KI & Agentforce Beratung
Mit Agentforce bringt Salesforce autonome KI-Agenten direkt in Ihr CRM. Die KI und Agentforce Beratung von SALESFOUR hilft Ihnen, sinnvolle Anwendungsfälle zu identifizieren, die nötigen Datengrundlagen zu schaffen und Agenten kontrolliert in den Betrieb zu bringen.
Künstliche Intelligenz in Salesforce hat sich in kurzer Zeit stark weiterentwickelt. Während frühere Einstein-Funktionen vor allem Vorhersagen und Empfehlungen lieferten, können Agentforce Agenten heute eigenständig Aufgaben übernehmen: Kundenanfragen beantworten, Termine vereinbaren, Leads qualifizieren, Fälle zusammenfassen oder Angebote vorbereiten. Sie arbeiten mit Ihren Salesforce Daten, nutzen definierte Aktionen und übergeben an Mitarbeitende, wenn ein Mensch entscheiden muss.
Die Technologie allein garantiert jedoch keinen Nutzen. Entscheidend sind gut gewählte Anwendungsfälle, saubere Daten, klar definierte Aktionen und Leitplanken sowie eine durchdachte Einführung bei den Mitarbeitenden. Unsere Salesforce Berater mit Schwerpunkt KI begleiten Sie von der ersten Ideensammlung über einen Pilot bis zum produktiven Einsatz. Dabei achten wir auf messbare Ziele, nachvollziehbares Verhalten der Agenten und die Einhaltung von Datenschutz und Sicherheitsvorgaben.
Technisch arbeiten wir mit Agentforce, dem Agent Builder, Prompt Builder, der Einstein Trust Layer und Data 360 als Datenbasis. Wo Agenten auf Unternehmenslogik oder externe Systeme zugreifen müssen, entwickeln wir Aktionen mit Flow, Apex oder über MuleSoft. So entstehen KI-Agenten, die nicht nur Texte formulieren, sondern tatsächlich Arbeit erledigen und dabei in Ihre bestehende Salesforce Landschaft eingebettet sind.
Was KI & Agentforce Beratung mit SALESFOUR leistet
Use-Case-Workshop
In einem strukturierten Workshop sammeln und bewerten wir mögliche Anwendungsfälle nach Nutzen, Machbarkeit, Datenlage und Risiko und wählen gemeinsam die Kandidaten für einen ersten, gut messbaren Pilot.
Daten- und Readiness-Check
Wir prüfen, ob Datenqualität, Wissensartikel, Berechtigungen und Prozesse für den geplanten Agenten ausreichen, und benennen konkrete Vorarbeiten, die vor dem Pilot erledigt werden sollten.
Agenten-Design
Wir definieren Themen, Anweisungen, Aktionen und Übergaben an Mitarbeitende, gestalten Prompts mit dem Prompt Builder und legen fest, in welchen Kanälen der Agent arbeitet und wo seine Grenzen liegen.
Aktionen und Integration
Damit Agenten Aufgaben tatsächlich erledigen, entwickeln wir Aktionen mit Flow, Apex oder MuleSoft-APIs, die auf Bestellungen, Verträge, Termine oder Daten aus angebundenen Systemen zugreifen.
Test, Leitplanken und Monitoring
Wir testen Agenten systematisch mit realistischen Szenarien im Agentforce Testing Center, nutzen die Einstein Trust Layer für Datenschutz und überwachen Qualität, Nutzung und Verbrauch im laufenden Betrieb.
Einführung und Befähigung
Wir bereiten Mitarbeitende auf die Zusammenarbeit mit KI-Agenten vor, definieren Verantwortlichkeiten für Pflege und Weiterentwicklung und schulen Admins im Umgang mit Agent Builder und Prompt Builder.
Vom Use Case zum produktiven Agenten
Wir beginnen mit einem Use-Case-Workshop, in dem Fachbereiche, IT und Datenschutz gemeinsam mögliche Einsatzfelder bewerten. Für die vielversprechendsten Kandidaten prüfen wir die Datenlage und definieren messbare Ziele, etwa einen höheren Anteil selbst gelöster Kundenanfragen oder kürzere Bearbeitungszeiten. Danach entwerfen wir den Agenten mit Themen, Anweisungen, Aktionen und klaren Regeln für die Übergabe an Mitarbeitende.
Der Pilot läuft zunächst in einer Sandbox und anschließend mit einer begrenzten Nutzergruppe oder einem ausgewählten Kanal. Wir werten Gesprächsverläufe aus, verbessern Anweisungen und Aktionen und messen die Ergebnisse gegen die vereinbarten Ziele. Erst wenn der Agent zuverlässig arbeitet, folgt der schrittweise Ausbau. So bleibt das Risiko überschaubar, und die Organisation lernt im Projektverlauf mit.
- Use-Case-Workshop und Priorisierung
- Daten- und Readiness-Check
- Agenten-Design und Entwicklung von Aktionen
- Pilot mit begrenzter Nutzergruppe
- Auswertung, Optimierung und Rollout
Daten als Fundament für KI
KI-Agenten sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen. Unvollständige Kundendaten, veraltete Wissensartikel oder widersprüchliche Informationen aus mehreren Systemen führen zu unzuverlässigen Antworten. Deshalb ist die Datenvorbereitung ein wesentlicher Teil jeder Agentforce Einführung. Dazu gehören Bereinigung, eine gepflegte Wissensdatenbank und gegebenenfalls die Zusammenführung von Daten in Data 360 als einheitliche Grundlage.
Ebenso wichtig sind Berechtigungen. Ein Agent darf nur auf Daten zugreifen, die für seine Aufgabe nötig sind, und muss dieselben Sichtbarkeitsregeln beachten wie Mitarbeitende. Die Einstein Trust Layer unterstützt mit Maskierung sensibler Daten und Schutzmechanismen gegenüber dem Sprachmodell. Wir gestalten diese Leitplanken gemeinsam mit Ihrer IT-Sicherheit und Ihrem Datenschutz, bevor Agenten produktiv arbeiten.
Rollen im Agentforce Projekt
Ein Solution Architect mit KI-Schwerpunkt verantwortet das Gesamtdesign aus Daten, Aktionen, Berechtigungen und Kanälen. Ein Functional Consultant übersetzt fachliche Anforderungen in Themen, Anweisungen und Übergaberegeln. Developer setzen Aktionen in Flow und Apex um und binden externe Systeme an. Für Datenaufbereitung und Data 360 unterstützt ein Data Architect, für die Einführung bei den Mitarbeitenden ein Change- und Schulungsspezialist.
Weil Agentforce sich schnell weiterentwickelt, ist aktuelles Know-how entscheidend. Unsere Salesforce Experten arbeiten regelmäßig mit den neuen Funktionen und kennen sowohl die Möglichkeiten als auch die praktischen Grenzen. Je nach Vorhaben stellen wir ein kompaktes Pilotteam oder ein umfassendes Projektteam zusammen und erweitern es, wenn weitere Agenten oder Kanäle hinzukommen.
- Solution Architect mit KI-Schwerpunkt
- Functional Consultant
- Salesforce Developer
- Data Architect für Data 360
- Change- und Schulungsspezialist
Typische Einsatzszenarien
So setzen Unternehmen KI & Agentforce Beratung gemeinsam mit unseren Salesforce Beratern ein.
- Ein Service-Agent beantwortet Standardanfragen zu Lieferstatus und Rechnungen und übergibt komplexe Fälle an Mitarbeitende.
- Ein Vertriebs-Agent qualifiziert eingehende Leads, beantwortet erste Fragen und vereinbart Termine mit dem Außendienst.
- Servicemitarbeitende erhalten automatisch erstellte Fallzusammenfassungen und Antwortvorschläge auf Basis der Wissensdatenbank.
- Ein Agent im Partnerportal hilft Händlern, Produktinformationen, Preise und Bestellstatus eigenständig abzurufen.
- Das Marketing nutzt den Prompt Builder, um personalisierte Texte auf Basis von Kundendaten aus Data 360 zu erstellen.
So läuft Ihr Salesforce Projekt mit SALESFOUR
Strukturiert, transparent und mit den passenden Salesforce Beratern für jede Phase.
Analyse & Zielbild
Wir verstehen Ihre Prozesse, Systeme und Ziele und leiten daraus ein belastbares Salesforce-Zielbild ab.
Team & Planung
Wir stellen das passende Projektteam aus erfahrenen Salesforce Beratern zusammen – meist innerhalb weniger Tage.
Umsetzung
Konfiguration, Entwicklung, Integration und Datenmigration in kurzen, iterativen Sprints mit klaren Ergebnissen.
Go-live & Betrieb
Schulung, Hypercare und kontinuierliche Weiterentwicklung, damit Salesforce im Alltag wirklich genutzt wird.
Häufige Fragen zu KI & Agentforce Beratung
Was ist der Unterschied zwischen Agentforce und Einstein?
Einstein bezeichnete ursprünglich die KI-Funktionen von Salesforce für Vorhersagen, Empfehlungen und generative Assistenzfunktionen. Agentforce ist die Plattform für autonome KI-Agenten, die Aufgaben eigenständig ausführen, auf Daten und Aktionen zugreifen und bei Bedarf an Menschen übergeben. Viele frühere Einstein-Funktionen sind heute in Agentforce aufgegangen oder werden dort weitergeführt.
Brauchen wir Data 360 für Agentforce?
Agentforce nutzt Data 360 als Grundlage, etwa für die Suche in Wissensquellen und für einheitliche Kundendaten. Wie umfangreich Data 360 in Ihrem Szenario genutzt werden muss, hängt vom Anwendungsfall ab. Für einfache Agenten genügen oft die Daten in der Org, für kanalübergreifende Szenarien mit vielen Quellsystemen ist ein stärkerer Ausbau von Data 360 sinnvoll.
Wie werden die Kosten für Agentforce berechnet?
Agentforce wird überwiegend verbrauchsbasiert abgerechnet, beispielsweise nach Aktionen oder Interaktionen, ergänzt um Lizenzmodelle je nach Produktpaket. Die Modelle haben sich mehrfach weiterentwickelt. Wir nennen deshalb keine konkreten Preise, sondern helfen Ihnen, den erwarteten Verbrauch für Ihren Anwendungsfall abzuschätzen und ein Monitoring einzurichten, damit die Kosten planbar bleiben.
Wie sicher ist der Einsatz von KI-Agenten mit Kundendaten?
Die Einstein Trust Layer schützt Daten unter anderem durch Maskierung sensibler Informationen, sichere Datenabfrage und vertragliche Zusicherungen, dass Daten nicht zum Training externer Modelle verwendet werden. Zusätzlich beachten Agenten die Berechtigungen in Ihrer Org. Wir gestalten Leitplanken, Zugriffsrechte und Monitoring gemeinsam mit Ihrem Datenschutz und Ihrer IT-Sicherheit.
Wie schnell lässt sich ein erster Agent einführen?
Ein klar abgegrenzter Pilot, etwa für häufige Serviceanfragen, lässt sich bei guter Datenlage in wenigen Wochen umsetzen. Mehr Zeit benötigen Vorhaben mit vielen Aktionen, Integrationen in externe Systeme oder umfangreicher Datenaufbereitung. Wir empfehlen, mit einem fokussierten Anwendungsfall zu starten, Erfahrungen zu sammeln und den Einsatz anschließend schrittweise auszubauen.
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