Salesforce Einstein: Künstliche Intelligenz aus der Cloud

Künstliche Intelligenz funktioniert da am besten, wo man sie gar nicht direkt bemerkt. Wo Amazon, Facebook und Google maschinelles Lernen einsetzen, um Endkunden besser zu bedienen, möchte Salesforce seine Unternehmenskunden mit KI im Hintergrund unterstützen. Damit möchte der Pionier für Software-as-a-Service (SaaS) die Möglichkeiten des maschinellen Lernens auch Unternehmen zugänglich machen, die nicht selbst über das nötige KI-Know-how verfügen.

Einstein, so der Name der Salesforce-KI, soll in alle Angebote des Unternehmens integriert werden – von Marketing bis Analytics, von Sale bis IoT. Teilweise sollen KI-Funktionen in die bestehenden Angebote integriert werden, teilweise will Salesforce sie als kostenpflichtige Zusatzdienste abieten. Wichtigste Funktionen werden Vorhersagen und tiefer gehende Datenanalysen sein.

Ein großer Vorteil des Saleforce-Ansatzes: Das Unternehmen kann beim Erstellen der Modelle und beim Training seiner KI auf einen großen Pool an Daten von zahlreichen Unternehmen zurückgreifen, ohne dass dabei Unternehmen Zugriff auf die Daten anderer Salesforce-Kunden kriegen. Datenschutzaspekte sollen laut Salesforce vollständig berücksichtig werden: Unternehmen können selbst bestimmen, ob ihre Daten – selbstverständlich anonymisiert – in die Entwicklung der KI-Modelle einfließen dürfen.

In den vergangengen Jahren hat Saleforce mehrere KI-Firmen gekauft, darunter MetaMind, RelateIQ und PredictionIO, und eine eigene Forschungsabteilung unter Leitung des MetaMind-Gründer Richard Socher aufgebaut. Diese soll nicht nur an Einstein arbeiten, sondern auch an Themen wie Bild- und Sprachverarbeitung forschen. PredictionIO, ein Server für maschinenelles Lernen, soll als Open Source unter dem Apache-Dach weiterentwickelt werden.

Zum Einsatz von maschinellem Lernen auf Salesforce-Daten siehe auch:

• Schätze finden: Data Mining für Salesforce-Daten mit Azure ML aus iX 9/16

(odi)