Salesforce setzt auf Apple, Einstein und Co.

Das 1999 gegründete Unternehmen Salesforce hat sich vor allem in den USA mit seiner 100-prozentigen Cloud-Orientierung zu einem der marktbeherrschenden Anbieter bei Geschäfts­anwendungen entwickelt. Das ursprüngliche Kernprodukt CRM ist mit den Jahren zu einem umfassenden Service-Paket rund um Verkauf, Produkte, Kunden und Mitarbeiter angewachsen. Zu der in San Francisco stattfindenden Dreamforce pilgern jedes Jahr mehrere Zehntausend Mitarbeiter von Kunden, Partnern und Entwicklern sowie Interessenten. Auch Ende September 2018 machten sich viele Fans in der Hoffnung auf „Erleuchtung“ wieder auf nach Kalifornien.

Doch in den Augen neutraler Beobachter brachte die Dreamforce 2018 nur wenig spektakuläre Neuankündigungen. Eher war das Bemühen um Konsolidierung spürbar. Auf Produkt­seite mit die größte Aufmerksamkeit erregte die erweiterte Zusammenarbeit mit Apple, zunächst bei der Anpassung der
Salesforce-Applikationen an die neuen Funktionen im Betriebssystem iOS. Beide Unternehmen stellen ferner Toolkits und Ressourcen für die Millionen Salesforce-Entwickler bereit, um neue Applikationen zu entwickeln, etwa für Trailhead, die freie, webbasierte Unterrichtsplattform von Salesforce.

Marc Benioff, Chairman und Co-CEO von Salesforce, drückt es in gewohnt markigen Formeln so aus: „Gemeinsam werden Salesforce und Apple dafür sorgen, dass es eine neue Ära von mobilen Geräten und geeigneten Apps auf iOS-Basis geben wird.“

Besonderes Gewicht erhält diese Ankündigung dadurch, dass Salesforce sich mit Einstein Voice auf die Siri-Schnittstelle von Apple stützt, um Sprachbefehle in seine Anwendungen zu integrieren. Publikumswirksam demonstrierten dazu in den Keynotes der Veranstaltung Vorführungen, wie man im Büro mittels Sprache schneller arbeiten kann als bisher. Durch Sprachkontakt soll es zu nichts Geringerem als einer neuen Stufe von CRM kommen, in der die Arbeitsweisen der Menschen „personalisiert und grundlegend geändert werden“. In der Marketing-Sprache von Salesforce klingt diese Verheißung so: „Einstein Voice Assistant Supercharges Productivity”. 2019 soll es die ersten Anwendungen dafür geben. Ob das wirklich zu einem Knüller in modernen Großraumbüros wird, bleibt abzuwarten.

Zweites großes Thema auf der Dreamforce 2018 war Künstliche Intelligenz. Unter dem Label Einstein – die Namensrechte dafür hat man sich von der Hebrew University in Jerusalem besorgt – arbeitet Salesforce schon seit 2016 an der Implementierung von KI in seine Produkte. Die Stoßrichtung ist klar, denn noch immer ist trotz aller Digitalisierung das tagtägliche Arbeiten in Sales, Marketing, Vertrieb und Support stark von menschlichen Aktivitäten, Kontakten und Eingriffen geprägt. Der Fokus von KI liegt deshalb darauf, Aufgaben, die (noch) von Menschen durchgeführt werden, zu automatisieren.

Salesforce Einstein soll nun dazu beitragen, Komplexität aus der KI herauszunehmen und neue Formen der Interak­tion in die diversen Salesforce-Clouds hineinbringen – etwa durch Chatbots, die Salesforce als Anwendungen beschreibt, „die menschliche Gespräche simulieren – entweder in gesprochener Sprache oder mit Textbotschaften“ und sich beim Besuch von Webseiten oder während der Arbeit mit Anwendungen „von selbst“ einklinken.

KI spielt naturgemäß auch eine große Rolle in den zur Dreamforce 2017 eingeführten Salesforce-Einstein-Analytics-Produkten.

Dieses Portfolio umfasst mittlerweile Basic Reports und Dashboards, KI für Salesforce Reports und vorgefertigte Analytics-Anwendungen für die Salesforce-Applikationen Sales Cloud, Marketing Cloud und Service Cloud. Die Plattform Einstein Analytics erlaubt es Nutzern, eigene Analyseanwendungen zu entwickeln, wobei auch Daten aus Fremdanwendungen verarbeitet werden können.

Auch Machine Learning hat Einstein Analytics schon zu bieten – etwa durch die Komponente Einstein Discovery, die aus der 2016 getätigten Übernahme von Beyond­Core, einem Anbieter von Business-Analyse-Software, hervorgegangen ist. Einstein Discovery analysiert große Datenmengen in wenigen Minuten und produziert auf Basis von Machine-Learning-Funktionen „smart suggestions“ für die Interpretation der durchsuchten Daten.