funktionen wie Einstein Opportunity & Lead Scoring, die vergangene Geschäftsabschlüsse analysieren, um die Konversionswahrscheinlichkeit für neue Leads vorherzusagen. Sie bietet auch Einstein Forecasting, das historische Daten zur Prognose von Verkaufszahlen verwendet und Managern und Vertriebsmitarbeitern hilft, ihre Bemühungen effektiver zu bündeln.
Für die Service Cloud umfasst die KI von Salesforce Einstein Bots, die entwickelt wurden, um erste Kundenkonversationen zu führen und häufige Fragen automatisch zu beantworten. Sie bietet auch Einstein Case Classification & Routing, das eingehende Support-Tickets intelligent analysiert, um sie zu kategorisieren und an den zuständigen Agenten oder das zuständige Team weiterzuleiten.
Die Implementierung von Salesforce AI erfordert in der Regel eine enorme Vorabinvestition in die Datenbereinigung und -migration, die sich oft über Monate erstreckt. Das Preismodell umfasst teure Add-ons und ein Credit-basiertes System für generative KI, was zu unvorhersehbaren monatlichen Kosten führt, die in Stoßzeiten erheblich ansteigen können.
Ja, es gibt flexiblere Alternativen wie eesel AI, die sich mit einer viel breiteren Palette von Wissensquellen außerhalb von Salesforce integrieren lassen. Diese Plattformen können sich mit Tools wie Google Docs, Confluence, Notion und Slack verbinden und der KI so ein vollständiges Bild der Wissensdatenbank Ihres Unternehmens vermitteln.
