Agentforce – Alles Wichtige zu Kosten, Tools und Integrationen

„Unser Ziel ist ambitioniert: Bis Ende 2025 wollen wir eine Milliarde Agenten mit Agentforce aktivieren. Denn genau dafür ist KI gedacht.“ Mit dieser Vision präsentierte Marc Benioff, CEO von Salesforce, Agentforce im September 2024.

Agentforce ist die autonome KI-Anwendung von Salesforce. Digitale Assistenten, sogenannte KI-Agenten, erledigen Aufgaben eigenständig. Sie beantworten Fragen, schlussfolgern, treffen Entscheidungen und interpretieren Zusammenhänge. So steigern sie die Produktivität von Unternehmen.

Prädiktive KI analysiert seit Jahrzehnten historische Daten, um Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Generative KI geht weiter: Sie erzeugt neue Inhalte auf Basis vorhandener Informationen. Tools wie ChatGPT haben sie populär gemacht. Agenten sind die nächste Evolutionsstufe. Sie handeln eigenständig, ahmen menschliche Kommunikation nach und schaffen Neues – proaktiv und vorausschauend.

Seit Herbst 2024 setzt Salesforce mit Agentforce auf ein neues, leistungsfähiges KI-Tool. Gleichzeitig bleibt das bekannte Einstein weiterhin bestehen. Was unterscheidet die beiden und welches Tool ist das richtige?

Kurz gesagt: Es gibt kein besser oder schlechter. Agentforce und Einstein verfolgen unterschiedliche Ansätze und erfüllen verschiedene Aufgaben.

Einstein ist die zentrale KI-Plattform von Salesforce. Auf Basis vorhandener Daten sagt sie Kundenverhalten voraus, optimiert Versandzeitpunkte in Kampagnen und empfiehlt Inhalte, die zur Zielgruppe passen. Dabei erweitert Einstein einzelne Salesforce Produkte und verarbeitet strukturierte CRM-Daten. Wer es nutzen will, muss gezielt Prompts eingeben.

Agentforce hingegen agiert eigenständig, schlägt proaktiv Maßnahmen vor, setzt sie um und trifft Entscheidungen – etwa bei der Priorisierung von Aufgaben. Dabei kommt es fast ohne menschliches Zutun aus. Agentforce verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Daten, etwa aus E-Mails, Gesprächen oder anderen Inhalten in natürlicher Sprache. Jeder KI-Agent folgt einem definierten Aufgabenbereich. Im Unterschied zu Einstein kann Agentforce nicht nur produktbezogen, sondern im gesamten Salesforce Ökosystem eingesetzt werden.

Während Einstein Mitarbeitende unterstützt, wird Agentforce zum Kollegen.

Künstliche Intelligenz liefert nur dann starke Ergebnisse, wenn die Datenbasis stimmt. Dafür braucht es verlässliche, hochwertige Daten. Eine gute Maßnahme ist die Salesforce Data Cloud als Datenspeicher. Sie lässt sich kostenlos aktivieren. Allerdings bringt die Gratis-Version potenzielle Fehlerquellen mit.

Unternehmen, die die Data Cloud nicht nutzen, sollten ihre Datenstruktur genau überprüfen. Überflüssige Informationen sollten gelöscht werden. Jede Dateneingabe muss validiert sein, sonst kann sie entfernt werden.

Gerade erfahrene Salesforce Nutzer:innen setzen oft auf Workarounds oder arbeiten mit inkonsistenten Daten. Für KI-Tools wie Agentforce ist das ein Problem: Sie funktionieren nur mir klaren, konsistenten Daten.

Eine geplante Agentforce Implementierung kann für Unternehmen der ideale Anlass sein, um die Datenbereinigung zu priorisieren und Altlasten loszuwerden.

Agentforce ist tief mit Salesforce Systemen wie Sales Cloud, Service Cloud, Slack und Tableau verbunden und kann deren Daten unmittelbar nutzen. Das Potenzial ist aber nicht nur auf Salesforce beschränkt. Agentforce lässt sich flexibel mit externen Systemen wie ERP-Lösungen, Cloud-Diensten oder Kollaborationstools verbinden – über APIs, Konnektoren und Integrationsplattformen wie MuleSoft.

Der MuleSoft Agentforce Connector schafft die Brücke zwischen Salesforce und Drittsystemen. Agentforce kann dadurch Informationen aus externen Quellen abrufen, nutzen und verarbeiten. Die MuleSoft Anypoint Platform und der Anypoint Code Builder liefern die technologische Basis, um die KI-Agenten nahtlos in bestehende IT-Landschaften einzubinden, damit diese autonom mit APIs interagieren können.

MuleSoft gewährleistet dabei ein hohes Maß an Datensicherheit. Daten und Schnittstellen lassen sich zentral verwalten, steuern und sichern. Zusätzlich schützt der Einstein Trust Layer sensible Informationen vor unberechtigtem Zugriff, in Salesforce und in externen Anwendungen.

Dank der Integration können Unternehmen direkt aus Agentforce auf Drittanbieterdaten zugreifen. Darunter fallen Kunden-, Finanz- oder Betriebsdaten. Der Zugriff erfolgt schnell und effizient, auch wenn die Daten nicht in Salesforce gespeichert sind.

Technisch sollte auch der umgekehrte Weg möglich sein: Agentforce direkt in externen Systemen zu starten. Stand Mai 2025 liegen allerdings noch keine Details zur praktischen Umsetzung vor.

Flex Credits: Das verbrauchsbasierte Preismodell

Salesforce geht mit Agentforce einen neuen Weg: Statt klassischer Lizenzmodelle setzt es für die KI-Plattform auf ein verbrauchsbasiertes Preismodell. Dazu hat es sogenannte Flex Credits eingeführt.

Flex Credits sorgen dafür, dass Unternehmen nur für die Aktionen bezahlen, die Agentforce tatsächlich durchführt. Eine Aktion kann die Aktualisierung von Kundendatensätzen, die Automatisierung von komplexen Workflows oder die Bearbeitung von Use Cases sein. Jede dieser Aktionen verbraucht 20 Flex Credits. Das heißt, eine Aktion von Agentforce kostet 0,10 Dollar.

Unternehmen können Flex Credits in Paketen von je 100.000 Credits zu 500 Dollar kaufen. Im Salesforce Digital Wallet können sie ihre Credits anschließend verwalten und strategisch einzelnen Anwendungsfällen zuweisen – und so die Wirkung ihrer KI-Agenten optimieren. Perspektivisch soll das Flex-Credit-System ab Sommer 2025 um Agentforce Benutzerlizenzen und Add-ons erweitert werden.

Mit dem Preismodell verspricht Salesforce seinen Kunden Kontrolle und Profitabilität. Denn die Idee der KI-Agenten ist es, Prozesse zu automatisieren und menschliches Eingreifen zu reduzieren, oder sogar ganz zu verhindern. Wer also Agentforce gezielt dort einsetzt, wo Effizienzgewinne stecken, wird unmittelbaren Mehrwert erzielen. Idealerweise übersteigt der Umsatz, der durch Agentforce generiert wird, die Nutzungskosten.

Besonders attraktiv: Der Einstieg gelingt ohne große Hürden. Unternehmen müssen keine hohen Lizenzgebühren bezahlen, um erste Erfahrungen zu sammeln oder einen Proof of Concept umzusetzen.

Am Ende steht eine klare Kosten-Nutzen-Abwägung. Der KI-Agent übernimmt Aufgaben, die sonst menschliche Ressourcen binden – schneller, günstiger und für ein besseres Kundenerlebnis. Für diese Bewertung stellt Salesforce auf seiner Website einen kostenfreien Agentforce ROI-Rechner bereit.

Das gesprächsbasierte Preismodell

Weiterhin gilt für bestehende Agentforce Verträge das alte, gesprächsbasierte Preismodell: Jedes Gespräch mit Agentforce kostet zwei Dollar. Das heißt, sobald ein Mitarbeitender, ein:e Partner:in oder ein:e Kund:in innerhalb von 24 Stunden mindestens eine Nachricht an den KI-Agenten sendet oder eine Menü-Option auswählt, die nicht den Chat beendet, wird ein Gespräch berechnet. Für Unternehmen mit hohem Gesprächsvolumen bietet Salesforce individuelle Preisvereinbarungen.

Bislang war die Entwicklung eines KI-Agenten mit hohem Aufwand und Programmierkenntnissen verbunden. Agentforce ändert das grundlegend: Mit natürlicher Sprache und wenigen Klicks lässt sich ein Agent erstellen, der direkt in Salesforce integriert ist. Coding-Kenntnisse sind nicht länger notwendig.

Möglich macht das der Agent Builder, ein KI-gestütztes Low-Code-Tool. Er verwaltet Datenquellen und erlaubt, einen Agentforce Agenten intuitiv und in wenigen Schritten zu erstellen. Außerdem stellt er eine Bibliothek an Aktionen bereit, die ein Agent ausführen kann.

Nutzer:innen wählen im ersten Schritt, ob sie eine dieser vorhandenen Aktion anpassen oder einen völlig neuen KI-Agenten entwickeln wollen. Anschließend legen sie den Handlungsrahmen ihres Agenten fest und geben ihm klare Instruktionen, wie er seine Aufgaben erfüllen soll. Dazu nutzen sie vorgefertigte Workflows oder geben ihre Anweisungen in natürlicher Sprache in die Maske des Agent Builders ein.

Eine Live-Vorschau zeigt sofort, ob der Agent korrekt reagiert und die Aufgaben erfüllt.

Entscheider:innen müssen nachvollziehen können, welchen konkreten Mehrwert Agentforce für ihren Anwendungsfall bietet. Hier setzt das Agentic Maturity Model von Salesforce an. Es schafft Orientierung, macht Fortschritte messbar und zeigt, wie weit Unternehmen beim Einsatz agentenbasierter KI bereits sind. Dafür definiert das Framework fünf Reifegrade.

Die Reifegrade zeigen, wie die Agenten arbeiten, wo Optimierungspotenzial liegt und wo sich der ROI einstellt. Für Unternehmen wird es damit zur strategischen Grundlage, um ihre Agentenlösungen gezielt weiterzuentwickeln und zu skalieren.

Die KI-Agenten von Agentforce stehen noch am Anfang und entfalten dennoch schon jetzt ihr enormes Potenzial. Sie steigern die Effizienz spürbar, automatisieren Prozesse und sorgen für schnelle Reaktionen. Das Ergebnis sind eine stärkere Kundenbindung und sinkende Kosten bei gleichzeitiger Skalierung.

Kund:innen erwarten eine schnelle und unkomplizierte Kommunikation, jederzeit und überall. Wer sich vom Wettbewerb abheben will, muss das ernst nehmen und liefern. Agentforce bietet die passende Lösung und wird damit zum mächtigen Wachstumstreiber.