AI Developer Professional with Salesforce AI Developer

KI-Entwicklung findet heute selten im Vakuum statt — sie ist in Plattformen eingebettet, die konkrete Geschäftsprozesse unterstützen. Salesforce ist eine der meistverbreiteten CRM- und Unternehmensplattformen weltweit, und mit Salesforce Einstein und der generativen KI-Infrastruktur rund um Einstein 1 und Agentforce hat Salesforce eine eigene KI-Entwicklungsebene aufgebaut. Diese Weiterbildung verbindet allgemeine KI-Entwicklungskompetenz (AI Developer Professional, trägerintern strukturiert) mit der Salesforce AI Developer-Zertifizierung und bereitet Teilnehmer darauf vor, KI-Lösungen sowohl plattformübergreifend zu entwickeln als auch gezielt in der Salesforce-Umgebung zu implementieren. Die Salesforce AI Developer-Zertifizierung (Salesforce Certified AI Developer) ist als Spezialisierungszertifikat im Salesforce-Ökosystem positioniert und richtet sich an Entwickler mit Plattformkenntnissen; Salesforce bietet zudem ergänzende Einstiegszertifizierungen wie AI Associate und AI Specialist an, die in diesem Kurs inhaltlich eingeordnet werden.

Modul 1 — KI-Entwicklungsgrundlagen und Programmierpraxis Der erste Block legt die technische Basis der KI-Entwicklung. Von Grundprinzipien des maschinellen Lernens über gängige Bibliotheken bis zu Deployment-Grundlagen — dieser Block gibt Orientierung in der breiten KI-Entwicklungslandschaft.

• Überblick Machine Learning, Deep Learning, neuronale Netze: Konzepte und Einsatzbereiche
• Python als primäre KI-Entwicklungssprache: NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch
• Datenaufbereitung und Feature Engineering: Umgang mit realen Datensätzen
• Überwachtes und unüberwachtes Lernen: Algorithmusauswahl und Modellbewertung
• Evaluationsmetriken und Modell-Validierung: Overfitting erkennen und vermeiden
• Modell-Deployment: REST-APIs, Container-basiertes Serving, Cloud-Endpoints

Modul 2 — Fortgeschrittene KI-Techniken und MLOps Dieser Block vertieft die Entwicklungspraxis und führt in die Betriebsdimension ein: Wie hält man KI-Modelle in Produktion stabil, aktuell und messbar?

• Generative KI: Transformer-Architektur, Large Language Models, Prompt Engineering allgemein
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): externe Wissensquellen in LLM-Anwendungen einbinden
• MLOps-Grundlagen: Modell-Versionierung, automatisierte Trainings-Pipelines, Monitoring
• Drift-Erkennung und Modell-Retraining: wann und wie man eingreift
• KI-Ethik und Fairness: Bias-Erkennung, erklärbare KI (XAI), EU AI Act
• Daten-Governance in KI-Projekten: Datenschutz, Pseudonymisierung, Audit-Trails

Modul 3 — Salesforce-Plattform und Einstein AI-Dienste Der Salesforce-Teil beginnt mit der Plattformarchitektur und den vorhandenen KI-Diensten. Einstein bietet ein breites Spektrum von predictiven bis generativen KI-Funktionen, die direkt in Salesforce-Workflows integrierbar sind.

• Salesforce-Plattformarchitektur: Org-Struktur, Metadaten, Applikationslayer
• Einstein-Produktfamilie: Einstein Analytics, Einstein Prediction Builder, Einstein Next Best Action
• Generative KI in Salesforce: Einstein Copilot, Prompt Builder, Einstein 1 Studio
• Agentforce: autonome KI-Agenten für Service- und Vertriebsprozesse konfigurieren
• Data Cloud als KI-Datenfundament: Unified Customer Profile, Data Streams, Calculated Insights
• Einstein Trust Layer: Datenschutz, Zero-Retention Policy, Grounding und Halluzinationsschutz

Modul 4 — KI-Entwicklung in Salesforce: Apex, Flow und Lightning Web Components Dieser Block behandelt die technische Entwicklung innerhalb der Salesforce-Plattform. Teilnehmer lernen, wie man Einstein-Dienste programmatisch einbindet und KI-gestützte Workflows in Salesforce-Applikationen umsetzt. Zudem werden die Salesforce KI-Zertifizierungen (AI Developer, AI Specialist, AI Associate) inhaltlich eingeordnet, damit Teilnehmer den für ihre Vorkenntnisse passenden Pfad wählen können.

• Apex-Integration von Einstein-APIs: Callouts, asynchrone Verarbeitung, Named Credentials
• Salesforce Flow mit KI-Schritten: Einstein-Entscheidungen in Automatisierungsflüsse einbinden
• Lightning Web Components (LWC): KI-Ausgaben in Benutzeroberflächen darstellen
• Prompt Engineering für Einstein Prompt Builder: systemseitige und nutzerseitige Prompt-Templates
• Sicherheitsaspekte: Field-Level Security, Sharing Rules und Datenschutz bei KI-Outputs
• Salesforce KI-Zertifizierungslandschaft: AI Developer, AI Specialist und AI Associate im Vergleich

Die Praxis-Phasen verbinden allgemeine KI-Entwicklung mit Salesforce-spezifischen Implementierungsaufgaben in realistischen CRM-Szenarien.

• Entwicklung eines einfachen ML-Modells für Churn-Prognose mit scikit-learn und Deployment als API
• Integration eines externen KI-Modells in eine Salesforce-Org via Apex Callout
• Einstein Prediction Builder: End-to-End-Konfiguration für ein Vertriebs-Scoring-Modell
• Prompt Builder: eigene Prompt-Templates für Sales-E-Mail-Generierung erstellen
• Agentforce-Agent für einen Service-Cloud-Prozess konfigurieren und testen
• RAG-Prototyp: Wissensbasis mit Einstein Search und externer LLM-API kombinieren
• MLOps-Übung: Modell-Monitoring-Dashboard für einen Produktionseinsatz einrichten
• Salesforce Flow mit Einstein Next Best Action für einen Lead-Qualifizierungs-Prozess aufbauen
• Datenschutz-Audit: Einstein Trust Layer-Konfiguration für DSGVO-konforme KI-Outputs prüfen
• Abschluss-Fallstudie: vollständige KI-Lösung für einen Salesforce-Kunden konzipieren und implementieren
• Peer-Review der entwickelten Salesforce-KI-Komponenten

Der Unterricht findet in Vollzeit als Live-Schulung im virtuellen Klassenraum statt. Fachdozenten begleiten Theorie-Blöcke und Laborphasen. Teilnehmer können in einem Trainingszentrum oder remote teilnehmen.

Diese Weiterbildung richtet sich an Entwickler und technische Fachleute, die KI-Kompetenz mit Salesforce-Plattformkenntnissen verbinden wollen — und an Salesforce-Entwickler, die sich auf die KI-Entwicklungsebene der Plattform spezialisieren.

• Softwareentwickler und Applikationsentwickler mit Interesse an KI-Entwicklung auf CRM-Plattformen
• Salesforce-Entwickler (Apex, LWC), die Einstein- und generative KI-Dienste vertiefen wollen
• KI-Entwickler, die in Salesforce-Projekte einsteigen und plattformspezifische Zertifizierung anstreben
• Technical Consultants und Solution Architects im Salesforce-Umfeld
• Fachleute aus Vertrieb, Service oder Marketing-IT, die KI-Lösungen auf Salesforce-Basis entwickeln

Live-Vollzeit-Unterricht im virtuellen Klassenraum: Fachdozenten führen durch Theorie-Einheiten und begleiten Laborphasen. Hands-on-Übungen in Salesforce Developer Orgs und KI-Entwicklungsumgebungen stehen im Mittelpunkt des Praxisteils. Teilnehmende können in einem Trainingszentrum mit ausgestattetem PC-Arbeitsplatz oder remote teilnehmen.

Vollzeitprogramm, das je nach Modulauswahl mehr als einen bis zu drei Monaten dauert. Da zwei unterschiedliche technische Ökosysteme — allgemeine KI-Entwicklung und Salesforce-Plattform — abgedeckt werden, braucht es ausreichend Zeit für technische Tiefe in beiden Bereichen.

Das Programm bereitet auf die Salesforce AI Developer-Zertifizierung (Salesforce Certified AI Developer) vor. Zusätzlich werden die inhaltlich verwandten Salesforce-Zertifizierungen AI Associate und AI Specialist eingeordnet, sodass Teilnehmer gezielt entscheiden können, welchen Pfad sie einschlagen. Alle Salesforce-Prüfungen werden bei autorisierten Prüfungsanbietern abgelegt. Für allgemeine KI-Entwicklungskompetenz schafft das Programm eine Basis, auf der weitere Zertifizierungen bei Cloud-Anbietern aufgebaut werden können. Der Anbieter stellt eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung für das trägerintern strukturierte AI Developer Professional-Programm aus.

Salesforce-Projekte werden zunehmend durch KI erweitert — Einstein-Funktionen, generative Copiloten und autonome Agenten sind keine Zukunftsvision mehr, sondern aktive Produkt-Features. Entwickler, die sowohl die allgemeinen KI-Entwicklungsgrundlagen als auch die Salesforce-spezifische Umsetzung beherrschen, können von Beginn an vollständige KI-Lösungen liefern — ohne auf externe KI-Spezialisten warten zu müssen. Das macht sie in Projekten zu Schlüsselpersonen. Die Kombination ist besonders wertvoll, weil die Salesforce-Zertifizierung allein keine allgemeine KI-Entwicklungsbasis schafft, während generische KI-Entwickler oft nicht wissen, wie man Salesforce-Plattformspezifika — Einstein Trust Layer, Data Cloud, Apex-Limitierungen — richtig einbezieht. Wer beides versteht, kann zwischen technischen KI-Architekturen und Salesforce-Projektanforderungen übersetzen und wird dadurch zum gefragten Ansprechpartner in gemischten Teams. Für die Karriere im Salesforce-Ökosystem ist diese Weiterbildung ein klarer Differenzierer: Salesforce-AI-Developer-zertifizierte Fachleute mit breiter KI-Entwicklungserfahrung sind auf dem Markt deutlich seltener als reine Salesforce-Admins oder generische Entwickler. Diese Kombination spiegelt sich in Einstiegsmöglichkeiten als AI Developer in Salesforce-Projekten, Technical Consultant mit KI-Spezialisierung oder interner Salesforce-KI-Architekt in Unternehmen mit großen Salesforce-Implementierungen wider.