Salesforce

Marc Benioff erklärte im Juni 2025, dass KI bei Salesforce 30 bis 50 % der Arbeit übernehme. Elf Monate später legte Srinivas Tallapragada, President und Chief Engineering Officer, die technische Seite dieser Aussage im Detail vor: Bei über 90 % KI-Adoption standardisierte seine Organisation unternehmensweit auf «Claude Code» und schaffte alle Token-Limits ab, nach der Doktrin, dass eine Token-Obergrenze eine zu beseitigende Reibung darstellt. Im Vergleich April 2026 zu April 2025: Arbeitspakete pro Entwickler +50,8 %, gemergte PRs +79 %, und ein Effective-Output-Score (ein ML-Maß für den tatsächlichen Wert des Codes) +151,3 %. Eine Migration von 33 API-Endpunkten, veranschlagt auf 231 Personentage, wurde in 13 Tagen über 5 PRs abgeschlossen, wobei der größte 21 Endpunkte mit 100 % Testabdeckung lieferte. Die Zahl der Incidents sank im selben Zeitraum um 5 %.

Dasselbe Unternehmen erfand das sitzplatzbasierte SaaS-Modell, das Elliot Greenwald als den strukturellen Konflikt etablierter Anbieter von Kundenerfahrung identifiziert: Je besser deren KI wird, desto weniger Sitzplätze benötigen ihre Kunden. Salesforce strich 4.000 Stellen im Kundensupport, erhöhte die Preise zwischen 2020 und 2024 um 15 %, und wird von Jaya Gupta und Ashu Garg als System of Record gelesen, das den aktuellen Zustand speichert statt des Zustands zum Zeitpunkt der Entscheidung, weshalb es ihrer Ansicht nach keinen Kontextgraphen aufbauen kann. Yamini Rangan positioniert «HubSpot» dagegen als KI-nativ statt KI-ergänzt.

Tallapragada benennt, was schwierig geblieben ist: schwankende Qualität in CLAUDE.md-Dateien, Agenten, die handeln statt vorzuschlagen, sowie einen Wirkungsradius, der seiner Aussage nach ein grundlegend anderes Sicherheitsmodell verlangt.