En nuestra serie de preguntas y respuestas «Engineering Energizers», presentamos a Leo Tran, arquitecto jefe de ingeniería de plataformas de Salesforce. Con más de 15 años de experiencia en liderazgo de ingeniería, Leo es fundamental en el desarrollo de la plataforma Einstein 1. Esta plataforma integra IA generativa, gestión de datos, funciones de CRM y sistemas de confianza para proporcionar a las empresas experiencias personalizadas de los clientes y conocimientos basados en IA.
La plataforma Einstein 1 es una solución de inteligencia artificial que ofrece a las empresas una experiencia de cliente personalizada y conocimientos basados en IA
Descubre cómo Leo y su equipo superaron importantes obstáculos técnicos y abordaron enormes desafíos de escalado para crear una potente plataforma que revoluciona la forma en que las empresas operan e interactúan con sus clientes…
¿Cuál es tu papel en el desarrollo de la Plataforma Einstein 1?
Como Arquitecto Jefe, mi papel es tender un puente entre las diversas tecnologías dentro de nuestra arquitectura en capas y cómo nuestros clientes y aplicaciones las utilizan. Nuestra arquitectura puede visualizarse como un pastel de capas, en el que cada capa sirve para un propósito específico. La capa base comprende un marco de datos e infraestructura resistente, que garantiza una alta disponibilidad y seguridad de los datos para nuestros tiempos de ejecución y almacenes de datos
Sobre esta base, las capas intermedias de la pila ofrecen capacidades esenciales de la plataforma, lo que permite a los ingenieros evolucionar las capacidades existentes, introducir nuevas tecnologías y eliminar las obsoletas, todo ello sin interrumpir la funcionalidad de las aplicaciones y soluciones de nuestros clientes. Esto se consigue mediante el desarrollo y el mantenimiento de una capa de metadatos unificada que traduce las tablas de las bases de datos en conceptos centrados en el cliente, una capa de seguridad para el control de acceso a los datos y una capa Einstein que potencia las capacidades de IA predictiva, generativa y autónoma.
Einstein
Por último, en la parte superior de la pila, tenemos las aplicaciones que utilizan nuestros clientes. Mi función es optimizar esta arquitectura, asegurando que la arquitectura separa de forma óptima los duros retos a los que se enfrentan nuestros clientes, permitiéndoles centrarse en su negocio principal. Además, la arquitectura respalda a nuestros equipos de ingeniería internos, permitiéndoles crear tecnologías atractivas, de alta disponibilidad y a gran escala
Un vistazo a la arquitectura en capas de la plataforma Einstein 1.
La arquitectura en capas de la plataforma Einstein 1
Por último, mi equipo y yo proporcionamos capacidades esenciales para crear aplicaciones en la Plataforma Einstein 1, como inicio de sesión, manipulación de datos, configuración de aplicaciones y sincronización de eventos. Estas capacidades están unificadas bajo las capacidades de Lightning Experience, lo que garantiza una interfaz de Salesforce fluida y cohesionada en todos los dispositivos que optimiza las experiencias de los clientes.
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Leo profundiza en cómo apoya la Plataforma Einstein 1.
¿A qué problemas técnicos se enfrentó el equipo al integrar la IA generativa en la Plataforma Einstein 1?
Uno de los principales problemas fue la necesidad de ampliar la plataforma para incorporar nuevas tecnologías de IA sin retroceder ni romper las soluciones y apps existentes que se habían construido a lo largo de los años. El equipo tuvo que ser cauteloso para no perturbar a las decenas de miles de clientes que confían en la plataforma.
Para mitigar este problema, el equipo adoptó una estrategia de lanzamientos escalonados. Los cambios se introdujeron de forma progresiva, garantizando la realización de pruebas exhaustivas y utilizando puertas de características para controlar el lanzamiento de nuevas funciones de IA. Al principio, los cambios se introdujeron como pruebas piloto y betas en unos pocos clientes, y luego se ampliaron gradualmente a más clientes a lo largo de varios meses. El equipo se enorgullece de que algunos de estos importantes cambios arquitectónicos se hayan implantado con éxito sin que los clientes se enteraran ni sufrieran interrupciones
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¿Cuál fue el principal reto de ingeniería al que se enfrentó el equipo durante el desarrollo de la plataforma Einstein 1?
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Un desafío clave fue escalar los marcos y sistemas de metadatos para manejar un aumento significativo en el número de definiciones de esquemas y casos de uso. Inicialmente, la plataforma solo admitía 2.000 entidades creadas por clientes
Salesforce admitió la creación de entidades creadas por clientes mediante el desarrollo de una abstracción sobre una base de datos física. Esto introdujo el concepto de entidades y campos para representar tablas y columnas de datos, y estableció la convención de «Registros de objetos de Salesforce» (registros SObject) para representar filas. Esto permitió a la plataforma gestionar miles de entidades y trabajar con cientos de millones de registros. Esto fue suficiente para la mayoría de los clientes que tenían cientos de entidades personalizadas que capturaban datos relacionados con sus clientes y operaciones comerciales.
Datos de clientes
Sin embargo, con la integración de Data Cloud en la Plataforma y el objetivo de unificar datos de múltiples fuentes, el equipo necesitaba manejar sin problemas uno o dos órdenes de magnitud más de metadatos. Esto requirió escalar la abstracción para acomodar a los clientes que trabajan con decenas de miles de entidades y miles de millones de registros SObject. Además, el equipo tuvo que evolucionar sus convenciones para la interacción de datos de clientes para incorporar las nuevas tecnologías de datos introducidas por Data Cloud, junto con la base de datos relacional sobre la que se construyeron las aplicaciones y la plataforma de Salesforce.
Data Cloud es una de las tecnologías de datos más utilizadas en Salesforce
Abstracción de datos de plataforma: Entity representa el esquema (metadatos) y SObjects representa los valores de datos
¿Cómo afrontó el equipo de la Plataforma Einstein 1 ese importante reto de escalado?
Se implementó una importante evolución de la arquitectura para gestionar los metadatos y dar soporte a los nuevos requisitos de escala. Era necesario abordar la complejidad de integrar los metadatos con diversas capacidades de la plataforma, como el modelado de datos, los controles de acceso, las API CRUD y de consulta, las fórmulas y las personalizaciones de la interfaz de usuario. Era crucial garantizar que cualquier evolución no interrumpiera la funcionalidad existente ni afectara a los clientes, al tiempo que se mantenía una profunda integración.
La integración de los metadatos con la plataforma era una tarea compleja
El viaje comenzó con la evolución de cómo se definían y asignaban los ID únicos de 15 caracteres a las entidades creadas. Esto implicó la actualización de las tablas de la base de datos para dar cabida a un aumento de dos órdenes de magnitud en la escala.
A continuación, se puso en marcha un proceso de migración de datos cuidadosamente planificado para garantizar una transición fluida de las definiciones de entidades a las nuevas tablas de la base de datos. Este proceso se llevó a cabo de forma escalonada, lo que permitió realizar pruebas internas exhaustivas antes de desplegarlo gradualmente en algunos entornos de producción
Por último, tras meticulosas pruebas y mejoras, la implantación se completó con éxito para todos los clientes existentes. El equipo se sintió muy orgulloso de haber logrado este importante hito arquitectónico, garantizando al mismo tiempo un impacto mínimo en todos los clientes
De cara al futuro, el equipo se centrará en mejorar la usabilidad de las herramientas y las API de gestión de datos para facilitar el trabajo con decenas de miles de entidades que pueden abarcar varias aplicaciones de CRM y Data Cloud.
Datos en la nube
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¿Cómo incorpora su equipo los comentarios de los clientes sobre las funciones de IA para mejorar la Plataforma Einstein 1?
Para garantizar la adopción y el uso satisfactorios de las nuevas funciones de IA, los equipos de ingeniería emplean un enfoque integral. Internamente, se aprovechan varios marcos de supervisión y métricas para realizar un seguimiento de la adopción y el uso de las funciones. Esto incluye la recopilación de datos sobre el número de organizaciones y usuarios activos, así como la frecuencia de uso por día. El análisis de estos datos permite validar las suposiciones sobre el producto, identificar las necesidades de los clientes y determinar las áreas de mejora, todo ello sin depender únicamente de la opinión directa de los clientes.
Por lo tanto, es fundamental que los clientes sepan qué es lo que quieren y qué es lo que no quieren
Por lo que respecta a los clientes, los jefes de producto colaboran activamente con ellos a través de grupos de discusión y pruebas piloto. Además de recopilar comentarios sobre cómo se implementa la función, estas interacciones también permiten evaluar la eficacia de los esfuerzos de marketing y habilitación del cliente. La evaluación incluye determinar si los clientes son conscientes de la existencia de una función y si la documentación proporciona instrucciones claras. Esta evaluación ayuda a determinar si los problemas residen en el marketing o en la funcionalidad de la función
Además de la participación directa de los clientes, las comunidades en línea de Salesforce se aprovechan como un valioso canal de comentarios. Las comunidades IdeaExchange y Trailblazer proporcionan una plataforma para que los clientes y socios compartan sus comentarios, propongan solicitudes de funciones e identifiquen elementos de la hoja de ruta. Esto democratiza el proceso de comentarios y fomenta un entorno de colaboración en el que clientes y socios pueden aprender unos de otros
