AI in Cloud Computing with Salesforce AI Developer

Dieses Programm verbindet allgemeine KI-Grundlagen in Cloud-Umgebungen mit der plattformspezifischen Entwicklung auf Salesforce: Einstein-KI-Dienste, generative KI über Agentforce und Prompt Builder, prädiktive Modelle im CRM-Kontext und die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI-gestützten Flows. Es bereitet auf die Salesforce AI Developer Credential vor — die offizielle Salesforce-Zertifizierung für Entwickler, die KI tief in die Salesforce-Plattform integrieren. Damit unterscheidet sich dieser Kurs klar von allgemeinen Cloud-Sicherheits- oder Datenanalyseprogrammen: Der Fokus liegt auf Business-Software, CRM und plattformgebundener KI-Entwicklung.

Modul 1 — KI in der Cloud: Grundlagen und Salesforce-Kontext Der erste Block gibt eine allgemeine Einführung in Cloud-KI-Konzepte und überführt diese in den Salesforce-Kontext. Cloud-Servicemodelle, Deployment-Optionen und die Besonderheiten von Plattform-KI (im Gegensatz zu generischer Infrastructure-as-a-Service-KI) werden hier systematisch erarbeitet. Salesforce als Multi-Cloud-Plattform mit eigener KI-Schicht (Einstein) wird in diese Konzepte eingeordnet.

• Cloud-Servicemodelle und ihre Relevanz für Plattform-KI
• Salesforce-Architektur: Core Cloud, Einstein Layer, Hyperforce
• Unterschied zwischen Regelbasierung, klassischem ML und generativer KI in Salesforce
• Datenschutz und Trust-Layer in Salesforce-KI-Diensten
• API-basierte KI-Integrationen vs. native Einstein-Funktionen
• Überblick Salesforce AI Developer Zertifizierungsstruktur

Modul 2 — Einstein-KI-Dienste und prädiktive Modelle Einstein umfasst eine Reihe von KI-Diensten, die direkt in Salesforce-Objekte und -Prozesse eingebettet sind. Dieser Block behandelt prädiktive Modelle: Wie trainiert Einstein Prediction Builder Modelle auf CRM-Daten, wie werden Scores in Workflows eingebettet, und welche Qualitätskriterien sind relevant? Außerdem werden Einstein Bots und Einstein Recommendations als einsatzfähige KI-Bausteine behandelt.

• Einstein Prediction Builder: Modell konfigurieren, trainieren, auswerten
• Einstein Lead Scoring und Opportunity Scoring einsetzen
• Einstein Recommendations für Produktvorschläge und Next-Best-Actions
• Einstein Bots: Dialogflüsse und KI-gestützte Eskalation
• Modellevaluation: Accuracy, Precision, Recall im Salesforce-Kontext
• Bias in CRM-Modellen erkennen und dokumentieren

Modul 3 — Generative KI: Agentforce, Einstein Copilot und Prompt Builder Generative KI in Salesforce hat sich zuletzt rasant entwickelt. Dieser Block behandelt Agentforce — die Salesforce-Plattform für autonome KI-Agenten — sowie Einstein Copilot als assistive KI-Funktion für Nutzerinnen und Nutzer. Kern des Blocks ist der Prompt Builder: Wie werden Prompt-Templates erstellt, in welchen Kontexten werden sie ausgelöst, und welche Einschränkungen gelten beim Datenzugriff aus Datenschutzgründen?

• Agentforce: Architektur, Agent Topics und Actions
• Einstein Copilot konfigurieren und auf Use Cases zuschneiden
• Prompt Builder: Template-Typen (Record, User, Flow, Related List)
• Grounding-Konzepte und Halluzinations-Risiken in Salesforce-LLM-Diensten
• Trust Layer: Datenmaskierung, Toxizitätsprüfung, Audit Trail
• Testen und Debuggen von Prompt-Templates

Modul 4 — Salesforce Flow mit KI und Automatisierungsarchitekturen Salesforce Flow ist das zentrale Automatisierungswerkzeug der Plattform. KI-Aktionen lassen sich direkt in Flows einbinden: Einstein-Klassifikatoren, LLM-Responses über Prompt-Aktionen und externe KI-Dienste über HTTP-Callouts. Dieser Block baut komplexere Automatisierungsszenarien, die KI als integralen Bestandteil von Geschäftsprozessen einsetzen.

• Flow-Typen und ihre Einsatzszenarien im KI-Kontext
• KI-Aktionen in Screen Flows, Record-triggered Flows und Scheduled Flows
• Einstein Classification und Recommendation als Flow-Elemente
• HTTP-Callouts an externe KI-APIs (OpenAI, Azure OpenAI) aus Flows
• Fehlerbehandlung und Monitoring für KI-gestützte Flows
• Performance-Überlegungen bei LLM-Calls in automatisierten Prozessen

Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

• Einstein Prediction Builder-Modell auf einem Lead-Datensatz trainieren
• Agentforce-Agent für Kundenservice-Eskalationen konfigurieren
• Prompt-Template für automatische Case-Zusammenfassungen erstellen
• Flow mit Einstein-Klassifizierung und automatischer Aufgabenanlage bauen
• Copilot-Action für Produktempfehlungen im Service-Kontext einrichten
• Bias-Analyse eines Einstein-Scoring-Modells dokumentieren
• HTTP-Callout an externen LLM-Dienst aus einem Record-triggered Flow implementieren
• Trust-Layer-Einstellungen für sensible Datenmaskierung konfigurieren
• Salesforce AI Developer Prüfungsfragen im Originalformat bearbeiten
• Einstein Bot mit Intent-Klassifizierung und FAQ-Eskalation aufbauen
• Agentforce-Topic mit Guardrails für regulierte Kommunikation einschränken
• KPI-Dashboard für KI-Dienste in Salesforce erstellen

Das Programm nutzt die Salesforce-Trainingsumgebung für direkte Hands-on-Erfahrung. Theoretische Konzepte werden unmittelbar in der Plattform umgesetzt, was den Transfer in die spätere Praxis erleichtert.

Dieses Programm richtet sich an Salesforce-Entwickler und -Administratoren, die ihre Plattformkompetenz um KI-Fähigkeiten erweitern wollen, sowie an IT-Fachleute, die in Salesforce-Projekten tätig sind und eine anerkannte KI-Zertifizierung anstreben. Auch Digitalisierungsberater, die Salesforce-Implementierungen verantworten, gehören zur Zielgruppe.

• Salesforce Developer (Apex, LWC) mit Interesse an KI-Funktionen
• Salesforce-Administratoren, die in KI-Administration einsteigen wollen
• CRM-Berater und Projektleiter in Salesforce-Projekten
• IT-Fachkräfte, die KI im Business-Software-Kontext erlernen
• Personen, die gezielt auf die Salesforce AI Developer Credential hinarbeiten

Das Programm findet als Vollzeitkurs im Combined-Learning-Format statt. Live-Sessions verbinden Theorieinput, Plattformübungen in der Salesforce-Sandbox-Umgebung und Prüfungsaufgaben im Credential-Format. Home-Office-Teilnahme ist technisch vollständig unterstützt; alternativ steht ein Präsenzarbeitsplatz in einem Center zur Verfügung.

Vollzeitkurs über mehr als einen Monat bis maximal drei Monate. Modulzusammenstellung und Umfang können individuell angepasst werden. Teilzeit-Starttermine sind auf Anfrage verfügbar.

Teilnehmende erhalten nach Abschluss eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Das offizielle Salesforce AI Developer Credential wird nach Bestehen der Salesforce-Prüfung direkt von Salesforce vergeben. Die Prüfungsanmeldung und der Prüfungsablauf laufen separat über das Salesforce-Credential-System.

Salesforce ist die weltweit meistgenutzte CRM-Plattform, und KI-Funktionen sind inzwischen in nahezu alle Cloud-Produkte des Unternehmens integriert. Wer die Salesforce AI Developer Credential besitzt, signalisiert Arbeitgebern und Kunden, dass er nicht nur mit der Plattform umgehen kann, sondern ihre KI-Schicht vollständig nutzt und gestaltet. In einem Markt, in dem Salesforce-Implementierungen zunehmend KI-Komponenten enthalten, ist das ein messbarer Kompetenzunterschied. Der plattformspezifische Charakter dieses Programms hat einen praktischen Vorteil: Erlerntes ist unmittelbar in laufenden Salesforce-Projekten einsetzbar. Anders als bei generischen KI-Kursen, die erst auf konkrete Technologien übertragen werden müssen, baut das Curriculum direkt auf den Tools auf, die in Salesforce-Projekten täglich genutzt werden. Für Unternehmen, die ihre Vertriebsprozesse, den Kundendienst oder das Marketing über Salesforce steuern, entstehen durch KI-Automatisierung konkrete Effizienzgewinne — von automatisch priorisierten Leads über KI-generierte Case-Zusammenfassungen bis zu personalisierten Empfehlungen. Fachleute, die diese Potenziale technisch umsetzen können, sind in Salesforce-affinen Unternehmen direkt gefragt.