Wenn Sie die Entwicklungen im Bereich der Unternehmens-KI verfolgt haben, haben Sie wahrscheinlich den Hype mitbekommen, besonders nach den großen Ankündigungen von Salesforce auf der Dreamforce. Jeder scheint über KI-Agenten zu sprechen, und Salesforce steht mitten in dieser Diskussion.
Sie haben Agentforce vorgestellt, ihre Vision einer autonomen KI-Belegschaft für Ihr Unternehmen. Aber wenn man die schicken Demos und großen Versprechungen beiseitelässt, was bedeutet das tatsächlich für Ihr Team im Alltag?
Lassen Sie uns aufschlüsseln, was ein Salesforce KI-Agent ist, wie er funktioniert, was Sie damit machen können und welche realen Einschränkungen Sie bedenken sollten, bevor Sie einsteigen.
Was ist ein Salesforce KI-Agent (auch bekannt als Agentforce)?
Also, wenn Leute von einem „Salesforce KI-Agenten“ sprechen, meinen sie eigentlich die Werkzeuge innerhalb einer Plattform namens Agentforce.
Einfach ausgedrückt ist Agentforce ein Toolkit zum Erstellen und Verwenden von autonomen KI-Agenten, die Aufgaben in Ihren Vertriebs-, Service- und Marketingteams verwalten können, ohne dass eine Person jeden einzelnen Schritt anleiten muss. Dies ist eine große Veränderung im Vergleich zu ihrer früheren KI, Einstein Copilot. Während Einstein darauf ausgelegt war, einen Menschen zu unterstützen, indem er eine E-Mail schreibt oder einen Fall zusammenfasst, ist Agentforce als „digitaler Mitarbeiter“ konzipiert, der mehrstufige Aufgaben ganz allein erledigen kann.
Die Technologie, die dies ermöglicht, besteht aus zwei Hauptteilen:
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Atlas Reasoning Engine: Man kann sie sich als das Gehirn des Agenten vorstellen. Es ist der Teil, der eine Anfrage (wie „ein Kunde möchte seine letzte Bestellung zurückgeben“) analysiert, sie in kleinere Schritte zerlegt und einen Plan zur Erledigung erstellt.
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Data Cloud: Dies ist das Gedächtnis und Wissen des Agenten. Agentforce ist auf die Salesforce Data Cloud angewiesen, um all Ihre Geschäftsdaten abzurufen und zu verbinden. Dies ist ein wirklich wichtiger Punkt, und wir werden darauf zurückkommen, warum dies sowohl ein großer Vorteil als auch ein erhebliches Problem sein kann.
Wie ein Salesforce KI-Agent erstellt und konfiguriert wird
Einen Salesforce KI-Agenten zum Laufen zu bringen, ist nicht so einfach wie das Umlegen eines Schalters. Er verwendet einen Low-Code „Agent Builder“, aber Sie müssen sich immer noch die Hände schmutzig machen und einige bewegliche Teile konfigurieren, damit er das tut, was Sie wollen. Hier können die Dinge anfangen, kompliziert zu werden.
Die Bausteine: Themen, Aktionen und Anweisungen
Um einen Agenten startklar zu machen, müssen Sie drei wesentliche Dinge einrichten:
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Themen (Topics): Das sind im Grunde die „zu erledigenden Aufgaben“, um die sich der Agent kümmern soll. Ein Thema könnte zum Beispiel „eine Produktrückgabe bearbeiten“, „den Status einer Bestellung prüfen“ oder „die Kontoinformationen eines Kunden aktualisieren“ sein.
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Aktionen (Actions): Das sind die spezifischen Werkzeuge, die der Agent verwenden darf, um eine Aufgabe abzuschließen. Aktionen sind direkt mit dem Backend von Salesforce verknüpft, was bedeutet, dass sie das Ausführen eines Flows, von Apex-Code oder die Verwendung einer Prompt-Vorlage umfassen können. Das bedeutet in der Regel, dass Sie einen versierten Salesforce-Administrator oder sogar einen Entwickler benötigen, um diese Aktionen einzurichten und zu betreuen.
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Anweisungen (Instructions): Diese sind in einfachem Englisch verfasst und fungieren als die Logik, die dem Agenten sagt, was er tun soll. Sie verwenden Anweisungen, um den Agenten anzuleiten, wie er ein Thema behandeln und wann er eine bestimmte Aktion verwenden soll.
Die Abhängigkeit vom Salesforce-Ökosystem
Und hier ist der Haken: Damit ein Salesforce KI-Agent wirklich gut funktioniert, müssen seine Daten und Aktionen fast vollständig in der Salesforce-Welt leben.
Wenn Sie möchten, dass der Agent eine Frage anhand einer internen Anleitung beantwortet, muss diese Anleitung in der Data Cloud vorhanden sein. Wenn Sie möchten, dass er eine Aufgabe ausführt, benötigt er einen vorgefertigten Flow oder eine Apex-Klasse. Der Versuch, Informationen von externen Systemen abzurufen, wie z. B. einer separaten Wissensdatenbank in Confluence oder einem freigegebenen Ordner mit Google Docs, bedeutet, dass Sie zuerst Konnektoren erstellen und all diese Daten in die Data Cloud leiten müssen. Das kann ein langsamer, teurer und unübersichtlicher Prozess sein.
Anwendungsfälle vs. praktische Einschränkungen
Salesforce hat ein aufregendes Bild davon gezeichnet, was seine KI-Agenten leisten können, aber es ist klug, dieses Potenzial mit den realen Problemen seines geschlossenen Systems abzuwägen.
Beworbene Anwendungsfälle
Salesforce hebt einige sofort einsatzbereite Agenten für verschiedene Teams hervor:
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Kundenservice-Agent: Entwickelt, um Kundensupportprobleme rund um die Uhr zu lösen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.
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Sales Development Representative (SDR) Agent: Kann eigenständig neue Leads qualifizieren, Fragen zu Produkten beantworten und Meetings für das Vertriebsteam vereinbaren.
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Marketingkampagnen-Agent: Hilft bei der Entwicklung von Kampagnenideen, der Erstellung zielgerichteter Zielgruppenlisten und sogar beim Verfassen von Marketingtexten.
Die versteckte Herausforderung: Ein „Walled Garden“-Ansatz schafft Datensilos
Das Hauptproblem bei Agentforce ist, dass es in einem abgeschlossenen Ökosystem („walled garden“) lebt. Wenn das nützlichste Wissen Ihres Unternehmens außerhalb von Salesforce gespeichert ist, arbeitet Ihr KI-Agent quasi mit einer Hand auf dem Rücken.
Überlegen Sie mal: Schreiben Ihre Ingenieure neue Features in Confluence? Führen Ihre Support-Teams detaillierte Anleitungen zur Fehlerbehebung in Notion oder Google Docs? Befindet sich Ihre gesamte Support-Historie voller unschätzbarer Lösungen in einem Nicht-Salesforce-Helpdesk wie Zendesk oder Freshdesk? Wenn die Antwort ja ist, kann Agentforce auf nichts davon einfach zugreifen.
Das bringt Sie in eine schwierige Lage. Um Agentforce wirklich zum Glänzen zu bringen, ermutigt Salesforce Sie im Grunde, all Ihre Daten und Arbeitsabläufe auf ihre Plattform zu verlagern. Das ist nicht nur ein einfaches Software-Update; es ist ein massives, unternehmensweites Projekt, das sich über Monate oder sogar Jahre hinziehen kann.
| Merkmal | Salesforce KI-Agent (Agentforce) | eesel AI |
|---|---|---|
| Wissensquellen | Hauptsächlich Salesforce-Daten; externe Quellen erfordern eine komplexe Data-Cloud-Einrichtung. | Verbindet sich sofort mit über 100 Quellen (Zendesk, Freshdesk, Confluence, Google Docs, Slack usw.). |
| Helpdesk-Integration | Gemacht für Salesforce Service Cloud. | Lässt sich ohne große Migration in Ihren aktuellen Helpdesk (Zendesk, Freshdesk, Intercom) integrieren. |
| Einrichtungszeit | Wochen bis Monate, erfordert oft spezialisierte Berater. | Gehen Sie in Minuten live mit einer Plattform, die Sie selbst einrichten können. |
| Flexibilität | Bindet Sie an die Salesforce-Welt. | Funktioniert mit Ihren bestehenden Werkzeugen, sodass Sie die besten Apps für die jeweilige Aufgabe frei wählen können. |
Preisgestaltung und Implementierung verstehen
Zusätzlich zu den technischen Hürden müssen Sie auch die Kosten und den Aufwand bedenken, die für die Inbetriebnahme von Agentforce erforderlich sind.
Das Preismodell: Bezahlung pro Konversation
Salesforce hat angekündigt, dass die Preise für Agentforce bei 2 US-Dollar pro Konversation beginnen werden.
Auf den ersten Blick mag das einfach klingen, aber ein verbrauchsabhängiges Modell hat einen riesigen Nachteil: Es ist völlig unvorhersehbar. Wenn Sie einen geschäftigen Monat im Support haben oder eine Marketingkampagne eine Flut von Anfragen auslöst, könnte Ihre KI-Rechnung ohne Vorwarnung in die Höhe schießen. Es ist ein Modell, das Sie im Grunde dafür bestraft, dass Ihr Unternehmen wächst.
Und dieser Preis deckt noch nicht einmal die oft hohen Kosten für Data-Cloud-Lizenzen, andere möglicherweise benötigte Salesforce-Produkte und die Implementierungsdienste von Beratern ab, die Sie wahrscheinlich engagieren müssen, um alles zum Laufen zu bringen.
Die Realität der Implementierung: Nicht nur ein Schalter, den man umlegt
Häufig gestellte Fragen
Ein Salesforce KI-Agent, auch als Agentforce bekannt, ist ein autonomer digitaler Mitarbeiter, der darauf ausgelegt ist, mehrstufige Aufgaben in den Bereichen Vertrieb, Service und Marketing ohne ständige menschliche Anleitung zu bewältigen. Im Gegensatz zu Einstein Copilot, der Menschen durch Inhaltsvorschläge oder Zusammenfassungen unterstützt, zielt Agentforce darauf ab, ganze Aufgaben eigenständig zu erledigen.
Die primären technischen Komponenten umfassen die Atlas Reasoning Engine, die als „Gehirn“ des Agenten für die Planung und Aufschlüsselung von Anfragen fungiert, und die Data Cloud, die als sein Gedächtnis und seine Wissensbasis dient, indem sie alle relevanten Geschäftsdaten innerhalb des Salesforce-Ökosystems verbindet.
Salesforce KI-Agenten können verschiedene Geschäftsanforderungen erfüllen, wie z. B. die Bereitstellung von automatisiertem 24/7-Kundensupport, die eigenständige Qualifizierung von Vertriebsleads und Terminplanung sowie die Unterstützung von Marketingteams bei Kampagnenideen und der Inhaltserstellung. Sie sind darauf ausgelegt, routinemäßige, aber komplexe mehrstufige Prozesse zu automatisieren.
Die starke Abhängigkeit vom Salesforce-Ökosystem bedeutet, dass Daten und Aktionen eines Salesforce KI-Agenten hauptsächlich innerhalb von Salesforce liegen müssen, damit er optimal funktioniert. Die Integration externer Wissensquellen wie Confluence oder Google Docs erfordert erheblichen Aufwand, um Konnektoren zu erstellen und diese Daten in die Data Cloud zu leiten, was ein langsamer und kostspieliger Prozess sein kann.
Die Preise für einen Salesforce KI-Agenten beginnen bei 2 US-Dollar pro Konversation und basieren auf einem Verbrauchsmodell. Dies kann zu unvorhersehbaren Kosten führen, die bei steigender Nutzung schnell eskalieren. Zusätzlich deckt dieser Preis andere potenzielle Ausgaben wie Lizenzen für die Data Cloud, weitere benötigte Salesforce-Produkte oder die erheblichen Implementierungsdienste von Beratern nicht ab.
Die Implementierung eines Salesforce KI-Agenten ist kein einfacher, schneller Prozess; sie erfordert in der Regel Wochen bis Monate engagierter Arbeit. Sie verlangt erhebliche Vorabinvestitionen in Design, Prozessabbildung, Datenbereinigung und die sorgfältige Einrichtung von Themen, Aktionen und Anweisungen, was oft spezialisiertes Fachwissen von Salesforce-Administratoren oder -Entwicklern erfordert.
Ein Salesforce KI-Agent eignet sich am besten für große Unternehmen, die tief und vollständig auf die Salesforce-Plattform setzen und sie umfassend in ihren Vertriebs-, Service-, Marketing- und Datenverwaltungsfunktionen nutzen. Für Unternehmen, die Wert auf Agilität legen oder eine vielfältige Mischung aus den besten Werkzeugen verschiedener Anbieter verwenden, könnte sein abgeschotteter Ansatz erhebliche Einschränkungen mit sich bringen.
