KI-Agenten machen Salesforce zur Infrastrukturschicht

Gregory Leproux, Vice President Forward Deployed Engineering AI Products, Northern Europe, Salesforce. (Source: zVg)

Gregory Leproux, Vice President Forward Deployed Engineering AI Products, Northern Europe, Salesforce. (Source: zVg)

Was sind Ihre wichtigsten Erkenntnisse von der diesjährigen Dreamforce?

Gregory Leproux: Das Wichtigste ist die Beschleunigung bei der Einführung von Agenten. Das ist keine Science-Fiction mehr und auch nichts, das wir Kunden erst noch schmackhaft machen müssen. Wir sehen, dass Kunden bereit sind, diese Technologie einzusetzen. Diese Beschleunigung ist real. Der zweite wichtige Punkt ist die Entkopplung von Geschäftslogik, Datenbasis und Benutzeroberfläche in Salesforce. Wir können heute mit KI-Werkzeugen hochgradig personalisierte Oberflächen schaffen. Aber das ist für mich nur ein erster Schritt. Das eigentliche Ziel dieser Entkopplung besteht darin, dass künftig Agenten viel stärker mit der Plattform kommunizieren werden als wir Menschen. Headless ist zwar interessant, wenn wir uns eigene Dashboards und Oberflächen bauen wollen. Entscheidend ist aber, die Workflows und die Geschäftslogik einer Plattform so bereitzustellen, dass Agenten sie konsumieren können.

Was verändert sich grundsätzlich in einem Unternehmen, wenn KI-Agenten nicht mehr nur Mitarbeitende unterstützen, sondern selbstständig Aufgaben über verschiedene Geschäftssysteme hinweg ausführen?

Ich sehe bei Mitarbeitenden durchaus Begeisterung, gerade wenn sie selbst an solchen Prozessen beteiligt waren. Nehmen wir als Beispiel einen Reparaturprozess: Ein Kunde meldet ein defektes Gerät, und der Agent prüft die Garantie, entscheidet anhand der hinterlegten Prozesse, ob etwa ein Gutschein angeboten werden kann, und führt entsprechende Schritte aus. Mitarbeitende, die solche Agenten mitentwickeln und gleichzeitig im Kundenkontakt stehen, sehen unmittelbar, wie sie dadurch unterstützt werden. Gleichzeitig können Unternehmen Aufgaben erledigen, die sie bisher gar nicht bewältigen konnten. Wenn während einer Krise plötzlich eine enorme Menge an E-Mails eingeht, können Agenten einen Teil davon beantworten, ohne dabei die Vorgaben des Unternehmens zu verletzen. Oder nehmen Sie den Vertrieb: Ein SDR-Agent (SDR = Sales Development Representative, Anm. d. Red.) kann den "Long Tail" von Leads bearbeiten, den ein menschliches Sales-Team bislang schlicht nicht abdecken konnte. Mit Agenten können Unternehmen also nicht nur bestehende Arbeit effizienter erledigen, sondern zusätzliche Arbeit überhaupt erst leisten.

Im Zusammenhang mit KI und Agenten macht seit einigen Jahren der Begriff "SaaSpocalypse" die Runde. Er suggeriert, dass KI-Agenten klassische SaaS-Anwendungen und insbesondere deren Benutzeroberflächen zunehmend überflüssig machen könnten. Welche Rolle spielt SaaS noch, wenn nicht mehr Menschen, sondern Agenten die primären Nutzer von Unternehmenssoftware werden?

Es gibt SaaS und SaaS. Salesforce ist zwar Software-as-a-Service, aber vor allem eine Plattform. Wenn ein Unternehmen einfach die eigenen Daten nimmt und einem Agenten sagt, er solle darauf zugreifen und Entscheidungen treffen, stellt man schnell fest, was alles neu gebaut werden müsste: Security, Geschäftslogik, Prozesse und die Definition der Kommunikationskanäle. All das verschwindet nicht. Jemand oder "etwas" muss das Fundament der Unternehmenslogik weiterhin bereitstellen. Deshalb glaube ich nicht an eine SaaSpocalypse. Wir hatten vor Jahren eine ähnliche Diskussion bei Analytics. Damals hiess es: "Wir haben doch alle Daten, also wird Analytics daraus schon intelligente Entscheidungen ableiten." Aber auch dort mussten wir die Geschäftslogik definieren, eine semantische Ebene schaffen und festlegen, welche KPIs überhaupt relevant sind. Bei Agenten befinden wir uns in einer vergleichbaren Situation. Sie müssen auf die "Rezepte" zugreifen können, die ein Unternehmen für seine Abläufe entwickelt hat. Einfach sämtliche Daten flach bereitzustellen und darauf zu hoffen, dass der Agent schon herausfindet, was zu tun ist, funktioniert nicht. Deshalb ist SaaS nicht tot - insbesondere nicht unsere Form von SaaS. Die Salesforce-Plattform enthält Geschäftsprozesse, Beziehungen zwischen Informationen und weitere Fähigkeiten, die den Einsatz von Agenten überhaupt beschleunigen.

Unternehmenssoftware wurde traditionell für Menschen entwickelt, die über Anwendungen und Benutzeroberflächen mit ihr interagieren. Mit Headless 360 macht Salesforce Funktionen nun direkt für KI-Agenten zugänglich. Wo verläuft die Grenze zwischen dem Nachrüsten bestehender Software mit APIs, MCP und Metadaten und tatsächlich AI-nativer Software? Man könnte auch etwas böse sagen, bestehende Software wird damit noch einige Jahre am Leben gehalten ...

Ich stimme der These nicht ganz zu, dass wir lediglich bestehende Software am Leben erhalten. Salesforce war von Anfang an offen. Felder waren zugänglich, Daten konnten exportiert und über APIs konsumiert werden. Jetzt stellen wir zusätzliche Möglichkeiten bereit, diese Fähigkeiten zu nutzen. Gleichzeitig entwickeln wir die Plattform selbst weiter. Wir sagen nicht: Die bestehende Plattform bleibt, wie sie ist, und wir setzen lediglich eine KI-Schicht darauf. Unsere Data-360-Ebene ist beispielsweise AI-native aufgebaut. Das war keine Entwicklung einiger weniger Monate, sondern hat mehrere Jahre gedauert. Wir haben Echtzeit- und KI-Fähigkeiten direkt in die Plattform integriert. Neben der klassischen relationalen Datenbank stehen damit neue Fähigkeiten zur Verfügung, etwa Retrieval-Systeme und eine Echtzeit-Engine.

Wenn Mitarbeitende ihre Arbeit zunehmend an Agenten delegieren, anstatt selbst Dutzende Anwendungen zu bedienen: Wie verändert das die Arbeit - und welche Fähigkeiten werden wichtiger?

Wir haben in der Vergangenheit sehr viel Zeit in Human-Centric Design investiert: Wo muss jemand klicken? Wie machen wir die Bedienung möglichst einfach? Darüber müssen wir künftig weniger nachdenken. Wir müssen weiterhin verstehen, wie die Geschäftslogik funktioniert und welche Informationen dokumentiert werden müssen. Aber der Mensch muss nicht mehr wissen, wo sich eine bestimmte Funktion oder ein bestimmtes Feld in der Benutzeroberfläche befindet. Er kann dem Agenten beispielsweise sagen: "Aktualisiere diese Information oder finde das Feld, das ich aus Compliance-Gründen ausfüllen muss." Der Agent erspart uns damit die Navigation durch Benutzeroberflächen und möglicherweise Hunderte Klicks. Vor allem repetitive und wenig wertschöpfende Aufgaben fallen weg: Informationen aus Dokumenten extrahieren, Sprachaufzeichnungen protokollieren, Inhalte zusammenfassen und Ähnliches. Agenten können aber auch beim Denken helfen. Sie können Informationen miteinander verbinden und darauf hinweisen, dass für eine bestimmte Situation noch ein Prozess oder eine bestimmte Information berücksichtigt werden muss. Das hilft sowohl erfahrenen als auch jüngeren Mitarbeitenden - etwa beim Weiterentwickeln von Verkaufsleads, einem Supportfall oder einer Marketingkampagne.

Inwiefern besteht dann nicht die Gefahr, dass der Mensch sein eigenes Urteilsvermögen verliert?

Das Bauchgefühl bleibt wichtig. Wir müssen kritisch beurteilen, welche Informationen wir von einem Agenten erhalten. Gleichzeitig kann ein Agent gerade dabei helfen, die eigene Einschätzung zu hinterfragen. Statt ihn einfach nach der Lösung zu fragen, kann ich meine Annahmen mit ihm teilen und sagen: Welche Gegenargumente gibt es? Fordere mich heraus! Dann wird der Agent zu einer Art Sparringpartner. Ich kann ihm konkrete Informationen und Signale geben und ihn bitten, meine Einschätzung zu hinterfragen. Das kann die eigene Denkweise weiterentwickeln.

Wie verändert sich die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen? Wenn alle es irgendwann tun, verschwindet der dadurch entstandene Wettbewerbsvorteil wieder?

Irgendwann werden sich bestimmte Dinge tatsächlich wieder angleichen. Aber kurzfristig können Unternehmen, die früh anfangen und schneller sind als andere, einen First-Mover-Vorteil erzielen. Sie können ihre Produktivität erhöhen, Kosten reduzieren oder neue Märkte erschliessen. Geschwindigkeit spielt deshalb eine Rolle. Unternehmen können nicht einfach sagen: "Irgendwann werden ohnehin alle Agenten haben, also lassen wir uns Zeit." Langfristig bleiben für Unternehmenserfolg die Menschen im Unternehmen wichtig, sowie das Produkt beziehungsweise die Dienstleistung. Aber auch der "Ton" der Agenten wird wichtig sein, denn Agenten werden als digitale Mitarbeitende wahrgenommen werden. Wie ein Unternehmen sie trainiert und wie sie mit Mitarbeitenden und Kunden interagieren, kann zu einem Unterscheidungsmerkmal werden. Letztlich bleiben aber grundlegende Dinge zentral: Wie schafft ein Unternehmen Wert für die Kunden? Wie gut ist das Produkt? Wie stark sind Vertrauen und Marke? Diese Faktoren werden auch in einer Agentenwelt fundamental bleiben.

Wenn Agenten direkten Zugriff auf Unternehmensdaten erhalten, Werkzeuge aufrufen und Transaktionen durchführen können, entsteht ein anderes Sicherheitsproblem als bei menschlichen Nutzern. Wie müssen sich Security und Governance verändern?

Im Prinzip müssen wir mit Agenten ähnlich umgehen wie mit Mitarbeitenden. Wir geben ihnen Guardrails und definieren, was sie tun dürfen und was nicht. Darf ein Agent einen Datensatz verändern? Wenn ja, unter welchen Bedingungen? Und im Zweifelsfall muss er zum Menschen zurückkehren und ihn die endgültige Entscheidung treffen lassen. Das lässt sich einerseits über Reasoning steuern, andererseits über deterministische Prozesse. Für bestimmte Situationen kann ein Unternehmen eindeutig festlegen: Das darf ein Agent nicht entscheiden. Vielleicht soll etwa ein bestimmter Rückerstattungsprozess vorerst überhaupt nicht agentisch ablaufen. Hinzu kommt Governance. Wir müssen sämtliche Aktivitäten eines Agenten auditieren und protokollieren können. Wenn etwas schiefläuft, muss nachvollziehbar sein: Was ist passiert und warum hat der Agent diese Entscheidung getroffen? Mit zunehmender Verbreitung von Agenten wird sich Governance zudem auf die Agent-to-Agent-Kommunikation ausweiten. Welche Informationen darf ein Agent an einen Sub-Agenten weitergeben? Wie kontrollieren wir das? Dabei geht es nicht nur um Inhalte, sondern beispielsweise auch um technische Grenzen wie Rate Limits. Risikomanagement muss deshalb auf mehreren Ebenen stattfinden - beim einzelnen Agenten, bei der Kommunikation zwischen Agenten und übergreifend durch Auditierung und Security.

Werden solche Guardrails hauptsächlich über Metadaten umgesetzt?

Nicht nur. Sie können auch in natürlicher Sprache definiert werden. Man kann einem Agenten beispielsweise vorgeben, dass er auf bestimmte Finanzinformationen oder auf bestimmte Bankdaten nicht zugreifen darf. Das lässt sich anschliessend weiter granularisieren. Der Anwender selbst muss die darunterliegende Metadatenebene nicht verstehen. Das System übernimmt die Übersetzung. Im Grunde definiert man wie bei einem Mitarbeitenden, was ein Agent tun darf und was nicht. Wo kein Reasoning erwünscht ist, können weiterhin klassische deterministische Regeln beziehungsweise Skripte eingesetzt werden.

Blicken wir einige Jahre voraus: Wie sieht Unternehmenssoftware aus, wenn Headless 360 und das "Agentic Enterprise" tatsächlich zum dominierenden Modell werden? Werden Mitarbeitende Salesforce-Anwendungen überhaupt noch öffnen - oder wird Salesforce zunehmend zu einer unsichtbaren Infrastrukturschicht unterhalb der KI-Agenten?

Ich glaube, dass wir schon in zwei Jahren mehrere Agenten haben werden, die uns unterstützen, und dass dadurch die Notwendigkeit, sich direkt in die Software einzuloggen, stark abnimmt. Trotzdem brauchen wir weiterhin die darunterliegende Ebene mit unseren Daten und Prozessen. Das Unternehmenssystem verschwindet nicht - es wird lediglich einfacher konsumierbar. Das bringt allerdings auch neue Herausforderungen für die Mitarbeitenden mit sich. Wenn ich mich nicht mehr in ein System einlogge und dessen Workflows sehe: Woher weiss ich dann beispielsweise, welche Informationen dokumentiert werden müssen? Gerade ein neuer Mitarbeitender weiss noch nicht, was er für seinen Job wissen müsste. Deshalb wird sich auch die Art verändern müssen, wie wir Mitarbeitende befähigen, mit diesen Systemen und Agenten zu arbeiten. Wir müssen weiterhin das "Rezept" des Unternehmens pflegen - also die Art und Weise, wie das Unternehmen arbeitet. Aber wir werden zunehmend über Agenten darauf zugreifen. Ich selbst logge mich schon heute immer seltener direkt in Salesforce ein. Stattdessen gebe ich über Slack einen Prompt ein: "Ich muss dies oder jenes tun." - "Was muss ich darüber wissen?" - "Kombiniere diese Informationen und liefere mir die relevanten Erkenntnisse." Dass sich diese Entwicklung in den kommenden zwei Jahren stark beschleunigt, halte ich für sehr realistisch.

Lesen Sie hier auch den Beitrag zur Dreamforce-Keynote von Salesforce-CEO Marc Benioff.