Bei der Entscheidung beginnen, nicht bei der Oberfläche
Eine Gesprächsoberfläche kann sehr unterschiedliche Arbeit verbergen. „Fälle aus dieser Region dieser Warteschlange zuweisen“ ist eine ausdrückliche Regel. „Erklären, warum dieser Kunde über mehrere Nachrichten hinweg unzufrieden ist“ erfordert Interpretation. Beides ohne Unterscheidung einem Modell zu übertragen, erschwert Tests.
Salesforces Architekturleitfaden unterscheidet traditionelle Automatisierung, agentenbasierte Arbeit und hybride Orchestrierung. Seine Beispiele betreffen Salesforce-eigene Produkte; sie stützen diese architektonische Unterscheidung, nicht die Behauptung, REDA besitze jede Agentforce-Funktion. [1]
- Anfrage geht ein
- KI schlägt Kategorie vor
- Regeln validieren Weiterleitung
- Team bearbeitet Ausnahme
Die Arbeit in drei Verantwortlichkeiten aufteilen
| Verantwortung | Geeigneter Ausgangsansatz |
|---|---|
| Bekannte Bedingungen und exakte Ergebnisse | Flow oder Code mit ausdrücklicher Validierung und Fehlerbehandlung. |
| Lesen, Zusammenfassen oder Vorschlagen anhand variabler Texte | KI-Ausgaben werden anhand von Nachweisen und einem definierten Zweck bewertet. |
| Folgenreiche oder uneindeutige Entscheidungen | Eine verantwortliche prüfende Person mit klarem Eskalationsweg. |
Dies ist ein Ausgangsmodell, keine Regel, dass jeder Flow sicher ist oder jeder KI-Schritt eine separate Freigabemaske braucht. Größenordnung, Transaktionsverhalten, Berechtigungen und Fehlerfolgen bleiben relevant.
Ein ausgearbeitetes Beispiel: eine Serviceanfrage weiterleiten
Beispielszenario. Eine eingehende Nachricht enthält eine Instandhaltungsbeschwerde und eine Abrechnungsfrage. Die KI schlägt zwei Kategorien vor und hebt die relevanten Formulierungen hervor. Ein konfigurierter Prozess prüft zulässige Kategorien, Datensatzzugriff und erforderliche Weiterleitungsfelder. Eine koordinierende Person prüft gemischte oder nicht unterstützte Anfragen, statt dem Modell zu erlauben, eine neue Warteschlange zu erfinden.
Die Weiterleitungsaktion sollte eine validierte Kategorie und Datensatzkennung erhalten, keine uneingeschränkte Anweisung, „das zu erledigen“. Behalten Sie die bestehende Regel bei, die eine freigegebene Kategorie ihrer Warteschlange zuweist. Das Modell hilft, die Anfrage zu interpretieren; die kontrollierte Aktion übernimmt die Aktualisierung.
Die Grenze zwischen beiden testen
- Eine Anfrage, die eindeutig einer Kategorie entspricht, sollte den erwarteten Weg nehmen.
- Eine Anfrage mit widersprüchlichen Anweisungen sollte zum Ausnahmefall werden.
- Eine fehlgeschlagene Datensatzaktualisierung darf nicht als abgeschlossen beschrieben werden.
- Die doppelte Einreichung derselben Anfrage sollte nicht unbemerkt doppelte Arbeit erzeugen.
Testen Sie außerdem Volumen und Transaktionslimits des gewählten Designs. Die Demonstration einer erfolgreichen Anfrage belegt nicht, dass ein Massenprozess, ein geplanter Auftrag oder ein Portalkanal genauso funktioniert.
Wo REDA AI passt
REDA AI lässt sich anhand von Geschäftsanweisungen, verfügbarem Kontext und zulässigen Werkzeugen konfigurieren, mit unterschiedlichen Einsatzbereichen für Mitarbeitende, Automatisierung und externe Benutzer. Die Integration in bestehende Automatisierung erfordert weiterhin Gestaltung und Tests; ein Prompt allein erstellt sie nicht.
Bringen Sie den bestehenden Flow oder das Prozessdiagramm zum ersten Gespräch mit. Wir können klären, wo der Ablauf deterministisch bleiben sollte und wo sich ein KI-gestützter Schritt zur Bewertung anbietet. Plattform entdecken.
Quellen
- Salesforce Architects — Determining agentic vs. traditional workflow automation. Abgerufen am 22. September 2026.