Seien wir ehrlich, um generative KI herrscht derzeit ein riesiger Hype. Es fühlt sich an, als würde jedes Tool, das wir nutzen, ein KI-Upgrade erhalten, und Salesforce ist mittendrin und führt Funktionen ein, die versprechen, die Arbeitsweise von Teams komplett zu verändern.
Aber was bedeutet „Generative KI in Salesforce“ tatsächlich? Ist es ein neuer Button, den man anklickt? Eine ganz neue Plattform, die man lernen muss? Und vor allem, ist es der richtige Schritt für Ihr Unternehmen? Bei all dem Marketing-Gerede kann man leicht den Überblick verlieren.
Wir sind hier, um Licht ins Dunkel zu bringen. Dieser Leitfaden erklärt, worum es bei der generativen KI von Salesforce geht. Wir werden behandeln, wie sie funktioniert, wofür sie verwendet wird und, ganz wichtig, welche Einschränkungen und Alternativen Sie bedenken sollten, bevor Sie alles auf eine Karte setzen.
Generative vs. prädiktive KI
Zuerst einmal sollten wir ein paar Begriffe klären. Wenn man im Zusammenhang mit Salesforce von „KI“ hört, bedeutet das normalerweise eines von zwei Dingen: prädiktiv oder generativ.
Generative KI ist die, die in letzter Zeit für Schlagzeilen sorgt. Stellen Sie sie sich wie einen kreativen Assistenten vor. Es ist die Art von künstlicher Intelligenz, die neue, originelle Inhalte wie Text, Code oder Bilder erstellt, basierend auf den riesigen Datenmengen, mit denen sie trainiert wurde. Wenn Sie ChatGPT bitten, eine E-Mail für Sie zu schreiben, ist das generative KI in Aktion.
Prädiktive KI hingegen ist schon seit einer Weile Teil von Salesforce. Ihr Zweck ist es, Vergangenheitsdaten zu analysieren, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Zum Beispiel kann sie Ihre Verkaufshistorie analysieren, um vorherzusagen, welche Leads am wahrscheinlichsten abgeschlossen werden oder welche Kunden abwanderungsgefährdet sein könnten. Sie ist darauf ausgelegt, die Frage zu beantworten: „Was wird wahrscheinlich als Nächstes passieren?“
Beide Arten sind zweifellos nützlich. Aber generative KI ist das, was all die neuesten Funktionen von Salesforce antreibt. Sie konzentriert sich auf die Bewältigung inhaltsintensiver Aufgaben, um die tägliche Arbeit Ihres Teams ein wenig zu erleichtern.
Das Einstein-Ökosystem
Also, wovon reden wir, wenn wir von generativer KI in Salesforce sprechen? Es ist kein einzelnes Produkt, das Sie von der Stange kaufen. Stattdessen ist es eine ganze Suite von Tools, die in die Einstein 1 Platform integriert sind. Das Ziel ist es, diese KI-Funktionen in alles zu integrieren, was Sie bereits in Salesforce tun.
Hier sind die Kernkomponenten, auf die Sie stoßen werden:
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Einstein Copilot: Dies ist das freundliche Gesicht der Salesforce KI. Es ist ein Konversationsassistent, der in Ihren Salesforce-Anwendungen lebt. Ihr Team kann ihm Fragen in einfacher Sprache stellen („Fasse die jüngsten Aktivitäten dieses Accounts zusammen“) oder ihm befehlen, Aufgaben auszuführen („Entwirf eine Follow-up-E-Mail an diesen Kontakt“). Er ist als Helfer für Ihre Vertriebs- und Servicemitarbeiter konzipiert.
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Prompt Builder: Dies ist ein Admin-Tool, mit dem Sie wiederverwendbare Prompts für die KI erstellen und verwalten können. Der Schlüssel hierbei ist, dass Sie diese Prompts in Ihren spezifischen CRM-Daten „verankern“ können. Das bedeutet, wenn Einstein Copilot eine E-Mail generiert, ist sie nicht nur generisch, sondern zieht den Namen des Kontakts, seine jüngste Kaufhistorie und andere relevante Details direkt aus Salesforce, sodass die Ausgabe tatsächlich nützlich ist.
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Model Builder: Salesforce weiß, dass es bei KI-Modellen keine Einheitsgröße gibt. Der Model Builder gibt Ihnen die Flexibilität, verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) zu verwenden. Sie können Modelle von Anbietern wie OpenAI oder Anthropic nutzen oder sogar Ihr eigenes, individuell trainiertes Modell auf die Plattform bringen.
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Einstein Trust Layer: Dies ist die Antwort von Salesforce auf die großen Sicherheits- und Datenschutzfragen im Zusammenhang mit KI. Er fungiert als sicherer Vermittler zwischen den Daten Ihres Unternehmens und dem LLM. Bevor ein Prompt an das KI-Modell gesendet wird, maskiert der Trust Layer automatisch alle sensiblen Kundendaten (wie Namen oder Kreditkartennummern). Er stellt auch sicher, dass das LLM keine Daten Ihres Unternehmens speichert, sodass Ihre Informationen nicht zum Training des allgemeinen Modells verwendet werden.
Häufige Anwendungsfälle
Jetzt zum spannenden Teil: Wie können Sie das alles tatsächlich nutzen? Salesforce hat generative KI in seine Clouds integriert, um verschiedenen Teams zu helfen, mehr zu erledigen.
Für Vertriebsteams
Vertriebsmitarbeiter können weniger Zeit mit administrativen Aufgaben und mehr Zeit mit dem Aufbau von Beziehungen verbringen.
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Verkaufs-E-Mails: Anstatt jede E-Mail von Grund auf neu zu schreiben, können Vertriebsmitarbeiter Einstein automatisch personalisierte Outreach- und Follow-up-E-Mails entwerfen lassen, die auf CRM-Daten basieren.
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Anrufzusammenfassungen: Nach einem langen Verkaufsgespräch kann Einstein eine prägnante Zusammenfassung erstellen, die wichtige Diskussionspunkte, Kundenfeedback und die nächsten Schritte hervorhebt, was eine Menge Zeit bei der Dateneingabe spart.
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Account-Recherche: Vor einem wichtigen Meeting können Vertriebsmitarbeiter Einstein bitten, das Unternehmen eines potenziellen Kunden zu recherchieren und einen Kurzbericht über dessen strategische Initiativen, aktuelle Nachrichten und Wettbewerbslandschaft zu erstellen.
Ein Salesforce KI-Agent interagiert mit einem neuen Lead und zeigt einen praktischen Anwendungsfall von generativer KI in Salesforce für Vertriebsteams.Für Serviceteams
Support-Mitarbeiter können Kundenprobleme schneller und konsistenter lösen.
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Service-Antworten: In einem Live-Chat oder einer E-Mail-Konversation kann Einstein kontextbezogene Antworten für Mitarbeiter entwerfen, basierend auf der Fallhistorie des Kunden und Ihrer internen Wissensdatenbank.
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Arbeitszusammenfassungen: Wenn ein Supportfall geschlossen wird, kann Einstein automatisch eine Zusammenfassung des Problems und der Lösung erstellen, was bei der Dokumentation und zukünftigen Fehlerbehebung hilft.
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Erstellung von Wissensartikeln: Einstein kann erfolgreiche Lösungen in Support-Tickets identifizieren und automatisch Entwürfe für Artikel in Ihrer Wissensdatenbank erstellen, was Ihnen hilft, Inhaltslücken mit bewährten Lösungen zu füllen.
Einstein KI fasst einen Kundenservice-Fall zusammen und demonstriert, wie generative KI in Salesforce Support-Workflows optimiert.Für Marketing- und Commerce-Teams
Marketer können gezieltere Kampagnen und personalisierte Erlebnisse ohne manuellen Aufwand erstellen.
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Personalisierte Inhalte: KI kann maßgeschneiderte Texte für E-Mail-Kampagnen, Landing Pages und sogar Produktbeschreibungen für Ihre E-Commerce-Website generieren.
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Segmenterstellung: Anstatt manuell komplexe Zielgruppenfilter zu erstellen, können Marketer ihre Zielgruppe in natürlicher Sprache beschreiben (z. B. „Zeige mir alle Kunden, die in den letzten 90 Tagen ein bestimmtes Produkt gekauft, aber keine E-Mail geöffnet haben“), und Einstein erstellt das Segment in der Data Cloud.
Zu berücksichtigende Einschränkungen
Obwohl die Vision für Einstein großartig klingt, ist die Inbetriebnahme nicht immer ein Zuckerschlecken. Die integrierte Salesforce KI hat einige Hürden, die sie für viele Unternehmen zu einem langsamen, teuren und komplizierten Projekt machen können.
Komplexe Einrichtung und lange Amortisierungszeit
Seien wir ehrlich: Die Einrichtung der gesamten Einstein 1 Platform ist ein großes Unterfangen. Es ist keine Funktion, die man einfach einschalten kann. Sie benötigen tiefgehendes Salesforce-Fachwissen, viel Konfiguration und in der Regel einen mehrmonatigen Plan mit einem Team von Spezialisten. Für viele Unternehmen bedeutet das, dass die erhofften Produktivitätssteigerungen hinter einer langen und teuren Einrichtung feststecken.
Manchmal ist ein einfacherer Ansatz einfach sinnvoller. Tools wie eesel AI sind so konzipiert, dass sie vollständig als Self-Service genutzt werden können. Sie können Ihren Helpdesk und andere Apps mit wenigen Klicks verbinden und haben einen funktionierenden KI-Agenten in Minuten einsatzbereit, nicht in Monaten. Sie müssen keine obligatorischen Demos oder langen Verkaufsgespräche durchlaufen, um loszulegen.
Begrenztes Datenökosystem
Die Salesforce KI ist großartig darin, Daten zu nutzen, die sich bereits innerhalb von Salesforce befinden. Aber was ist mit allem anderen? Die meisten Unternehmen haben wichtige Informationen auf ein Dutzend anderer Tools verteilt, interne Wikis in Confluence, Projektpläne in Notion, technische Anleitungen in Google Docs und alltägliche Chats in Slack. Der Salesforce KI beizubringen, dieses externe Wissen zu nutzen, ist eine riesige Herausforderung. Oft müssten Sie all diese Informationen zuerst in die Salesforce Data Cloud migrieren, was ein Projekt für sich ist.
Diese Grafik veranschaulicht eine wesentliche Einschränkung der generativen KI in Salesforce: ihr geschlossenes Ökosystem im Vergleich zu flexibleren, integrierten Alternativen.Was Sie wirklich wollen, ist eine KI, die sich mit Ihrem Wissen verbindet, wo auch immer es sich befindet. eesel AI tut genau das und verbindet sich sofort mit über 100 Quellen. Sie kann aus Ihren vergangenen Support-Tickets, Ihrem Hilfe-Center und all Ihren internen Dokumenten gleichzeitig lernen. Das bedeutet, Ihre KI erhält das vollständige Bild und kann vollständige, genaue Antworten geben, ohne dass Sie ein riesiges Datenmigrationsprojekt starten müssen.
Starre Arbeitsabläufe und Herausforderungen bei der Anpassung
Der Prompt Builder von Salesforce bietet Ihnen zwar einen gewissen Spielraum zur Anpassung, kann sich aber etwas starr anfühlen, wenn Sie kein Entwickler sind. Wenn Sie benutzerdefinierte KI-Aktionen erstellen möchten, z. B. dass die KI einen Live-Bestellstatus in Shopify überprüft oder ein Ticket auf eine sehr spezifische Weise aktualisiert, müssen Sie wahrscheinlich einen Entwickler hinzuziehen.
Ein Workflow-Diagramm hebt die Grenzen der generativen KI in Salesforce hervor, wenn externe Daten für die Automatisierung benötigt werden.Hier ist mehr Kontrolle wirklich wichtig. eesel AI bietet Ihnen eine vollständig anpassbare Workflow-Engine, die jeder in Ihrem Team nutzen kann. Mit einem einfachen Prompt-Editor können Sie die genaue Persönlichkeit, den Ton und die spezifischen Aufgaben der KI festlegen. Sie können benutzerdefinierte API-Aufrufe einrichten, um Echtzeitinformationen abzurufen oder Workflows in anderen Tools zu starten. Das Beste daran ist, dass Sie Simulationen mit Tausenden Ihrer vergangenen Tickets durchführen können, um genau zu sehen, wie die KI geantwortet hätte, und so das Rätselraten aus dem gesamten Prozess nehmen, bevor Sie den Schalter umlegen.
Die Preisgestaltung von Einstein AI erklärt
Die Preisgestaltung der KI von Salesforce zu verstehen, kann ein ziemliches Labyrinth sein. Es handelt sich in der Regel nicht um ein einzelnes Produkt, sondern um ein Add-on, das Sie mit den teureren Salesforce-Plänen erhalten. Zum Beispiel kann das Add-on „Einstein Generative AI for Service“ etwa 60 $ pro Benutzer und Monat kosten. Salesforce verwendet auch häufig ein kreditbasiertes System, bei dem verschiedene KI-Aktionen eine bestimmte Anzahl von Credits verbrauchen. Dies kann Ihre monatliche Rechnung zu einer Überraschung machen, besonders wenn Ihr Team viel zu tun hat.
Wenn Sie etwas Vorhersehbareres bevorzugen, ist die Preisgestaltung von eesel AI unkompliziert. Die Pläne basieren darauf, wie viele KI-Interaktionen Sie benötigen, ohne seltsame Gebühren pro Lösung.
| eesel AI-Tarif | Monatlicher Preis (jährliche Abrechnung) | KI-Interaktionen/Monat | Wichtigste Funktionen |
|---|---|---|---|
| Team | 239 $ | Bis zu 1.000 | Training auf Dokumenten/Websites, AI Copilot, Slack-Integration. |
| Business | 639 $ | Bis zu 3.000 | Alles aus Team + Training auf früheren Tickets, benutzerdefinierte KI-Aktionen, API-Aufrufe, Simulationsmodus. |
| Custom | Vertrieb kontaktieren | Unbegrenzt | Erweiterte Sicherheit, benutzerdefinierte Integrationen, Orchestrierung mehrerer Agenten. |
Bei eesel AI sind alle Kernprodukte wie der AI Agent, Copilot und Triage in einem Plan enthalten. Ihre Rechnung ist vorhersehbar, sodass Sie nie dafür bestraft werden, einen erfolgreichen, volumenstarken Monat zu haben.
Der richtige Weg, generative KI in Ihren Arbeitsablauf zu integrieren
Es besteht kein Zweifel daran, dass generative KI in Salesforce Ihren Vertriebs-, Service- und Marketingteams helfen kann, mehr zu erledigen. Die Möglichkeit, E-Mail-Entwürfe zu automatisieren, lange Gespräche zusammenzufassen und personalisierte Inhalte zu erstellen, ist unglaublich nützlich.
Aber die native Einstein 1 Platform bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich: eine komplizierte Einrichtung, eine Herstellerabhängigkeit und schwer vorhersehbare Kosten. Dies können für viele Unternehmen echte Hindernisse sein. Die gute Nachricht ist, dass Sie nicht zwischen leistungsstarker KI und einem Tool wählen müssen, das einfach, flexibel und schnell einzurichten ist.
eesel AI bietet einen anderen Weg, um generative KI in Ihren Arbeitsablauf zu integrieren. Es funktioniert direkt neben Salesforce und Ihren anderen Tools, ist in Minuten einsatzbereit und gibt Ihnen die Kontrolle über Ihre Automatisierung. Sie erhalten die ganze Kraft großartiger KI ohne die Kopfschmerzen auf Unternehmensebene.
Häufig gestellte Fragen
Generative KI in Salesforce konzentriert sich auf die Erstellung neuer, origineller Inhalte wie E-Mails oder Zusammenfassungen, im Gegensatz zur prädiktiven KI, die Ergebnisse aus Vergangenheitsdaten vorhersagt. Sie zielt darauf ab, inhaltsintensive Aufgaben zu automatisieren und die Produktivität verschiedener Teams innerhalb von Salesforce zu steigern.
Das Einstein-Ökosystem umfasst den Einstein Copilot für Konversations-KI, den Prompt Builder zur Anpassung von KI-Prompts, den Model Builder zur Integration verschiedener LLMs und den Einstein Trust Layer zur Gewährleistung der Datensicherheit. Diese Komponenten arbeiten zusammen, um KI in Salesforce-Anwendungen zu integrieren.
Vertriebsteams können sie nutzen, um automatisch personalisierte E-Mails zu entwerfen und Anrufnotizen zusammenzufassen, während Serviceteams von der Generierung kontextbezogener Antworten und Fallzusammenfassungen profitieren. Sie unterstützt auch die Automatisierung der Erstellung von Wissensartikeln und die Personalisierung von Marketinginhalten.
Zu den wesentlichen Einschränkungen gehören ein komplexer und zeitaufwändiger Einrichtungsprozess, der oft erhebliches Salesforce-Fachwissen erfordert und zu einer langen Amortisierungszeit führt. Darüber hinaus kann der primäre Fokus auf Salesforce-native Daten die Integration mit externen Wissensquellen erschweren.
Die Implementierung der gesamten Einstein 1 Platform ist in der Regel ein komplexes, mehrmonatiges Projekt, das umfangreiches Salesforce-Wissen und Konfiguration erfordert. Folglich kann das Erreichen der erwarteten Produktivitätsvorteile ein langwieriges und kostspieliges Unterfangen sein.
Die generative KI von Salesforce nutzt hauptsächlich Daten, die sich bereits auf der Salesforce-Plattform befinden. Die Integration von Wissen aus externen Tools wie Confluence oder Slack erfordert in der Regel die Migration dieser Informationen in die Salesforce Data Cloud, was zu einem eigenständigen, umfangreichen Projekt werden kann.
Die Preisgestaltung für generative KI in Salesforce erfolgt in der Regel als Add-on zu bestehenden Salesforce-Plänen, oft pro Benutzer und Monat (z. B. rund 60 $). Sie verwendet häufig ein kreditbasiertes System, was zu Schwankungen führen und die monatlichen Kosten je nach Nutzung weniger vorhersehbar machen kann.
