Das Salesforce-inspirierte KI-Strategie-Playbook für Ihr Unternehmen

Ihr Weg zum intelligenten AI-first Unternehmen

Salesforce hat sich nicht nur als CRM-Marktführer etabliert, sondern auch als Vorreiter in der Anwendung und Demokratisierung von künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext.

Ihr Erfolg mit Plattformen wie Einstein, der AI Cloud und der Vision von KI-Agenten (Agentforce) bietet unschätzbare Lektionen.

Dieses Playbook destilliert die Kernstrategien und Erkenntnisse von Salesforce zu einem praxisorientierten Leitfaden, der Ihrem Unternehmen hilft, eine eigene, erfolgreiche KI-Strategie zu entwickeln und umzusetzen.

Ziel dieses Playbooks:

Ihnen einen klaren Fahrplan und umsetzbare Schritte an die Hand zu geben, um die transformative Kraft der KI für Ihr Unternehmen zu nutzen, inspiriert von den Best Practices eines Branchenführers.

Teil 1: Die Grundlagen – Salesforce Kernstrategien verstehen

Bevor wir in die Implementierung eintauchen, ist es entscheidend, die fundamentalen Säulen der KI-Strategie von Salesforce zu verstehen:

Einstein & AI Cloud: Das Herzstück der Intelligenz:

Einstein AI Plattform: Seit seiner Einführung im September 2016 ist Einstein tief in die Salesforce-Plattform integriert, um prädiktive Analysen, automatisierte Aufgaben und intelligente Einblicke über alle Cloud-Angebote hinweg bereitzustellen.[1][2][3] Salesforce gehörte zu den ersten Anwendern von künstlicher Intelligenz und hat sein KI-Tool Salesforce Einstein für ausgewählte Module eingeführt.[2]

Salesforce AI Cloud: Diese bündelt verschiedene Technologien wie Einstein, Data Cloud, Tableau, Slack, Flow und MuleSoft.[4] Ziel der AI Cloud ist es, Unternehmen eine vertrauenswürdige, einfache und hochgradig personalisierte KI-Lösung zu bieten, die auf Echtzeitdaten basiert.[4]

Generative KI mit Einstein GPT: Die Revolution der Interaktion:

Einstein GPT: Von Salesforce als weltweit erste generative KI speziell für CRM-Anwendungen vorgestellt, kann es KI-generierte Inhalte für jede Interaktion in Vertrieb, Service, Marketing, Handel und IT liefern.[5][6][7][8][9] Einstein GPT kombiniert öffentliche und private KI-Modelle mit CRM-Daten, sodass Benutzer Anfragen direkt in Salesforce stellen können.[5][10]

Anwendungsbeispiele sind Sales GPT für personalisierte E-Mails, Service GPT für Service-Antworten, Marketing GPT für Kampagneninhalte und Commerce GPT für personalisierte Einkaufserlebnisse.[11][12][13][14]

Agentforce: Die Zukunft der autonomen Arbeit:

KI-Agenten, die komplexe Aufgaben autonom erledigen, die Produktivität steigern und menschliche Mitarbeiter unterstützen sollen.[15][16] Salesforce CEO Marc Benioff beschrieb Agentforce 2.0 als eine Weiterentwicklung der digitalen Arbeitsplattform des Unternehmens mit neuen Denk-, Integrations- und Anpassungsfunktionen.[16][17] Die vollständige Veröffentlichung von Agentforce 2.0 wird für Februar 2025 erwartet.[16][17]

Um die Entwicklung seiner KI-Agentenplattform Agentforce zu beschleunigen, hat Salesforce die Übernahme von Convergence.ai angekündigt.[15][18][19][20][21] Convergence.ai ist spezialisiert auf die Entwicklung von KI-Agenten, die komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe in dynamischen Benutzeroberflächen eigenständig ausführen können.[15][18][19][20][21]

Ethik und Vertrauen als Fundament:

Salesforce hat das Office of Ethical and Humane Use of Technology gegründet, um die ethischen Implikationen seiner Technologie zu überwachen.[22][23][24][25][26]

Die KI-Ethik-Prinzipien von Salesforce umfassen Verantwortung, Transparenz, Inklusion, Befähigung, Nachhaltigkeit, Genauigkeit, Sicherheit und Ehrlichkeit.[23][24]

Der Einstein Trust Layer ist eine Sicherheitsebene, die entwickelt wurde, um die Privatsphäre und Sicherheit von Unternehmensdaten bei der Nutzung von generativer KI zu schützen.[5][27][28][29][30][31][32] Er verhindert beispielsweise, dass sensible Kundendaten von Large Language Models (LLMs) Dritter gespeichert werden.[27][28][31]

Data Cloud: Der Treibstoff für KI:

Die Data Cloud spielt eine zentrale Rolle, indem sie es ermöglicht, Kundendaten aus verschiedenen Quellen zu vereinheitlichen und in Echtzeit für KI-Anwendungen nutzbar zu machen.[4][33] Sie soll sicherstellen, dass KI-Modelle mit relevanten und aktuellen Informationen arbeiten.[4]

Demokratisierung durch Entwickler- und Anpassungstools:

Einstein for Developers: Ein generatives KI-Tool, das Entwicklerteams bei der Softwareentwicklung unterstützt, indem es auf Basis der unternehmenseigenen Codeinformationen maßgeschneiderte Coding-Vorschläge liefert.[5][34][35][36][37][38]

Builders (Model Builder, Prompt Builder, Copilot Builder): Eine Suite von Low-Code-Tools, die es auch nicht-technischen Nutzern ermöglichen, KI-Modelle zu erstellen, Prompts zu strukturieren und Einstein Copilot anzupassen.[5][39]

Einstein Copilot: Ein konversationeller KI-Assistent, der tief in die Salesforce-Plattform integriert ist und Nutzern hilft, Fragen zu beantworten und Arbeitsabläufe zu automatisieren.[5][39]

Teil 2: Ihr KI-Strategie-Playbook – Von Salesforce lernen und umsetzen

Diese Roadmap, inspiriert von Salesforce, führt Sie schrittweise zur erfolgreichen KI-Implementierung:

Phase 1: Strategie, Vorbereitung und Fundamentlegung

Schritt 1: Geschäftsziele definieren & KI-Potenzial identifizieren.

Salesforce-Lektion: KI dient der Lösung konkreter Geschäftsprobleme und der Wertschöpfung für den Kunden.

Ihr Handeln: Welche spezifischen Herausforderungen (z.B. Kundenservice-Effizienz, Vertriebsproduktivität, Marketing-Personalisierung) soll KI in Ihrem Unternehmen adressieren? Definieren Sie messbare KPIs (Key Performance Indicators).

Beispiel: Ziel: Reduzierung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit von Kundenanfragen um 20%. KPI: Durchschnittliche Bearbeitungszeit.

Schritt 2: Datenbereitschaft bewerten und Data Governance etablieren.

Salesforce-Lektion: Die Data Cloud ist zentral. Saubere, vereinheitlichte Daten sind unerlässlich.[4]

Ihr Handeln: Analysieren Sie Ihre aktuelle Datenlandschaft. Sind Ihre Daten sauber, zugänglich und integriert? Investieren Sie in Datenbereinigung, -integration und Governance-Prozesse. Bestimmen Sie Datenverantwortliche.

Expertentipp: Vermeiden Sie den Fallstrick "Unzureichende Datenqualität". Starten Sie frühzeitig mit der Verbesserung Ihrer Datenbasis.[40]

Schritt 3: Ethische Leitplanken definieren.

Salesforce-Lektion: Vertrauen durch ethische KI (Einstein Trust Layer, ethische Prinzipien).[22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32]

Ihr Handeln: Entwickeln Sie interne Richtlinien für den verantwortungsvollen Umgang mit KI. Berücksichtigen Sie Datenschutz, Transparenz, Fairness und mögliche Voreingenommenheit (Bias).

Expertentipp: Integrieren Sie Ethik von Anfang an ("Ethics by Design"), um spätere Probleme und Vertrauensverlust zu vermeiden.[23][25]

Schritt 4: Führungsebene überzeugen und ein funktionsübergreifendes Team bilden.

Salesforce-Lektion: Starke Führung und breite Akzeptanz sind entscheidend.

Ihr Handeln: Sichern Sie sich die Unterstützung des Top-Managements. Stellen Sie ein Team mit Vertretern aus IT, Fachabteilungen (Vertrieb, Marketing, Service) und idealerweise Datenexperten zusammen.

Beispiel: Das KI-Kernteam besteht aus dem CIO, dem Marketingleiter, einem Vertriebsmanager und einem Datenanalysten.

Phase 2: Pilotprojekte, erste Implementierungen und Lernen

Schritt 5: Mit "Quick Wins" und nativen KI-Tools starten.

Salesforce-Lektion: Einstein bietet integrierte KI-Funktionen, die einen schnellen Einstieg ermöglichen.[2][32][40]

Ihr Handeln: Identifizieren Sie Anwendungsfälle mit hohem Nutzen und relativ geringer Komplexität. Nutzen Sie, wenn möglich, bereits in Ihrer bestehenden Software (z.B. CRM, Marketing-Automatisierung) vorhandene KI-Funktionen.

Beispiel: Implementierung eines KI-gestützten Lead-Scorings im CRM-System zur Priorisierung von Vertriebsleads.

Schritt 6: Pilotprojekte durchführen und testen.

Salesforce-Lektion: Iterative Entwicklung und kontinuierliches Lernen.

Ihr Handeln: Führen Sie klar definierte Pilotprojekte in einer kontrollierten Umgebung durch. Messen Sie die Ergebnisse und sammeln Sie Feedback.

Expertentipp: Unterschätzen Sie nicht die Komplexität. Ein Pilotprojekt hilft, Herausforderungen frühzeitig zu erkennen.

Schritt 7: Mitarbeiter schulen und Akzeptanz fördern.

Salesforce-Lektion: KI soll menschliche Fähigkeiten erweitern.[24]

Ihr Handeln: Investieren Sie in Schulungen, um Ihren Mitarbeitern die Funktionsweise und den Nutzen der neuen KI-Tools zu erklären. Adressieren Sie Ängste und Widerstände proaktiv durch klare Kommunikation.

Expertentipp: Ein guter Change-Management-Prozess ist entscheidend, um den Fallstrick "Mangelnde Benutzerakzeptanz" zu vermeiden.

Phase 3: Skalierung, Integration und Optimierung

Schritt 8: Erfolgreiche Piloten skalieren und KI tief integrieren.

Salesforce-Lektion: KI ist über die AI Cloud tief in alle Salesforce-Anwendungen integriert.[4][32]

Ihr Handeln: Rollen Sie erfolgreiche Pilotanwendungen schrittweise im Unternehmen aus. Sorgen Sie für eine nahtlose Integration der KI-Lösungen in bestehende Arbeitsabläufe und Systeme.

Beispiel: Nach erfolgreichem Pilot des KI-Chatbots im Kundenservice wird dieser auf alle relevanten Kanäle ausgeweitet und tiefer mit der Wissensdatenbank und dem CRM verbunden.

Schritt 9: Kontinuierlich messen, analysieren und optimieren.

Salesforce-Lektion: Ständige Weiterentwicklung und Anpassung.[24]

Ihr Handeln: Überwachen Sie die Leistung Ihrer KI-Anwendungen anhand der definierten KPIs. Nutzen Sie Analysen, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren und Modelle regelmäßig zu optimieren.

Expertentipp: Vernachlässigen Sie nicht die Modellwartung. KI-Modelle altern und müssen aktuell gehalten werden.[40]

Schritt 10: Die Nutzung von generativer KI und KI-Assistenten prüfen.

Salesforce-Lektion: Einstein GPT und Einstein Copilot zeigen das Potenzial für personalisierte Content-Erstellung und intelligente Assistenz.[5][6][7][39]

Ihr Handeln: Evaluieren Sie, wo generative KI (z.B. für E-Mail-Entwürfe, Content-Ideen, Code-Generierung) und KI-Assistenten die Produktivität und das Kundenerlebnis in Ihrem Unternehmen verbessern können.

Beispiel: Einsatz eines generativen KI-Tools zur Erstellung erster Entwürfe für Produktbeschreibungen oder personalisierte Marketing-E-Mails.

Phase 4: Fortgeschrittene Fähigkeiten, Governance und Zukunftssicherung

Schritt 11: Entwicklung eigener KI-Modelle und -Agenten erwägen (falls sinnvoll).

Salesforce-Lektion: Agentforce und die Builders-Tools ermöglichen anspruchsvollere, maßgeschneiderte KI-Lösungen.[5][16][17]

Ihr Handeln: Wenn Standardlösungen an ihre Grenzen stoßen und Sie über die entsprechenden Ressourcen und Daten verfügen, prüfen Sie die Entwicklung eigener KI-Modelle oder den Einsatz von konfigurierbaren KI-Agenten für spezifische, komplexe Aufgaben.

Schritt 12: Eine robuste KI-Governance und einen Ethikrat etablieren.

Salesforce-Lektion: Das Office of Ethical and Humane Use und der Einstein Trust Layer sind zentrale Pfeiler.[22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32]

Ihr Handeln: Formalisieren Sie Ihre KI-Governance-Struktur. Richten Sie gegebenenfalls ein Gremium ein, das die ethischen Implikationen neuer KI-Anwendungen bewertet und Richtlinien durchsetzt. Sorgen Sie für Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen.

Schritt 13: Auf kontinuierliches Lernen und Anpassung setzen.

Salesforce-Lektion: Die KI-Landschaft ist dynamisch.[24] Salesforce CEO Marc Benioff hat angedeutet, dass Produktivitätssteigerungen durch KI dazu führen könnten, dass das Unternehmen 2025 möglicherweise keine neuen Softwareingenieure einstellt.[33][41][42][43][44]

Ihr Handeln: Bleiben Sie über neue Entwicklungen im KI-Bereich informiert. Fördern Sie eine Kultur des Lernens und Experimentierens. Seien Sie bereit, Ihre Strategie anzupassen, wenn sich Technologien und Marktbedingungen ändern.

Expertentipp: Vermeiden Sie einen rein Technologie-fixierten Ansatz. Der Fokus muss immer auf dem Geschäftswert liegen.

Teil 3: Essenzielle Lektionen und Fallstricke – Die Salesforce-Perspektive

Wichtige Erkenntnisse für Ihr Unternehmen (inspiriert von Salesforce):

Kundenzentrierung: Richten Sie KI immer auf die Verbesserung des Kundenerlebnisses aus.

Daten als Gold: Investieren Sie in Datenqualität und -management.[4]

Vertrauen ist Währung: Priorisieren Sie ethische KI und Datenschutz.[22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32]

Demokratisierung fördert Innovation: Ermöglichen Sie breiten Zugang zu KI-Tools.[5][34][35][36][37][38][39]

Integration ist Macht: Betten Sie KI tief in Ihre Prozesse ein.[4][32]

Klein anfangen, intelligent wachsen: Iteratives Vorgehen reduziert Risiken.

Partnerschaften nutzen: Kooperationen können den Zugang zu Know-how beschleunigen (z.B. Salesforce und OpenAI oder Google Cloud).[5][17]

Zu vermeidende Fallstricke (und wie Salesforce ihnen begegnet):

Fehlende klare strategische Vision: (Salesforce: Klare Ausrichtung auf CRM-Verbesserung).

Ihr Tipp: Definieren Sie von Anfang an klare, messbare Ziele für Ihre KI-Initiativen.

Unzureichende Datenqualität und -verwaltung: (Salesforce: Data Cloud als zentrale Lösung).[4]

Ihr Tipp: Investieren Sie frühzeitig in Datenbereinigung, -integration und Governance.

Unterschätzung der Komplexität und des Fachwissens: (Salesforce: Bietet Schulungen und einfach zu bedienende Tools wie Builders).[5][25]

Ihr Tipp: Planen Sie ausreichend Ressourcen für Schulung und ggf. externe Expertise ein.

Ignorieren ethischer und datenschutzrechtlicher Bedenken: (Salesforce: Einstein Trust Layer, Office of Ethical and Humane Use).[22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32]

Ihr Tipp: Machen Sie Ethik und Datenschutz zu integralen Bestandteilen Ihrer KI-Strategie.

Mangelnde Benutzerakzeptanz und Change Management: (Salesforce: Fokus auf Erweiterung menschlicher Fähigkeiten, intuitive Tools).[24]

Ihr Tipp: Kommunizieren Sie den Nutzen klar und beziehen Sie Mitarbeiter frühzeitig ein.

Unrealistische Erwartungen an den ROI: (Salesforce: Fokussiert auf schrittweise Wertschöpfung).

Ihr Tipp: Beginnen Sie mit Anwendungsfällen, die einen klaren und messbaren Wert liefern.

Technologie-fixierter Ansatz: (Salesforce: KI dient immer dem Geschäftszweck und Kundennutzen).

Ihr Tipp: Behalten Sie stets den geschäftlichen Nutzen und die Auswirkungen auf Menschen und Prozesse im Blick.

Vernachlässigung der Modellwartung und -entwicklung: (Salesforce: Kontinuierliche Weiterentwicklung von Einstein).[24][40]

Ihr Tipp: Planen Sie Ressourcen für die laufende Überwachung und Optimierung Ihrer KI-Modelle ein.

Ihr Weg beginnt jetzt: Nächste Schritte

Dieses Playbook bietet einen Rahmen, der von einem der erfolgreichsten KI-Anwender inspiriert ist. Der nächste Schritt besteht darin, diese Erkenntnisse auf den einzigartigen Kontext Ihres Unternehmens anzuwenden.

Bewerten Sie Ihren aktuellen Stand: Wo stehen Sie in Bezug auf Datenreife, technische Infrastruktur und KI-Know-how?

Identifizieren Sie 2-3 Pilotprojekte: Wählen Sie Bereiche aus, in denen KI schnell einen sichtbaren Mehrwert schaffen kann.

Stellen Sie Ihr KI-Kernteam zusammen: Definieren Sie Rollen und Verantwortlichkeiten.

Beginnen Sie mit der Ausarbeitung Ihrer spezifischen KI-Roadmap:

Nutzen Sie dieses Playbook als Grundlage

Die Reise zur KI-gestützten Transformation ist ein Marathon, kein Sprint.

Mit einer klaren KI-Strategie von ADVISORI FTC, einem Fokus auf Vertrauen und dem Engagement für kontinuierliches Lernen kann Ihr Unternehmen, inspiriert von Salesforce, die enormen Potenziale der künstlichen Intelligenz erfolgreich erschließen.

Quellen: