En nuestro último artículo de la serie de preguntas y respuestas «Engineering Energizers», nos reunimos con Christopher Williams, Vicepresidente de ingeniería de software. Con más de 17 años en Salesforce a sus espaldas, Christopher dirige actualmente el desarrollo de Einstein para desarrolladores. Desde la eliminación de tareas que consumen mucho tiempo hasta la finalización inteligente del código, esta innovadora herramienta potencia la productividad de los desarrolladores y revoluciona su forma de trabajar
Únete al equipo de Chris mientras revoluciona Einstein, superando duros retos técnicos y siendo pionero en nuevas y emocionantes características – dando a los desarrolladores en la plataforma la ventaja crítica para llevar su juego al siguiente nivel.
¿Cómo potencia Einstein para desarrolladores la productividad de los desarrolladores?
Einstein for Developers es una herramienta de IA de última generación que elimina la necesidad de que los desarrolladores dediquen tiempo a tareas como depurar errores de sintaxis o escribir código de andamiaje. Transforma la forma de trabajar de los desarrolladores proporcionándoles funciones como completar el código, generar pruebas contra el código existente, convertir indicaciones de lenguaje natural en código y facilitar el inicio de los proyectos. Al liberar tiempo para que los desarrolladores se centren en el diseño del código, no sólo aumenta la productividad, sino que también les permite disfrutar de su trabajo.
Trabajo en red
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Chris profundiza en Einstein para desarrolladores y en cómo su equipo aprovecha la IA.
¿Ha habido algún caso en el que haya tenido que hacer concesiones entre la velocidad de despliegue y garantizar la calidad de Einstein for Developers?
La velocidad de despliegue ha sido un reto para este proyecto debido a la rápida iteración de los conjuntos de características y capacidades. Por ejemplo, nuestro objetivo era lanzar la generación de casos de prueba y la función de autocompletar en línea internamente en diciembre, con un plan para ponerlo en marcha en enero para un amplio grupo de usuarios.
Sin embargo, teniendo en cuenta que se trataba de nuevas funciones, decidimos recopilar más información y perfeccionar la experiencia para evitar posibles lagunas. Decidimos retrasar el lanzamiento para cumplir nuestros estándares de calidad y garantizar una primera impresión positiva para nuestro grupo de desarrolladores externos
Esta decisión resultó ser la correcta, ya que a nuestra comunidad de desarrolladores les encantaron las funciones cuando las presentamos en la conferencia anual de desarrolladores de Salesforce, TrailblazerDX. Un miembro del equipo incluso escuchó a alguien decir: «Esto no puede ser real», durante nuestra demostración, lo que supuso una gran validación de nuestro trabajo.
La comunidad de desarrolladores se mostró encantada con las funciones
¿Cómo priorizáis y decidís las características y mejoras a incluir en cada versión de Einstein for Developers?
En colaboración con Salesforce AI Research, damos prioridad a los retos a los que se enfrentan los desarrolladores e identificamos tareas en las que la IA puede proporcionar soluciones eficaces. Por ejemplo, damos prioridad a funciones como los complementos en línea, que ayudan a los desarrolladores a completar rápidamente el código y rellenar variables y expresiones con información relevante de los archivos de clase. También tenemos en cuenta la necesidad de escribir pruebas con rapidez para cumplir los requisitos de cobertura de código y garantizar una cobertura de pruebas exhaustiva para las nuevas funciones.
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Chris describe su papel como líder de la IA.
¿Cómo se asegura de que los modelos de Einstein for Developers satisfagan las necesidades y requisitos específicos de los desarrolladores?
Empleamos un enfoque integral que incluye varios canales de retroalimentación:
- Grupo piloto interno: Participa en sesiones de programación en parejas, proporcionando comentarios y sugerencias en tiempo real. Su interacción continua proporciona información inmediata sobre las nuevas capacidades e identifica áreas de mejora
- Grupo piloto externo: Estos distinguidos clientes exploran nuevas capacidades y comparten sus opiniones y sugerencias, lo que nos ayuda a perfeccionar la experiencia del usuario y a abordar cualquier problema.
- Grupo piloto externo
- Equipo de investigación de UX: Realiza encuestas y recoge opiniones de grupos de desarrolladores, proporcionando valiosos puntos de datos para la toma de decisiones. Nuestra colaboración con este equipo es continua, incluso después de la puesta en marcha de una capacidad, lo que garantiza que nos mantenemos en sintonía con las necesidades y preferencias cambiantes de los desarrolladores.
A lo largo de todo el proceso, nos basamos en métricas de éxito para evaluar la eficacia de cada fase. Estas métricas sirven como puntos de referencia para evaluar si hemos cumplido con los criterios predefinidos para un lanzamiento exitoso. Si no cumplimos estos criterios, evaluamos detenidamente la situación y tomamos decisiones informadas sobre si es necesario introducir nuevas mejoras antes de continuar.
¿Puedes compartir algún caso de éxito o ejemplo de cómo Einstein for Developers ha mejorado significativamente la productividad o la eficiencia de los desarrolladores?
Una de las características clave que los desarrolladores han encontrado inmensamente útil es el autocompletado en línea. Esta función permite que el modelo proporcione respuestas de varias líneas, lo que ahorra un tiempo valioso a los desarrolladores.
Además, la capacidad de generación de casos de prueba ha supuesto un importante aumento de la productividad.Los desarrolladores han generado pruebas para sus métodos y las han aceptado en su primer intento, lo que se traduce en una notable tasa de aceptación del 75%. Esta elevada tasa de aceptación es un testimonio de la precisión y utilidad de las pruebas generadas. Nos sorprendió gratamente ver que la tasa de aceptación superaba el 40-50% que habíamos previsto
Esta función ha abordado una de las principales quejas de los desarrolladores de plataformas, que es la laboriosa tarea de escribir pruebas. Al proporcionar un bloque de código listo para usar, los desarrolladores pueden centrarse en perfeccionar y añadir a las pruebas generadas, lo que les ahorra una cantidad significativa de tiempo y esfuerzo.
Posiciones de prueba
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Chris nos cuenta por qué los ingenieros deberían unirse a Salesforce.
Por qué los ingenieros deberían unirse a Salesforce
¿Cómo colabora su equipo con Salesforce AI Research para dar forma a las capacidades de Einstein para desarrolladores?
Colaboramos con Salesforce AI Research para identificar las capacidades necesarias para el modelo y ayudar en tareas como la preparación del conjunto de entrenamiento y la evaluación.
Cómo colabora su equipo con Salesforce AI Research para dar forma a las capacidades de Einstein para desarrolladores
El equipo de investigación de IA es responsable del desarrollo del modelo, que ayuda a la generación de casos de prueba, la anotación del modelo, la formación y el suministro de datos del conjunto de formación.
Mi equipo se centra principalmente en mejorar la experiencia del usuario y las interacciones con la plataforma, mostrando los resultados del modelo a través de la plataforma y garantizando una integración perfecta con varios entornos, como SageMaker o Google Cloud Platform. Además, también nos encargamos de la autenticación de usuarios y el control de acceso para garantizar que solo los usuarios válidos de la plataforma puedan interactuar con los puntos finales del modelo, como nuestra pasarela API y la pasarela LLM, que soportan el despliegue de los modelos del equipo de AI Research en SageMaker.
SageMaker
Una mirada al interior de la arquitectura del chat multivuelta.
¿Cuál es un emocionante proyecto de desarrollo en curso relacionado con Einstein para desarrolladores?
El chat multivuelta de Einstein para desarrolladores es una próxima función que mejorará en gran medida nuestras capacidades actuales de chat. Después de que los desarrolladores escriban una consulta y reciban una respuesta del modelo, podrán mantener una conversación interactiva con el modelo pidiéndole que realice actualizaciones específicas, proporcione más detalles o responda a preguntas adicionales. Por ejemplo, pueden pedirle al modelo que describa su código, documente el código, refactorice el código o incluso genere pruebas.
Test
En última instancia, esto ofrecerá un proceso más dinámico e iterativo en comparación con el enfoque tradicional de pregunta-respuesta en el que los desarrolladores pueden explorar diferentes posibilidades y refinar sus interacciones con el modelo. El chat multivuelta se lanzará a finales de este año.
Más información
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