Starten Ihres AI-Projekts

Lernziele

Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:

Ermitteln der Beteiligten, Ziele und einer technischen Lösung für Ihr AI-Projekt
Erläutern der Phasen eines AI-Projekts
Planen des Projektzeitplans

Bevor Sie beginnen

Ein AI-Projekt in Angriff zu nehmen, ist ein großer Meilenstein für Ihr Unternehmen. Bevor Sie jedoch loslegen, sollten Sie das Modul AI-Strategie absolvieren. In diesem Modul identifizieren Sie die AI-Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen, erstellen einen AI-Fahrplan und wählen das richtige Projekt aus.

Vorbereiten auf Ihr AI-Projekt

Die Komplexität von AI-Projekten kann einschüchternd wirken, vor allem, wenn Sie mit dieser Technologie noch nicht vertraut sind. Woran müssen Sie als für die Implementierung eines AI-Projekts in Ihrem Unternehmen verantwortliche Person bei der Planung des Projekts denken? Was können Sie tun, um Ihr Projekt zum Erfolg zu führen?

In diesem Modul begleiten Sie Becca Cloudier, die Salesforce-Administratorin bei Coral Cloud Resorts, bei der Planung ihres ersten Projekts, das Daten mit AI kombiniert. Coral Cloud ist ein Urlaubsresort, das sich zum Ziel gesetzt hat, jedem seiner Gäste einen entspannten und angenehmen Aufenthalt zu bieten. Das Unternehmen möchte den Check-in-Prozess optimieren, ihn aber trotzdem personalisieren. Das bedeutet, dass die Mitarbeiter des Resorts ihren Kunden mehr Aufmerksamkeit schenken können und diese weniger Zeit am Check-in-Schalter verbringen.

Legen wir also los und sehen wir uns an, wie Becca ein AI-Projekt startet. Sie beginnt damit, Beteiligte zu ermitteln, Projektziele zu definieren und eine technische Lösung zu wählen.

Ermitteln von Projektbeteiligten

Ermitteln Sie zuerst die Projektbeteiligten. Dies sind Personen, die Interesse, Einfluss oder Auswirkungen hinsichtlich des Projekts haben. Wenn Sie diese Personen kennen und frühzeitig einbeziehen, können Sie sicherstellen, dass Ihr Projekt auf die Ziele aller Beteiligten abgestimmt ist und nicht einen bestimmten Bereich oder eine bestimmte Zielgruppe vernachlässigt.

Beachten Sie hierbei, dass sich die Beteiligten Ihres Projekts in der Regel von den strategischen, unternehmensweiten Beteiligten für AI unterscheiden, auch wenn es vielleicht ein paar Überschneidungen gibt. Projektbeteiligte widmen sich der Umsetzung des jeweiligen AI-Projekts, während die strategischen Beteiligten die unternehmensweite AI-Strategie managen. Die strategischen Beteiligten führen zwar die Aufsicht, doch die einzelnen Projektteamleiter sind für das Projekt verantwortlich.

Becca muss einige Leute ins Boot holen, bevor sie mit der Umsetzung ihres Projekts beginnen kann.

Für die Endbenutzer zuständige Führungskraft: Diese Person ist für das Management der Endbenutzer zuständig, auf die sich das AI-Projekt auswirkt. In Beccas Fall ist dies Josef Rose, der Kundenerfolgsmanager bei Coral Cloud.
Leitender Sponsor: Diese Person teilt die Ressourcen zu und priorisiert das AI-Projekt. Bei Becca ist dies der VP für Customer Experience bei Coral Cloud.
Sicherheit und Recht: Diese Beteiligten stellen sicher, dass Beccas AI-Projekt ethisch vertretbar und sicher ist und Kundendaten rechtskonform verwendet werden.
Technisches Team: Dieses Team entwickelt das AI-Projekt. In unserem Beispiel plant Becca, das Projekt selbst zu entwickeln.

Während der gesamten Projektentwicklung sollten Sie sich regelmäßig mit Ihren Beteiligten austauschen. Machen Sie sich ihre Anforderungen klar, sammeln Sie Feedback und passen Sie Ihr Projekt entsprechend an.

Visualisieren des Erfolgs

Als Nächstes visualisieren Sie den Erfolg Ihres Projekts, indem Sie Ziele definieren. Denken Sie dabei an den Anwendungsfall, den Sie im Modul AI-Strategie ermittelt haben. Definieren Sie Ziele nach dem SMART-Prinzip (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, and Time-bound = SMART): spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und terminiert.

In Zusammenarbeit mit den Führungskräften definiert Becca folgende Ziele:

Die Check-in-Dauer um 50 % reduzieren
Bei der Kundenzufriedenheit mindestens das gleiche Niveau wie vor dem Projekt erreichen

Lassen Sie diesen Schritt nicht aus. Ohne die richtigen Kennzahlen und Leistungsindikatoren (KPIs) können Sie den Erfolg Ihres Projekts nicht beziffern. Becca weiß, dass eine Verkürzung der Check-in-Dauer die Kundenzufriedenheit erhöht und dazu führt, dass Kunden mehr Geld im Resort ausgeben. Durch die direkte Verknüpfung von AI mit gesteigerten Umsätzen können Sie eine hohe Kapitalrendite nachweisen, was Ihnen hilft, Unterstützung für zukünftige AI-Projekte zu erhalten.

Bewerten der technischen Anforderungen

Zu Beginn einer AI-Initiative ist es wichtig, die technischen Anforderungen des Projekts zu bewerten. Hier sind einige Fragen, die Sie sich stellen sollten:

Welche Art von AI ist für das Projekt erforderlich? Prädiktive AI, generative AI oder beide?
Muss sich diese Lösung in andere Systeme integrieren lassen?
Gibt es direkt einsatzbereite Lösungen, die Sie verwenden und anpassen können, oder müssen Sie selbst Lösungen entwickeln?
Wenn Sie die Lösung selbst entwickeln möchten, verfügt Ihr Unternehmen dann über die entsprechenden internen Fähigkeiten dazu?
Welche Modelle, Programmiersprachen, Frameworks, Bibliotheken und Tools werden Sie verwenden?
Wie werden Ihre Kompromisse zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit, Komplexität und Einfachheit sowie Innovation und Kosten aussehen?

Wenn Sie Ihr Projekt in Salesforce erstellen, müssen Sie Data Cloud und Einstein Generative AI in Ihrer Organisation aktivieren.

Zusätzlich zu den technischen Anforderungen des Projekts müssen Sie auch die Datenanforderungen berücksichtigen. Mehr dazu erfahren Sie in der nächsten Lektion.

Auswahl einer AI-Lösung

Coral Cloud Resorts verwendet Salesforce bereits beim Einchecken der Gäste. Becca sieht sich daher den aktuellen Prozess an, um herauszufinden, wie AI das Erlebnis optimieren kann.

Bei der Ankunft eines Gasts im Hotel erstellt ein Coral Cloud-Mitarbeiter manuell einen Check-in-Datensatz. Außerdem versendet ein Mitarbeiter manuell eine Willkommens-E-Mail, die personalisierte Empfehlungen zu interessanten Ausflügen enthält. Dies verbessert das Gästeerlebnis und erhöht die Cross-Sell-Konversionsraten. Da dieser stark kundenbezogene Ansatz zeitaufwändig ist, beschließt Becca, AI einzusetzen, um den Prozess mit automatischen AI-gestützten Check-ins zu beschleunigen, die eine AI-generierte Willkommens-E-Mail auslösen. Um die Implementierung zu beschleunigen, die Kosten niedrig zu halten und die problemlose Integration der AI-Lösung in Salesforce sicherzustellen, wählt sie Einstein Generative AI als Tool für diese Aufgabe.

Als Nächstes nimmt sie sich etwas Zeit, um etwas im Hilfeportal von Einstein Generative AI zu stöbern, da sie herausfinden möchte, ob eine der im Lieferumfang enthaltenen Salesforce AI-Funktionen für ihren Anwendungsfall geeignet ist. Zuerst überlegt sie, wie sie die Funktionen zusammen mit Data Cloud nutzen kann. Sie stellt fest, dass sie mit einem Flow eine Aktion in Einstein Copilot auslösen kann, und sie findet heraus, dass Prompt Builder (Aufforderungsgenerator) personalisierte E-Mails auf der Grundlage einer Vorlage generieren kann.

Becca entscheidet sich für ein dreiteiliges Projekt mit verschiedenen Data Cloud- und AI-Funktionen. Ihr Plan sieht wie folgt aus:

Es wird ein Flow verwendet, um einen Datensatz namens "Guest Event" (Gäste-Event) auf der Grundlage der neuesten Reservierungsdaten in Data Cloud zu erstellen.
Einstein Copilot wird beigebracht, wie er den Flow durch natürliche Dialogsprache startet. Wenn beispielsweise der Gast Sofia Rodriguez eintrifft, um ihren Aufenthalt zu beginnen, kann das Personal Einstein die Anweisung "Check in Sofia Rodriguez" (Sofia Rodriguez einchecken) geben und Einstein erledigt dann den Rest.
Mithilfe von Prompt Builder (Aufforderungsgenerator) wird eine personalisierte Begrüßungs-E-Mail generiert, die Ausflüge vorschlägt, die auf den bisher von diesem Gast gebuchten Ausflügen basieren.

Phasen eines AI-Projekts

Sehen wir uns an, wie es mit Beccas AI-Projekt weitergeht.

Planen: Da ist die Phase, um die es in diesem Modul geht.

Definieren Sie das Problem, das mit AI gelöst werden soll, und legen Sie fest, wie der Erfolg gemessen wird.
Bewerten Sie die Anforderungen des Projekts hinsichtlich Technologie und Daten.
Ermitteln Sie die nötigen Funktionen und Anpassungen zur Lösung des Problems.
Bereiten Sie Ihre Daten vor.
Entwickeln Sie eine Vertrauensstrategie.
Teilen Sie Ihre Planung mit den Projektbeteiligten.

Erstellen: Erstellen Sie Ihre Lösung, testen Sie sie und optimieren Sie sie.

Richten Sie die Lösung ein, passen Sie sie an oder erstellen Sie sie.
Führen Sie ein Pilotprojekt durch und holen Sie Feedback ein.
Optimieren Sie Ihre Lösung.

Starten: Stellen Sie Ihr Projekt für Ihre Endbenutzer bereit.

Kündigen Sie die Änderung im Unternehmen an.
Sorgen Sie für Schulungen.
Ermitteln Sie Basiswerte für Ihre Kennzahlen.
Führen Sie Ihre AI-Lösung für alle Endbenutzer ein.
Holen Sie Feedback ein.
Bewerten Sie den Erfolg des Projekts.

Nachdem Ihr Projekt angelaufen ist, sollten Sie sich nicht untätig zurücklehnen. Ihr Projekt muss aktiv gepflegt werden, um effektiv zu bleiben. Holen Sie weiterhin qualitatives und quantitatives Feedback zu Ihrem Projekt ein und aktualisieren Sie Ihre Lösung entsprechend.

Festlegen des Projektzeitplans

Nachdem einige wichtige Details geklärt sind, kann Becca endlich den endgültigen Zeitplan für ihr Projekt planen. Denken Sie daran, dass Ihr Projekt je nach der Komplexität der Lösung mehr oder weniger Zeit in Anspruch nehmen kann. Dieser Beispielzeitplan ist hypothetisch und beinhaltet nicht die Zeit, die benötigt wird, um Datenbereitschaft zu erreichen, die je nach Qualität, Verfügbarkeit und Zugänglichkeit Ihrer Daten stark variieren kann.

Phase	3-Monats-Plan (12 Wochen)	6-Monats-Plan (24 Wochen)
Planen	2 Wochen	4 Wochen
Erstellen	9 Wochen (1 Woche testen, 2 Wochen Pilot)	18 Wochen (2 Wochen testen, 4 Wochen Pilot)
Starten	1 Woche	2 Wochen

Zusammenfassung

Sie wissen jetzt, wie Sie Ihr AI-Projekt starten, indem Sie die Projektbeteiligten ermitteln, Ziele festlegen und eine technische Lösung finden. Außerdem kennen Sie die Phasen und den Zeitplan für Ihr Projekt. In der nächsten Lektion lernen Sie, wie Sie Ihre Daten vorbereiten und Kriterien für die Bewertung der Datenqualität austauschen.

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