Salesforce veröffentlicht Einstein 1 Studio

Salesforce hat auf seiner jüngsten Entwickler-Konferenz TrailblazerDX das neue Einstein 1 Studio vorgestellt. Es soll Administratoren und Entwickler beim Anpassen und Einbetten von KI in die Salesforce-Anwendungen und den Workflow unterstützen.

Das Tool ermöglicht die Low-Code- und No-Code-Anpassung von vielen Funktionen der Salesforce-Anwendungen. Beispielsweise lassen sich damit auch KI-Modelle nahtlos über den gesamten Salesforce-Workflow hinweg verbinden und maßgeschneiderte Ausgaben generieren. So heißt es bei Salesforce dazu: "Einstein 1 integriert die Benutzeroberfläche mit einer Vielzahl von KI-Modellen und allen Daten in einer einzigen, über Metadaten gesteuerten Plattform." Hierzu ist das Tool tief in die Salesforce Data Cloud integriert. Das ist eine Art Data Fabric, in der alle Daten aus unterschiedlichen Quellen logisch aggregiert und nutzbar sind, ohne dass sie dafür physisch umgespeichert werden müssen.

Diese Data Cloud kann problemlos mit vielen bekannten SaaS-Lösungen, wie Google Workspace, Microsoft 365, Asana, Workday und SAP verbunden werden. Auch eine Excel-Tabelle oder ein Google Sheets-Dokument lässt sich nutzen. Darüber können Unternehmen Datenbanken und andere Datenquellen wie Databricks und Snowflake anbinden.

Drei neue Builder

Das neue Einstein 1 Studio besteht aus den folgenden drei Modulen (Builder):

• Copilot Builder: Er dient dazu, den Einstein Copilot unternehmensspezifisch zu konfigurieren und anzupassen. Hierbei können bereits vorhandene Tools, wie Apex-, Flow- und MuleSoft-APIs sowie neue generative KI-Komponenten wie Prompts verwendet werden. Ziel ist es, mithilfe des Copilots neue Aufgaben zu definieren oder den Workflow zu verbessern. Dieses Modul dient auch dazu externe Systeme mit der Salesforce-Welt zu verbinden.
• Prompt Builder: Dieses Modul ermöglicht, es benutzerdefinierte, wiederverwendbare KI-Prompts ohne Programmierung zu erstellen. Das erweitert den Einsatz von generativer KI über die vordefinierten Konversationsschnittstellen hinaus. Beispielsweise kann ein benutzerdefinierter Prompt nahtlos in einen Kundendatensatz eingebettet werden, sodass ein Agent im Contact Center mit einem Klick eine Momentaufnahme aller eskalierten Fälle für einen Kunden sehen kann.
• Model Builder: Hierbei handelt es sich um ein integriertes No-Code-, Low-Code- und Pro-Code-Tool zum Erstellen von eigenen prädiktiven KI-Modellen, die mit den Daten der Data Cloud trainiert werden. Das Modul erlaubt hierbei die Nutzung vieler LLM-Plattformen, die Salesforce bereitstellt, darunter Amazon Bedrock und Amazon SageMaker, Anthropic, Azure OpenAI, Cohere, Databricks, Vertex AI von Google Cloud und OpenAI. Jedes dieser bereitgestellten LLMs kann man dann mithilfe des Model Builder und der Data Cloud weiter trainieren oder verfeinern.

KI-Training für Admins und Entwickler

Clara Shih, CEO von Salesforce AI, sagte über die neuen Tools: "Unsere Low-Code-Tools demokratisieren die Entwicklung von KI-Apps ganz erheblich und haben damit das Potenzial, eine neue Innovationswelle in jedem Unternehmen auszulösen."

Doch das dürfte noch ein weiter Weg sein, denn noch liegen die KI-Entwicklungen auf den Schultern der professionellen Developer. Und selbst bei denen besteht noch Nachholbedarf. Das weiß man auch bei Salesforce und hat deshalb das entsprechende Kursangebot deutlich erweitert. Aufbauend auf seiner Bibliothek mit KI-Lerninhalten bietet das Unternehmen jetzt neue Trailhead-Kurse zu Einstein Copilot und Prompt Builder an. Das Programm richtet sich an Administratoren und Entwickler, um deren KI-Fähigkeiten zu verbessern. Seit Juni 2023 wurden weltweit bereits über eine Million Teilnehmer mit einem KI-Zertifikat ausgezeichnet.

(fo)