KI-App-Entwicklung: Strategien, Tools und Best Practices

Die KI-App-Entwicklung verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Anwendungen erstellen, grundlegend. Dabei werden KI-Technologien wie Machine Learning und Large Language Models integriert, um Aufgaben zu automatisieren, Prozesse zu optimieren und Nutzererlebnisse zu personalisieren.

• Der Prozess: Die Entwicklung folgt einer klaren Struktur: Definition der Ziele, Datensammlung, Sicherheitsleitplanken, Auswahl geeigneter KI-Modelle, Training oder Nutzung vortrainierter Modelle, Integration in die IT-Systeme sowie kontinuierliche Tests und Überwachung.
• Vorteile: KI-Apps steigern die Nutzerzufriedenheit durch Personalisierung, erhöhen die Mitarbeiterproduktivität durch Automatisierung und verbessern die Betriebseffizienz durch datengestützte Entscheidungsfindungen.
• Best Practices: Zu den wichtigsten Erfolgsfaktoren gehören eine priorisierte Nutzererfahrung (UX), frühzeitige Prototypen-Validierung, eine DevSecOps-Strategie für maximale Sicherheit, Skalierbarkeit sowie eine optimierte Performance für mobile Geräte.
• Zukunftstrends: Die Trends gehen Richtung Hyperpersonalisierung, verstärktem Einsatz von No-Code-/Low-Code-Plattformen und der wachsenden Rolle von KI-Agents (wie z. B. Agentforce) in den Unternehmensabläufen.
• Fazit: KI-Tools ersetzen Entwickler:innen nicht, sondern fungieren als leistungsstarke Assistenz, die Programmieraufgaben beschleunigen, die Qualität verbessern und den Fokus stärker auf Innovation und Problemlösung legen.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert rasant, wie wir leben und arbeiten – von der Online-Suche bis zur E-Mail-Kommunikation ist sie längst Teil unseres Alltags. Mit ihr wachsen auch die Erwartungen der Kund:innen: schneller, intuitiver, persönlicher.

Unternehmen reagieren darauf, indem sie zunehmend auf KI-Tools setzen – und zwar nicht nur in fertigen Anwendungen, sondern bereits im Entwicklungsprozess selbst.

Wir verraten Ihnen, was KI-App-Entwicklung bedeutet, welche Best Practices sich bewährt haben und welche Trends die Zukunft prägen werden.

• Was versteht man unter KI-App-Entwicklung?
• Wie lange dauert die KI-App-Entwicklung?
• Wie viel kostet es, eine KI-App zu entwickeln?
• Was sind Vorteile der KI-App-Entwicklung?
• Wie funktioniert die KI-App-Entwicklung in der Praxis?
• KI-App-Entwicklung: Warum die richtige Software den Unterschied macht
• KI-App-Entwicklung: 6 Best Practices
• Wie KI die Arbeit von Entwicklungsteams verändert
• Wo kommt KI-App-Entwicklung erfolgreich zum Einsatz?
• Zukünftige Trends in der KI-App-Entwicklung
• KI-App-Entwicklung mit Salesforce: Schnell, compliant, skalierbar

Bei der KI-App-Entwicklung werden Anwendungen erstellt, die mithilfe künstlicher Intelligenz Aufgaben übernehmen, die bisher menschliches Eingreifen erforderten. Entwicklungsteams setzen dabei auf Pro-Code-, Low-Code- und No-Code-Tools – häufig in Kombination mit KI selbst –, um Prozesse zu beschleunigen und zu vereinfachen.

Diese Anwendungen basieren auf fortschrittlichen Algorithmen, Machine-Learning-Modellen, Large Language Models (LLMs) und Datenanalysen. Das Ergebnis: automatisierte Workflows, eine verbesserte Benutzererfahrung und datengestützte Erkenntnisse, auf denen sich fundierte Entscheidungen treffen lassen.

Zu den wichtigsten Funktionen von KI-Apps gehören:

• KI-Integration: Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, prädiktive Analysen und Machine Learning machen Anwendungen intelligenter und effizienter.
• Automatisierung und Effizienz: Repetitive Aufgaben werden automatisiert – mit direktem Einfluss auf Produktivität und betriebliche Abläufe.
• Personalisierung: Nutzerdaten fließen in individuelle Empfehlungen, Inhalte und Interaktionen ein.
• Datenbasierte Entscheidungsfindung: Große Datensätze offenbaren Muster, ermöglichen Vorhersagen und schaffen die Grundlage für strategische Entscheidungen.

KI-gestützte Apps sind längst keine Zukunftsvision mehr – viele davon nutzen Sie wahrscheinlich schon regelmäßig, ohne bewusst darüber nachzudenken.

• Sprachassistenten: Siri, Alexa und Google Assistant verstehen und beantworten Anfragen mithilfe von NLP.
• Bilderkennungstools: Google Fotos oder Gesichtserkennungssoftware identifizieren und organisieren Bilder per Computer Vision.
• Generative KI: Anwendungen wie ChatGPT nutzen Large Language Models, um Inhalte zu erstellen und auf Prompts zu reagieren.
• Prädiktive Analysen: KI-gestützte Finanz-Apps liefern Prognosen und Anlageempfehlungen auf Basis von Nutzerdaten.

Die KI-App-Entwicklung kann zwischen einigen Stunden und mehreren Wochen oder Monaten dauern. Das hängt von verschiedenen Faktoren ab – wie der Datenqualität und -verfügbarkeit, ob Sie neuen oder benutzerdefinierten Code verwenden und wie komplex die App ist. Das sind weitere wichtige Faktoren, die die Entwicklungszeit beeinflussen:

• Anpassungsgrad des KI-Modells
• Expertise und Erfahrung des Teams
• Anzahl der Entwickler:innen, die an dem Projekt arbeiten
• Erforderliche Tests zur Qualitätssicherung
• Sicherheit, Datenschutz und ethische Überlegungen
• Funktionen und Funktionalität der App

Die Kosten für die Entwicklung einer KI-gestützten App können stark variieren und sind von verschiedenen Faktoren abhängig:

• der Komplexität der KI-Funktionen (z. B. einfache Automatisierung gegenüber fortschrittlichen Machine-Learning-Modellen)
• verwendeten Entwicklungstools und -plattformen
• erforderlichen Anpassungen und Integrationen
• der Größe des Entwicklungsteams

KI-App-Entwicklung bietet für Unternehmen viele Vorteile.

KI-gestützte Anwendungen bieten personalisierte und intuitive Erfahrungen, indem sie das Verhalten, die Präferenzen und die bisherigen Interaktionen der Nutzer:innen analysieren. Anhand dieser Statistiken können Apps die Bedürfnisse der Nutzer:innen vorhersagen und sich dynamisch anpassen – für eine nahtlose und bessere User Experience.

Empfehlungsmaschinen auf Plattformen wie Netflix und Amazon schlagen beispielsweise Inhalte oder Produkte basierend auf individuellen Vorlieben vor und steigern so die Nutzerinteraktion und -zufriedenheit. Und KI-Agenten im Kundenservice können häufig gestellte Fragen umgehend beantworten, was die Wartezeiten verkürzt und den Komfort für die Nutzer:innen insgesamt erhöht.

Interne KI-Anwendungen automatisieren repetitive, zeitaufwendige Aufgaben und schaffen so Freiraum für wertschöpfende Tätigkeiten – etwa strategische Entscheidungen oder neue Produktdesigns. Gleichzeitig sinkt das Risiko menschlicher Fehler.

Analysetools liefern zudem wertvolle Echtzeit-Statistiken als Entscheidungsgrundlage: Von prädiktiver Analytik für Vertriebsteams bis hin zu Serviceagents – sie generieren sofort umsetzbare Erkenntnisse und steigern die Produktivität insgesamt.

KI-Kommunikationstools vereinfachen darüber hinaus die Teamkoordination – mit automatisierten Meeting-Zusammenfassungen, intelligenter Aufgabenpriorisierung und smarten Workflow-Empfehlungen.

KI verwandelt Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse. In Apps integriert, erkennt sie kommende Trends, deckt Anomalien auf und liefert datengestützte Vorhersagen mithilfe fortschrittlicher Analysen.

Im Einzelhandel hilft das etwa bei der Analyse von Kaufmustern – für eine optimierte Inventarverwaltung und fundierte Entscheidungen darüber, welche Produkte sich lohnen und welche nicht. Im Gesundheitswesen werten KI-gestützte Apps Patientenakten aus, um personalisierte Behandlungsempfehlungen abzuleiten. Im Finanzwesen erkennen sie ungewöhnliche Transaktionsmuster und decken so Betrugsfälle auf.

So werden vorhandene Daten zu konkreten Handlungsempfehlungen – für bessere Entscheidungen und mehr betriebliche Effizienz.

So gehen Sie bei der KI-App-Entwicklung Schritt für Schritt vor:

Bevor Sie mit der KI-App-Entwicklung beginnen, klären Sie, welchen konkreten Nutzen die App für Kund:innen oder Mitarbeiter:innen schaffen soll. Geht es um Personalisierung, Vorhersagen oder Automatisierung – und wie zahlt das auf Ihre Unternehmensziele ein?

Diese Klarheit zu Beginn hält den Entwicklungsprozess fokussiert und stellt sicher, dass sich der Aufwand für die KI-Modelle später auch auszahlt.

KI lebt von Daten, daher ist das Sammeln relevanter und hochwertiger Datensätze ein wichtiger Teil des Entwicklungsprozesses. Wenn Sie beispielsweise eine Empfehlungsmaschine entwickeln, sollten Sie möglichst viele Daten zum Nutzerverhalten sammeln, um das Modell zu trainieren und richtig einzusetzen.

Organisieren Sie die Daten, bereinigen Sie sie und stellen Sie sicher, dass sie das zu lösende Problem realistisch abbilden. Erwägen Sie außerdem, interne, proprietäre Daten mit Ihren KI-Apps zu verknüpfen – das schafft die Grundlage für personalisierte Kundenerlebnisse.

Daten, die Sie für die KI-App-Entwicklung verwenden, müssen von Anfang an geschützt sein – Sicherheit auf allen Ebenen ist kein nachträglicher Schritt. Typische Bedenken betreffen Datenschutz und Zugriffskontrollen, aber auch die Genauigkeit der KI bei der Datenverarbeitung. Klare Leitplanken helfen, genau diese Probleme zu vermeiden:

• Definieren Sie ethische Grundsätze, an denen sich Ihr Team bei der Entwicklung orientiert
• Stellen Sie ein vielfältiges Team zusammen, das KI gezielt auf Voreingenommenheit prüfen kann
• Setzen Sie auf Multi-Faktor-Authentifizierung und Zero-Trust-Zugriff, um Datenverletzungen zu verhindern und den Zugriff auf berechtigte Personen zu beschränken.

Wählen Sie ein KI-Modell aus, das zu Ihrem Anwendungsfall passt – beispielsweise Natural Language Processing (NLP) für Chatbots oder Computer Vision für die Bilderkennung. Je nach Ihren verwendeten Tools können Sie gegebenenfalls auch vorgefertigte KI-Funktionen nutzen.

Ein KI-Modell im eigenen Unternehmen zu trainieren, ist ressourcenintensiv – es erfordert umfangreiche Daten, Zeit und Fachwissen, um präzise Ergebnisse zu erzielen und Voreingenommenheit zu minimieren. Fehlen diese Ressourcen, ist ein vortrainiertes Modell mit integrierter Datenplattform oft die praktikablere Lösung.

Sollten Sie Ihr KI-Modell selbst trainieren, müssen Sie Parameter anpassen, die Genauigkeit testen und es feinabstimmen, um die erwartete Leistung zu erzielen. Dafür arbeiten Sie in der Regel mit Data Scientists zusammen, um sicherzustellen, dass das Modell effektiv implementiert und optimiert wird.

Die Auswahl der richtigen Tools ist für eine effiziente KI-App-Entwicklung entscheidend. Je nach Anforderungen und Fachwissen können Sie folgende Optionen kombinieren:

• Low-Code- oder No-Code-Plattformen: Beschleunigen Sie die Entwicklung durch Drag-and-Drop-Schnittstellen anstelle von manueller Programmierung. Mit solchen Tools können sich auch Nicht-Entwickler:innen einbringen, was den Prozess zugänglicher und kooperativer gestaltet.
• KI-gestützte Entwicklungstools: Künstliche Intelligenz kann Entwickler:innen unterstützen, indem sie innerhalb von Sekunden den Code generiert, vervollständigt oder debuggt. Das steigert die Effizienz und erleichtert komplexe Programmieraufgaben.
• Pro-Code-Lösungen: Traditionelle Programmiersprachen bieten umfassende Anpassungsmöglichkeiten und lassen sich vollständig in bestehende Systeme integrieren – das ist ideal, um robuste und skalierbare Anwendungen zu entwickeln.

Sobald das KI-Modell bereit ist, integrieren Sie es in die Frontend- und Backend-Systeme der App. Das gelingt mit APIs, wie es OpenAI beispielsweise mit ChatGPT macht, sodass Sie nicht bei null anfangen müssen.

Führen Sie gründliche Tests durch, um sowohl den KI-Output als auch die gesamte Nutzererfahrung zu bewerten. Sorgen Sie dafür, dass sich die KI wie vorgesehen verhält und an reale Szenarien anpasst.

Kontinuierliche Tests und Feedbackschleifen stellen sicher, dass die App den Bedürfnissen Ihrer Nutzer:innen tatsächlich gerecht wird.

Nach dem Launch beginnt die kontinuierliche Überprüfung: Analysedaten und Kundenfeedback zeigen, wo sich die Nutzererfahrung weiter verbessern lässt – Optimierung wird so zu einem fortlaufenden Prozess.

Genauso wichtig ist die Sicherheitsüberwachung, um sensible Daten zu schützen und branchenspezifische Vorgaben einzuhalten. KI-gestützte Sicherheitstools erkennen Anomalien, melden Bedrohungen und reagieren automatisiert auf Risiken. Regelmäßige Audits und Updates runden die Strategie ab – damit die App auch neuen Cyberbedrohungen standhält.

Eine Entwicklungsplattform für Unternehmensanwendungen mit integrierter KI nimmt Ihnen einen Großteil der Komplexität ab. Vorgefertigte Modelle, intuitive Oberflächen und Deployment-Support sorgen dafür, dass Sie deutlich weniger Zeit und Ressourcen investieren müssen.

Gleichzeitig machen Robuste Enterprise-Lösungen die KI-App-Entwicklung für ein breiteres Publikum zugänglich, da keine fundierten Machine-Learning-Kenntnisse mehr erforderlich sind, um funktionale Anwendungen zu bauen. Mit vortrainierten Modellen und Plug-and-Play-Optionen können Einzelpersonen und Teams im gesamten Unternehmen deutlich einfacher eigene KI-Apps erstellen.

Mit diesen Best Practices legen Sie das Fundament für eine erfolgreiche KI-App-Entwicklung.

KI sollte die Nutzerfreundlichkeit verbessern und nicht erschweren. Halten Sie die Benutzeroberfläche intuitiv und gestalten Sie die KI-Funktionen transparent. Führen Sie UI-Tests durch, um reibungslose Interaktionen sicherzustellen, und denken Sie darüber nach, die Funktionsweise der KI zu erläutern – beispielsweise, wie Empfehlungen generiert werden oder wie Nutzer:innen die KI-gestützte Automatisierung steuern können.

Vor der umfassenden KI-App-Entwicklung erstellen Sie Prototypen, um Funktionen zu testen und Nutzerfeedback zu sammeln. Durch eine frühzeitige Validierung können Sie Fehler erkennen und das Produkt verbessern. So sparen Sie später viel Zeit und Ressourcen.

Umfangreiche Tests – einschließlich Unit-, Integrations- und Benutzerakzeptanztests – sind für die Zuverlässigkeit und Performance unerlässlich. Wenn Sie Fehler, Sicherheitslücken und Leistungsprobleme frühzeitig erkennen und beheben, reduzieren Sie Ausfallzeiten und sorgen für eine reibungslose Nutzererfahrung.

Bei der KI-App-Entwicklung sollte Sicherheit von Anfang an Priorität haben. Implementieren Sie Verschlüsselung, sichere APIs, kontinuierliche Überwachung und regelmäßige Audits, um Benutzerdaten zu schützen. Gewährleisten Sie die Konformität mit Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem California Consumer Privacy Act (CCPA) und verfolgen Sie einen „Privacy by Design“-Ansatz, um Nutzerzustimmung und Transparenz zu priorisieren.

Der Bedarf an KI steigt, wenn Ihre Nutzerbasis wächst. Entscheiden Sie sich für cloudbasierte Lösungen und skalierbare Frameworks, die steigende Datenmengen und Interaktionen bewältigen können, ohne dass Sie Ihre Infrastruktur grundlegend ändern müssen.

Für mobile Apps sollten Sie ressourcenschonende KI-Modelle oder Cloud-Verarbeitung einsetzen, um übermäßigen Akku- und Ressourcenverbrauch zu vermeiden. Mit Frameworks wie TensorFlow Lite und ONNX können Sie eine effiziente KI-Performance auf mobilen Geräten sicherstellen.

Ein DevSecOps-Ansatz verankert Sicherheit in jeder Phase des Entwicklungslebenszyklus – und macht Ihre KI-App von Grund auf sicher. Die wichtigsten Schritte dafür:

• Verschieben Sie die Sicherheit nach links: Bauen Sie Sicherheitsmaßnahmen frühzeitig in den Entwicklungsprozess ein, um Schwachstellen zu identifizieren, bevor sie zu größeren Risiken werden. Wenn Sie automatisierte Sicherheitstests, Code-Scans und KI-gestützte Bedrohungserkennung in die CI/CD-Pipeline integrieren, können Sie Sicherheitsrisiken während der gesamten Entwicklung kontinuierlich bewerten und beheben.
• Implementieren Sie kontinuierliches Monitoring und Konformität: Angesichts der sensiblen Daten, die KI-Anwendungen verarbeiten, ist eine Echtzeit-Sicherheitsüberwachung unerlässlich. Mit KI-gestützten Sicherheitstools können Sie Anomalien erkennen, Datenverstöße verhindern und gewährleisten, dass Ihre App den branchenüblichen Vorschriften wie der DSGVO entspricht.
• Automatisieren Sie Sicherheitskontrollen: KI-gestützte Sicherheitslösungen können wichtige Aufgaben wie Schwachstellenanalysen, Identitätsprüfungen und Zugriffskontrollen automatisieren. Dadurch reduzieren Sie menschliche Fehler, erhöhen die Sicherheit und sorgen für einen konsistenten Schutz auf allen Anwendungsebenen.
• Fördern Sie die teamübergreifende Zusammenarbeit: DevSecOps unterstützt die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs-, Sicherheits- und operativen Teams. Auf diese Weise gewährleisten Sie, dass Sicherheit von Anfang an und nicht erst nachträglich in die Konzeption von KI-Modellen, APIs und Datenverarbeitungsprozessen einbezogen wird.
• Investieren Sie in fortlaufende Sicherheitsschulungen: KI-Entwicklungsteams sollten sich kontinuierlich über neue Bedrohungen, ethische KI-Praktiken und sichere Programmierstandards auf dem Laufenden halten. Durch regelmäßige Schulungen fördern Sie eine proaktive Sicherheitskultur und bereiten Ihr Team auf neue Risiken vor.

KI verändert nicht nur, was Apps können, sondern auch, wie sie entstehen. Mit KI-gestützten Tools und Automatisierung im Entwicklungsprozess beschleunigen Teams ihre Workflows, verbessern die Codequalität und reduzieren manuellen Aufwand.

• KI-gestützte Codegenerierung: Die KI-App-Entwicklung steigert die Effizienz durch die Automatisierung komplexer Prozesse. KI-Codierungstools können die nächste Codezeile vorhersagen, Boilerplate-Code generieren und den bestehenden Code für eine bessere Performance umgestalten.
• Automatisiertes Testen und Debuggen: KI beschleunigt das Testen, indem sie Fehler erkennt, Testfälle generiert und potenzielle Mängel anhand früherer Daten vorhersagt.
• Verbesserte DevOps mit KI: KI-gesteuerte Automatisierung optimiert CI/CD-Pipelines, indem sie Build-Fehler vorhersagt, Deployments automatisiert und Ressourcen dynamisch zuweist. Das führt zu schnelleren Release-Zyklen und stabileren Anwendungen.
• Natural Language Processing (NLP) für die Anforderungsanalyse: KI-gestützte NLP-Technologieliefert Erkenntnisse aus User Stories, Feedback und Dokumentation, um sicherzustellen, dass die App mit den Unternehmenszielen übereinstimmt. Sie kann auch Dokumentationsaufgaben automatisieren.
• KI-gestützte Sicherheitsverbesserungen: KI erhöht die Sicherheit, indem sie nach Schwachstellen sucht, automatisierte Sicherheitsaudits durchführt und menschliche Fehler reduziert.
• Prädiktive Analysen für das Projektmanagement: KI analysiert vergangene Projektdaten, um Zeitrahmen einzuschätzen, Risiken zu identifizieren und Ressourcen optimal zuzuweisen. Dadurch können die Entwicklungsteams ihre Ziele besser erreichen.

Eine weit verbreitete Sorge ist, dass KI letztendlich Softwareentwickler:innen ersetzen und die App-Entwicklung vollständig automatisieren wird – wie in einem Science-Fiction-Film. Die Realität sieht jedoch anders aus: KI verändert die Rolle der Entwickler:innen, ersetzt sie aber nicht.

Viele Organisationen nutzen KI mittlerweile als leistungsstarke Assistenz, um repetitive Programmieraufgaben zu automatisieren, Optimierungen vorzuschlagen und die Entwicklung zu beschleunigen. Gleichzeitig bringen menschliche Entwickler:innen weiterhin Kreativität, Problemlösungskompetenzen und strategische Entscheidungsfindung ein – Bereiche, in denen KI nach wie vor an ihre Grenzen stößt.

Indem sie menschliches Fachwissen mit den Automatisierungsfunktionen der KI kombinieren, arbeiten Entwickler:innen effizienter, konzentrieren sich stärker auf Innovation und bringen Anwendungen schneller auf den Markt. KI ersetzt sie also nicht – sie steigert ihre Produktivität und eröffnet neue Möglichkeiten in der Softwareentwicklung.

Künstliche Intelligenz hat zahlreiche Branchen revolutioniert – durch mehr Effizienz, neue Benutzererfahrungen und echte Innovationen. Diese Beispiele zeigen, wie wertvoll KI-gestützte Anwendungen in der Praxis sind.

KI-Apps wie IBM Watson Health haben das Gesundheitswesen neu definiert: Sie analysieren große Mengen medizinischer Daten und helfen Ärzt:innen bei der Diagnose von Krankheiten. Dank der Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, konnten Krankenhäuser Diagnosegenauigkeit und Behandlungsergebnisse verbessern.

Tatsächlich konnten die Kund:innen von Watson ihre Suche nach medizinischen Codes mithilfe von KI-gestützten Tools um über 70 % reduzieren und so ihre Workflows optimieren und Zeit sparen. KI-gestützte Diagnosetools haben sich insbesondere bei der Erkennung von Krebserkrankungen im Frühstadium und von seltenen Erkrankungen als erfolgreich erwiesen.

Die Empfehlungsmaschine von Netflix zeigt, wie wirkungsvoll KI-gesteuerte Personalisierung sein kann. Basierend auf Sehgewohnheiten, Präferenzen und bisherigen Interaktionen schlägt die Plattform individuell passende Inhalte vor – mit messbarem Effekt auf Nutzerbindung, Verweildauer und Zufriedenheit.

Uber und Lyft setzen auf KI, um ihre Plattformen zu verbessern: Algorithmen prognostizieren die Nachfrage, berechnen effiziente Routen und optimieren Fahrerzuweisungen in Echtzeit. Das Ergebnis: schnellere Vermittlung, höhere operative Effizienz und internationale Expansion.

Plattformen wie Zillow nutzen Machine Learning für präzise Immobilienbewertungen und ermöglichen virtuelle Besichtigungen – Interessent:innen erkunden Objekte aus der Ferne und gewinnen schon vor dem ersten Termin einen realistischen Eindruck.

Im Zuge der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz werden immer mehr Apps auf KI-gestützte Funktionen setzen, um smartere und personalisiertere Erfahrungen zu schaffen.

Diese Trends werden die Zukunft der KI-App-Entwicklung besonders prägen:

KI-Modelle analysieren Nutzerinteraktionen in Apps und im Web, um hochrelevante, maßgeschneiderte Erlebnisse zu schaffen. Fortschrittliche Algorithmen personalisieren Content-Feeds, Suchergebnisse und Empfehlungen – basierend auf Surfverhalten, früheren Interaktionen und Nutzungstrends. Das Ergebnis: ein intuitives, persönlicheres Erlebnis für alle Nutzer:innen.

No-Code- und Low-Code-Entwicklungsplattformen werden sich zunehmend etablieren, sodass auch Personen mit geringen oder gar keinen technischen Kenntnissen KI-gestützte Anwendungen entwickeln können. Solche Plattformen vereinfachen die KI-Integration durch Drag-and-Drop-Tools und machen die KI-App-Entwicklung für Unternehmen und Nicht-Entwickler:innen zugänglicher.

KI-Agents wie Agentforce etablieren sich zunehmend als fester Bestandteil unternehmensweiter Business Operations – skalierbar über verschiedene Abteilungen und Anwendungen hinweg. Statt punktueller Automatisierung übernehmen sie eine koordinierende Rolle zwischen Systemen, Teams und Geschäftsprozessen und werden so zu einem zentralen Baustein moderner Unternehmensarchitekturen.

Ob Sie KI-gestützte Anwendungen und Agents neu entwickeln oder Ihren bestehenden Prozess verbessern möchten – die Entwicklungsplattform für KI-Apps und -Agents von Salesforce bietet eine leistungsstarke, unternehmensgerechte Lösung.

Wie Ihre Teams profitieren:

• Abteilungsübergreifend zusammenarbeiten: Integrierte Tools ermöglichen nahtlose Teamarbeit im gesamten Unternehmen.
• Zugriffs- und Governance-Kontrollen einrichten: Sicherheit, Compliance und korrekte Berechtigungen für KI-Anwendungen und Daten sind von Anfang an gewährleistet.
• Mit Kund:innen interagieren: KI-gestützte Insights personalisieren Kundeninteraktionen und stärken das Engagement.
• Externe Systeme und Daten integrieren: KI-Anwendungen lassen sich problemlos mit Plattformen und Datenquellen von Drittanbietern verbinden.
• Entwicklung beschleunigen: Benutzerdefinierte Objekte, Lightning-Flow-Automatisierung und der Lightning App Builder verkürzen den Weg zur fertigen App.

So stellt Ihr Unternehmen neue Apps schneller bereit und bleibt dabei flexibel für künftige Anforderungen. Die Preise für die Salesforce-Entwicklungslösungen richten sich nach dem gewählten Plan und der Anzahl der Nutzer:innen.

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