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Los equipos pueden mejorar el proceso de gestión de cambios y lanzamientos al desarrollar con Salesforce
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Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .
El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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El panorama de la IA está cambiando a un ritmo tan rápido que las tecnologías futuristas como la IA autónoma ya están mucho más cerca de lo que piensas. Esto se debe a la forma en que los grandes modelos de lenguaje (LLM) están comenzando a incorporarse en casi todas las formas en que interactúa con las aplicaciones. Para los desarrolladores, esto supone un cambio en la forma en que abordamos la creación de aplicaciones, desde las formas en que las reunimos hasta la creación con una UX conversacional completamente nueva.
En esta publicación de blog, veremos cómo los agentes autónomos incorporan la IA a la forma en que funcionan las aplicaciones y, al mismo tiempo, nos acercan a un mundo autónomo.
En nuestro panorama tecnológico, los agentes son sistemas avanzados que aprovechan el poder de los modelos lingüísticos para razonar y tomar decisiones. Lo que los diferencia de otro bot o marco es el hecho de que los agentes pueden realizar tareas en su nombre utilizando herramientas y memoria.
Las herramientas son extensiones de las capacidades de un modelo de lenguaje, que cierran brechas en su conocimiento y le permiten interactuar con fuentes de datos externas o recursos computacionales. Con estas herramientas, un modelo de lenguaje puede obtener datos en tiempo real, ejecutar tareas y utilizar los resultados para informar sus acciones posteriores. Por ejemplo, si un modelo de lenguaje conoce información solo hasta una fecha determinada, las herramientas pueden proporcionarle información más actualizada de la web, bases de datos u otras fuentes externas.
La memoria proporciona a los agentes la capacidad de recordar interacciones pasadas, lo que puede ser esencial para la continuidad de las tareas y el aprendizaje de acciones anteriores. Esta memoria puede ser de corta duración, centrándose en interacciones recientes, o de largo plazo, recordando eventos o patrones pasados importantes que son relevantes para situaciones actuales.
Juntos, estos elementos transforman un modelo de lenguaje en un agente que no sólo puede comprender y generar texto, sino también actuar sobre esa comprensión en contextos del mundo real. Dichos agentes pueden ejecutar soluciones de forma autónoma para los usuarios, pero también pueden integrar la intervención humana, especialmente en escenarios donde existen incertidumbres o excepciones.
Se han creado muchos marcos para respaldar el avance de los agentes, siendo algunos de los más populares AutoGPT y LangChain . Generalmente, los agentes siguen un patrón similar: el marco ReAct para razonar y actuar en modelos lingüísticos .
Este marco consta de una serie de pasos:
Este proceso es el que empieza a hacer autónomo al agente. Al confiar en el LLM para pensar en la respuesta y determinar las acciones apropiadas necesarias, actúa por sí solo para crear el resultado deseado.
Usando LangChain como ejemplo, digamos que queremos crear una aplicación que permita a un cliente gestionar sus pedidos. Primero, podríamos darle a la aplicación acceso a nuestra base de datos de pedidos, base de datos de clientes y API de socios de envío. Luego, configuraríamos una serie de herramientas a las que puede acceder la aplicación para consultar datos, actualizarlos y utilizar IA generativa para redactar una respuesta.
Este agente de gestión de pedidos dispone de seis herramientas que puede utilizar “dentro de su dominio de conocimiento”:
Veamos ahora cómo un agente podría manejar casos de uso relacionados con la gestión de pedidos. Por ejemplo, ¿cómo puede el agente ayudar a un usuario a obtener una actualización sobre el estado de su pedido?
En este escenario, el agente pudo tomar las herramientas que le proporcionamos y determinar el pedido y los parámetros que necesitan para crear el resultado correcto para el usuario, en este caso, toda su información de pedido y envío. Lo que es importante tener en cuenta aquí es que el usuario puede hacerle al agente cualquier pregunta sobre su pedido y el agente puede usar IA para razonar y usar las herramientas en el orden que necesite.
Como desarrollador, su función se centra más en crear las herramientas y permitir que el agente administre la orquestación.
El desafío ético con los agentes autónomos es que no hay ningún ser humano involucrado cuando se trata de ejecutar las acciones. En Salesforce, estamos comprometidos con el uso ético de la IA y queremos dejarlo claro en nuestras implementaciones de este tipo de tecnología. Ciertas reglas exigen que una persona sea responsable de tomar la decisión final en asuntos con consecuencias legales o de impacto comparable, incluida la contratación laboral, la aprobación de préstamos, las admisiones educativas y las sugerencias en justicia penal. Esta insistencia en la supervisión humana, en lugar de decisiones automatizadas, tiene como objetivo identificar y reducir mejor los posibles sesgos y daños.
En Dreamforce este año, les dimos una idea de cómo será el futuro de Salesforce y la IA autónoma en la plataforma Einstein 1. Einstein Copilot es nuestra respuesta a un asistente conversacional de IA generativa basado en agentes que utiliza habilidades y acciones para guiar a los usuarios a través de la interacción con Salesforce. Esto introduce un paradigma de desarrollo completamente nuevo para Salesforce, uno en el que estamos creando piezas de funcionalidad más pequeñas que pueden ser orquestadas por Einstein Copilot.
Si bien existen varias similitudes entre Copilot y un marco de agente de código abierto, la verdadera diferencia es el acceso de Copilot a toda la plataforma de metadatos de Salesforce. No sólo eso, sino que el alcance es mucho mayor. En lugar de agentes individuales, tienes muchas habilidades , y en lugar de herramientas tienes acciones .
Por ejemplo, si desea actualizar un pedido utilizando Copilot, deberá crear una habilidad de gestión de pedidos. Con otros marcos, necesitarías crear un agente completo para la gestión de pedidos.
Cuando se trata de acciones, usted tiene el poder de la Plataforma Einstein 1 detrás de usted. Podrá utilizar Apex, Flow, las numerosas API de plataforma, SOQL y mucho más para brindarle a su habilidad la capacidad de reunir datos desde cualquier lugar. También tiene acceso directo a los datos de toda la plataforma.
Estas habilidades y acciones se reúnen en Einstein Copilot Studio , que le permite ensamblar flujos, indicaciones, Apex y más en colecciones de funcionalidades.
Actualmente existen tres herramientas dentro de Einstein Copilot Studio:
Juntos, podrán crear agentes potentes en Salesforce que puedan usar su código para responder preguntas y ayudar a los usuarios.
Una gran ventaja de Einstein Copilot es Einstein Trust Layer. Trust Layer proporciona un entorno seguro para el procesamiento de datos a través de un modelo de lenguaje grande, lo que garantiza que los datos del usuario permanezcan confidenciales al enmascarar información de identificación personal, verificar la salida en busca de contenido inapropiado y garantizar que no haya persistencia de datos fuera de Salesforce.
Trust Layer se ejecuta a través de un proceso de varios pasos para garantizar que los datos estén fundamentados y enmascarados antes de ser procesados por un proveedor de LLM externo, y proporciona una puerta de enlace segura para interactuar con dichos LLM. Una vez que se ha generado una respuesta, la verifica en busca de contenido tóxico y desenmascara los datos antes de presentárselos al usuario. Puede ver más de cerca la capa de confianza en nuestra publicación de blog Dentro de la capa de confianza de Einstein .
La IA autónoma se hace realidad mucho más cerca a través de agentes, lo que marca el comienzo de una nueva era de tecnología en la que el razonamiento y la toma de decisiones se potencian con herramientas y memoria. Einstein Copilot de Salesforce introduce este enfoque impulsado por agentes en la plataforma, ofreciendo un asistente de IA conversacional que guía a los usuarios, aprovecha los vastos metadatos de Salesforce y garantiza la integridad de los datos a través de Einstein Trust Layer. Este cambio transformador significa no sólo una evolución en las interacciones de IA, sino también una promesa de experiencias seguras, eficientes y fluidas para los usuarios de Salesforce.
Stephan Chandler-García es el director de contenido estratégico de Salesforce. Ha estado en el ecosistema de Salesforce durante más de 10 años como cliente, socio e ISV. Puede encontrar a Stephan en persona en un grupo comunitario Trailblazer o en una de nuestras conferencias en todo el mundo. Alternativamente, sígalo en X (Twitter) o GitHub .
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Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .
El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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La IA generativa es una tecnología transformadora que aumenta la productividad de los desarrolladores, acelera el desarrollo de aplicaciones de software y reduce la barrera para que cualquiera aprenda a programar. En el TrailblazerDX de este año, anunciamos Einstein GPT para desarrolladores , la solución de inteligencia artificial generativa de Salesforce que libera la productividad de los desarrolladores y les permite desarrollar Salesforce más rápido . Hoy, estamos encantados de anunciar que Einstein GPT para desarrolladores ahora está en piloto cerrado.
Creado específicamente para lenguajes y marcos de Salesforce, Einstein GPT para desarrolladores puede generar código Apex utilizando lenguaje natural. El soporte para LWC llegará pronto. Nuestro objetivo es que esté disponible en Beta abierta en Dreamforce 23 , para que todos puedan tener acceso a la herramienta. En este blog, exploraremos cómo comenzar con Einstein GPT para el desarrollo de Apex y cómo su potencial puede revolucionar su proceso de desarrollo.
Las herramientas de codificación de IA generativa disponibles en la actualidad se entrenan principalmente en lenguajes públicos, como Java, Python y otros, así como en código disponible públicamente. Dado que los lenguajes específicos de Salesforce, como Apex y LWC, son propietarios, estas herramientas a menudo carecen de la capacitación necesaria para brindar recomendaciones precisas.
Además, las herramientas de codificación de IA son tan poderosas como el contexto que se les proporciona. Dado que estas herramientas de codificación públicas carecen del contexto de Salesforce de su organización, como los metadatos, las recomendaciones pueden ser inexactas o insuficientes para satisfacer sus necesidades. Por último, el uso de herramientas de inteligencia artificial disponibles públicamente expone su código privado más allá del límite de confianza de Salesforce y podría hacerlo público, una posible vulnerabilidad de seguridad.
Con Einstein GPT para desarrolladores, utilizamos CodeGen , nuestro propio modelo de código abierto para la síntesis de programas. Hospedamos CodeGen dentro del límite de confianza de Salesforce y lo hemos capacitado en lenguajes específicos de Salesforce como Apex y LWC. Con una base dinámica incorporada al proceso de generación de código, Einstein GPT enriquece sus recomendaciones utilizando sus metadatos y código. Nuestra capa de confianza de IA dentro de Einstein GPT garantiza que sus datos y código permanezcan seguros dentro de Salesforce y nunca se almacenen externamente.
Einstein GPT para desarrolladores se encuentra actualmente en una fase piloto cerrada. Nuestro plan es que esté disponible en Open Beta para Dreamforce 2023. Una vez que su organización esté habilitada para esta herramienta, puede instalar la extensión Einstein GPT en su VS Code Desktop usando un archivo VSIX compartido. Einstein GPT también estará disponible en Code Builder , nuestro IDE basado en web, que se espera que esté disponible de forma general en octubre. ¡Estén atentos a las actualizaciones!
Para utilizar la herramienta Einstein GPT para desarrolladores de forma eficaz:
Si está utilizando organizaciones borrador, active Einstein GPT para desarrolladores habilitando la función adicional de organización borrador. Simplemente edite y guarde el archivo config/project-scratch-def.json en su proyecto DX y agregue la función EinsteinGPTForDevelopers a su lista de funciones existente.
Por ejemplo:
Finalmente, puede comenzar a generar código Apex escribiendo un mensaje mediante el comando Paleta de comandos: SFDX: generar código con Einstein GPT (ver captura de pantalla a continuación) . Tenga en cuenta que debe estar dentro de un archivo Apex ( .cls ) para que aparezca el comando.
A continuación se muestra un mensaje de ejemplo:
Quiero crear una clase de Apex. Llamémoslo OpportunityQuerySelector. Cree un método llamado getSumOfOpportunityRecords que recupere la cantidad de registros de oportunidades vinculados a un registro de cuenta específico. El método debe aceptar accountId como parámetro. Siga las mejores prácticas de seguridad y asegúrese de que el código se ejecute en el modo de usuario.
Y luego el resultado se muestra a continuación.
Si bien el código generado anteriormente no requirió muchas ediciones, es posible que necesite personalizar la salida generada por Einstein GPT según sus necesidades durante el desarrollo. El panel Einstein GPT: Historial y comentarios dentro del IDE le permite compartir comentarios sobre el resultado generado. ¡Estos comentarios son imprescindibles para ayudarnos a capacitar a nuestro LLM y mejorar su resultado! Estamos emocionados de escuchar sus comentarios.
Recién estamos comenzando con la IA generativa para transformar su flujo de trabajo de desarrollo. Mira lo que viene pronto:
A medida que Einstein GPT para desarrolladores amplíe sus capacidades para admitir LWC, proporcionar finalización de código inteligente y brindar asistencia conversacional, podrá desarrollar la plataforma Salesforce más rápido que nunca. Nuestro objetivo es que esté disponible en Beta abierta en Dreamforce 2023 , para que todos puedan tener acceso a la herramienta. ¡Únase a nosotros en Dreamforce '23 para jugar y profundizar en Einstein GPT para desarrolladores!
Mohith Shrivastava es desarrollador defensor en Salesforce con una década de experiencia en la creación de productos a escala empresarial en la plataforma Salesforce. Mohith se encuentra actualmente entre los principales contribuyentes de Salesforce Stack Exchange, un foro de desarrolladores donde los desarrolladores de Salesforce pueden hacer preguntas y compartir conocimientos. Puedes seguirlo a través de LinkedIn .
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¿Tiene una lista de tareas pendientes de tareas molestas que persisten sobre usted? Estamos hablando de los que se deben hacer para ejecutar una campaña: recopilar y analizar datos, crear líneas de asunto de correo electrónico atractivas, determinar la audiencia adecuada a la que apuntar y mucho más. Estas tareas pueden robarle su tiempo, y tal vez incluso su cordura. Pero ahora hay una manera de reducir ese trabajo pesado, ayudándolo a concentrarse en el éxito de la campaña . Permítanos presentarle su nuevo asistente digital: AI.
A medida que las marcas buscan formas de acercarse a los consumidores, más de la mitad de los especialistas en marketing (62 %) afirman haber invertido en el poder de la IA. Nuestra encuesta State of Marketing más reciente encontró que tres de los cuatro principales casos de uso de IA están relacionados con la automatización, lo que destaca la importancia de aumentar la velocidad y la eficacia.
Echemos un vistazo a 9 formas en que el uso de la IA como asistente digital puede aumentar la eficacia y la eficiencia de sus campañas. Es hora de decir adiós a las tareas de campaña manuales redundantes que los especialistas en marketing desearían no tener que hacer, y deje que la IA lo ayude a aprovechar al máximo su tiempo.
AI puede analizar grandes volúmenes de datos de campaña, incluido el comportamiento del cliente, las métricas de rendimiento de la campaña y las tendencias del mercado. Puede identificar patrones, extraer información, detectar correlaciones y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar las estrategias y la orientación de la campaña.
Obtendrá una comprensión más profunda de los clientes y el rendimiento de la campaña, lo que le permitirá tomar decisiones informadas y encontrar el éxito más rápido.
Después de analizar los datos del cliente , su asistente digital de IA puede segmentar las audiencias según la demografía, el comportamiento, las preferencias, el historial de compras y otros atributos importantes. AI elimina el esfuerzo manual requerido para segmentar audiencias y se dirige a clientes específicos con ofertas más relevantes.
Cuando pueda personalizar los mensajes para diferentes segmentos, verá que las campañas tienen más éxito.
Los modelos predictivos de IA utilizan datos históricos para pronosticar el comportamiento del cliente, como la probabilidad de convertir, abandonar o interactuar con elementos específicos de la campaña.
Esto lo ayuda a mantenerse un paso adelante para abordar de manera proactiva las necesidades de los clientes y presupuestar los recursos de manera efectiva.
Crear contenido único con frecuencia puede ser una de las tareas que consume más tiempo para muchos especialistas en marketing, pero un asistente digital de IA puede ayudar. La IA, impulsada por el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), puede generar contenido, como textos de anuncios, líneas de asunto de correos electrónicos y publicaciones en redes sociales, que resuena con sus clientes .
Puede proporcionar los toques finales para asegurarse de que el contenido esté en su voz y tono. También puede optimizar su contenido mediante el análisis de datos de rendimiento, la identificación de elementos de alto rendimiento y la sugerencia de mejoras.
La IA puede automatizar varios aspectos de la ejecución de la campaña, como la programación y la implementación de anuncios, el envío de correos electrónicos dirigidos o la gestión de publicaciones en las redes sociales. Esto reduce el esfuerzo manual y garantiza que su campaña se ejecute a tiempo.
¿Qué puedes hacer con el tiempo liberado gracias a la IA? Concéntrese en la estrategia y las ideas innovadoras, ayudándole a construir mejores relaciones con los clientes.
Centrarse en la innovación, no en tareas repetitivas. Vea cómo la IA generativa está transformando el marketing.
Según nuestro informe State of Marketing , el 72 % de los especialistas en marketing de alto rendimiento pueden analizar datos en tiempo real, lo que les otorga una ventaja a la hora de responder y optimizar el rendimiento de la campaña.
Su asistente digital de IA puede automatizar el seguimiento y la generación de informes de las métricas de rendimiento de la campaña, de formas que cualquiera puede entender. La IA puede generar paneles en tiempo real e informes personalizados agradables a la vista, lo que le brinda a usted y a sus partes interesadas una visión clara del rendimiento de la campaña y las métricas clave, sin la necesidad de hacerlo todo a mano.
Esto lo ayuda a tomar decisiones basadas en datos, optimizar campañas sobre la marcha y demostrar el valor de sus esfuerzos a las partes interesadas.
AI puede realizar pruebas A/B en elementos de campaña, como variaciones de anuncios, páginas de destino o diseños de correo electrónico. Analiza los datos de rendimiento , identifica las variaciones ganadoras y lo ayuda a refinar continuamente sus estrategias.
Cuando reúne todos sus datos de marketing y colabora con sus equipos en una sola plataforma, se moverá de manera más eficiente y estará más cerca de sus clientes. Vea cómo puede empezar.
Con IA, puede automatizar la puntuación de clientes potenciales mediante el análisis de los datos, el comportamiento y el historial de participación de los clientes potenciales. Asigna puntajes a los clientes potenciales en función de su probabilidad de conversión y ofrece contenido personalizado para mover a los clientes potenciales a través del embudo de ventas.
Con la puntuación de clientes potenciales de AI, su equipo puede centrarse en los clientes potenciales más prometedores y fomentar las relaciones a gran escala.
AI brilla como su asistente digital cuando maneja las necesidades de colaboración interna. Puede utilizar esta tecnología para automatizar la mensajería en su departamento, así como la gestión de proyectos, la asignación de tareas y el uso compartido de archivos. Los equipos pueden incluso aplicar automatizaciones de flujo de trabajo que programen reuniones, envíen recordatorios u organicen archivos, ocupándose de los pequeños detalles para que pueda concentrarse en el éxito de la campaña .
La IA está transformando la gestión de campañas al permitir que los equipos automaticen tareas manuales, liberando a los especialistas en marketing para trabajar en ideas más generales. Con AI como su aliado, puede optimizar sus campañas, ver mejores resultados y comenzar a enfocarse en sus próximos éxitos.
Aprenda cómo la IA puede ayudarlo a moverse de manera más eficiente y crear relaciones significativas con los clientes.
