20.09.2024
AGENTFORCE

Callcenter vor dem Aus? – Wie Salesforce mit KI die Kundeninteraktion neu definieren möchte

Interview. Mit Agentforce möchte Salesforce eine neue Ära in der Kundeninteraktion einläuten. brutkasten hat auf der Dreamforce-Konferenz in San Francisco mit David Hable, Salesforce-Co-Country Leader in Österreich, über die neuen Einsatzmöglichkeiten der Technologie und deren Auswirkungen auf die Arbeitswelt gesprochen.
/artikel/salesforce-dreamforce-interview-david-hable
David Hable, Salesforce Co-Country Leader für Österreich | (c) Martin Pacher

Auf der Dreamforce-Konferenz in San Francisco dreht sich dieses Jahr alles um die neue Plattform Agentforce. Salesforce-Gründer Marc Benioff stellte in seiner Keynote am Dienstag die dahinterliegende Technologie und konkrete Use Cases vor, die die “dritte Welle der KI” einläuten soll. Agentforce ermöglicht es Unternehmen, die Kundeninteraktion durch autonome digitale Agents zu automatisieren. Sie sollen eine nahezu menschliche Interaktion ermöglichen. (brutkasten berichtete). Doch welche Vorteile bieten die digitalen Agents konkret, und wie werden sie die Kundeninteraktion und Arbeitswelt verändern? Darüber haben wir auf der Dreamforce mit David Hable gesprochen. Er ist Co-Country Leader von Salesforce in Österreich.


brutkasten: Im Zuge der Dreamforce-Konferenz wurde Agentforce vorgestellt. Die Plattform soll eine neue Ära in der Kundeninteraktion einläuten. Welche Vorteile bieten Agents?

David Hable: Wir stehen definitiv vor einer neuen Ära. Agents werden eine Menge leisten können, denn sie haben über unsere Datacloud und die Plattform direkten Zugriff auf die benötigten Informationen im Hintergrund. Sie müssen diese Daten nicht wie ein Mensch erst lesen oder aufwändig durchsuchen, sondern haben diese sofort zur Verfügung. In vielen Fällen können Agents Informationen sogar schneller und präziser bereitstellen, als es ein Mensch tun könnte. Und mittlerweile geschieht das auf eine Art und Weise, die fast menschenähnlich wirkt.

Diese Entwicklung vereint das Beste aus beiden Welten. Chatbots waren schon immer gut darin, digitale Informationen abzufragen, aber die Interaktion wirkte oft etwas unbeholfen. Es waren vorgefertigte Antworten, die sich nie wirklich natürlich anfühlten. Jetzt gelingt es uns, das Beste aus beiden Welten zu verbinden – die Effizienz und Schnelligkeit digitaler Systeme mit einer natürlichen, menschlichen Interaktion.

Welche Use Cases für Agents wird es künftig geben? 

Wir haben im Zuge der Dreamforce verschiedene Bereiche präsentiert: Sales, Service, Handel und Marketing. Unsere Plattform macht es darüber hinaus sehr einfach, neue Agents zu bauen. Im Sales zum Beispiel geht es um die Schulung von Sales-Leuten. Anstatt neue Vertriebsmitarbeiter sofort mit Kunden in Kontakt zu bringen, können sie zunächst einige Male mit unseren digitalen Agenten interagieren. Ein weiteres Beispiel im Vertriebsumfeld ist Cold Calling. Auch hier haben wir Lösungen vorgestellt, bei denen Agenten diese Aufgabe künftig übernehmen können. Hier gibt es verschiedene Anwendungsfälle im Kundenkontakt.

Man muss sich das so vorstellen: Wenn Sie Informationen zu Kunden in Ihren Systemen haben, können wir die Interaktion mit Agenten automatisieren. Und es müssen nicht nur Salesforce-Systeme sein. Mit Datacloud können wir externe Daten in unser System anbinden. Wenn ein Kunde Informationen wie Rechnungen, Lieferzeiten, Preise oder andere datenbasierte Anfragen stellt, können wir diese Interaktionen automatisieren und die gewünschten Informationen effizient über Agentsforce an den Kunden übermitteln.

Mit 45.000 Teilnehmer:innen zählt die Dreamforce zu den größten Veranstaltungen in der Tech-Welt | (c) martin pacher / brutkasten

Welche Auswirkungen wird dies auf die Arbeitswelt haben. Werden Call-Center-Mitarbeiter:innen in Zukunft überflüssig werden?

Ich glaube nicht, dass sie vollständig verschwinden werden. Es wird immer Anwendungsfälle geben, in denen menschliche Interaktion unverzichtbar ist. Unser Fokus liegt darauf, dem Kunden bei der Interaktion zwischen KI und Menschen das bestmögliche Erlebnis zu bieten. Die Technologie ermöglicht den Mitarbeitern, sich auf die wirklich wesentlichen Aufgaben zu konzentrieren, anstatt sich mit administrativen Aufgaben rumschlagen zu müssen. 

Im Zuge der Dreamforce-Konferenz wurde viel von Trustworthy AI gesprochen. Wie wird ein sicherer Umgang mit Daten sichergestellt? 

Wir haben 1999 begonnen und waren der erste echte öffentliche Cloud-Anbieter. Salesforce hat die SaaS-Lösungen quasi erfunden. Vor uns gab es das noch nicht. Doch schon damals, und auch noch vor fünf bis zehn Jahren, herrschte oft eine gewisse Skepsis gegenüber Cloud-Anwendungen. Es gab Ängste, die Kontrolle über die eigenen Daten an andere Anbieter abzugeben. Von Anfang an sind wir dieser Herausforderung damit begegnet, Vertrauen als Grundwert in Salesforce und in der Interaktion mit unseren Kunden zu etablieren.

Dasselbe Prinzip gilt heute im Bereich der KI. Wir beschäftigen uns seit über zehn Jahren mit KI, und all unsere Entwicklungen basieren auf diesem Vertrauensgrundsatz. In der KI sprechen wir von dem sogenannten Trust-Layer. Dieser stellt sicher, dass die Daten, die in der KI verarbeitet werden, nicht unbefugt genutzt werden. Personenbezogene Daten werden verschlüsselt, bevor sie überhaupt in das Large Language Model (LLM) gelangen. 

David Hable auf der Dreamforce | (c) martin pacehr | brutkasten

Durch diese Sicherheitsmaßnahmen können unsere Kunden sicher sein, dass sie vertrauensvoll mit unserer KI arbeiten und dennoch ihre unternehmensspezifischen Daten nutzen können. Denn ohne diese Daten funktioniert es nicht. Ein LLM allein, das nur allgemeine Informationen aus Quellen wie Wikipedia enthält, reicht nicht aus, um wertvolle Kundeninteraktionen zu ermöglichen. Die KI muss die relevanten Kundendaten kennen, um sinnvolle und wertvolle Interaktionen mit Kunden führen zu können.

Marc Benioff hat bereits im Vorfeld der Dreamforce von einem “Hard Pivot” gesprochen, den Salesforce mit dem Schritt zu Agents macht. Wie wirkt sich dieser Kurswechsel auf Salesforce aus?

Ich sehe darin eine klare Weiterentwicklung, nicht unbedingt als Kurswechsel. Wenn man sich die Keynotes von Marc vor einem Jahr ansehen, war dieser Weg bereits erkennbar – es stand schon auf den Folien. Zunächst haben wir mit prädiktiver KI begonnen, dann sind wir zur generativen KI übergegangen, und der nächste Schritt war schon damals die autonome KI. Jetzt befinden wir uns genau an diesem Punkt.

Wie hebt sich Salesforce von Mitbewerbern wie Microsoft ab?

Wenn man sinnvoll mit KI arbeiten möchte, braucht man kontinuierliche Unternehmensinformationen und Prozesse. Genau das können wir mit unserer Plattform sicherstellen. Unsere Plattform ermöglicht den Zugang zu Informationen aus Bereichen wie Sales, Service, Marketing, Handel und vielen weiteren. Dadurch sind wir in der Lage, diese Prozesse effizient zu steuern und optimal auszubalancieren. Das ist es, was uns vom Wettbewerb unterscheidet – wir sind die Einzigen, die diese umfassende Integration von Informationen und Prozessen so bieten können. 

Wie sieht das Pricing des neuen Agentforce-Modells aus? 

Die Preisgestaltung erfolgt grundsätzlich verbrauchsabhängig, also abhängig davon, wie viel man konsumiert. Ein Gespräch mit einem Agenten wird ab zwei US-Dollar kosten.

Wie sieht es mit der Verfügbarkeit von Agentforce in Österreich aus?

Agentforce wird ab Oktober global ausgerollt – darunter auch in Österreich. Zudem werden wir die Technologie auch bei unserem Innovation Day am 12. November in Wien vorstellen. Dort kann man selbst ausprobieren, wie einfach es ist, einen Agenten zu bauen. Man muss dafür kein Programmier oder Techniker sein.


*Disclaimer: Die Reisekosten wurden von Salesforce übernommen.

Deine ungelesenen Artikel:
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
/artikel/no-hype-ki-folge-5
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
/artikel/no-hype-ki-folge-5

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Callcenter vor dem Aus? – Wie Salesforce mit KI die Kundeninteraktion neu definieren möchte

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Callcenter vor dem Aus? – Wie Salesforce mit KI die Kundeninteraktion neu definieren möchte

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Callcenter vor dem Aus? – Wie Salesforce mit KI die Kundeninteraktion neu definieren möchte

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Callcenter vor dem Aus? – Wie Salesforce mit KI die Kundeninteraktion neu definieren möchte

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Callcenter vor dem Aus? – Wie Salesforce mit KI die Kundeninteraktion neu definieren möchte

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Callcenter vor dem Aus? – Wie Salesforce mit KI die Kundeninteraktion neu definieren möchte

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Callcenter vor dem Aus? – Wie Salesforce mit KI die Kundeninteraktion neu definieren möchte

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Callcenter vor dem Aus? – Wie Salesforce mit KI die Kundeninteraktion neu definieren möchte

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Callcenter vor dem Aus? – Wie Salesforce mit KI die Kundeninteraktion neu definieren möchte