AI and Machine Learning Specialist with Salesforce AI Developer

Diese Weiterbildung kombiniert die Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken des maschinellen Lernens mit der spezifischen KI-Entwicklung auf der Salesforce-Plattform. Der erste Kursbestandteil vermittelt das methodische Rüstzeug des AI and Machine Learning Specialist: Datenaufbereitung, Modellentwicklung, Evaluation und Deployment. Der zweite Bestandteil — die Vorbereitung auf die Salesforce AI Developer-Zertifizierung — richtet sich an Entwickler, die KI-Funktionen innerhalb des Salesforce-Ökosystems einsetzen und konfigurieren wollen. Dazu gehören die Einstein-Produktfamilie, Large Language Model (LLM)-Integrationen über Salesforce Agentforce sowie die Nutzung der Apex-Programmiersprache für KI-gestützte Automatisierungen. Diese Kombination ist besonders gefragt bei Unternehmen, die CRM-Prozesse mit prädiktiven und generativen KI-Funktionen anreichern möchten.

Modul 1 — AI and Machine Learning: Methoden und Modellentwicklung Dieser Kursbestandteil baut das Fundament der KI-Spezialisierung auf. Im Fokus stehen Lernverfahren, die für geschäftliche Prognosen, Klassifikation und Personalisierung relevant sind — genau jene Anwendungsfälle, die im CRM-Bereich dominieren. Die Verbindung zur Salesforce-Welt wird durch praxisnahe Beispiele aus Vertrieb und Kundenkommunikation hergestellt.

• Überwachtes Lernen: Klassifikation und Regression für Churn-Prognosen und Lead-Scoring
• Ensemble-Methoden: Gradient Boosting, Random Forests und Stacking-Ansätze
• Natural Language Processing: Tokenisierung, Embeddings, Named Entity Recognition
• Sentiment-Analyse auf Kundenfeedback-Texten
• Modellinterpretierbarkeit: SHAP-Werte, Partial Dependence Plots und Feature Importance
• Umgang mit Klassenungleichgewicht bei Vertriebsdaten (Oversampling, Cost-Sensitive Learning)

Modul 2 — Salesforce Einstein: prädiktive und generative KI im CRM Dieser Abschnitt führt in die Einstein-Produktfamilie ein und erklärt, wie Salesforce KI in seine Kernprodukte (Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud) einbettet. Teilnehmende lernen, Einstein-Funktionen zu konfigurieren und an spezifische Geschäftsanforderungen anzupassen.

• Einstein Prediction Builder: Vorhersagemodelle ohne ML-Kenntnisse konfigurieren
• Einstein Discovery: automatisierte Muster- und Ursachenanalyse in Salesforce-Daten
• Einstein Copilot und Agentforce: generative KI für Vertriebsassistenten und Service-Chatbots
• Einstein Next Best Action: prädiktive Handlungsempfehlungen im Vertriebsprozess
• LLM-Integrationen in Salesforce über das Agentforce-Framework
• Trust Layer: Datenschutz und Governance bei KI-Einsatz in Salesforce

Modul 3 — Salesforce AI Developer: Apex, Flows und technische Implementierung Dieser technische Modulblock richtet sich an Entwickler, die KI-Funktionen nicht nur konfigurieren, sondern auch programmieren und tief integrieren wollen. Grundlage ist die Salesforce-Entwicklungsplattform mit Apex, Flows und der Salesforce-API.

• Apex-Grundlagen für KI-Entwickler: Klassen, Trigger, SOQL und Batch-Jobs
• Integration externer ML-Modelle über Salesforce-APIs und Named Credentials
• Custom Einstein Intents für Service Cloud Voice
• Automatisierungen mit Flow Builder und der Einstein-Integration
• Testverfahren und Debugging für KI-Funktionen in Sandbox-Umgebungen
• Deployment-Strategien: Change Sets, Salesforce DX und CI/CD-Grundlagen

Modul 4 — Datenqualität, Governance und Prüfungsvorbereitung Erfolgreiche KI in Salesforce steht und fällt mit der Datenqualität. Dieser Block behandelt Data-Governance-Konzepte, die Sicherstellung sauberer CRM-Daten und die gezielte Vorbereitung auf die Salesforce AI Developer-Prüfung und den AI Associate.

• Datenmodellierung in Salesforce: Objekte, Felder, Beziehungen für KI-Einsatz optimieren
• Data Quality Management: Duplikat-Erkennung, Validierungsregeln, Daten-Hygiene
• Bias-Erkennung und fairness-bewusstes Modelltraining auf CRM-Daten
• Salesforce AI Developer-Prüfungsformat und Themengewichtung
• Salesforce AI Associate als ergänzendes Einstiegszertifikat und Verhältnis zur Developer-Prüfung
• Übungsaufgaben und Prüfungssimulation im Trailhead-Stil

Die Praxisanteile dieser Weiterbildung sind eng an das Salesforce-Ökosystem und typische CRM-Szenarien geknüpft.

• Entwicklung eines Lead-Scoring-Modells auf einem CRM-Beispieldatensatz
• Konfiguration von Einstein Prediction Builder für eine Churn-Prognose in einer Salesforce-Demoumgebung
• Sentiment-Analyse auf Kundenfeedback-Texten mit einem Python-NLP-Modell
• Implementierung eines Apex-Triggers, der ein externes ML-Modell bei neuen Leads aufruft
• Erstellung einer Einstein Next Best Action-Strategie für einen Vertriebsprozess
• Aufbau eines Agentforce-Assistenten für eine Service-Cloud-Anwendung
• Integration eines externen Modells über Named Credentials in Salesforce
• Debugging eines fehlerhaften Flows mit KI-Komponente in einer Sandbox
• Analyse eines Datensatzes auf Bias und Ableitung von Korrekturmaßnahmen
• Deployment eines Custom Einstein Intent-Modells in einer Testumgebung
• Prüfungssimulation Salesforce AI Developer mit Auswertung und Lückenanalyse
• Diskussion eines realen Einstein-Einsatzszenarios aus der Praxis mit Trainer-Feedback

Ein individuelles Beratungsgespräch vor Kursbeginn stellt sicher, dass der Lernplan auf vorhandene Vorkenntnisse in Salesforce oder maschinellem Lernen abgestimmt wird. Live-Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer statt; in den New Horizons-Centern steht ein vollausgestatteter Arbeitsplatz mit Dual-Screen-Setup und HomeOffice-Option zur Verfügung.

Diese Weiterbildung richtet sich an Personen, die KI-Entwicklung und CRM-Plattform-Expertise verbinden möchten.

• Salesforce-Entwickler, die Einstein und Agentforce in eigene Projekte integrieren wollen
• Data Scientists und ML-Engineers, die in Salesforce-Kundenprojekte einsteigen
• CRM-Consultants, die prädiktive und generative KI-Funktionen beraten können wollen
• IT-Fachkräfte mit Salesforce-Grundkenntnissen, die sich auf KI-Spezialisierungen vorbereiten
• Technisch versierte Quereinsteiger mit Interesse an der Salesforce-Plattform

Der Unterricht findet im Combined-Learning-Format statt — Live-Einheiten im virtuellen Klassenzimmer werden durch asynchrone Selbstlernphasen ergänzt. Praxiserfahrene Trainer gestalten den Unterricht mit Theorieinputs, Demos in Salesforce-Sandbox-Umgebungen, Coding-Übungen und Fallstudien aus dem CRM-Bereich. Die Prüfungsvorbereitung orientiert sich am Trailhead-Lernformat von Salesforce und ergänzt dieses durch strukturierte Simulationsprüfungen. Teilzeit-Starttermine können individuell vereinbart werden.

Die Weiterbildung dauert mehr als einen Monat bis zu drei Monate in Vollzeit. Die genaue Dauer hängt von den gewählten Modulen und den Vorkenntnissen ab, da die Bausteine des Programms modular kombinierbar sind. Ein individueller Lernplan legt den Ablauf vor Kursstart fest.

Teilnehmende erhalten nach Abschluss ein trägerinternes Lehrgangszertifikat von New Horizons. Der Kurs bereitet außerdem auf zwei externe Salesforce-Zertifizierungsprüfungen vor: den Salesforce Certified AI Developer sowie den Salesforce Certified AI Associate. Beide Prüfungen werden direkt bei Salesforce abgelegt und sind von Salesforce als Hersteller zertifiziert. Es handelt sich um keine staatlich anerkannten Abschlüsse, aber um marktrelevante Nachweise für Salesforce-Kompetenzen.

Salesforce ist die weltweit am weitesten verbreitete CRM-Plattform, und Einstein-basierte KI-Funktionen durchdringen mittlerweile nahezu jeden Geschäftsprozess innerhalb des Ökosystems. Wer sowohl die Methodik des maschinellen Lernens als auch die Salesforce-spezifischen Implementierungswege beherrscht, ist für Unternehmen ein besonders wertvoller Gesprächspartner — weil er Ideen nicht nur konzeptionell entwickeln, sondern direkt in der Plattform umsetzen kann. Die Kombination aus AI Associate- und AI Developer-Vorbereitung schafft ein abgestuftes Kompetenznachweissystem: Der Associate-Level eignet sich als Einstieg und Nachweis für Nicht-Entwickler, der Developer-Level als Spezialisierungsnachweis für technische Implementierer. In Salesforce-Projekten, in denen KI-Funktionen ausgerollt werden sollen, sind Zertifizierte mit genau dieser Doppelkompetenz rar und entsprechend gefragt. Für Salesforce-erfahrene Entwickler, die bisher ohne ML-Kenntnisse gearbeitet haben, bietet dieser Kurs den idealen Sprung: Das Verständnis, wie Modelle intern arbeiten, verbessert die Qualität von Konfigurationen, die Interpretation von Einstein-Ergebnissen und die Beratung von Kunden erheblich.