Wir stellen vor: die Einstein-Vertrauensebene

Lernziele

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

• Diskutieren des wichtigsten Grundwerts von Salesforce: Vertrauen
  
• Beschreiben von Bedenken im Hinblick auf Vertrauen und generative KI
  
• Erläutern, warum Salesforce die Einstein-Vertrauensebene entwickelt hat
  

Dieses Modul behandelt einige zukünftige Funktionen der Einstein-Vertrauensebene. Alle hier erwähnten unveröffentlichten Services oder Funktionen sind derzeit nicht verfügbar und werden möglicherweise nicht rechtzeitig oder überhaupt nicht geliefert. Kunden sollten ihre Kaufentscheidung auf der Grundlage der derzeit verfügbaren Funktionen fällen.

Bevor Sie loslegen

Wir wissen, dass Sie unbedingt erfahren möchten, wie Salesforce Ihre Unternehmens- und Kundendaten schützt, während wir neue Tools mit generativer künstlicher Intelligenz (KI) einführen. Bevor Sie jedoch beginnen, sollten Sie unbedingt diese Badges absolvieren: Generative KI – Grundlagen, Aufforderungen – Grundlagen und Große Sprachmodelle (LLMs), damit Sie mit Begriffen wie LLMs, Aufforderungen, Kontextbildung, Halluzinationen, toxische Sprache etc. vertraut sind. Im Abschnitt "Ressourcen" finden Sie Links zu diesen Badges sowie zu einem Glossar der bei Salesforce verwendeten KI-Begriffe.

Generative KI, Salesforce und Vertrauen

Jeder ist von generativer KI begeistert, weil sie ganz neue Möglichkeiten für die eigene Kreativität bietet. Die Arbeit mit generativer KI kann wirklich Spaß machen: Mit Midjourney kann man beispielsweise Bilder von Haustieren als Superhelden erstellen oder man kann ChatGPT verwenden, um ein Gedicht in Piratenstil schreiben zu lassen. Unternehmen sind von generativer KI begeistert, weil sie die Produktivität steigern kann. Laut einer Studie von Salesforce schätzen Mitarbeiter, dass sie durch generative KI durchschnittlich 5 Stunden pro Woche einsparen können. Bei Vollzeitbeschäftigten summiert sich das zu einem ganzen Monat pro Jahr!

Doch bei all der Begeisterung haben Sie wahrscheinlich auch Fragen, wie zum Beispiel:

• Wie kann ich die Vorteile generativer KI-Tools nutzen und dabei die Sicherheit meiner Daten und die meiner Kunden aufrechterhalten?
  
• Woher weiß ich, welche Daten die verschiedenen Anbieter generativer KI sammeln und wie sie verwendet werden?
  
• Wie kann ich sicher sein, dass ich nicht unabsichtlich personenbezogene oder Unternehmensdaten zum Trainieren von KI-Modellen weitergebe?
  
• Wie kann ich sicherstellen, dass die von der KI generierten Antworten korrekt, nicht verzerrt und vertrauenswürdig sind?
  

Salesforce und Vertrauen

Bei Salesforce haben wir uns dieselben Fragen zu künstlicher Intelligenz und Sicherheit gestellt. Tatsächlich beschäftigen wir uns seit fast einem Jahrzehnt intensiv mit KI. Im Jahr 2016 haben wir die Einstein-Plattform eingeführt und damit prädiktive KI in unsere Clouds geholt. Kurz danach, im Jahr 2018, haben wir begonnen, in große Sprachmodelle (LLMs) zu investieren.

Wir haben intensiv an der Entwicklung generativer KI-Lösungen gearbeitet, mithilfe derer Kunden ihre Daten effizienter nutzen sowie Unternehmen, Mitarbeiter und Kunden produktiver und effizienter werden. Und weil Vertrauen unser wichtigster Grundwert ist, genügt es unserer Meinung nach nicht, nur die technologischen Fähigkeiten generativer KI bereitzustellen. Unserer Ansicht nach haben wir die Pflicht, sorgfältig, verantwortungsbewusst, transparent, unterstützend und integrativ zu sein. Deshalb wird auch bei der Entwicklung generativer KI-Tools bei Salesforce unser wichtigster Grundwert – Vertrauen – berücksichtigt.

Und das bringt uns zur Einstein-Vertrauensebene Wir haben die Einstein-Vertrauensebene entwickelt, damit Sie und Ihre Kollegen generative KI in Ihrem Unternehmen sicher nutzen können. Sehen wir uns an, was Salesforce unternimmt, um seine generative KI zur sichersten der Branche zu machen.

Was ist die Einstein-Vertrauensebene?

Die Einstein-Vertrauensebene erhöht die Sicherheit von generativer KI durch Daten- und Datenschutzkontrollen, die nahtlos in die Endbenutzererfahrung integriert sind. Diese Kontrollen ermöglichen Einstein, KI bereitzustellen, für die Kontext sicher in den Daten Ihrer Kunden und Ihres Unternehmens gebildet wird, ohne dass dadurch potenzielle Sicherheitsrisiken entstehen. In der einfachsten Form umfasst die Vertrauensebene eine Reihe von Gateways und Abrufmechanismen, die zusammen eine vertrauenswürdige und offene generative KI ermöglichen.

Mit der Einstein-Vertrauensebene können Kunden die Vorteile von generativer KI nutzen, ohne ihre Datensicherheits- und Datenschutzkontrollen zu gefährden. Sie beinhaltet eine Reihe von Funktionen zum Schutz Ihrer Daten, wie etwa den sicheren Datenabruf, die dynamische Kontextbildung, Datenmaskierung und Null-Datenspeicherung, sodass Sie sich keine Gedanken darüber machen müssen, wo Ihre Daten landen könnten. Die Erkennung toxischer Sprache prüft Aufforderungen und Antworten auf ihre Richtigkeit und Angemessenheit. Und damit eine Aufforderung noch besser zugeordnet werden kann, verfolgt ein Prüfprotokoll sie durch die einzelnen Schritte ihrer Journey. In den nächsten Einheiten erfahren Sie mehr über die einzelnen Funktionen.

Wir haben unser offenes Modell-Ökosystem so konzipiert, dass Sie sicheren Zugriff auf viele große Sprachmodelle (LLMs) haben, und zwar sowohl innerhalb als auch außerhalb von Salesforce. Die Einstein-Vertrauensebene steht als Puffer zwischen einem LLM sowie Ihren Mitarbeitern und Kunden, um Ihre Daten zu schützen, während Sie generative KI für alle Ihre geschäftlichen Anwendungsfälle nutzen, einschließlich Vertriebs-E-Mails, Arbeitsübersichten und Serviceantworten in Ihrem Kontaktcenter.

In den nächsten Einheiten erfahren Sie mehr über die Aufforderungs- und Antwort-Journeys und darüber, wie die Einstein-Vertrauensebene Ihre Daten schützt.

Ressourcen

• Dokumentation: Einstein GPT – Glossar der Begriffe
  
• Blog: Salesforce-Grundsätze für vertrauenswürdige KI
  
• Blog: Generative KI: 5 Richtlinien für die verantwortungsvolle Entwicklung
  
• Trailhead: Verantwortungsbewusste Entwicklung künstlicher Intelligenz
  
• Trailhead: Große Sprachmodelle (LLMs)
  
• Trailhead: Aufforderungen – Grundlagen