¿Cómo puede un ordenador discernir el significado de una frase? Por «discernir su significado» me refiero a comprender las palabras de la frase, su contexto, sus matices y sus relaciones con otras palabras.
Seguir leyendoConozca a las mujeres pioneras de la IA en Salesforce y eche un vistazo a lo más destacado de nuestro Día de las mujeres en la IA.
Para celebrar el Mes de la Historia de la Mujer, la Red de Mujeres de Salesforce organizó su evento inaugural del Día de la Mujer en la IA el 26 de marzo de 2024 en la Torre Salesforce de San Francisco. El evento fue una reunión de mujeres de Salesforce que lideran el trabajo sobre IA ética y responsable en Salesforce.
Seguir leyendoInvestigación NLG de confianza @ Salesforce AI
Aunque en los últimos años hemos visto mejoras asombrosas en el rendimiento de los modelos, debemos ser conscientes de los inconvenientes que aún presentan. Creemos que la mejora conjunta de estos modelos, así como la evolución de nuestros enfoques para evaluarlos, es esencial de cara al futuro.
Seguir leyendoMoirai: Un modelo básico de series temporales para la previsión universal
TL;DR: Moirai es un modelo fundacional de series temporales de vanguardia, que ofrece capacidades de previsión universales. Destaca como un modelo versátil de previsión de series temporales capaz de abordar diversas tareas de previsión a través de múltiples dominios, frecuencias y variables de una manera zero-shot. Para lograrlo, Moirai aborda cuatro grandes retos: (i)
Más allá de los nombres: Cómo la investigación en IA está revolucionando la resolución de identidades en la nube de datos
Estamos encantados de anunciar la integración de la concordancia difusa en todas las funciones del objeto de contacto, proporcionando a los clientes las soluciones a medida que necesitan.
Seguir leyendoSFR-Embedding-Mistral: Mejora de la recuperación de textos con aprendizaje por transferencia
El SFR-Embedding-Mistral supone un avance significativo en los modelos de incrustación de textos y se basa en los sólidos cimientos de E5-mistral-7b-instruct y Mistral-7B-v0.1.
Seguir leyendoBootPIG: Bootstrapping Zero-shot Personalized Image Generation Capabilities in Pretrained Diffusion Models (Capacidad de generación de imágenes personalizadas de disparo cero en modelos de difusión preentrenados)
Presentamos una arquitectura novedosa, BootPIG, que permite la generación de imágenes personalizadas sin necesidad de ajuste fino en tiempo de prueba.
Seguir leyendoAdaptar los modelos de difusión a las preferencias humanas
TLDR
El aprendizaje a partir de preferencias humanas, concretamente el Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF) ha sido un componente reciente clave en el desarrollo de grandes modelos lingüísticos como ChatGPT o Llama2. Hasta hace poco, el impacto del entrenamiento a partir de la retroalimentación humana en los modelos texto-imagen era mucho más limitado. En este trabajo, Diffusion-DPO,
Seguir leyendoModelado de secuencias largas con XGen: Un LLM de 7B entrenado con secuencias de entrada de 8K de longitud
TLDR
Entrenamos una serie de LLMs 7B llamados XGen-7B con atención densa estándar hasta 8K de longitud de secuencia para hasta 1.5T tokens. También afinamos los modelos en datos de instrucción de dominio público. Los principales resultados son:
- En pruebas de PNL estándar, XGen consigue resultados comparables o mejores
CodeGen2.5: pequeño, pero poderoso
Contribución equitativa entre Erik Nijkamp y Hiroaki Hayashi.
Paper
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Abstract
La familia de modelos CodeGen de Salesforce crece con CodeGen2.5 – ¡un modelo pequeño, pero poderoso! Mientras que ha habido una tendencia reciente de grandes modelos de lenguaje (LLM) de tamaño cada vez mayor, mostramos que un modelo pequeño
CodeGen2.5 – pequeño pero poderoso
Seguir leyendoPyRCA: Facilitar el análisis de causa raíz en AIOps
TL;DR:PyRCA es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto diseñada específicamente para realizar análisis de causa raíz (RCA) en operaciones de TI. Ofrece un marco integral que permite a los usuarios identificar fácilmente las dependencias causales métricas complicadas y localizar automáticamente las causas raíz de los incidentes. La biblioteca proporciona una interfaz unificada
Prototipos XGen-Image-1
TLDR
Los métodos de IA generativa para la generación de imágenes tienen una amplia variedad de aplicaciones potenciales en marketing, ventas y comercio electrónico. Con estas aplicaciones en mente, el equipo de Salesforce Research ha desarrollado varias técnicas basadas en modelos de difusión de generación de imágenes, incluyendo métodos para la edición de imágenes, guía mejorada de clasificadores y métodos mejorados de generación controlada
El código abierto y el futuro de la IA empresarial
Introducción
El código abierto se ha convertido en uno de los temas más candentes de la IA, y la fanfarria es bien merecida. La comunidad de código abierto mantiene un ritmo ágil con el estado de la técnica, ofreciendo modelos cada vez mayores y más capaces que a menudo compiten de forma impresionante con sus homólogos comerciales. Es una época apasionante
Seguir leyendoEl poder cada vez mayor de los modelos pequeños
La reciente cobertura mediática de la IA ha seguido un patrón familiar: se lanza un nuevo modelo masivo, que se da a conocer a los beta testers y, finalmente, al público, pero apenas pasan uno o dos meses antes de que empiecen a surgir rumores sobre el modelo aún mayor que supuestamente se está formando para sustituirlo.
La IA se ha convertido en una de las tecnologías más populares del mundo
Seguir leyendoGlueGen: Codificadores multimodales Plug and Play para la generación de imágenes X a X
Otros autores son: Can Qin, Stefano Ermon, Yun Fu
GlueGen fue aceptado por el ICCV.
En el campo de la síntesis de texto a imagen, que avanza con rapidez, los notables progresos en la generación de imágenes realistas a partir de indicaciones textuales han sido evidentes. Sin embargo, sigue existiendo un reto importante: ¿cómo podemos integrar a la perfección potentes codificadores de texto preentrenados en
sistemas de síntesis de texto a imagen?
Seguir leyendo12 días de contenido de la Oficina de Ética y Derechos Humanos de Salesforce
Hace casi 5 años, se inauguró la Oficina de Uso Ético y Humano, con el objetivo de lograr la excelencia ética de los productos de Salesforce. Lo celebramos publicando 12 días de nuestro mejor contenido sobre uso ético.
Seguir leyendoUso de modelos lingüísticos para diseñar anticuerpos contra enfermedades autoinmunes
TL;DR: Adaptamos nuestro modelo de lenguaje de proteínas ProGen para optimizar anticuerpos que se unen a una proteína llamada “CD40L”, un objetivo crítico para los trastornos autoinmunes. Probamos nuestros anticuerpos diseñados con IA en el laboratorio y descubrimos que se unían muy estrechamente a CD40L, lo que demuestra el potencial de este modelo
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¡Estamos contratando! Funciones de IA de confianza en Salesforce
Conozca la Oficina de uso ético y humano
La Oficina de uso ético y humano de Salesforce proporciona una guía de navegación para las preguntas difíciles que surgen cuando el potencial humano se encuentra con la tecnología emergente. Trabajamos en toda la empresa para guiar el diseño, el desarrollo y la implantación de productos fiables, con un fuerte
enfoque en la ética y el uso humano
Seguir leyendoInvestigación de Salesforce en NeurIPS 2023
Resumen de la conferencia
La semana que viene se celebrará en Nueva Orleans, Luisiana, la trigésimo séptima Conferencia anual sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal (NeurIPS), del domingo 10 al sábado 16 de diciembre. NeurIPS incluirá charlas invitadas, demostraciones y presentaciones orales y en póster de los trabajos aceptados. NeurIPS 2023 se celebrará de nuevo en el
Sede de la Universidad de Nueva Orleans
Seguir leyendoCodeChain: Hacia la generación de código modular mediante una cadena de autorrevisiones y submódulos representativos
Seguir leyendoTL;DR: Con CodeChain, un gran modelo de lenguaje (LLM) preentrenado puede resolver problemas de codificación desafiantes integrando la modularidad en muestras de generación y auto-mejorarse empleando una cadena de auto-revisiones en submódulos representativos. CodeChain puede lograr resultados de vanguardia tanto con los modelos GPT de OpenAI como con los LLM de código abierto en pruebas de codificación exigentes como
De copiloto a coorganizador
Introducción
En los últimos meses he escrito mucho sobre lo que yo llamo Large Action Models, o LAMs, una variación más activa y autónoma de los LLMs que no se limitan a generar contenido como texto o imágenes, sino que realizan tareas completas e incluso participan en flujos de trabajo, ya sea junto a personas
UniControl
UniControl es aceptado en NeurIPS’23.
¿Es posible que un único modelo domine el arte de crear imágenes a partir de bocetos, mapas, diagramas y mucho más? Aunque los generadores de texto a imagen basados en la difusión, como DALL-E-3, han mostrado resultados notables a partir de instrucciones en lenguaje natural, lograr un control preciso de los diseños, los límites y la geometría sigue siendo un reto utilizando sólo descripciones de texto. Ahora, los investigadores han desarrollado UniControl, un modelo unificado capaz de manejar diversas condiciones visuales que van desde los bordes hasta los mapas de profundidad dentro de un marco unificado.
Background
La síntesis de texto a imagen (T2I) se ha disparado recientemente gracias a los avances en modelos generativos profundos. Sistemas como DALL-E 2, Imagen y Stable Diffusion pueden generar ahora imágenes de gran realismo fotográfico controlables mediante instrucciones de lenguaje natural. Estos avances se basan en modelos de difusión que han demostrado ser extremadamente eficaces para la generación de texto a imagen.
Sin embargo, el control mediante indicaciones de texto apenas es preciso para los atributos espaciales, estructurales y geométricos. Por ejemplo, pedir «añadir un gran cubo morado» depende de la comprensión implícitamente aprendida del modelo sobre la geometría 3D. Enfoques recientes como ControlNet han introducido el condicionamiento a señales visuales adicionales, como mapas de segmentación o detecciones de bordes. Esto permite un control explícito de las regiones de la imagen, los límites, la ubicación de los objetos, etc.
Pero cada modelo ControlNet sólo maneja una condición visual específica, como los bordes o los mapas de profundidad. Para ampliar las capacidades es necesario un reentrenamiento exhaustivo. La compatibilidad con diversas entradas controlables requiere el desarrollo de modelos especializados para cada tarea. Esto sobrecarga los parámetros, limita el intercambio de conocimientos y dificulta la adaptación entre modalidades o la generalización fuera del dominio.
Motivación
Existe una necesidad acuciante de modelos unificados que puedan manejar diversas condiciones visuales para la generación controlable. La consolidación de las capacidades en un único modelo mejoraría enormemente la eficiencia de la formación y el despliegue sin necesidad de múltiples modelos específicos para cada tarea. También permite explotar las relaciones entre condiciones, como la profundidad y la segmentación, para mejorar la calidad de la generación.
Por ejemplo, la estimación de la profundidad depende en gran medida de la comprensión de la segmentación semántica y el diseño global de la escena. Un modelo unificado puede aprovechar mejor estas relaciones en comparación con los modelos de tareas aisladas. Además, añadir nuevas modalidades a modelos individuales conlleva un reentrenamiento masivo, mientras que un enfoque consolidado podría generalizarse sin problemas.
El principal reto consiste en superar el desajuste entre diversas condiciones como bordes, poses, mapas, etc. Cada una de ellas requiere operaciones especializadas en función de sus características. Mezclar trivialmente diversas entradas en un modelo falla debido a este desajuste de características. El objetivo es desarrollar una arquitectura unificada que generalice las tareas y adapte sus componentes condicionantes. Y lo que es más importante, esto debe lograrse sin necesidad de un reentrenamiento exhaustivo cada vez que se amplíen las capacidades.
Methods
El UniControl propuesto introduce dos nuevos componentes para permitir la generación unificada controlable multitarea:
1. Adaptadores de Mezcla de Expertos. Adaptadores de mezcla de expertos: Módulos convolucionales paralelos, uno por tarea, que se adaptan a las características visuales de cada condición.
2. Task-Aware HyperNetwork: Modula dinámicamente los núcleos de convolución de un modelo base en función de las instrucciones de la tarea.
UniControl se ha entrenado en doce tareas distintas que abarcan bordes, regiones, mapas y mucho más. La arquitectura general del modelo se mantiene constante en todas las tareas, mientras que los componentes de acondicionamiento se especializan.
Adaptadores-mezcla-de-expertos
Los adaptadores proporcionan vías específicas para que cada tarea procese sus características visuales de forma adecuada. De este modo se supera el desajuste entre diversas condiciones que necesitan un tratamiento especializado.
Por ejemplo, una ruta de mapa de segmentación se centra más en las relaciones semánticas espaciales que en la geometría 3D. Por el contrario, un adaptador de profundidad hará hincapié en la disposición global y las orientaciones de las superficies. Con adaptadores separados por tarea, UniControl puede extraer representaciones matizadas adaptadas a cada tipo de entrada.
Esta modularización imita una mezcla de expertos. Cada adaptador actúa como un «experto» especializado para su tarea. Las vías paralelas evitan los objetivos contradictorios que surgirían de un manejo enredado de todas las condiciones. El modelo compone dinámicamente las salidas de los adaptadores relevantes en función de la tarea de entrada.
Hiperred consciente de la tarea
La hiperred permite la modulación dinámica de UniControl en función de la tarea especificada. Introduce instrucciones como «mapa de profundidad a imagen» y emite vectores de incrustación. Estas incrustaciones pueden especializar el modelo modulando sus núcleos de convolución en función de la tarea.
Por ejemplo, el condicionamiento de la profundidad puede modular las primeras capas para centrarse más en el diseño global y la geometría. Mientras tanto, la adaptación de los bordes puede enfatizar los detalles de mayor frecuencia en las etapas posteriores. La hiperred permite a UniControl aprender la comprensión y el procesamiento especializados de cada tarea y, al condicionar las instrucciones, también permite la generalización a nuevas tareas en el momento de la prueba. Las relaciones aprendidas durante el entrenamiento multitarea permiten una modulación sensible incluso para tareas desconocidas. La composición de incrustaciones de tareas conocidas relacionadas facilita la transferencia sin disparos.
Experimentos
UniControl se entrenó en un conjunto de datos MultiGen-20M con más de 20 millones de tripletas imagen-texto-condición. Los principales resultados demostraron:
- Supera a ControlNets de una sola tarea en la mayoría de las tareas, beneficiándose del entrenamiento conjunto. El diseño unificado mejora la eficiencia.
- Se generaliza a tareas híbridas no vistas como profundidad+pose sin reentrenamiento mediante la composición de adaptadores.
- UniControl mantiene 1,4B parámetros mientras que un conjunto de modelos de una sola tarea (es decir, Multi-ControlNet) requeriría más de 4B parámetros.
- La transferencia de cero disparos a nuevas tareas como la coloración y el inpainting se consigue mezclando adaptadores de tareas relacionadas.
Demostración en vídeo
Explore More
arXiv: https://arxiv.org/abs/2305.11147
Código: https://github.com/salesforce/UniControl
Web: https://canqin001.github.io/UniControl-Page/
HF Space: https://huggingface.co/spaces/Robert001/UniControl-Demo
Contacto: cqin@salesforce.com
BannerGen: Biblioteca para la generación de pancartas multimodales
Antecedentes
Los diseños de maquetación gráfica son la base de la comunicación entre los diseñadores de medios y su público objetivo. Desempeñan un papel fundamental en la organización de diversos elementos visuales, como texto renderizado, logotipos, imágenes de productos, llamadas a la acción (como botones) y texturas/imágenes de fondo. La disposición de estos elementos es el
protagonismo de la comunicación
Seguir leyendoDreamforce 2023: IA que entiende metadatos y prioriza seguridad de datos
Salesforce está organizando Dreamforce, el evento de IA más grande del año. El CEO, Mark Benioff, expresa gratitud a los asistentes y destaca la importancia de sus contribuciones al éxito de la empresa.
El Evento Dreamforce
El Evento Dreamforce es una de las conferencias más grandes y relevantes del mundo en el ámbito de la tecnología, negocios y transformación digital. Cada año, miles de profesionales se reúnen para explorar las últimas innovaciones en inteligencia artificial (IA) y escuchar las ideas visionarias de conferencistas destacados.
Presentaciones de expertos en IA y conferencistas visionarios
Una de las características más destacadas del Evento Dreamforce son las presentaciones de expertos en IA y los discursos de conferencistas visionarios. Estos profesionales comparten sus conocimientos y experiencias sobre cómo la IA está transformando la forma en que hacemos negocios y cómo podemos utilizarla para impulsar la innovación y el éxito empresarial.
Enfoque en innovación, confianza y hacer el bien
El Evento Dreamforce tiene un enfoque claro en la innovación, la confianza y hacer el bien. Los asistentes tienen la oportunidad de conocer las últimas tendencias y avances tecnológicos que están revolucionando la manera en que nos conectamos con nuestros clientes y cómo maximizar su experiencia. Se enfatiza la importancia de construir relaciones de confianza y utilizar la tecnología para lograr el bienestar general.
Conexión de clientes con sus clientes de una nueva manera utilizando datos, IA, CRM y confianza
La conexión de los clientes con sus propios clientes de una nueva manera es una de las principales temáticas del Evento Dreamforce. Se explora cómo los datos, la IA y los sistemas de relaciones con los clientes (CRM) pueden ser utilizados para mejorar la experiencia del cliente y fortalecer las relaciones comerciales. Se destaca la importancia de construir una base sólida de confianza para lograr resultados positivos.
Compromiso con la sostenibilidad y desarrollo del producto Net Zero Cloud para reducir la huella de carbono
El Evento Dreamforce se compromete con la sostenibilidad y el desarrollo de soluciones que ayuden a reducir la huella de carbono. Se presenta el producto Net Zero Cloud, el cual utiliza tecnologías sostenibles para minimizar el impacto ambiental de las operaciones en la nube. Esto demuestra la responsabilidad y el compromiso de la conferencia con el medio ambiente.
Donaciones millonarias a organizaciones benéficas y escuelas públicas
El Evento Dreamforce es también un evento solidario que busca generar un impacto positivo en la comunidad. Cada año, se realizan donaciones millonarias a organizaciones benéficas y escuelas públicas para apoyar la educación, el bienestar social y el desarrollo sostenible. Esta iniciativa muestra el compromiso de la conferencia en marcar una diferencia en la sociedad.
En resumen, el Evento Dreamforce es una conferencia de renombre mundial que reúne a expertos en IA y conferencistas visionarios. Se enfoca en la innovación, la confianza y hacer el bien, y busca conectar a los clientes con sus propios clientes de una nueva manera utilizando datos, IA, CRM y confianza. Además, se compromete con la sostenibilidad a través del desarrollo del producto Net Zero Cloud y realiza donaciones millonarias a organizaciones benéficas y escuelas públicas. Este evento es una oportunidad única para aprender, inspirarse y colaborar en la creación de un futuro mejor.
Salesforce y su Compromiso con la IA
Salesforce es una de las empresas de software más grandes y exitosas del mundo, y su compromiso con la inteligencia artificial (IA) es innegable. No solo es la tercera empresa de software más grande a nivel mundial, sino que también es la segunda más grande en Japón, lo que demuestra su posición dominante en el mercado.
Lo más impresionante de Salesforce es su sólido conjunto de valores, que incluyen la sostenibilidad, igualdad, innovación, éxito del cliente y confianza. Estos valores se extienden a su enfoque en la IA, donde Salesforce se ha convertido en una plataforma confiable para empresas de clientes de todos los tamaños.
La tecnología de IA de Salesforce es excepcional, ya que comprende los metadatos y prioriza la privacidad y seguridad de los datos. Esta es una preocupación crucial para muchas empresas, y Salesforce ha trabajado arduamente para garantizar que su plataforma de IA sea confiable y segura.
Uno de los aspectos más destacados del compromiso de Salesforce con la IA es su enfoque en la productividad y el éxito del cliente, en lugar de utilizar los datos con fines de lucro. Salesforce entiende que su éxito depende del éxito de sus clientes, y utiliza la IA para mejorar la eficiencia y brindar soluciones personalizadas que satisfagan las necesidades específicas de cada cliente.
Valores de sostenibilidad, igualdad, innovación, éxito del cliente y confianza
En Salesforce, los valores son más que simplemente palabras en un papel. La empresa se esfuerza por ser sostenible en todas sus operaciones, minimizando su impacto en el medio ambiente y abogando por prácticas comerciales responsables. Salesforce también se preocupa profundamente por la igualdad y la diversidad, y se esfuerza por construir una fuerza laboral diversa e inclusiva.
La innovación es el corazón de Salesforce. La empresa siempre está buscando formas de mejorar y avanzar en su tecnología para brindar a sus clientes las mejores soluciones posibles. Su enfoque en el éxito del cliente es otro aspecto destacado de su compromiso con la IA. Salesforce se enorgullece de brindar un excelente servicio al cliente y de ayudar a sus clientes a alcanzar sus metas y objetivos comerciales.
La confianza es la piedra angular de la relación entre Salesforce y sus clientes. Salesforce se compromete a proteger los datos y la privacidad de sus clientes y trabaja constantemente para mejorar sus medidas de seguridad. Su tecnología de IA es un claro ejemplo de este compromiso, ya que comprende los metadatos y prioriza la privacidad y seguridad de los datos.
Plataforma de IA confiable para empresas de clientes
Con su sólida plataforma de IA, Salesforce se ha convertido en un líder en la industria, brindando soluciones confiables y avanzadas a empresas de todo el mundo. La plataforma de IA de Salesforce utiliza algoritmos inteligentes y análisis de datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas y estratégicas.
La plataforma de IA de Salesforce se destaca por su capacidad para comprender metadatos y aprovechar la información para brindar perspectivas valiosas. Esto permite a las empresas aprovechar al máximo sus datos y tomar decisiones basadas en hechos para impulsar su crecimiento y éxito.
Tecnología de IA que entiende metadatos y prioriza privacidad y seguridad de datos
La tecnología de IA de Salesforce es especialmente avanzada en términos de comprender metadatos y priorizar la privacidad y seguridad de los datos. La plataforma aprovecha los metadatos para ofrecer soluciones personalizadas y relevantes a los clientes sin comprometer la privacidad o seguridad de los datos.
La privacidad y seguridad de los datos son preocupaciones cada vez mayores en un mundo cada vez más digital. Salesforce se toma este problema en serio y ha invertido mucho en garantizar que sus soluciones de IA cumplan con los más altos estándares de seguridad y protección de datos.
Enfoque en productividad y éxito del cliente, no en utilizar datos con fines de lucro
A diferencia de muchas otras empresas de tecnología, Salesforce no se enfoca en utilizar los datos con fines de lucro. En cambio, se centra en mejorar la productividad y el éxito de sus clientes. La IA de Salesforce se utiliza para automatizar tareas repetitivas, proporcionar información valiosa y ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas y estratégicas.
Al utilizar la IA de Salesforce, las empresas pueden liberar tiempo y recursos para centrarse en actividades más estratégicas y de valor agregado. Esto no solo mejora la productividad, sino que también impulsa el éxito comercial a largo plazo.
Conclusión
Salesforce ha demostrado su compromiso con la IA al convertirse en una plataforma confiable y segura para empresas de todo el mundo. Sus sólidos valores de sostenibilidad, igualdad, innovación, éxito del cliente y confianza respaldan su enfoque en la IA y su compromiso de proporcionar soluciones de valor a sus clientes. Con su tecnología de vanguardia, comprensión de metadatos y priorización de privacidad y seguridad de datos, Salesforce está impulsando la productividad y el éxito del cliente, sin comprometer la confidencialidad de los datos o utilizarlos con fines de lucro.
Innovación y Accesibilidad de la IA
La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la forma en que realizamos tareas cotidianas y está transformando la manera en que las empresas operan. Salesforce, una de las empresas líderes en el campo de la IA, ha desarrollado diversas innovaciones y mejoras para potenciar su plataforma Einstein y hacerla más accesible para usuarios de todos los niveles, desde no programadores hasta desarrolladores de bajo código.
Una de las características destacadas de la IA en Salesforce es su motor de flujo de trabajo integrado e inteligente. Este motor es capaz de automatizar trillones de tareas, lo cual agiliza los procesos empresariales y libera tiempo para que los equipos se enfoquen en tareas de mayor valor. Con la IA, las empresas pueden optimizar sus operaciones y ser más eficientes en la entrega de productos y servicios.
Otra ventaja significativa de la IA en Salesforce es su accesibilidad para no programadores y desarrolladores de bajo código. La plataforma Einstein ha sido diseñada pensando en estos usuarios, brindando herramientas intuitivas y fáciles de usar que permiten aprovechar los beneficios de la IA sin necesidad de tener conocimientos avanzados de programación. Esto impulsa la adopción de la IA en organizaciones de diversos tamaños y sectores, democratizando su uso.
Para fomentar la innovación en la plataforma Einstein, Salesforce ha lanzado un fondo de inversión de $500 millones para apoyar a emprendedores y startups. Este fondo busca impulsar el desarrollo de soluciones basadas en la IA y promover la creación de aplicaciones avanzadas que aprovechen el potencial de esta tecnología. Con esta iniciativa, Salesforce busca fortalecer su ecosistema de socios y continuar liderando el camino en términos de innovación en IA.
La ética y la responsabilidad son valores fundamentales en el desarrollo y aplicación de la IA. Salesforce ha hecho hincapié en la importancia de seguir prácticas éticas y responsables en el uso de la tecnología. La plataforma Einstein está diseñada para proteger la privacidad de los datos y garantizar la transparencia en el procesamiento de la información. Esto es especialmente relevante en un mundo cada vez más preocupado por la privacidad y la seguridad de los datos.
Además de las características propias de la plataforma Einstein, Salesforce también ha integrado su IA con otras empresas líderes en sus respectivos campos. La colaboración con empresas como Tableau y MuleSoft ha permitido mejorar las capacidades de IA e integración de Salesforce. Estas integraciones permiten a los usuarios aprovechar las funcionalidades de la IA en conjunto con otras herramientas y servicios, potenciando su eficiencia y brindando soluciones más completas.
En resumen, Salesforce está impulsando la innovación y la accesibilidad de la IA a través de su plataforma Einstein. Con su motor de flujo de trabajo integrado e inteligente, su enfoque en la accesibilidad para no programadores y desarrolladores de bajo código, su fondo de inversión para emprendedores y startups, su énfasis en prácticas éticas y responsables, y su integración con empresas líderes en el mercado, Salesforce está liderando el camino en el campo de la IA y permitiendo a las empresas aprovechar todo el potencial de esta tecnología para impulsar su éxito.
Salesforce y Einstein Co-Pilot Studio
En la era de la inteligencia artificial (IA), las organizaciones están buscando formas de aprovechar al máximo esta tecnología para mejorar sus procesos y aumentar su eficiencia. Salesforce y Einstein Co-Pilot Studio se han convertido en una herramienta muy valiosa para personalizar y ampliar las capacidades de la IA.
Una de las principales ventajas de Salesforce y Einstein Co-Pilot Studio es su capacidad para permitir a las empresas conectar modelos propios e integrarse con modelos de socios. Esto significa que las organizaciones pueden aprovechar tanto los modelos preexistentes como los que han creado internamente para obtener resultados más precisos y personalizados.
Otra característica destacada de esta herramienta es la creación de instrucciones y habilidades para mejorar las capacidades de la IA. Los usuarios pueden desarrollar instrucciones y habilidades específicas que ayudan al sistema a comprender y realizar tareas complejas de manera más eficiente. Esto implica un enfoque en el razonamiento y la ejecución de tareas similares a como lo haría un humano.
Einstein Co-Pilot Studio facilita la implementación de la IA en organizaciones de todos los tamaños y sectores. A través de su interfaz intuitiva, las empresas pueden aprovechar al máximo los beneficios de la IA sin necesidad de invertir en recursos adicionales o conocimientos técnicos avanzados.
Algunas de las tareas que Einstein Co-Pilot Studio puede ejecutar incluyen el análisis de grandes cantidades de datos, la clasificación de información, el procesamiento de lenguaje natural y la generación de insights basados en patrones identificados. Esto permite a las organizaciones automatizar procesos, tomar decisiones más informadas y mejorar su eficiencia operativa en general.
Usar Einstein Co-Pilot Studio también significa que las empresas pueden contar con un sistema de IA personalizado y adaptable a sus necesidades y objetivos específicos. Los modelos desarrollados en la plataforma pueden ajustarse y actualizarse fácilmente a medida que se obtienen nuevos datos y se identifican nuevas tendencias y patrones.
En resumen, Salesforce y Einstein Co-Pilot Studio son una combinación poderosa para impulsar la implementación exitosa de la IA en organizaciones. Esta herramienta ofrece la posibilidad de personalizar y ampliar las capacidades de la IA, conectar modelos propios e integrarse con modelos de socios, y mejorar el razonamiento y la ejecución de tareas como lo haría un humano. Todo esto, sin la necesidad de invertir en recursos adicionales o conocimientos técnicos avanzados.
Integración de Slack en Salesforce
La integración de Slack en Salesforce ha revolucionado la forma en que los profesionales trabajan y se comunican. Con la combinación de la plataforma de colaboración en equipo líder en el mercado, Slack, y el popular sistema de gestión de relaciones con los clientes, Salesforce, los usuarios pueden aprovechar una nueva experiencia de usuario que ofrece funciones impulsadas por IA, mejorando su productividad y eficiencia.
Nueva experiencia de usuario y funciones impulsadas por IA
La integración de Slack en Salesforce introduce una nueva y emocionante experiencia de usuario, que permite a los equipos colaborar de manera más efectiva y eficiente. Con la función de inteligencia artificial de Slack, los usuarios pueden recibir sugerencias inteligentes y recomendaciones basadas en su flujo de trabajo. Esto ayuda a optimizar las tareas diarias y a tomar decisiones informadas.
Slack Lists para rastrear trabajo y Slack Sales Elevate para vendedores
Una de las características destacadas de la integración de Slack en Salesforce es la capacidad de utilizar Slack Lists para rastrear el trabajo y mantener al equipo organizado. Los usuarios pueden crear listas personalizadas para proyectos, tareas pendientes y seguimiento de hitos. Esto facilita la colaboración y el seguimiento del progreso del trabajo.
Además, los vendedores se benefician de Slack Sales Elevate, una característica diseñada específicamente para ellos. Esta función permite a los vendedores acceder a información y recursos clave directamente desde Slack, lo que les ayuda a mejorar las relaciones con los clientes y cerrar más acuerdos de manera efectiva.
Visualización y actualización de datos de Salesforce directamente en Slack
No hay necesidad de cambiar constantemente entre Salesforce y Slack para acceder a la información de los clientes. Con la integración de Slack en Salesforce, los usuarios pueden ver y actualizar los datos de Salesforce directamente desde la interfaz de Slack. Esto ahorra tiempo y reduce la posibilidad de errores al mantener la información actualizada en todo momento.
Generación de respuestas cohesivas y resúmenes de actividad perdida en Slack
Con la integración de Slack en Salesforce, los usuarios pueden generar respuestas cohesivas y personalizadas directamente desde Slack. La inteligencia artificial de Slack analiza el contexto de las conversaciones y sugiere respuestas relevantes y coherentes. Esto ayuda a los usuarios a responder de manera más rápida y precisa, mejorando la comunicación con los clientes y agilizando los procesos de ventas y servicio.
Además, Slack ofrece la función de resumen de actividad perdida, que registra y muestra una visión general de las actualizaciones y actividades que se han perdido mientras el usuario no estaba en línea. Esto es especialmente útil para mantenerse al día con los cambios y actualizaciones, incluso si se ha estado fuera del sistema por un tiempo.
Creación de plantillas específicas para ventas con IA generativa
La integración de Slack en Salesforce también incluye la capacidad de crear plantillas específicas para ventas con IA generativa. Estas plantillas están diseñadas para ayudar a los vendedores a generar propuestas y presentaciones de manera rápida y eficiente. Al aprovechar la inteligencia artificial generativa, Slack puede generar contenido personalizado y atractivo, ahorrando tiempo y esfuerzo a los equipos de ventas.
En resumen, la integración de Slack en Salesforce ha brindado a los usuarios una experiencia de usuario mejorada, impulsada por la inteligencia artificial y llena de características útiles. Desde Slack Lists hasta Slack Sales Elevate, la posibilidad de visualizar y actualizar datos de Salesforce directamente en Slack, la generación de respuestas cohesivas y la creación de plantillas específicas para ventas con IA generativa, esta integración ha transformado la forma en que los profesionales trabajan y logran resultados exitosos.
Conclusión y Próximos Eventos
La conferencia Dreamforce ha comenzado, y hay muchas sesiones y eventos emocionantes programados para los próximos días. Desde charlas inspiradoras hasta demostraciones de última tecnología, aquí hay un resumen de lo que puedes esperar en los próximos eventos tecnológicos.
Innovación, Confianza y Éxito del Cliente con IA
Uno de los temas centrales en Dreamforce este año es la innovación impulsada por la inteligencia artificial (IA). Las sesiones se centrarán en cómo las organizaciones pueden aprovechar la IA para impulsar el crecimiento y mejorar la experiencia del cliente. También habrá discusiones sobre la confianza en los datos y cómo las empresas pueden asegurarse de que sus sistemas de IA sean éticos y seguros.
Oportunidades para Aprender, Conectarse y Hacer el Bien en la Comunidad
Dreamforce no solo se trata de sesiones y exhibiciones tecnológicas, también es una oportunidad para aprender, conectarse y hacer el bien en la comunidad. Habrá actividades de voluntariado, oportunidades de networking y charlas inspiradoras sobre la importancia de devolver a la sociedad. Estas actividades brindan a los asistentes la posibilidad de ampliar sus conocimientos, establecer contactos y contribuir a causas benéficas.
TL;DR
Dreamforce es una conferencia llena de sesiones y eventos tecnológicos emocionantes. La innovación impulsada por la IA es un tema central, con un enfoque en cómo aprovecharla para la mejora del éxito del cliente. Además, hay oportunidades para aprender, conectarse y hacer el bien en la comunidad, lo que brinda a los asistentes una experiencia enriquecedora y gratificante.