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Etiqueta: Código abierto

Más allá de los nombres: Cómo la investigación en IA está revolucionando la resolución de identidades en la nube de datos

Estamos encantados de anunciar la integración de la concordancia difusa en todas las funciones del objeto de contacto, proporcionando a los clientes las soluciones a medida que necesitan.

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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 Engineering Blog

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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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Presentación del control de versiones de API a nivel de componente de LWC ☁️

Presentación del control de versiones de API a nivel de componente de LWC ☁️

El versionado de la API de LWC es una excelente forma de garantizar la compatibilidad con versiones anteriores de los componentes existentes y, al mismo tiempo, permitir que los nuevos componentes adopten las nuevas características.

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Blog de desarrolladores de Salesforce

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El viaje de Nicolas Vuillamy hasta convertirse en CTO en el ecosistema de Salesforce ☁️

El viaje de Nicolas Vuillamy hasta convertirse en CTO en el ecosistema de Salesforce ☁️

Nuestra serie Dev Spotlight explora las vidas de desarrolladores individuales mientras comparten su viaje para convertirse en desarrolladores de Salesforce y lo que significa formar parte de nuestra comunidad mundial.

La serie Dev Spotlight explora las vidas de desarrolladores individuales mientras comparten su viaje para convertirse en desarrolladores de Salesforce y lo que significa formar parte de nuestra comunidad mundial

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La mayor actualización de bases de datos de Salesforce: migración a HBase 2

Escrito por Viraj Jasani y Andrew Purtell Los datos son el motor de las operaciones de Salesforce y ayudan a nuestros clientes a tomar mejores decisiones a diario. El equipo de almacenamiento de Big Data (BDS), una parte clave de la organización de ingeniería de Salesforce, despliega posiblemente una de las mayores huellas de producción de bases de datos distribuidas. Esta infraestructura se basa en la combinación de […]

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La migración a HBase 2 está en marcha

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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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Adaptar los modelos de difusión a las preferencias humanas

TLDR

El aprendizaje a partir de preferencias humanas, concretamente el Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF) ha sido un componente reciente clave en el desarrollo de grandes modelos lingüísticos como ChatGPT o Llama2. Hasta hace poco, el impacto del entrenamiento a partir de la retroalimentación humana en los modelos texto-imagen era mucho más limitado. En este trabajo, Diffusion-DPO,

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Dentro de la investigación en IA: Superar los retos para impulsar nuevas innovaciones

Por Yingbo Zhou y Scott Nyberg En nuestra serie «Engineering Energizers» Q&A, examinamos las experiencias profesionales que han formado a los líderes de ingeniería de Salesforce. Conozca a Yingbo Zhou, Director Senior de Investigación de Salesforce AI Research, donde dirige su equipo para hacer avanzar la IA, centrándose en los campos del procesamiento del lenguaje natural y el software […]

La experiencia de Yingbo Zhou en el campo de la inteligencia artificial es una de las claves de su éxito

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La investigación de la IA desde dentro: Cómo superar retos complejos para impulsar la próxima generación de innovaciones

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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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Modelado de secuencias largas con XGen: Un LLM de 7B entrenado con secuencias de entrada de 8K de longitud

TLDR

Entrenamos una serie de LLMs 7B llamados XGen-7B con atención densa estándar hasta 8K de longitud de secuencia para hasta 1.5T tokens. También afinamos los modelos en datos de instrucción de dominio público. Los principales resultados son:

  • En pruebas de PNL estándar, XGen consigue resultados comparables o mejores
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Dentro de CodeGen: Nuestro LLM interno de código abierto ☁️

Dentro de CodeGen: Nuestro LLM interno de código abierto ☁️

CodeGen, parte de la propia familia de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de Salesforce, es un LLM de código abierto para la comprensión y generación de código.

CodeGen, parte de la propia familia de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de Salesforce

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PyRCA: Facilitar el análisis de causa raíz en AIOps

TL;DR:PyRCA es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto diseñada específicamente para realizar análisis de causa raíz (RCA) en operaciones de TI. Ofrece un marco integral que permite a los usuarios identificar fácilmente las dependencias causales métricas complicadas y localizar automáticamente las causas raíz de los incidentes. La biblioteca proporciona una interfaz unificada

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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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El poder cada vez mayor de los modelos pequeños

La reciente cobertura mediática de la IA ha seguido un patrón familiar: se lanza un nuevo modelo masivo, que se da a conocer a los beta testers y, finalmente, al público, pero apenas pasan uno o dos meses antes de que empiecen a surgir rumores sobre el modelo aún mayor que supuestamente se está formando para sustituirlo.

La IA se ha convertido en una de las tecnologías más populares del mundo

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Desarrollo de la nueva XGen: Los LLM fundacionales de Salesforce

Por Shafiq Rayhan Joty y Scott Nyberg En nuestra serie «Engineering Energizers» Q&A, examinamos las trayectorias profesionales que han formado a los líderes de ingeniería de Salesforce. Conozca a Shafiq Rayhan Joty, Director de Salesforce AI Research. Shafiq codirige el desarrollo de XGen, una serie de innovadores modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de distintos tamaños. Proporcionando conocimientos generales críticos, […]

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CodeChain: Hacia la generación de código modular mediante una cadena de autorrevisiones y submódulos representativos

TL;DR: Con CodeChain, un gran modelo de lenguaje (LLM) preentrenado puede resolver problemas de codificación desafiantes integrando la modularidad en muestras de generación y auto-mejorarse empleando una cadena de auto-revisiones en submódulos representativos. CodeChain puede lograr resultados de vanguardia tanto con los modelos GPT de OpenAI como con los LLM de código abierto en pruebas de codificación exigentes como

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BannerGen: Biblioteca para la generación de pancartas multimodales

Antecedentes

Los diseños de maquetación gráfica son la base de la comunicación entre los diseñadores de medios y su público objetivo. Desempeñan un papel fundamental en la organización de diversos elementos visuales, como texto renderizado, logotipos, imágenes de productos, llamadas a la acción (como botones) y texturas/imágenes de fondo. La disposición de estos elementos es el

protagonismo de la comunicación

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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 optimizar tus procesos empresariales con Odoo Open ERP

Introducción

En el mundo empresarial actual, la eficiencia y la optimización de los procesos son fundamentales para el éxito de una empresa. Una forma de lograr esto es a través de la implementación de un sistema ERP (Enterprise Resource Planning, por sus siglas en inglés). Odoo Open ERP es una de las opciones más populares y completas en el mercado de los sistemas ERP. En este artículo, exploraremos qué es Odoo Open ERP, cómo puede ayudar a tu empresa y cómo elegir el módulo adecuado para tus necesidades.

La implementación de un sistema ERP en una empresa es de vital importancia para optimizar los procesos y mejorar la eficiencia. Un sistema ERP integra y centraliza todas las operaciones y funciones de una empresa en un solo sistema, lo que permite una mejor comunicación y colaboración entre los diferentes departamentos. Además, un sistema ERP proporciona una visión completa y en tiempo real de todas las áreas de la empresa, lo que facilita la toma de decisiones informadas y estratégicas.

¿Qué es Odoo Open ERP y cómo puede ayudar a tu empresa?

Odoo Open ERP es un sistema ERP de código abierto que ofrece una amplia gama de módulos y funcionalidades para gestionar todas las áreas de una empresa, desde recursos humanos y finanzas hasta ventas y proyectos. Es altamente personalizable y escalable, lo que lo hace adecuado para empresas de todos los tamaños y sectores.

Una de las principales ventajas de Odoo Open ERP es su interfaz intuitiva y fácil de usar, que permite a los usuarios acceder y utilizar todas las funcionalidades del sistema de manera sencilla. Además, Odoo Open ERP ofrece una amplia gama de características y beneficios, como la gestión de inventario, la gestión de compras, la gestión de ventas, la gestión de proyectos, la gestión de recursos humanos y la contabilidad, entre otros.

Odoo Open ERP puede ayudar a las empresas a optimizar sus operaciones al centralizar y automatizar los procesos empresariales. Por ejemplo, con Odoo Open ERP, las empresas pueden gestionar eficientemente su inventario, realizar un seguimiento de las ventas y los pedidos, gestionar proyectos y tareas, y gestionar los recursos humanos, todo desde un solo sistema. Esto no solo ahorra tiempo y esfuerzo, sino que también mejora la precisión y la eficiencia de las operaciones empresariales.

Ventajas de implementar Odoo en tu negocio

La implementación de Odoo Open ERP en una empresa ofrece numerosas ventajas. En primer lugar, Odoo Open ERP es una solución rentable en comparación con otros sistemas ERP en el mercado. Al ser de código abierto, no hay costos de licencia y las actualizaciones y mejoras son gratuitas. Además, Odoo Open ERP ofrece una amplia gama de módulos y funcionalidades, lo que permite a las empresas elegir y pagar solo por los módulos que necesitan, lo que reduce aún más los costos.

Otra ventaja de Odoo Open ERP es su escalabilidad y flexibilidad. El sistema puede adaptarse y crecer junto con la empresa, lo que lo hace adecuado para empresas de todos los tamaños y sectores. Además, Odoo Open ERP se integra fácilmente con otras aplicaciones y sistemas, lo que permite a las empresas aprovechar al máximo sus inversiones existentes en tecnología.

Cómo elegir el módulo adecuado de Odoo para tu empresa

Odoo Open ERP ofrece una amplia gama de módulos y funcionalidades para gestionar todas las áreas de una empresa. Al elegir el módulo adecuado para tu empresa, es importante considerar varios factores. En primer lugar, debes evaluar las necesidades y los objetivos de tu empresa. ¿Qué áreas de tu empresa necesitan ser optimizadas y mejoradas? ¿Qué funcionalidades específicas necesitas?

Además, es importante considerar la compatibilidad y la integración con los sistemas y aplicaciones existentes en tu empresa. ¿El módulo que estás considerando se integra fácilmente con tus sistemas actuales? ¿Puede compartir datos y sincronizarse con otras aplicaciones que utilizas?

Por último, es útil investigar y leer casos de éxito de empresas que han implementado el módulo que estás considerando. Esto te dará una idea de cómo el módulo ha funcionado en situaciones similares y si ha sido exitoso.

Cómo integrar Odoo con tus procesos empresariales actuales

La integración de Odoo Open ERP con los procesos empresariales existentes es fundamental para maximizar los beneficios del sistema. Para integrar Odoo Open ERP con tus procesos empresariales actuales, es importante seguir algunos pasos clave.

En primer lugar, debes identificar los procesos empresariales que se beneficiarían de la implementación de Odoo Open ERP. Esto puede incluir la gestión de inventario, la gestión de ventas, la gestión de proyectos, la gestión de recursos humanos, entre otros. Una vez identificados los procesos, debes analizar cómo se llevan a cabo actualmente y cómo podrían mejorarse con Odoo Open ERP.

A continuación, debes configurar y personalizar Odoo Open ERP para que se ajuste a tus procesos empresariales existentes. Esto puede incluir la creación de flujos de trabajo personalizados, la configuración de campos y formularios, y la integración con otras aplicaciones y sistemas.

Finalmente, debes capacitar a tus empleados en el uso de Odoo Open ERP y asegurarte de que comprendan cómo se integra con sus procesos empresariales actuales. Esto garantizará una transición suave y una adopción exitosa del sistema.

Cómo automatizar tus procesos empresariales con Odoo

Una de las características más poderosas de Odoo Open ERP es su capacidad para automatizar los procesos empresariales. Con Odoo Open ERP, las empresas pueden automatizar una amplia gama de procesos, lo que ahorra tiempo y mejora la eficiencia.

Por ejemplo, con Odoo Open ERP, las empresas pueden automatizar la gestión de inventario, lo que les permite realizar un seguimiento en tiempo real de los niveles de stock, recibir alertas cuando los niveles de stock son bajos y generar automáticamente órdenes de compra cuando sea necesario.

Además, Odoo Open ERP permite la automatización de la gestión de ventas, lo que facilita la creación y el seguimiento de cotizaciones, la generación de facturas y el seguimiento de los pagos. También se pueden automatizar los procesos de gestión de proyectos, como la asignación de tareas, el seguimiento del progreso y la generación de informes.

La automatización de los procesos empresariales con Odoo Open ERP no solo ahorra tiempo y esfuerzo, sino que también mejora la precisión y la consistencia de las operaciones empresariales.

Cómo gestionar tus recursos humanos con Odoo HR

El módulo de recursos humanos de Odoo Open ERP, conocido como Odoo HR, es una herramienta poderosa para gestionar y optimizar los recursos humanos de una empresa. Con Odoo HR, las empresas pueden gestionar eficientemente la contratación, la gestión de empleados, la gestión de nóminas y la gestión de ausencias, entre otros.

Una de las características clave de Odoo HR es su capacidad para centralizar y organizar toda la información relacionada con los empleados en un solo lugar. Esto incluye información personal, información de contacto, información de empleo, información de nómina y más. Además, Odoo HR permite a los empleados acceder y actualizar su propia información, lo que reduce la carga administrativa para el departamento de recursos humanos.

Además, Odoo HR ofrece herramientas para gestionar el proceso de contratación, desde la publicación de ofertas de trabajo hasta la selección de candidatos y la generación de contratos. También permite la gestión de ausencias y permisos, lo que facilita el seguimiento y la gestión de las vacaciones, las licencias por enfermedad y otros tipos de ausencias.

Cómo mejorar tus ventas con Odoo CRM

El módulo de gestión de relaciones con los clientes (CRM) de Odoo Open ERP es una herramienta esencial para mejorar las ventas y la gestión de clientes. Con Odoo CRM, las empresas pueden gestionar eficientemente el ciclo de ventas, desde la generación de leads hasta el cierre de ventas y el seguimiento de clientes.

Una de las características clave de Odoo CRM es su capacidad para organizar y gestionar todos los contactos y oportunidades de venta en un solo lugar. Esto incluye la información de contacto de los clientes, el historial de comunicaciones, las oportunidades de venta y más. Además, Odoo CRM permite a los equipos de ventas realizar un seguimiento de las actividades y tareas relacionadas con las oportunidades de venta, lo que mejora la colaboración y la eficiencia.

Además, Odoo CRM ofrece herramientas para automatizar y optimizar el proceso de ventas. Por ejemplo, se pueden crear flujos de trabajo automatizados para enviar correos electrónicos de seguimiento, generar cotizaciones y facturas, y realizar un seguimiento de los pagos. También se pueden generar informes y análisis en tiempo real para evaluar el rendimiento de las ventas y tomar decisiones informadas.

Cómo controlar tus finanzas con Odoo Contabilidad

El módulo de contabilidad de Odoo Open ERP, conocido como Odoo Contabilidad, es una herramienta esencial para gestionar y controlar las finanzas de una empresa. Con Odoo Contabilidad, las empresas pueden realizar un seguimiento de los ingresos y gastos, generar informes financieros, gestionar la facturación y más.

Una de las características clave de Odoo Contabilidad es su capacidad para automatizar y simplificar el proceso de contabilidad. Con Odoo Contabilidad, las empresas pueden importar automáticamente los extractos bancarios, reconciliar las transacciones, generar facturas y pagos, y realizar un seguimiento de los impuestos y las retenciones.

Además, Odoo Contabilidad ofrece herramientas para generar informes financieros en tiempo real, como el balance general, el estado de resultados y el flujo de efectivo. Estos informes proporcionan una visión clara y precisa de la situación financiera de la empresa, lo que facilita la toma de decisiones informadas.

Cómo gestionar tus proyectos con Odoo Project Management

El módulo de gestión de proyectos de Odoo Open ERP, conocido como Odoo Project Management, es una herramienta esencial para gestionar y controlar los proyectos de una empresa. Con Odoo Project Management, las empresas pueden planificar, asignar y realizar un seguimiento de las tareas y los proyectos, lo que mejora la colaboración y la eficiencia.

Una de las características clave de Odoo Project Management es su capacidad para organizar y gestionar todos los aspectos de un proyecto en un solo lugar. Esto incluye la planificación de tareas, la asignación de recursos, el seguimiento del progreso y la generación de informes. Además, Odoo Project Management permite a los equipos de proyectos colaborar y comunicarse de manera efectiva a través de herramientas como el chat en línea y los comentarios.

Además, Odoo Project Management ofrece herramientas para gestionar el tiempo y los gastos del proyecto, lo que facilita el seguimiento y la gestión de los recursos y los costos. También se pueden generar informes y análisis en tiempo real para evaluar el rendimiento del proyecto y tomar decisiones informadas.

Cómo medir el éxito de tu implementación de Odoo en tu empresa

La implementación exitosa de Odoo Open ERP en una empresa se puede medir a través de una serie de métricas clave. Estas métricas pueden incluir la mejora de la eficiencia operativa, la reducción de los costos, el aumento de las ventas y los ingresos, la mejora de la satisfacción del cliente y la mejora de la productividad de los empleados.

Por ejemplo, una empresa puede medir la eficiencia operativa a través de métricas como el tiempo de procesamiento de pedidos, el tiempo de entrega, el tiempo de respuesta al cliente y la precisión de los pedidos. Una empresa también puede medir la reducción de costos a través de métricas como el ahorro de mano de obra, el ahorro de inventario y el ahorro de tiempo.

Además, una empresa puede medir el aumento de las ventas y los ingresos a través de métricas como el aumento de las oportunidades de venta, el aumento de las tasas de conversión y el aumento de los ingresos por cliente. También se pueden medir la satisfacción del cliente a través de métricas como el índice de satisfacción del cliente, el tiempo de respuesta al cliente y el número de quejas o devoluciones.

Conclusion

En resumen, la implementación de Odoo Open ERP en una empresa ofrece numerosos beneficios, como la optimización de los procesos, la mejora de la eficiencia y la reducción de los costos. Odoo Open ERP es una solución rentable y altamente personalizable que se adapta a las necesidades de cualquier empresa. Al elegir el módulo adecuado y realizar una integración adec uada, las empresas pueden aprovechar al máximo las capacidades de Odoo Open ERP y mejorar su rendimiento en general. Además, la comunidad de Odoo ofrece un amplio soporte y actualizaciones regulares, lo que garantiza que la plataforma esté siempre actualizada y en línea con las últimas tendencias y tecnologías. En definitiva, la implementación de Odoo Open ERP es una decisión inteligente para cualquier empresa que busque mejorar su eficiencia y competitividad en el mercado.
Si estás buscando información relacionada con Odoo Open ERP, te recomendamos leer nuestro artículo sobre «¿Qué es SEPA?» SEPA (Single Euro Payments Area) es una iniciativa que busca unificar los pagos en euros en Europa, facilitando las transferencias y domiciliaciones bancarias. En este artículo, encontrarás información detallada sobre cómo funciona SEPA y cuáles son sus beneficios para las empresas. ¡No te lo pierdas! Leer más

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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Salesforce Inspector Reloaded

Salesforce Inspector es una extensión de navegador (¡una gran noticia tanto para usuarios de Chrome como de Firefox!) que le permite interactuar fácilmente con los datos y navegar a las secciones de configuración de una forma más eficaz que la navegación estándar. Se trata de una solución esencial para ahorrar tiempo a todos los profesionales que trabajan con Salesforce. Este post entrará en los detalles […]

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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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