Salesforce baut Plattform mit Slack aus Solide Basis: KI-Agenten nutzen ohne Datenumzug

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Salesforce setzt in seiner Strategie auf die eigene Plattform und Offenheit gegenüber anderen Frontends sowie unterschiedlichen KI-Modellen, wie Deutschland-Chef Alexander Wallner erklärt. Für die notwendige Datengrundlage müssen Unternehmen noch nicht einmal aufräumen.

Rund 30 Milliarden – so viele KI-Agenten könnten im kommenden Jahr weltweit im Einsatz sein. Diese Prognose machte Alexander Wallner, Deutschland-Chef von Salesforce, auf einer der Kundenveranstaltungen, mit denen das Unternehmen derzeit durch die Welt tourt. Möglicherweise könnten es sogar mehr sein, so Wallner. Und wenn man davon ausginge, dass Agents selbst noch intelligentere Agents bauen, dann werde schnell deutlich, dass in diesem Thema eine große Dynamik stecke.

„Dann wird auch klar, dass ein Agent ständig weiterentwickelt werden muss“, sagt Wallner. „Er muss wie ein menschlicher Mitarbeiter in die Unternehmenskommunikation eingebunden werden, weil er wissen muss, was Sache ist im Unternehmen.“ Damit leitet er auf eine wichtige Säule in der KI-Strategie von Salesforce hin, die unter dem Oberbegriff Agentic Enterprise steht: Die Kommunikationsplattform Slack, die Salesforce vor fünf Jahren übernommen hat, soll zum zentralen Client werden, über den Mitarbeiter alle für sie wichtigen KI-Funktionen nutzen können.

Der integrierte KI-Assistent Slackbot greift über das Model Context Protocol (MCP) auf unterschiedliche Datenquellen und andere KI-Agenten zu. So kann ein Slack-Anwender sich nicht nur Fragen von Slackbot beantworten lassen, sondern auch Aufgaben an ihn delegieren. Wer einen Workflow starten möchte, könne Slackbot einfach darum bitten, ein entsprechendes Projekt aufzusetzen, heißt es in einer Salesforce-Mitteilung. Damit werde Slack zu einem übergreifenden KI-Betriebsmodell. Wichtiger Aspekt dabei: Der Assistent übernimmt alle Berechtigungen und Governance-Regeln aus Slack. Ein Nutzer kann also auch über die KI nur auf die Informationen zugreifen, für die er die entsprechenden Rechte hat.

Anthropic Claude wird zum Mitarbeiter

Wallner betont die Offenheit von Salesforce gegenüber anderen KI-Modellen. „Wir haben festgestellt, dass Agenten, die in Unternehmen genutzt werden, von überall kommen können. Und diesen Trend wollen wir auch gar nicht auflösen.“ Das heißt, unabhängig, um welches Large Language Modell es sich handelt – so lange es sich per MCP einbinden lässt, kann es über Slack verwendet werden.

Ein Beispiel ist Claude von Anthropic, für das Salesforce gerade eine entsprechende Integration bekannt gegeben hat. Claude ist demnach wie jeder Mitarbeiter mit einem eigenen Account in Slack eingebunden. Die KI soll vor allem technischen Abteilungen Mehrwert bringen. Claude unterstützt zum Beispiel bei Entwickler-Aufgaben und lernt selbstständig anhand der Arbeitsabläufe, in die das KI-Modell integriert ist. „Anthropic ist für uns gerade ein ganz wichtiges Thema und wird aus meiner Sicht im Vipe-Coding-Umfeld eine elementare Rolle spielen“, sagt Wallner.

Daneben bietet Slackbot selbst eine ganze Reihe von eigenen Funktionen – also vordefinierten Bausteinen für das Erledigen bestimmter Aufgaben. Dazu zählt zum Beispiel, dass Slackbot im Hintergrund Meetings transkribiert, Entscheidungen zusammenfasst und direkt nach Gesprächsende strukturierte Übersichten in Slack bereit stellt. Für kleinere Unternehmen übernimmt Slackbot auch CRM-Aufgaben. Die KI verfolgt Unterhaltungen in Channels, erkennt relevante Kundeninformationen und hält Kontakte sowie Dokumentationen automatisch aktuell.

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Wahl des Frontends bleibt dem Nutzer überlassen

Wichtig sei, dass Anwenderunternehmen in Plattformen denken, sagt Wallner. Denn KI-Agenten brauchen unter anderem eine saubere sowie einheitliche Datenbasis und sie müssen in eine Governance-Struktur eingebunden werden. „Eine Plattform wie die von Salesforce stellt Skalierbarkeit, Security, Compliance, Auditierfähigkeit und vieles andere sicher“, so Wallner. Eine Plattform ist somit die Grundlage, auf der die vielen verschiedenen Agenten dann im Unternehmen genutzt werden können.

Der Plattformgedanke steht auch hinter der Entwicklung von Headless. Der Begriff bezeichnet das Konzept von Salesforce, Funktionen der eigenen Plattform – etwa für E-Commerce oder Vertrieb – über APIs bereit zu stellen und die Wahl des Frontends vollständig dem Anwender zu überlassen. Backend und die Benutzeroberfläche werden also voneinander getrennt. Der Nutzer kann dabei auch selbst entwickelte Frontends einsetzen. Ebenso können auch KI-Agenten auf diese Weise auf die Daten, Workflows und Geschäftslogiken der Salesforce-Plattform zugreifen. Die Verbindung erfolgt ebenfalls über MCP.

Die meisten Kunden seien mit dem Interface von Salesforce zwar zufrieden, sagt Wallner. Es sei aber auch völlig in Ordnung, wenn manche Anwender „sich ihr eigenes Frontend vibe-coden“. „Wichtig sind die Plattform und die Engine hinter dem Frontend, die dafür sorgen Kontextdaten in die verschiedenen Kanäle, Geräte und Touchpoints zu liefern.“

Die Daten bleiben im Keller

Doch um Daten über die Plattform den Nutzern zur Verfügung zu stellen, müssen diese zunächst aus den Quellsystemen herausgezogen werden. Das ist häufig eine Herausforderung, weil sich im Laufe der Zeit vieles in den Datentöpfen angesammelt hat – so wie man das auch aus dem eigenen Keller kennt, wo viel zu viel Unnützes aufgehoben wird.

Das wissen zum Beispiel auch die Verantwortlichen bei Contitech. Der Zulieferer hat mit Salesforce-Technik verschiedene KI-Agenten erstellt – etwa für den eigenen Webshop. Dies sei in relativ kurzer Zeit möglich gewesen, berichtet Nicole Amir Ahmadi, IT-Expertin bei Contitech. Doch um künftig noch schneller und effizienter zu sein, arbeite das Unternehmen gerade unter anderem an einer sauberen Datenbasis sowie einheitlichen und klar definierten Prozessen.

„Ein Agent ist immer nur so gut, wie die Daten, die er nutzt“, betont Wallner. Um diese bereit zu stellen, gehe es jetzt aber nicht mehr darum , „den eigenen Keller aufzuräumen“. Dafür seien in den Unternehmen mittlerweile zu viele Daten zusammengekommen. Entscheidend seien stattdessen die richtigen Verpointerungen – also Verknüpfungen zu den Daten und Datenquellen.

Dafür sorgt zum Beispiel die Zero Data Copy Engine von Salesforce. Die Technologie ermöglicht es, auf Daten in externen Systemen zuzugreifen und diese zu analysieren, ohne sie physisch in die Salesforce-Plattform zu kopieren. Die Daten werden also direkt aus der Originalquelle gelesen. „Damit kann man Dinge im eigenen Keller nutzbar machen, ohne diesen entrümpeln zu müssen“, sagt Wallner.

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