De fleste Salesforce AI-samtaler starter med modeller. Arbejdet begynder med at beslutte, hvor AI kan påvirke prioritet, routing og resultater.Det følgende bestemmer, om noget holder op i produktionen: signalkvalitet, frigivelsesdisciplin og styring, der gælder for AI-udgange med samme rigor som de underliggende data. Salesforce introducerede Einstein GPT som generativ AI til CRM, designet til at levere AI-skabt indhold på tværs af salg, service, markedsføring, handel og IT-interaktioner, og positionerede det som åbent, udvideligt og uddannet på pålidelige, realtidsdata. Einstein AI i Salesforce: En arbejdsproceslens Einstein GPT er mest nyttigt, når det evalueres som en arbejdsproces, fordi arbejdsprocessen er, hvor resultaterne vises. Beslutningsmomenter definerer prioritet. En score betyder noget, når det ændrer, hvad der bliver arbejdet næste. et risiko signal betyder noget, når det ændrer eskalering, kø-ordre eller opfølgningstidspunkt. Eksekveringsmomenter er, hvor Salesforce handler. Routing, opgaver og automatisering via Flow eller Apex lever her. Generative outputs, såsom opsummeringer eller udkast, hører kun til dette lag, når input er begrænset og adgangsregler håndhæves. Hurtigere opløsning, færre håndtag og mere relevant vejledning afhænger af, om beslutnings- og udførelseslagene er forbundet. Hvis det "arbejde ændrer næste" trin er uklart, vil vedtagelsen være inkonsekvent, og måling vil dreje mod vanity metrics. Forudsigende analyse og personalisering: Udformning af beslutningsniveauet På virksomhedsskala er personalisering beslutningstagning, ikke indholdsudvælgelse. Salesforces datamodel til personliggørelse beskriver runtime-objekter, der indfanger anmodninger om personliggørelse, berettigelse, placering og levering. En praktisk struktur holder dette håndterbart: kontekst, hensigt, næste bedste oplevelse. Kanal, livscyklusfasen, åbne tilfælde, serviceniveau, fornyelsesvinduer og samtykkebegrænsninger betyder typisk mere end lange attributlister. Intent afspejler det sandsynlige mål, f.eks. løsning af et problem, fornyelse, opgradering eller sammenligning af muligheder. Den næste bedste oplevelse er handlingen knyttet til et resultat, såsom routing til den korrekte kø, anbefaling af viden, oprettelse af en fornyelsesopgave eller overflade guidet scripting. For at dette skal fungere, skal beslutningsprodukter bevæge sig. Salesforce beskriver Data Cloud-aktivering som at præsentere data i et handlingsbart format, med både streaming- og batchunderstøttelse. Hvad ændrer sig i morgen, hvis forudsigelsen er korrekt. Arkitektur og skalerbarhed: Trykpunkter overfladen tidligt Dette tryk udsætter arkitektoniske svagheder hurtigt, især fragmenterede identiteter og skrøbelige integrationer. Multi-Org arkitektur Multi-org-arkitektur passer, når isoleringskravene er vedvarende, såsom regulatorisk adskillelse, særskilt styring eller uafhængig frigivelseskadens. Langsigtet kompleksitet drives mindre af org-tælling og mere af nogle få beslutninger. Hvor den gyldne kundeoptegnelse lever. Hvordan identitet løses på tværs af org-grænser. Hvor analytics kører. Hvordan udgivelser forbliver koordineret, når afhængigheder eksisterer. AI hæver indsatsen, fordi identitet, samtykke og datafriskhed bliver baseline krav til forudsigelse og personalisering. Begivenhedsdrevet integration af signaler Når AI er afhængig af signaler, er leveringsmekanikken vigtig. Salesforce beskriver Platform Events som sikre, skalerbare meddelelser til udveksling af begivenhedsdata i realtid mellem Salesforce og eksterne systemer. Change Data Capture offentliggør ændringsbegivenheder i næsten realtid til oprettelse af poster, opdateringer og sletninger for at understøtte synkronisering. Disse primitive understøtter sikrere retreater, genopretning efter fiaskoer og beskyttelse mod spikes.De reducerer også skjult kobling ved at adskille "hvad der er ændret" fra "hvem anmodede om det", hvilket forenkler downstream beslutningstagning. DevOps og CI/CD: Hold forandringer forudsigelige Da AI bliver indlejret, bærer udgivelser mere risiko, fordi flere arbejdsprocesser afhænger af automatisering og data. Salesforce Hjælp dokumentation for DevOps Center siger, at hver rørledningsfasen har en tilknyttet gren i kildekontrol repository. Hvis rørledningen ikke kan reproducere en frigivelse fra kildekontrol og fremme den gennem miljøer med sporbarhed, vil AI-funktioner forstørre denne svaghed. Industrielle begrænsninger: Sundhedspleje og regering Nogle industrier multiplicerer krav i stedet for at tilføje dem. I sundhedsvæsenet opretholder Salesforce en HIPAA-overensstemmelseskategori og henviser til de nuværende BAA-begrænsninger og HIPAA-dækkede tjenester. Denne rækkevidde er vigtig, fordi overensstemmelse er formet af servicegrænser og teknisk kontrol sammen. Stærk adgangskontrol, krypteringsstrategi, revisionsevne og opbevaringsdisciplin bliver centrale designproblemer. Regeringsmiljøer lægger lignende pres på identitet, politikdrevet adgang og sporbarhed. Logs og revisionshistorik er en del af systemets værdi, ikke en eftertanke. Ny teknologi: Klar grænser først Nye teknologier passer til Salesforce-arkitekturer, når grænserne er eksplicitte. Følsomme data forbliver uden for kæden, hash eller beviser gemmes, Salesforce håndterer arbejdsprocessen og brugeroplevelsen, og kæden leverer verifikation. IoT fungerer bedst som signaler i stedet for rå telemetri. Telemetri aggregeres og analyseres opadgående, konverteres til handlingsmæssige indikatorer, og derefter skubbes ind i Salesforce, så servicearbejdsprocesser kan fungere. Disse begrænsninger holder CRM fokuseret på orkestrering snarere end højvolumenbehandling. Sikkerhed og overholdelse: AI arver reglerne Sikkerhed definerer grænsen omkring alt ovenfor. Salesforce beskriver Salesforce Shield som at inkludere Platform Encryption, Event Monitoring og Field Audit Trail, der kortlægger direkte til virksomhedens behov for kryptering, synlighed og revisionshistorik. I praksis betyder det dataopdagelse, consent management, retention automation, adgangskontrol og auditerbarhed. AI øger betydningen af disse kontroller, fordi outputs kan overfladebehandle information i nye sammenhænge. Hvis en bruger ikke kan få adgang til et felt, bør en AI-sammenfatning ikke overflader det. Konklusion: Gør AI i Salesforce operationel Modeller betyder noget, men resultaterne afhænger af signallevering, arbejdsproceskabling, frigivelsesstyring og sikkerhedsgrænser. En afsluttende kontrol holder holdene i orden. Kan arbejdsprocessens indvirkning forklares tydeligt. Kan input spores og gendannes under fejl. Kan ændringer reproduceres og fremmes med tillid. Kan outputs forblive inden for adgangsregler og forpligtelser til beskyttelse af privatlivets fred. Kan dette løbe under en revision, under en højsæson, og under en live hændelse uden improvisation. Hvis svaret er ja, er fundamentet stærkt nok til at fortsætte med at tilføje AI uden at forøge risikoen. 
 
 Denne artikel blev offentliggjort under HackerNoon's Business Blogging Program. Denne artikel blev udgivet under HackerNoon's . Forretningsblogging program

Read My Stories

Denne lyd er produceret på historiens originalsprog!

Jeg og Machine Learning i Salesforce: Byg en AI-Native CRM uden at bryde arkitekturen

About Author

KOMMENTARER

HÆNG TAGS

DENNE ARTIKEL BLEV PRÆsenterET I

Related Stories

Meet Sentry: HackerNoon Company of the Week

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

Meet Bright Data: HackerNoon Company of the Week

Meet Timescale: HackerNoon Company of the Week

Meet Sentry: HackerNoon Company of the Week

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

Meet Bright Data: HackerNoon Company of the Week

Meet Timescale: HackerNoon Company of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps