22.09.2022

Dreamforce 2022: Salesforce hebt Personalisierung auf Echtzeit-Niveau

Salesforce stellte auf der Hausmesse Dreamforce seine Innovationen für seine Marketing-Softwareplattform Customer 360 vor. Wir berichten aus San Francisco
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Salesforce-Co-CEO Bret Taylor stellte bei der Dreamforce
Salesforce-Co-CEO Bret Taylor stellte bei der Dreamforce "Genie" vor | (c) Salesforce

Die Arbeit und der Wert von Daten für den Business-Erfolg standen in San Francisco im Fokus, wo sich 40.000 Besucher zur 20. Salesforce-Hauskonferenz Dreamforce trafen. Co-CEO Marc Benioff begrüßte seine Community-Mitglieder, genannt „Trailblazer“, zum ersten großen persönlichen Treffen nach der Pandemie. Co-CEO Bret Taylor sprach über die durch Corona stark gestiegene digitale Vernetzung – und die damit einher gehende Datenmenge. „Vernetzte Devices wie PCs und Smartphones erzeugen eine Masse an Daten, die sich aktuell alle drei Jahre verdoppelt“, so Taylor.

Die Anforderungen beim Umgang mit den Daten, etwa an Privatsphäre und Sicherheit, steigen – etwa wenn Unternehmen Kundendaten speichern. Eine neue Infrastruktur, genannt Hyperforce, soll die Lösung bieten. Hyperforce verspricht ethischen, sicheren und transparenten Umgang mit Daten – zum Beispiel haben Anbieter damit Überblick, wo die Server stehen, auf denen die Kundendaten gespeichert werden.

Salesforce stellt bei Dreamforce „Genie“ vor: Echtzeit hebt Personalisierung aufs nächste Level

Das Highlight der Keynote von Bret Taylor auf der Dreamforce war eindeutig die neue Echtzeit-Datenplattform Genie, die auf Hyperforce aufbaut. Mit Genie können Unternehmen aus dem Rohmaterial Daten Kundenerlebnisse gestalten. Ziel sind hier personalisierte Erlebnisse in den Bereichen Vertrieb, Service, Marketing und E-Commerce. „Es geht nicht nur um Daten, sondern um die Kunden. Wir können die Daten zusammenbringen und Privatsphäre dabei von vorneherein berücksichtigen. Das ändert CRM komplett, denn Genie ist die erste Echtzeit-CRM der Welt“, betonte Bret Taylor.

Genie bringt Echtzeit-Personalisierung mit. So soll das Feature etwa Produktempfehlungen erzeugen können, die auf nicht nur wie bisher historischen Transaktionsdaten basieren. Mit „Real-Time“ passt die Technologie in kürzester Zeit, praktisch Sekunden, Erlebnisse wie Empfehlungen auf das Kundenverhalten an – etwa darauf, welche Seiten der Kunde aktuell bestimmte Bereiche auf der Website besucht.

Genie unterstützt nicht nur E-Commerce, sondern die gesamte Customer 360-Plattform von Salesforce – praktisch eine Komplettlösung für CRM (Customer Relantionship Management) und Customer Experience.

Bessere Kundeninteraktionen ohne isolierte Daten

Laut Salesforce erwarten heute 71 Prozent der Kunden, dass jede Interaktion mit einem Unternehmen personalisiert ist. Die meisten Unternehmen hätten zwar Daten, praktisch das Rohmaterial für mehr Personalisierung, doch stehen bei der Nutzung Hürden wie doppelte oder isolierte Daten im Weg. Im Schnitt wären, 976 separate Anwendungen in einem Unternehmen im Einsatz. Folge: Oft sind 976 Versionen eines einzigen Kunden im Einsatz. Das führt zu unzusammenhängenden digitalen Erlebnissen.

Um ein möglichst relevantes Erlebnis zu bieten, müssen Unternehmen Datensilos aufbrechen. Salesforce Genie soll genau diesen Job übernehmen. Genie verbindet Daten aus der Cloud, On-Prem oder Streaming-Quellen in Minuten. Mit dem Real-Time Customer Graph entsteht so die oft zitierte „Single Source of truth“, eine zentrale Informationsquelle, die zum Beispiel Kundenwünsche verrät. Diese kann sich dynamisch, bei jeder Kundeninteraktion, wie einem Anruf beim Kundenservice, verändern. Jeder Kunde erhält sein eigenes Profil, das mit Echtzeit-Daten angereichert wird.

Genie wurde auf der Salesforce-Hausmesse Dreamforce präsentiert
Genie kann Datenpunkte über Kunden in Echtzeit von jedem System oder jeder Interaktion aufnehmen und die Basis für Marketing-Automatisierung liefern. | Screenshot

Besonders im Vertrieb findet aktuell eine Transformation statt. Mitarbeiter können sich bei der Akquise nicht mehr auf die persönliche Kommunikation verlassen. Die neue Plattform soll digitale Einblicke liefern. So können die Vertriebsmitarbeiter auf Kundenwünsche reagieren und haben gleichzeitig Einblick über die bisherigen Interaktionen mit dem Kunden. Das gesammelte Wissen soll den Weg für mehr Abschlüsse und Vertriebserfolg ebnen.

Die Marketing-Software Customer 360 kann dann Echtzeit Datenströme aufnehmen, speichern und mit Transaktionsdaten kombinieren. Genie enthält integrierte Konnektoren, die Daten aus allen Kanälen (Mobile, Web, APIs), Altdaten über MuleSoft und historische Daten einbeziehen, auch aus proprietären Data Lakes.

Kundenwünsche mit KI vorhersagen

Mit der Technologie soll es nicht nur möglich sein, dynamischer auf Kundenwünsche zu reagieren – sie soll sie vorausahnen. Dafür soll die hauseigene KI-Technologie Einstein sorgen. Salesforce gibt an, dass Einstein täglich über 175 Milliarden Vorhersagen generiert. Jetzt kann die KI-Technologie Vorhersagen für Personalisierung auf Basis von Echtzeitdaten liefern. Die neue Marketing-Automatisierung heißt Flow. Sie soll jeden Monat viele Stunden manueller Arbeit sparen und für bessere Personalisierung sorgen.

„Genie ist kein Produkt, sondern eine Plattform“, betonte Taylor in seiner Keynote auf der Dreamforce. Mit Partnerschaften soll Genie mit Daten, KI und Werbeinnovationen erweiterbar werden. Genie kann direkt auf die in Snowflake gespeicherten Daten zugreifen und umgekehrt.

Mit der Machine Learning Plattform Amazon SageMaker sollen Unternehmen und ihre Datenwissenschaftler das „Bring your own AI“-Konzept umsetzen können. So können neue KI-Modelle erstellt werden, die auf eigene Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind. Diese können dann in Echtzeit in Customer 360 genutzt werden.

First-Party-Werbung mit Amazon Ads und Meta soll neue, aber datenschutzsichere Integrationen für Werbeaktivierung und Einblicke möglich machen. Angetrieben werden sie durch First-Party-Daten von Genie. Ergebnis soll personalisiertes und effizienteres Marketing in Werbeanzeigen sein.

Produktivere Meetings mit Slack auf der Dreamforce vorgestellt

Ein Jahr nach der Slack-Übernahme zeigte Tamar Yehoshua, Chief Product Officer von Slack, auf der Dreamforce die neue Canvas-Funktion für den Messenger. Mit der neuen Funktion können Dokumente, Videos und Workflows direkt in Slack eingebettet werden. Teams können so ihre Materialien direkt in Konversationen sammeln und leicht zugänglich machen. Damit sollen Meetings mit Slack produktiver werden. Die Huddle-Funktion erleichtert schnelle Team-Meetings, jetzt jedoch mit Videos. In Zusammenarbeit können Teammitglieder auf der Slack Canvas-Oberfläche gemeinsam Notizen machen und dann im Team teilen. So werden Konzepte und kreativer Austausch produktiver.


Zum Autor

Stefan von Gagern arbeitet in Hamburg als Freelance Copywriter, Content Marketer und Tech Journalist. Er unterstützt B2B/B2C-Kunden wie Adobe, Amazon, Google, Enghouse, Sage, PayPal, Konversionskraft und Zavvy mit Content rund um Digitalisierung, Daten und Customer Experience. Komplizierte Themen aus dem Expertenjargon für die Zielgruppe einfach und lebendig zu machen, ist seine Spezialität – dass Content der wichtigste Motor für Kundenfreundlichkeit ist, sein Credo. 

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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