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Tag: artificial intelligence

¬ŅSabe qu√© hay en la hoja de ruta de Salesforce para la IA?

Despu√©s de la pl√©tora de emocionantes anuncios de IA en Dreamforce, sabemos que hay un mont√≥n de emocionantes innovaciones de IA a la vuelta de la esquina. Pero con tanto que esperar, ¬Ņc√≥mo podemos estar al tanto de lo que est√° por venir y cu√°ndo? Las hojas de ruta de productos de Salesforce son la clave para estar al tanto de lo que se […]

planea y [..

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Traiga sus propios modelos de IA a la nube de datos ‚ėĀÔłŹ

Traiga sus propios modelos de IA a la nube de datos ‚ėĀÔłŹ

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.

…

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

Einstein Studio es una plataforma fácil de usar que le permite crear y poner en funcionamiento la IA en Salesforce. La plataforma aprovecha el poder de otras plataformas de IA, como Amazon SageMaker y Google Cloud Vertex AI, para que pueda crear, entrenar e implementar modelos de IA personalizados de forma externa utilizando datos en Salesforce. En este blog, presentamos Einstein Studio y exploramos cómo la capacidad de traer su propio modelo (BYOM) generalmente disponible puede generar resultados para su negocio.

Presentamos Traiga su propio modelo (BYOM)

Einstein Studio le permite conectarse f√°cilmente a modelos predictivos o generativos y usarlos en el flujo de trabajo en Salesforce. Por ejemplo, los modelos predictivos se pueden usar para puntuar clientes potenciales, recomendar productos o detectar abandonos. Con modelos generativos, puede crear contenido como res√ļmenes de casos, respuestas de correo electr√≥nico y descripciones de productos. Para obtener m√°s informaci√≥n sobre la IA generativa y los modelos de lenguaje extenso (LLM), consulte el blog de Salesforce 360 .

Conectar un modelo con Einstein Studio es simple. Puede integrar f√°cilmente su modelo con Data Cloud para acceder a predicciones e informaci√≥n en tiempo real y usar la informaci√≥n de varias maneras. Por ejemplo, para enriquecer los perfiles de los clientes, crear segmentos y personalizar la experiencia del usuario final en diferentes canales. Tambi√©n puede usar un modelo generativo para crear campa√Īas de correo electr√≥nico personalizadas basadas en las preferencias de un cliente y su comportamiento de compra.

¬ŅPor qu√© traer su propio modelo?

Estos son algunos de los beneficios de usar un modelo de Amazon SageMaker con datos de Data Cloud en Einstein Studio.

  • Acceda a datos altamente seleccionados, armonizados y casi en tiempo real en Customer 360 en SageMaker.
  • Elimina la necesidad de trabajos ETL tediosos, costosos y propensos a errores. Este enfoque de federaci√≥n de copia cero para los datos reduce la sobrecarga para administrar las copias de datos, los costos de almacenamiento y mejora la eficiencia.
  • Crea modelos r√°pidamente en SageMaker y conecta los modelos en Data Cloud para consumir predicciones para la optimizaci√≥n de procesos comerciales.
  • Admite la ingesta de datos en tiempo real, en streaming y por lotes para impulsar los resultados de IA relevantes.
  • Permite el uso sin inconvenientes de modelos y predicciones de SageMaker en Salesforce mediante Flow, un paquete de automatizaci√≥n de flujos de trabajo. Flow permite la toma de decisiones impulsada por IA que puede evolucionar en funci√≥n de actualizaciones de datos en tiempo real.

Casos de uso

Estos son algunos casos de uso en los que Einstein Studio puede mejorar la experiencia del cliente y agregar un toque personal.

Caso de uso minorista

Un minorista puede crear un modelo de IA personalizado para predecir la probabilidad de que un cliente compre atuendos específicos en función de los datos de compromiso, como su historial de compras o actividad en línea. Luego pueden implementar el modelo y utilizar Einstein Studio para ofrecer recomendaciones de productos hiperpersonalizados a los clientes a través del canal más apropiado, incluido el correo electrónico, una aplicación móvil o las redes sociales.

Caso de uso de viaje

Una agencia de viajes puede conectar los datos de CRM, como el historial de reservas del cliente y las preferencias de viaje, con datos que no son de CRM, como rese√Īas de destinos y previsiones meteorol√≥gicas. Luego pueden implementar modelos de IA predictivos y generativos para predecir qu√© destinos atraen a clientes espec√≠ficos y generar recomendaciones de correo electr√≥nico personalizadas para ellos.

Caso de uso automotriz

Una marca automotriz puede usar inteligencia artificial predictiva para determinar cu√°ndo es probable que un autom√≥vil necesite mantenimiento y detectar reclamos de seguros fraudulentos. Luego, la IA generativa se puede utilizar para personalizar las campa√Īas de marketing de los clientes en funci√≥n de las necesidades y preferencias individuales.

Flujo de trabajo de la aplicación para usar Einstein Studio con AWS SageMaker

En esta sección, analizamos brevemente el flujo de trabajo de la aplicación con Einstein Studio.

En este flujo de trabajo, el conector de Python otorga a SageMaker acceso seguro a los objetos de Salesforce Data Cloud. Después de la autenticación, los especialistas en datos pueden explorar y preparar los datos, y realizar tareas de ingeniería de funciones para el desarrollo y la inferencia de modelos de IA mediante la interfaz visual interactiva de SageMaker Data Wrangler .

El flujo de trabajo anterior es espec√≠fico de Data Wrangler. Pero, ¬Ņqu√© sucede si es un cient√≠fico de datos y planea usar los cuadernos de SageMaker Studio para desarrollar y preparar sus modelos personalizados? Una vez que se aprueba un modelo en el registro de SageMaker, simplificamos el proceso con una plantilla de proyecto de SageMaker para Salesforce para automatizar la implementaci√≥n en un extremo de invocaci√≥n.

Este extremo de invocación se configura como destino en Einstein Studio y se integra con las aplicaciones de Salesforce Customer 360. Para obtener más información sobre este flujo de trabajo, consulte el blog de AWS .

Cómo consumir predicciones de su modelo en Salesforce

Hay dos formas de consumir predicciones. Usando acciones invocables en Flow y Apex, o con an√°lisis ad hoc.

Use Flow Builder y Apex para obtener predicciones

Aquí hay un flujo que usa una acción invocable para crear recomendaciones de productos para un cliente.

En este ejemplo, un administrador usa Flow Builder para separar los registros de individuos unificados para verificar si se realizó una compra reciente. Si se realizó la compra, la acción invocable obtiene la inferencia del modelo de Einstein Studio y recomienda el siguiente mejor producto a un cliente.

Esta acción invocable también se puede llamar en Apex. Vea el ejemplo a continuación.

<dx-code-block title language="apex" code-block="Invocable.Action action = Invocable.Action.createCustomAction('cdpGetMlPrediction', 'EinsteinStudio_model_name');
action.setInvocationParameter('variable_1', '10');
action.setInvocationParameter('variable2', '20');
action.setInvocationParameter('variable3', '30');
List results = action.invoke();
if (results.size() > 0 && results[0].isSuccess()) { System.debug(‘Result is: ‘ + results[0].getOutputParameters().get(‘param_score’));
} else { System.debug(‘Error message’ + results[0].getErrors());
} “>

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

Utilice an√°lisis ad hoc para obtener predicciones

Query API es otra forma rápida de obtener puntajes de predicción para los datos que residen en Data Cloud. Con Query API, puede usar el punto final de inferencia y funciones de predicción de llamadas para probar el punto final.

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

Conclusión

Einstein Studio es una plataforma de IA fácil de usar que permite a los equipos de ciencia e ingeniería de datos crear, entrenar e implementar modelos de IA utilizando plataformas externas y datos en Data Cloud. Las plataformas externas incluyen Amazon SageMaker, Google Cloud Vertex AI y otros servicios de IA predictivos o generativos. Una vez que esté listo, puede utilizar los modelos de IA en tiempo real para impulsar cualquier aplicación de ventas, servicios, marketing, comercio y otras en Salesforce.

Recursos adicionales

Sobre el Autor

Daryl Martis es el Director de Producto de Salesforce para Einstein. Tiene m√°s de 10 a√Īos de experiencia en la planificaci√≥n, creaci√≥n, lanzamiento y gesti√≥n de soluciones de clase mundial para clientes empresariales, incluidas soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje autom√°tico y en la nube. Anteriormente trabaj√≥ en la industria de servicios financieros en la ciudad de Nueva York. S√≠guelo en LinkedIn o Twitter .

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