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Etiqueta: apex

Salesforce Org Check: An谩lisis gratuito de la deuda t茅cnica

Revisar objetos, campos, automatizaciones e incluso informes creados hace tiempo para optimizarlos puede llevar mucho tiempo, pero es una tarea importante con ventajas significativas. Construido con la facilidad de uso en mente tanto para los reci茅n llegados como para los profesionales de Salesforce con mucha experiencia, Org Check es una herramienta gratuita que seguramente mejorar谩 la forma en que […]

Los profesionales de Salesforce pueden utilizar Salesforce Org Check

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El an谩lisis de la deuda t茅cnica de Salesforce es gratuito

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Creaci贸n de acciones de copiloto personalizadas con Apex 鈽侊笍

Creaci贸n de acciones de copiloto personalizadas con Apex 鈽侊笍

Las acciones personalizadas de Einstein Copilot permiten a los desarrolladores crear aplicaciones de asistente de IA conversacional sin necesidad de m煤ltiples herramientas para la orquestaci贸n de agentes.

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Einstein Copilot permite a los desarrolladores crear aplicaciones de asistente de inteligencia artificial conversacional sin necesidad de m煤ltiples herramientas para la orquestaci贸n de agentes

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Creaci贸n de prompts potentes para Einstein for Developers 鈽侊笍

Creaci贸n de prompts potentes para Einstein for Developers 鈽侊笍

Desbloquea todo el potencial de Einstein for Developers escribiendo prompts efectivas y bien enmarcadas para producir c贸digo Apex robusto.

El post Einstein for Developers

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Desbloquee la inteligencia artificial para su c贸digo Apex con ApexGuru 鈽侊笍

Desbloquee la inteligencia artificial para su c贸digo Apex con ApexGuru 鈽侊笍

ApexGuru es una funci贸n basada en GenAI en Scale Center, dise帽ada para solucionar antipatrones y puntos conflictivos en implementaciones de Salesforce.

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Los 5 sombreros de un consultor de Salesforce

Un consultor de Salesforce no es s贸lo un experto t茅cnico que ayuda a crear flujos y ejecutar informes. Vamos m谩s all谩, y nos corresponde adoptar la posici贸n de asesor empresarial de confianza y socio estrat茅gico.  Nuestra experiencia como consultor debe ir m谩s all谩 de conocer Salesforce al dedillo. Tambi茅n debemos ser conscientes de […]

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Los 5 sombreros de un consultor de Salesforce appeared first on Salesforce Ben

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Mejore los conocimientos de los usuarios con interacciones personalizadas para AppExchange App Analytics 鈽侊笍

Mejore los conocimientos de los usuarios con interacciones personalizadas para AppExchange App Analytics 鈽侊笍

Los partners ISV ya pueden utilizar interacciones personalizadas para AppExchange App Analytics con el fin de conocer c贸mo utilizan los clientes los paquetes gestionados.

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C贸mo liberar el poder de la IA generativa sin crear su propio LLM

Los grandes modelos ling眉铆sticos son la base de las revolucionarias aplicaciones de IA actuales. En lugar de entrenar un LLM en un conjunto de datos masivo, ahorre tiempo utilizando un modelo existente con indicaciones inteligentes basadas en sus datos. He aqu铆 c贸mo.

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La versi贸n Spring ’24: Una gu铆a completa para desarrolladores de Salesforce 鈽侊笍

La versi贸n Spring '24: Una gu铆a completa para desarrolladores de Salesforce 鈽侊笍

La versi贸n Spring ’24 ya est谩 aqu铆, y estos son algunos de los aspectos m谩s destacados de la versi贸n, que detallan las novedades para los desarrolladores de todo el ecosistema de Salesforce.

La versi贸n Spring ’24 ya est谩 aqu铆

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La versi贸n Spring ’24 ya est谩 aqu铆

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Modelado 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 atenci贸n densa est谩ndar hasta 8K de longitud de secuencia para hasta 1.5T tokens. Tambi茅n afinamos los modelos en datos de instrucci贸n de dominio p煤blico. Los principales resultados son:

  • En pruebas de PNL est谩ndar, XGen consigue resultados comparables o mejores
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Dentro de CodeGen: Nuestro LLM interno de c贸digo abierto 鈽侊笍

Dentro de CodeGen: Nuestro LLM interno de c贸digo abierto 鈽侊笍

CodeGen, parte de la propia familia de modelos de lenguaje de gran tama帽o (LLM) de Salesforce, es un LLM de c贸digo abierto para la comprensi贸n y generaci贸n de c贸digo.

CodeGen, parte de la propia familia de modelos de lenguaje de gran tama帽o (LLM) de Salesforce

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5 usos creativos de DataWeave de MuleSoft: Desencadenar la magia de la transformaci贸n 鈽侊笍

5 usos creativos de DataWeave de MuleSoft: Desencadenar la magia de la transformaci贸n 鈽侊笍

Recorre una lista de herramientas para utilizar DataWeave en diferentes escenarios, desde una aplicaci贸n de Mule con arrastrar y soltar hasta una herramienta de l铆nea de comandos.

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Plan de IA sostenible de Salesforce: Donde la responsabilidad se une a la innovaci贸n

Salesforce se gu铆a por sus valores fundamentales de confianza, 茅xito del cliente, innovaci贸n, igualdad y sostenibilidad. Estos valores se reflejan en su compromiso de desarrollar e implantar de forma responsable nuevas tecnolog铆as como la IA generativa en nombre de las partes interesadas, desde los accionistas hasta los clientes y el planeta. Los grandes modelos ling眉铆sticos (LLM) que potencian la IA generativa requieren enormes […]

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La IA generativa requiere una gran cantidad de recursos para ser sostenible

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Noltic fomenta el talento de los j贸venes en el mundo acad茅mico

Noltic se convirti贸 en uno de nuestros embajadores acad茅micos de Salesforce en Ucrania, inspirando y educando a j贸venes talentos. Obtenga m谩s informaci贸n aqu铆.

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El blog de Salesforce en la UE

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Optimice su organizaci贸n de Salesforce con estas 7 perspectivas cr铆ticas

Aunque esperamos que su organizaci贸n de Salesforce sea la excepci贸n, seg煤n las 煤ltimas investigaciones, es probable que albergue m谩s de 2000 riesgos de seguridad de c贸digo personalizado, alrededor de 14 paquetes instalados obsoletos y muchos errores de automatizaci贸n. Pero seguro que su organizaci贸n es la excepci贸n, 驴verdad? Recientemente hemos analizado los metadatos agregados de cientos de orgs reales de Salesforce y […]

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Su organizaci贸n es la excepci贸n

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Gu铆a completa de documentaci贸n de Salesforce (en un mundo de inteligencia artificial)

La plataforma Salesforce es muy potente. Con cada nueva versi贸n, su org se vuelve m谩s potente, pero tambi茅n m谩s compleja. Como le dijeron una vez a Spiderman: 芦un gran poder conlleva una gran responsabilidad禄. Entonces, 驴c贸mo puede asumir la responsabilidad real de mantener su organizaci贸n? Con todo lo dem谩s que tiene que hacer, documentar sus cambios es probablemente bajo en […]

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C贸mo aprobar el examen de certificaci贸n Salesforce Certified AI Associate

C贸mo aprobar el examen de certificaci贸n Salesforce Certified AI Associate

脷ltima actualizaci贸n el 7 de septiembre de 2023 por Rakesh Gupta Como nuevo Salesforce Certified AI Associate, comparto mis experiencias de estudio contigo y quiero que seas el pr贸ximo en superarlo As铆 que, 隆prep谩rese y sum茅rjase! 馃憠 Ya que est谩s aqu铆, es posible que desees

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C贸mo aprobar el examen de certificaci贸n Salesforce Certified AI Associate appeared first on Campe贸n de la Automatizaci贸n

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Un d铆a en la vida de un nuevo programador de Salesforce

Ingresar en el ecosistema de Salesforce puede ser una experiencia desalentadora pero emocionante. Hace poco m谩s de un a帽o, me incorpor茅 a Giveclarity como consultor t茅cnico en pr谩cticas. Tras tres meses de formaci贸n, me adentr茅 en el din谩mico mundo de la consultor铆a. Como nuevo miembro del equipo t茅cnico, me dedico a todo tipo de tareas, desde trabajar en […]

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El escudo de la seguridad: Evitar las descargas de datos con la clasificaci贸n de datos

El escudo de la seguridad: Evitar las descargas de datos con la clasificaci贸n de datos

脷ltima actualizaci贸n el 15 de noviembre de 2023 por Rakesh Gupta Big Idea or Enduring Question: 驴C贸mo evitar la descarga de datos cr铆ticos a trav茅s de informes? Objetivos: Despu茅s de leer este blog, ser谩s capaz de: Entender la Clasificaci贸n de Datos Configurar la Clasificaci贸n de Datos para Campos Entender la Seguridad de Transacciones Crear una Seguridad de Transacciones

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El Escudo de la Seguridad

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Asigne autom谩ticamente nuevos clientes potenciales a una cadencia de compromiso de ventas

Asigne autom谩ticamente nuevos clientes potenciales a una cadencia de compromiso de ventas

脷ltima actualizaci贸n en October 29, 2023 por Rakesh Gupta Big Idea or Enduring Question: C贸mo se asignan autom谩ticamente los clientes potenciales reci茅n creados a una cadencia de compromiso de ventas? Objetivos: Despu茅s de leer este blog, ser谩s capaz de: Trabajar con el objeto ActionCadence para conocer una Cadencia. Asignar un compromiso de ventas

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Nunca te pierdas el ritmo: notificaciones para la eliminaci贸n de clientes potenciales en la cadencia de participaci贸n de ventas

Nunca te pierdas el ritmo: notificaciones para la eliminaci贸n de clientes potenciales en la cadencia de participaci贸n de ventas

脷ltima actualizaci贸n el 1 de noviembre de 2023 por Rakesh Gupta

Gran idea o pregunta duradera:

  • 驴C贸mo se notifica al propietario del cliente potencial cuando alguien elimina un cliente potencial de la cadencia de participaci贸n de ventas?

Objetivos:

Despu茅s de leer este blog, podr谩s:

  • Comprender la captura de datos modificados
  • Comprender el objeto ActionCadenceTracker
  • Suscr铆base para cambiar eventos mediante un activador de Apex
  • Llamar a un flujo iniciado autom谩ticamente desde la clase Apex
  • Y mucho m谩s.

馃憠 Anteriormente, escrib铆 un art铆culo sobre Sales Engagement. 驴Por qu茅 no echarles un vistazo mientras lo haces?

  1. 驴Ya ha recorrido el camino de ladrillos amarillos de la cadencia de ventas?

A Benjamin Moore , administrador de Salesforce en Gurukul On Cloud (GoC), se le ha asignado una tarea espec铆fica. Siempre que un vendedor por tel茅fono o el equipo de ventas internas elimine un cliente potencial (cliente potencial) de la cadencia de participaci贸n de ventas, aseg煤rese de la creaci贸n autom谩tica de una tarea con estos detalles:

  • Asunto : – Cliente potencial eliminado de la cadencia de participaci贸n en ventas
  • Estado : – No iniciado
  • Prioridad :- Alta
  • Fecha de vencimiento : – Hoy
  • Relacionado con : – Plomo
  • Asignado a : – Propietario principal

驴Qu茅 es la cadencia de participaci贸n en ventas?

La adquisici贸n de clientes potenciales es un paso importante en cualquier esfuerzo de marketing. Una vez que los equipos de ventas internas tienen una lista de clientes potenciales, est谩n listos para emprender actividades de divulgaci贸n. 隆Pero espera! Demos un paso atr谩s y reflexionemos sobre las siguientes preguntas como pre谩mbulo para comprender la cadencia de ventas: (1) 驴Con qu茅 frecuencia desea que sus representantes se comuniquen con los clientes potenciales? (2) 驴C贸mo le gustar铆a que se comunicaran con el cliente potencial, mediante llamada o correo electr贸nico? (2) 驴C贸mo desea capturar la disposici贸n de las llamadas? (3) etc茅tera.

La cadencia de participaci贸n de ventas es una l铆nea de tiempo de las actividades y m茅todos de ventas que siguen los representantes de ventas para atraer clientes potenciales. El prop贸sito de una cadencia es facilitar que el representante de ventas interno cumpla con el cronograma y garantice que los prospectos no sean olvidados, es decir, que nada se pierda. Por ejemplo, si ofrece una consulta gratuita en su sitio web y alguien completa un formulario, la cadencia incluir铆a una lista de las cosas que hace para programar la primera reuni贸n.

Una cadencia de ventas normalmente incluye tres puntos de contacto diferentes: correo electr贸nico , redes sociales y llamadas/correos de voz . La cadencia, para diferentes embudos de ventas, puede diferir, pero siempre debe incluir una combinaci贸n de las tres formas de comunicaci贸n mencionadas.

Una cadencia de participaci贸n de ventas se parece a esto:

HVS.png

En otras palabras, las cadencias de participaci贸n de ventas difieren de un tipo de proceso de ventas a otro, pero la idea b谩sica sigue siendo la misma: toques consistentes y secuenciales.

驴Qu茅 es la captura de datos modificados?

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Lleve sus modelos de IA de Google Vertex a la nube de datos 鈽侊笍

Lleve sus modelos de IA de Google Vertex a la nube de datos 鈽侊笍

Esta es una traducci贸n que desde EGA Futura ofrecemos como cortes铆a a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoam茅rica .

El enlace a la publicaci贸n original, lo encontrar谩s al final de este art铆culo.

Lleve sus modelos de IA de Google Vertex a la nube de datos | Blog de desarrolladores de Salesforce

Model Builder, parte de Einstein Copilot Studio, es una plataforma f谩cil de usar que le permite crear y poner en funcionamiento modelos de IA en Salesforce. Model Builder es capaz de integrarse profundamente con plataformas de IA externas, como Google Cloud Vertex AI y Amazon SageMaker, para que pueda crear, entrenar e implementar modelos de IA personalizados de forma externa utilizando datos de Salesforce Data Cloud.

Salesforce anunci贸 previamente el lanzamiento de Model Builder con Amazon SageMaker en agosto de 2023. Hoy, nos complace anunciar que los modelos de Google Vertex AI ahora est谩n disponibles de forma general en Model Builder. Como parte de esta 煤ltima versi贸n, Model Builder ahora admite la autenticaci贸n mediante las credenciales de la cuenta del servicio de Google, as铆 como la ingesti贸n de datos en streaming.

Estamos entusiasmados con esta nueva innovaci贸n de la asociaci贸n ampliada de Salesforce con Google Cloud, que consideramos que tiene un enorme potencial para los desarrolladores. Como enfatiz贸 Kaushal Kurapati, vicepresidente senior de Producto, IA y B煤squeda de Salesforce:

鈥淐on esta asociaci贸n con Google Cloud, Model Builder ofrece una manera conveniente para que los clientes aprovechen sus modelos Vertex AI en sus fuentes de datos, flujos de trabajo y aplicaciones de Salesforce y brinden experiencias personalizadas, continuando con la visi贸n de construir una plataforma abierta de Salesforce AI con un ecosistema modelo robusto鈥.

驴Qu茅 es la capacidad de traer su propio modelo (BYOM)?

Model Builder le permite conectarse f谩cilmente a modelos predictivos externos, como los de un proveedor de modelos externo o su propio modelo propietario, y utilizarlos en el flujo de trabajo en Salesforce. Por ejemplo, puede utilizar modelos predictivos para calificar clientes potenciales, recomendar productos o detectar la deserci贸n.

La capacidad BYOM de Model Builder le permite integrar f谩cilmente su modelo con Data Cloud para acceder a predicciones e informaci贸n en tiempo real, y utilizar esa informaci贸n de varias maneras, como enriquecer perfiles de clientes, crear segmentos y personalizar la experiencia del usuario final en diferentes canales.

驴Por qu茅 traer su propio modelo a Data Cloud?

Estos son algunos de los beneficios de usar un modelo de Google Cloud Vertex AI con datos de Data Cloud en Model Builder:

  • Le brinda acceso a datos altamente seleccionados, armonizados y casi en tiempo real en Customer 360, en Vertex AI
  • Elimina trabajos de ETL tediosos, costosos y propensos a errores; El enfoque de federaci贸n de copia cero para los datos reduce los gastos generales de gesti贸n de copias de datos y los costos de almacenamiento, y mejora la eficiencia.
  • Le permite crear, entrenar, probar y ajustar modelos r谩pidamente en una 煤nica plataforma y conectarlos con Data Cloud.
  • Admite la ingesta de datos en tiempo real, streaming y por lotes para impulsar resultados de IA relevantes
  • Aprovecha las predicciones de Vertex AI para automatizar procesos comerciales en Salesforce Data Cloud con Flow y Apex

Para obtener m谩s informaci贸n, mire nuestro breve v铆deo .

Flujo de trabajo de la aplicaci贸n para usar Model Builder con Vertex AI de Google Cloud

En esta secci贸n, analizamos brevemente el flujo de trabajo de la aplicaci贸n utilizando Model Builder.

En el flujo de trabajo que se muestra arriba, el conector Python brinda a Vertex AI acceso seguro a los objetos de Salesforce Data Cloud. Despu茅s de la autenticaci贸n, los especialistas en datos pueden explorar y preparar datos, y realizar tareas de ingenier铆a de caracter铆sticas para el desarrollo y la inferencia de modelos de IA utilizando la plataforma Vertex AI.

Tenga en cuenta que si se realiza una autenticaci贸n basada en clave API, se necesita una puerta de enlace API delante del punto final de Vertex AI.

NUEVA caracter铆stica: Autenticaci贸n mediante credenciales de cuenta de servicio de Google

La versi贸n m谩s reciente de Model Builder ahora permite utilizar las credenciales de la cuenta del servicio de Google para la autenticaci贸n. Esto se suma a los m茅todos de autenticaci贸n JWT y basados en claves existentes. Para utilizar un flujo de token al portador JWT, ingrese su correo electr贸nico de la cuenta de servicio, ID de clave privada y clave privada de su cuenta de Google Cloud como se muestra a continuaci贸n.

NUEVA caracter铆stica: Ingesti贸n de datos en streaming

La 煤ltima versi贸n de Model Builder le permite activar autom谩ticamente una inferencia cuando los datos asignados a la variable de entrada del modelo se cambian en el objeto del modelo de datos de origen (DMO). Tambi茅n ofrecemos inferencia por lotes, pero debe hacer clic en el bot贸n Actualizar manualmente para activar nuevas inferencias. Con la inferencia de transmisi贸n, las nuevas inferencias se activan solo cuando hay un cambio en la variable de entrada.

Para habilitar la inferencia de transmisi贸n, deber谩 marcar la casilla S铆 en 驴Actualizar modelo cuando se actualizan los datos? Como se muestra abajo.

Tambi茅n puede especificar cu谩les de las funciones de entrada deben actualizarse seleccionando S铆 en el men煤 desplegable Actualizar puntuaci贸n .

C贸mo consumir predicciones de tu modelo en Salesforce

Hay dos formas de consumir predicciones: usar acciones invocables en Flow y Apex, o usar Query API para realizar an谩lisis ad hoc.

Utilice Flow Builder y Apex para obtener predicciones

A continuaci贸n se muestra un ejemplo de c贸mo utilizar acciones invocables para modelos de Model Builder en Flow. Una vez que tenga un modelo activado en Model Builder, seleccione Nueva acci贸n 鈫 Nube de datos y luego haga clic en el nombre del modelo deseado.

La captura de pantalla siguiente muestra un flujo de ejemplo que utiliza una acci贸n invocable para crear recomendaciones de productos para un cliente. Aqu铆, un administrador usa Flow Builder para recorrer los registros individuales unificados y verificar si se realiz贸 una compra reciente. Si se realiz贸 la compra, la acci贸n invocable obtiene la inferencia del modelo de Model Builder y recomienda el siguiente mejor producto a un cliente.

Esta acci贸n invocable tambi茅n se puede invocar en Apex. Vea el ejemplo a continuaci贸n.

<dx-code-block title language="apex" code-block="Invocable.Action action = Invocable.Action.createCustomAction('cdpGetMlPrediction', 'EinsteinStudio_model_name');
action.setInvocationParameter('param_variable_1', '10');
action.setInvocationParameter('param_variable_2', '20');
action.setInvocationParameter('param_variable_3', '30');
List results = action.invoke();
if (results.size() > 0 && results[0].isSuccess()) { System.debug(‘Result is: ‘ + results[0].getOutputParameters().get(‘param_score’));
} else { System.debug(‘Error message’ + results[0].getErrors());
} 芦>

Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en Flow y Apex, consulte la Ayuda de Salesforce .

Utilice Query API para obtener predicciones

Query API es otra forma r谩pida de obtener puntuaciones de predicci贸n para datos que residen en Data Cloud. Con Query API, puede utilizar el punto final de inferencia y llamar a funciones de predicci贸n para probar el punto final. Vea el ejemplo a continuaci贸n.

Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en QueryAPI, consulte la Ayuda de Salesforce .

Conclusi贸n

Model Builder es una plataforma de IA f谩cil de usar que permite a los equipos de ingenier铆a y ciencia de datos crear, entrenar e implementar modelos de IA utilizando plataformas y datos externos en Data Cloud. Las plataformas externas incluyen Google Cloud Vertex AI, Amazon SageMaker y otros servicios de IA predictivos o generativos. Una vez que est茅 listo, podr谩 utilizar los modelos de IA en tiempo real para impulsar cualquier aplicaci贸n de ventas, servicios, marketing, comercio y otras aplicaciones en Salesforce.

Para obtener m谩s informaci贸n sobre c贸mo puede mejorar su estrategia de IA utilizando Model Builder, asista a nuestro seminario web gratuito con expertos en IA de Salesforce y Google Cloud.

Recursos adicionales

Sobre los autores

Daryl Martis es el director de producto de Salesforce de Einstein. Tiene m谩s de 10 a帽os de experiencia en planificaci贸n, creaci贸n, lanzamiento y gesti贸n de soluciones de clase mundial para clientes empresariales, incluidas AI/ML y soluciones en la nube. S铆guelo en LinkedIn o Twitter .

Ashish Thapliyal es director s茅nior de producto en Salesforce y actualmente dirige varias 谩reas de productos de la plataforma Einstein AI. S铆guelo en LinkedIn o Twitter .

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Uso de prueba de flujo versus clase de prueba para flujo en Salesforce

Uso de prueba de flujo versus clase de prueba para flujo en Salesforce

Introducci贸n de la prueba de flujo

Anteriormente, si quer铆amos probar el flujo, necesit谩bamos escribir una clase de prueba de Apex para el flujo. Con la versi贸n Summer '22, Salesforce introdujo un marco de prueba para flujos activados por registros para automatizar las pruebas de flujos. Ahora podemos dejar que Salesforce pruebe el flujo, asegurarnos de que los resultados cumplan con las expectativas y resaltar cuando no lo sean. Ahora podemos crear y ejecutar pruebas dentro del propio generador de flujo, de forma declarativa sin escribir ning煤n c贸digo.

C贸mo funciona

Establecer detalles de prueba, desencadenante y ruta

Proporciona una etiqueta de prueba de flujo y una descripci贸n de la prueba. Establezca el activador de prueba en Creado/actualizado seg煤n el escenario. La ruta de la prueba est谩 configurada para Ejecutar inmediatamente.

imagen.png Establecer registro de activaci贸n inicial/actualizado

Usando la funci贸n de b煤squeda, podemos buscar el registro para usarlo como plantilla inicial. Tras la selecci贸n del registro, los campos se completan a partir del registro seleccionado. La prueba hereda los valores de campo del registro seleccionado. Sin embargo, podemos modificar los valores de estos campos antes de finalizar la prueba. La prueba no est谩 vinculada a este registro pero contiene y utiliza sus valores de campo.

imagen.png Establecer afirmaciones

La aserci贸n es una forma de comparar el resultado real con el resultado previsto. Si coinciden, entonces la afirmaci贸n se eval煤a como verdadera. De lo contrario, la afirmaci贸n falla. Escriba las siguientes afirmaciones para garantizar que se cumplan los criterios de entrada de registros para el flujo y se logre el resultado esperado.

imagen.png Ejecutar prueba y ver detalles

Haga clic en el bot贸n "Ver pruebas", seleccione el men煤 desplegable de la prueba de flujo que queremos ejecutar y seleccione Ejecutar prueba y ver detalles.

imagen.png La prueba de flujo se ejecuta y resalta el camino que tom贸 la prueba. Si necesitamos probar el flujo, simplemente podemos ejecutar la prueba. Ya no es necesario configurar los datos de prueba mediante programaci贸n. 隆Esto aumenta la eficiencia de las pruebas! Si necesitamos realizar una mejora en este flujo en el futuro, necesitaremos actualizar el registro de prueba asociado en consecuencia.

imagen.png Beneficios

  1. F谩cil y c贸modo de usar: podemos crear registros de prueba a trav茅s de la interfaz de usuario y ponerlos a prueba.
  2. Tiempo y esfuerzo: reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios, ya que no necesitamos escribir c贸digo, solo crear registros desde la interfaz de usuario y realizar afirmaciones.
  3. No afectar谩 la cobertura del c贸digo existente a nivel de clase: si migramos cualquier funcionalidad del activador al flujo, la l贸gica subyacente del activador/clase tambi茅n se limpia manualmente como parte de este ejercicio. Esto no reducir谩 la cobertura del c贸digo de la clase ya que la l贸gica se elimina por completo.
  4. Cobertura de la prueba de flujo: el porcentaje de cobertura no se captura en la prueba de flujo como podemos hacerlo a trav茅s de la clase Apex. M谩s bien es capaz de cubrir nodos. Una vez seleccionamos 鈥淓jecutar prueba y ver detalles鈥. La ruta resaltada en amarillo representar谩 la cobertura real del flujo desde el principio hasta el final del nodo.

imagen.png

imagen.png

imagen.png Desventaja

  1. Solo puede crear pruebas de flujo para crear, actualizar o crear/actualizar flujos activados por registros. A煤n no se admite la eliminaci贸n de flujos activados por registros. 鈥 Solo para el escenario de eliminaci贸n de registros podemos escribir una clase de prueba
  2. Puede afectar la cobertura general: dado que la cobertura de prueba general se calcula en funci贸n de la cobertura de prueba de todas las clases combinadas (promedio), si migramos cualquier caracter铆stica que tenga una cobertura de prueba m谩s alta en la clase 谩pice relevante, podr铆a reducir el porcentaje de cobertura general del c贸digo. (Como actualmente solo nos estamos enfocando en migrar el activador relacionado con la cuenta para fluir, solo se ve afectada 1 clase de prueba, por lo que no hay cambios significativos en la cobertura del c贸digo Apex).
  3. Las pruebas de flujo no admiten rutas de flujo que se ejecuten de forma asincr贸nica. Sin embargo, no tenemos flujo as铆ncrono en nuestra organizaci贸n. Estamos creando flujos para cubrir escenarios que se ejecutan sincr贸nicamente.

Recomendaci贸n

  • Podemos comenzar a dar pasos para pasar a la prueba de flujo a medida que Salesforce realiza mejoras continuas en el flujo, por lo que en versiones futuras, podemos esperar que la prueba de flujo incluya m谩s mejoras y reduzca las limitaciones.
  • Podemos comenzar escribiendo una prueba de flujo para las actualizaciones r谩pidas de campos (antes) de los flujos de activaci贸n de registros.
  • Mejorar la cobertura de prueba de las clases que tienen menos cobertura para que podamos usar la prueba de flujo.

Preguntas m谩s frecuentes

驴Cu谩l es el porcentaje de cobertura para implementar Flow?

En relaci贸n con las pruebas de Apex, las pruebas de flujo no se consideran parte de la cobertura de pruebas como en el 75%+ para el despliegue de productos.

驴Brindan cobertura de c贸digo como lo hace la clase de prueba? Si no, 驴debemos pensar en eliminar el flujo de la cobertura de prueba?

S铆, cubren resaltando nodo por nodo.

驴Puede confirmar si la prueba de flujo permite ejecutar pruebas masivas?

No, no admite pruebas de registros masivos. En la mayor铆a de los escenarios relacionados con desencadenantes, hemos creado un registro individual en la clase de prueba y verificamos los escenarios de prueba. Si reemplazamos esos desencadenantes con flujos, no habr谩 una gran diferencia en los casos de prueba.

驴La prueba de flujo admite la asincron铆a?

Las pruebas de flujo no admiten rutas de flujo que se ejecuten de forma asincr贸nica. Sin embargo, no tenemos flujo as铆ncrono en nuestra organizaci贸n. Estamos creando flujos para cubrir escenarios que se ejecutan sincr贸nicamente.

驴Cu谩l es el rendimiento de las pruebas de flujo en comparaci贸n con las clases de prueba?

No veo ninguna documentaci贸n oficial, pero creo que la prueba de flujo ser谩 m谩s r谩pida en comparaci贸n con la clase de prueba porque cuando ejecutamos una prueba crear谩 una instancia de la clase y llamar谩 a m茅todos individuales. Podemos ejecutar casos de prueba individuales utilizando una prueba de flujo, pero no es posible ejecutar un solo m茅todo individual desde la clase de prueba, lo que lleva mucho tiempo.

Referencia

Prueba de flujo (beta)

Consideraciones para probar el flujo

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Hema Kumar realiza el trabajo de sus sue帽os como desarrolladora 鈽侊笍

Hema Kumar realiza el trabajo de sus sue帽os como desarrolladora 鈽侊笍

Esta es una traducci贸n que desde EGA Futura ofrecemos como cortes铆a a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoam茅rica .

El enlace a la publicaci贸n original, lo encontrar谩s al final de este art铆culo.

Hema Kumar realiza el trabajo de sus sue帽os como desarrolladora | Blog de desarrolladores de Salesforce

Conoce a Hema Kumar La desarrolladora de Salesforce, Hema Kumar , siempre hab铆a so帽ado con una carrera en el sector tecnol贸gico, pero las circunstancias familiares le impidieron cumplir ese sue帽o. A pesar de una oferta de una buena facultad de ingenier铆a lejos de casa, tuvo que obtener un t铆tulo en ciencias en la universidad local.

Cuando comenz贸 la pandemia de COVID-19, Hema hab铆a estado buscando trabajo como asistente de ense帽anza mientras trabajaba a tiempo completo como compradora de viviendas en ASDA. La enviaron a casa durante el encierro y quer铆a dedicar su tiempo a hacer algo productivo. El cu帽ado de Hema trabajaba en Accenture y le sugiri贸 que explorara Salesforce a trav茅s de Trailhead , la puerta de entrada al ecosistema de Salesforce, donde cualquiera puede aprender de forma gratuita las habilidades m谩s demandadas y relevantes de la actualidad, obtener credenciales dignas de un curr铆culum y conectarse a redes globales. oportunidades.

" Debido a la naturaleza interactiva de Trailhead", recuerda Hema, "y al gran apoyo de los grupos Trailblazer, pronto me sent铆 parte de Salesforce Ohana". Continu贸 aprendiendo en Trailhead con resultados impresionantes: hasta la fecha, complet贸 43 senderos, obtuvo 316 insignias y cinco superbadges, y acumul贸 196.000 puntos. El arduo trabajo de Hema tambi茅n le vali贸 cuatro certificaciones de Salesforce , incluidas Administradora y Creadora de aplicaciones , lo que inicialmente la llev贸 a considerar la carrera profesional de Administradora de Salesforce.

Debido a la naturaleza interactiva de Trailhead y al gran apoyo de los grupos Trailblazer, pronto me sent铆 parte de Salesforce Ohana.

Luego, Hema encontr贸 un curso para desarrolladores de Salesforce impartido por FDM , un socio de Salesforce Workforce Development, y decidi贸 inscribirse. El extenso curso de 12 semanas le ense帽贸 habilidades de desarrollo esenciales e incluy贸 pr谩ctica pr谩ctica, proyectos y una evaluaci贸n exhaustiva. Ella lo recuerda como 鈥渆mocionante, desafiante y muy intenso鈥 y, a trav茅s de perseverancia y dedicaci贸n, complet贸 con 茅xito el programa.

Poniendo sus nuevas habilidades a trabajar en su primer trabajo tecnol贸gico

Despu茅s de graduarse del curso FDM, Hema tard贸 aproximadamente un a帽o en conseguir su primer trabajo como desarrolladora. FDM la ayud贸 a conectarse con empleadores de Salesforce y comenz贸 a entrevistarse con National Grid ESO para un puesto como desarrolladora junior de Salesforce. Consigui贸 el trabajo y desde entonces se ha convertido en uno de los miembros clave del equipo de desarrollo de Salesforce de su empresa. 鈥淕racias al equipo de FDM por apoyarme鈥, dice, 鈥測 gracias a National Grid por brindarme esta oportunidad y creer en m铆鈥.

El papel de Hema en National Grid gira en torno al apoyo al desarrollo, la personalizaci贸n y la configuraci贸n como parte de la entrega de DevOps de su equipo. La mayor parte de su trabajo incluye la creaci贸n de objetos, campos, reglas de validaci贸n, flujos, clases de Apex y desencadenadores. Adem谩s, recientemente comenz贸 a trabajar para mejorar sus Lighting Web Components (LWC). Hema tambi茅n cree que las buenas habilidades de comunicaci贸n son esenciales para una colaboraci贸n eficaz en equipo y para mantener a todos actualizados sobre el estado de los proyectos individuales, los riesgos y otras inquietudes.

Consejos para aspirantes a desarrolladores: comience con Salesforce

Para Hema, Salesforce le ha brindado un camino para generar confianza en sus habilidades y hacer realidad su sue帽o. Ella recomienda la misma experiencia a 鈥渃ualquiera que sea dedicado, disciplinado, pueda administrar el tiempo con criterio y est茅 lleno de entusiasmo por aprender鈥.

Adem谩s de la s贸lida plataforma de aprendizaje Trailhead, Salesforce ofrece oportunidades de tutor铆a, una comunidad global de desarrolladores Trailblazer de Salesforce y eventos de Salesforce como formas de interactuar con sus pares. Los nuevos desarrolladores pueden beneficiarse de la comunidad al encontrar informaci贸n 煤til, solicitar ayuda oportuna u obtener asesoramiento profesional.

Lo que m谩s le gusta a Hema de una carrera profesional dentro del ecosistema de Salesforce es la naturaleza integral del soporte en cada paso del camino. 鈥淓s un paquete completo鈥, afirma, 鈥渄esde el inicio de mi aprendizaje hasta conseguir mi primer trabajo, no tuve que buscar ayuda o consejo en ning煤n otro lugar鈥.

La historia de Hema destaca c贸mo Salesforce ayuda a personas t茅cnicas y no t茅cnicas a alcanzar sus objetivos. Y a帽ade: "Salesforce tiene una variedad de opciones profesionales de nivel inicial adecuadas para todas las personas, independientemente de sus antecedentes".

Salesforce tiene una variedad de opciones profesionales de nivel inicial adecuadas para todas las personas, independientemente de sus antecedentes.

Para conocer desarrolladores como Hema y ampliar sus habilidades t茅cnicas, 煤nase a la comunidad de desarrolladores de Salesforce y sea parte de la conversaci贸n sobre todo lo relacionado con el desarrollo de Salesforce.

Sobre el Autor

Christie Fidura es la directora de participaci贸n de desarrolladores globales de Salesforce. En este puesto, busca involucrar y elevar a la comunidad de desarrolladores y trabajar directamente con ellos para comprender sus desaf铆os, preocupaciones, logros y sus inspiraciones. Puede encontrar a Christie en la comunidad Trailblazer en www.salesforce.com/devcommunity . Christie, community manager certificada y comercializadora galardonada con m煤ltiples premios, cree en el buen c贸digo, la comunidad y la igualdad.

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Introducci贸n a los agentes aut贸nomos 鈽侊笍

Introducci贸n a los agentes aut贸nomos 鈽侊笍

Esta es una traducci贸n que desde EGA Futura ofrecemos como cortes铆a a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoam茅rica .

El enlace a la publicaci贸n original, lo encontrar谩s al final de este art铆culo.

Introducci贸n a los agentes aut贸nomos | Blog de desarrolladores de Salesforce

El panorama de la IA est谩 cambiando a un ritmo tan r谩pido que las tecnolog铆as futuristas como la IA aut贸noma ya est谩n mucho m谩s cerca de lo que piensas. Esto se debe a la forma en que los grandes modelos de lenguaje (LLM) est谩n comenzando a incorporarse en casi todas las formas en que interact煤a con las aplicaciones. Para los desarrolladores, esto supone un cambio en la forma en que abordamos la creaci贸n de aplicaciones, desde las formas en que las reunimos hasta la creaci贸n con una UX conversacional completamente nueva.

En esta publicaci贸n de blog, veremos c贸mo los agentes aut贸nomos incorporan la IA a la forma en que funcionan las aplicaciones y, al mismo tiempo, nos acercan a un mundo aut贸nomo.

驴Qu茅 son los agentes aut贸nomos?

En nuestro panorama tecnol贸gico, los agentes son sistemas avanzados que aprovechan el poder de los modelos ling眉铆sticos 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 informaci贸n solo hasta una fecha determinada, las herramientas pueden proporcionarle informaci贸n m谩s 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 duraci贸n, centr谩ndose 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 s贸lo puede comprender y generar texto, sino tambi茅n actuar sobre esa comprensi贸n en contextos del mundo real. Dichos agentes pueden ejecutar soluciones de forma aut贸noma para los usuarios, pero tambi茅n pueden integrar la intervenci贸n humana, especialmente en escenarios donde existen incertidumbres o excepciones.

驴C贸mo funcionan los agentes?

Se han creado muchos marcos para respaldar el avance de los agentes, siendo algunos de los m谩s populares AutoGPT y LangChain . Generalmente, los agentes siguen un patr贸n similar: el marco ReAct para razonar y actuar en modelos ling眉铆sticos .

Este marco consta de una serie de pasos:

  1. El usuario proporciona informaci贸n.
  2. El agente 鈥減iensa鈥 en la respuesta adecuada
  3. El agente determina la acci贸n, selecciona la herramienta relevante y decide la entrada para esa herramienta.
  4. La herramienta ofrece un resultado.
  5. El proceso recorre los pasos 2 a 4 hasta que el agente determina que la tarea est谩 completa

Este proceso es el que empieza a hacer aut贸nomo al agente. Al confiar en el LLM para pensar en la respuesta y determinar las acciones apropiadas necesarias, act煤a por s铆 solo para crear el resultado deseado.

Usando LangChain como ejemplo, digamos que queremos crear una aplicaci贸n que permita a un cliente gestionar sus pedidos. Primero, podr铆amos darle a la aplicaci贸n acceso a nuestra base de datos de pedidos, base de datos de clientes y API de socios de env铆o. Luego, configurar铆amos una serie de herramientas a las que puede acceder la aplicaci贸n para consultar datos, actualizarlos y utilizar IA generativa para redactar una respuesta.

Este agente de gesti贸n de pedidos dispone de seis herramientas que puede utilizar 鈥渄entro de su dominio de conocimiento鈥:

  1. Query Orders es una herramienta que puede consultar pedidos desde una base de datos a trav茅s de una API conectada a una base de datos PostgreSQL.
  2. Update Order es una herramienta que puede actualizar un 煤nico pedido desde una base de datos a trav茅s de una API conectada a una base de datos PostgreSQL.
  3. Manage Tracking Info es una herramienta que puede gestionar un env铆o a trav茅s de una API proporcionada por una empresa de env铆o
  4. Get Customer es una herramienta que puede consultar datos de clientes desde una API conectada a un sistema CRM
  5. Update Customer es una herramienta que puede actualizar los datos de los clientes a trav茅s de una API conectada a un sistema CRM
  6. Compose Response es una herramienta que puede pasar indicaciones a un LLM y devolver una respuesta.

Veamos ahora c贸mo un agente podr铆a manejar casos de uso relacionados con la gesti贸n de pedidos. Por ejemplo, 驴c贸mo puede el agente ayudar a un usuario a obtener una actualizaci贸n sobre el estado de su pedido?

  1. El usuario solicita la informaci贸n m谩s reciente de su pedido a trav茅s de un chatbot
  2. El agente 鈥減iensa鈥 y determina la acci贸n correcta que debe tomar
    1. El agente primero utiliza la herramienta Consultar cliente para consultar los detalles del cliente.
    2. Luego, el agente utiliza la herramienta Consultar pedidos para consultar pedidos desde una base de datos.
    3. Luego, el agente utiliza la herramienta Administrar informaci贸n de seguimiento para obtener la informaci贸n de env铆o m谩s reciente de su socio de env铆o.
    4. Luego, el agente toma ambos resultados y utiliza la herramienta Redactar respuesta para generar una respuesta.
  3. La respuesta se devuelve al usuario.

En este escenario, el agente pudo tomar las herramientas que le proporcionamos y determinar el pedido y los par谩metros que necesitan para crear el resultado correcto para el usuario, en este caso, toda su informaci贸n de pedido y env铆o. Lo que es importante tener en cuenta aqu铆 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 funci贸n se centra m谩s en crear las herramientas y permitir que el agente administre la orquestaci贸n.

Mantener a un humano informado

El desaf铆o 茅tico con los agentes aut贸nomos es que no hay ning煤n ser humano involucrado cuando se trata de ejecutar las acciones. En Salesforce, estamos comprometidos con el uso 茅tico de la IA y queremos dejarlo claro en nuestras implementaciones de este tipo de tecnolog铆a. Ciertas reglas exigen que una persona sea responsable de tomar la decisi贸n final en asuntos con consecuencias legales o de impacto comparable, incluida la contrataci贸n laboral, la aprobaci贸n de pr茅stamos, las admisiones educativas y las sugerencias en justicia penal. Esta insistencia en la supervisi贸n humana, en lugar de decisiones automatizadas, tiene como objetivo identificar y reducir mejor los posibles sesgos y da帽os.

驴Qu茅 significa esto para el futuro de Salesforce?

En Dreamforce este a帽o, les dimos una idea de c贸mo ser谩 el futuro de Salesforce y la IA aut贸noma 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 trav茅s de la interacci贸n con Salesforce. Esto introduce un paradigma de desarrollo completamente nuevo para Salesforce, uno en el que estamos creando piezas de funcionalidad m谩s peque帽as que pueden ser orquestadas por Einstein Copilot.

驴C贸mo se compara Einstein Copilot con un agente de IA?

Si bien existen varias similitudes entre Copilot y un marco de agente de c贸digo abierto, la verdadera diferencia es el acceso de Copilot a toda la plataforma de metadatos de Salesforce. No s贸lo 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, deber谩 crear una habilidad de gesti贸n de pedidos. Con otros marcos, necesitar铆as crear un agente completo para la gesti贸n de pedidos.

Cuando se trata de acciones, usted tiene el poder de la Plataforma Einstein 1 detr谩s de usted. Podr谩 utilizar Apex, Flow, las numerosas API de plataforma, SOQL y mucho m谩s para brindarle a su habilidad la capacidad de reunir datos desde cualquier lugar. Tambi茅n tiene acceso directo a los datos de toda la plataforma.

Estudio Einstein Copiloto

Estas habilidades y acciones se re煤nen en Einstein Copilot Studio , que le permite ensamblar flujos, indicaciones, Apex y m谩s en colecciones de funcionalidades.

Actualmente existen tres herramientas dentro de Einstein Copilot Studio:

  • Prompt Builder le permite crear plantillas de mensajes utilizando campos de combinaci贸n de registros y datos proporcionados por Flow y Data Cloud.
  • Skills Builder le permite ensamblar acciones, como m茅todos invocables de Apex, flujos y llamadas de API de MuleSoft, y otorg谩rselas a un agente.
  • Model Builder le permite traer sus propios modelos de IA a Salesforce

Juntos, podr谩n crear agentes potentes en Salesforce que puedan usar su c贸digo para responder preguntas y ayudar a los usuarios.

La capa de confianza de Einstein

Una gran ventaja de Einstein Copilot es Einstein Trust Layer. Trust Layer proporciona un entorno seguro para el procesamiento de datos a trav茅s de un modelo de lenguaje grande, lo que garantiza que los datos del usuario permanezcan confidenciales al enmascarar informaci贸n de identificaci贸n 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 trav茅s de un proceso de varios pasos para garantizar que los datos est茅n 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 t贸xico y desenmascara los datos antes de present谩rselos al usuario. Puede ver m谩s de cerca la capa de confianza en nuestra publicaci贸n de blog Dentro de la capa de confianza de Einstein .

Resumen

La IA aut贸noma se hace realidad mucho m谩s cerca a trav茅s de agentes, lo que marca el comienzo de una nueva era de tecnolog铆a 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 gu铆a a los usuarios, aprovecha los vastos metadatos de Salesforce y garantiza la integridad de los datos a trav茅s de Einstein Trust Layer. Este cambio transformador significa no s贸lo una evoluci贸n en las interacciones de IA, sino tambi茅n una promesa de experiencias seguras, eficientes y fluidas para los usuarios de Salesforce.

Sobre el Autor

Stephan Chandler-Garc铆a es el director de contenido estrat茅gico de Salesforce. Ha estado en el ecosistema de Salesforce durante m谩s de 10 a帽os 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, s铆galo en X (Twitter) o GitHub .

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