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

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

Última actualización el 1 de noviembre de 2023 por Rakesh Gupta

Gran idea o pregunta duradera:

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

Objetivos:

Después de leer este blog, podrás:

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

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

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

A Benjamin Moore , administrador de Salesforce en Gurukul On Cloud (GoC), se le ha asignado una tarea específica. Siempre que un vendedor por teléfono o el equipo de ventas internas elimine un cliente potencial (cliente potencial) de la cadencia de participación de ventas, asegúrese de la creación automática de una tarea con estos detalles:

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

¿Qué es la cadencia de participación en ventas?

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

La cadencia de participación de ventas es una línea de tiempo de las actividades y métodos de ventas que siguen los representantes de ventas para atraer clientes potenciales. El propósito de una cadencia es facilitar que el representante de ventas interno cumpla con el cronograma y garantice que los prospectos no sean olvidados, es decir, que nada se pierda. Por ejemplo, si ofrece una consulta gratuita en su sitio web y alguien completa un formulario, la cadencia incluiría una lista de las cosas que hace para programar la primera reunión.

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

Una cadencia de participación de ventas se parece a esto:

HVS.png

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

¿Qué es la captura de datos modificados?

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Lleve sus modelos de IA de Google Vertex a la nube de datos ☁️

Lleve sus modelos de IA de Google Vertex a la nube de datos ☁️

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

Model Builder, parte de Einstein Copilot Studio, es una plataforma 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”.

¿Qué es la capacidad de traer su propio modelo (BYOM)?

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.

¿Por qué traer su propio modelo a Data Cloud?

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

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

Para obtener más información, mire nuestro breve vídeo .

Flujo de trabajo de la aplicación para usar Model Builder con Vertex AI de Google Cloud

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.

NUEVA característica: Autenticación mediante credenciales de cuenta de servicio de Google

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.

NUEVA característica: Ingestión de datos en streaming

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 .

Cómo consumir predicciones de tu modelo en Salesforce

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

Utilice Flow Builder y Apex para obtener predicciones

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 .

Utilice Query API para obtener predicciones

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 .

Conclusión

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.

Recursos adicionales

Sobre los autores

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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Desmitificando Light DOM y sus casos de uso ☁️

Desmitificando Light DOM y sus casos de uso ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

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

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

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

¿Cómo funciona el DOM ligero?

Usemos un componente web Lightning muy simple como ejemplo.

holaCodey.html

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

Hello Codey!

«>

holaCodey.js

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

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

holaCodey.html

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

Hello Codey!

«>

holaCodey.js

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

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

holaCodey.js

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

holaCodey.html

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

Hello Codey!

«>

holaCodey.js

Cuándo usarlo y cuándo no usarlo

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

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

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

Casos de uso habilitados por DOM ligero

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

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

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

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

mascotChanger.html

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

mascotChanger.js

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

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

myJSResource.js

2) Implementación más sencilla de componentes profundamente anidados

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

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

3) Estilo global

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

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

colorChanger.html

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

colorChanger.js

colorChanger.css

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

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

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

4) Implementación más flexible de las mejores prácticas de accesibilidad

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

mascotChanger.html

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

«>

mascotChanger.js

mascotaNombreInput.html

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

«>

mascotaNombreEtiqueta.html

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

«>

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

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

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

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

Otras Consideraciones

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

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

Conclusión

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

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

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

Sobre el Autor

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

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Introducción a los agentes autónomos ☁️

Introducción a los agentes autónomos ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

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Introducción a los agentes autónomos | Blog de desarrolladores de Salesforce

El panorama de la IA está cambiando a un ritmo tan rápido que las tecnologías futuristas como la IA autónoma ya están mucho más cerca de lo que piensas. Esto se debe a la forma en que los grandes modelos de lenguaje (LLM) están comenzando a incorporarse en casi todas las formas en que interactúa con las aplicaciones. Para los desarrolladores, esto supone un cambio en la forma en que abordamos la creación de aplicaciones, desde las formas en que las reunimos hasta la creación con una UX conversacional completamente nueva.

En esta publicación de blog, veremos cómo los agentes autónomos incorporan la IA a la forma en que funcionan las aplicaciones y, al mismo tiempo, nos acercan a un mundo autónomo.

¿Qué son los agentes autónomos?

En nuestro panorama tecnológico, los agentes son sistemas avanzados que aprovechan el poder de los modelos lingüísticos para razonar y tomar decisiones. Lo que los diferencia de otro bot o marco es el hecho de que los agentes pueden realizar tareas en su nombre utilizando herramientas y memoria.

Las herramientas son extensiones de las capacidades de un modelo de lenguaje, que cierran brechas en su conocimiento y le permiten interactuar con fuentes de datos externas o recursos computacionales. Con estas herramientas, un modelo de lenguaje puede obtener datos en tiempo real, ejecutar tareas y utilizar los resultados para informar sus acciones posteriores. Por ejemplo, si un modelo de lenguaje conoce información solo hasta una fecha determinada, las herramientas pueden proporcionarle información más actualizada de la web, bases de datos u otras fuentes externas.

La memoria proporciona a los agentes la capacidad de recordar interacciones pasadas, lo que puede ser esencial para la continuidad de las tareas y el aprendizaje de acciones anteriores. Esta memoria puede ser de corta duración, centrándose en interacciones recientes, o de largo plazo, recordando eventos o patrones pasados importantes que son relevantes para situaciones actuales.

Juntos, estos elementos transforman un modelo de lenguaje en un agente que no sólo puede comprender y generar texto, sino también actuar sobre esa comprensión en contextos del mundo real. Dichos agentes pueden ejecutar soluciones de forma autónoma para los usuarios, pero también pueden integrar la intervención humana, especialmente en escenarios donde existen incertidumbres o excepciones.

¿Cómo funcionan los agentes?

Se han creado muchos marcos para respaldar el avance de los agentes, siendo algunos de los más populares AutoGPT y LangChain . Generalmente, los agentes siguen un patrón similar: el marco ReAct para razonar y actuar en modelos lingüísticos .

Este marco consta de una serie de pasos:

  1. El usuario proporciona información.
  2. El agente “piensa” en la respuesta adecuada
  3. El agente determina la acción, selecciona la herramienta relevante y decide la entrada para esa herramienta.
  4. La herramienta ofrece un resultado.
  5. El proceso recorre los pasos 2 a 4 hasta que el agente determina que la tarea está completa

Este proceso es el que empieza a hacer autónomo al agente. Al confiar en el LLM para pensar en la respuesta y determinar las acciones apropiadas necesarias, actúa por sí solo para crear el resultado deseado.

Usando LangChain como ejemplo, digamos que queremos crear una aplicación que permita a un cliente gestionar sus pedidos. Primero, podríamos darle a la aplicación acceso a nuestra base de datos de pedidos, base de datos de clientes y API de socios de envío. Luego, configuraríamos una serie de herramientas a las que puede acceder la aplicación para consultar datos, actualizarlos y utilizar IA generativa para redactar una respuesta.

Este agente de gestión de pedidos dispone de seis herramientas que puede utilizar “dentro de su dominio de conocimiento”:

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

Veamos ahora cómo un agente podría manejar casos de uso relacionados con la gestión de pedidos. Por ejemplo, ¿cómo puede el agente ayudar a un usuario a obtener una actualización sobre el estado de su pedido?

  1. El usuario solicita la información más reciente de su pedido a través de un chatbot
  2. El agente “piensa” y determina la acción correcta que debe tomar
    1. El agente primero utiliza la herramienta Consultar cliente para consultar los detalles del cliente.
    2. Luego, el agente utiliza la herramienta Consultar pedidos para consultar pedidos desde una base de datos.
    3. Luego, el agente utiliza la herramienta Administrar información de seguimiento para obtener la información de envío más reciente de su socio de envío.
    4. Luego, el agente toma ambos resultados y utiliza la herramienta Redactar respuesta para generar una respuesta.
  3. La respuesta se devuelve al usuario.

En este escenario, el agente pudo tomar las herramientas que le proporcionamos y determinar el pedido y los parámetros que necesitan para crear el resultado correcto para el usuario, en este caso, toda su información de pedido y envío. Lo que es importante tener en cuenta aquí es que el usuario puede hacerle al agente cualquier pregunta sobre su pedido y el agente puede usar IA para razonar y usar las herramientas en el orden que necesite.

Como desarrollador, su función se centra más en crear las herramientas y permitir que el agente administre la orquestación.

Mantener a un humano informado

El desafío ético con los agentes autónomos es que no hay ningún ser humano involucrado cuando se trata de ejecutar las acciones. En Salesforce, estamos comprometidos con el uso ético de la IA y queremos dejarlo claro en nuestras implementaciones de este tipo de tecnología. Ciertas reglas exigen que una persona sea responsable de tomar la decisión final en asuntos con consecuencias legales o de impacto comparable, incluida la contratación laboral, la aprobación de préstamos, las admisiones educativas y las sugerencias en justicia penal. Esta insistencia en la supervisión humana, en lugar de decisiones automatizadas, tiene como objetivo identificar y reducir mejor los posibles sesgos y daños.

¿Qué significa esto para el futuro de Salesforce?

En Dreamforce este año, les dimos una idea de cómo será el futuro de Salesforce y la IA autónoma en la plataforma Einstein 1. Einstein Copilot es nuestra respuesta a un asistente conversacional de IA generativa basado en agentes que utiliza habilidades y acciones para guiar a los usuarios a través de la interacción con Salesforce. Esto introduce un paradigma de desarrollo completamente nuevo para Salesforce, uno en el que estamos creando piezas de funcionalidad más pequeñas que pueden ser orquestadas por Einstein Copilot.

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

Si bien existen varias similitudes entre Copilot y un marco de agente de código abierto, la verdadera diferencia es el acceso de Copilot a toda la plataforma de metadatos de Salesforce. No sólo eso, sino que el alcance es mucho mayor. En lugar de agentes individuales, tienes muchas habilidades , y en lugar de herramientas tienes acciones .

Por ejemplo, si desea actualizar un pedido utilizando Copilot, deberá crear una habilidad de gestión de pedidos. Con otros marcos, necesitarías crear un agente completo para la gestión de pedidos.

Cuando se trata de acciones, usted tiene el poder de la Plataforma Einstein 1 detrás de usted. Podrá utilizar Apex, Flow, las numerosas API de plataforma, SOQL y mucho más para brindarle a su habilidad la capacidad de reunir datos desde cualquier lugar. También tiene acceso directo a los datos de toda la plataforma.

Estudio Einstein Copiloto

Estas habilidades y acciones se reúnen en Einstein Copilot Studio , que le permite ensamblar flujos, indicaciones, Apex y más en colecciones de funcionalidades.

Actualmente existen tres herramientas dentro de Einstein Copilot Studio:

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

Juntos, podrán crear agentes potentes en Salesforce que puedan usar su código para responder preguntas y ayudar a los usuarios.

La capa de confianza de Einstein

Una gran ventaja de Einstein Copilot es Einstein Trust Layer. Trust Layer proporciona un entorno seguro para el procesamiento de datos a través de un modelo de lenguaje grande, lo que garantiza que los datos del usuario permanezcan confidenciales al enmascarar información de identificación personal, verificar la salida en busca de contenido inapropiado y garantizar que no haya persistencia de datos fuera de Salesforce.

Trust Layer se ejecuta a través de un proceso de varios pasos para garantizar que los datos estén fundamentados y enmascarados antes de ser procesados por un proveedor de LLM externo, y proporciona una puerta de enlace segura para interactuar con dichos LLM. Una vez que se ha generado una respuesta, la verifica en busca de contenido tóxico y desenmascara los datos antes de presentárselos al usuario. Puede ver más de cerca la capa de confianza en nuestra publicación de blog Dentro de la capa de confianza de Einstein .

Resumen

La IA autónoma se hace realidad mucho más cerca a través de agentes, lo que marca el comienzo de una nueva era de tecnología en la que el razonamiento y la toma de decisiones se potencian con herramientas y memoria. Einstein Copilot de Salesforce introduce este enfoque impulsado por agentes en la plataforma, ofreciendo un asistente de IA conversacional que guía a los usuarios, aprovecha los vastos metadatos de Salesforce y garantiza la integridad de los datos a través de Einstein Trust Layer. Este cambio transformador significa no sólo una evolución en las interacciones de IA, sino también una promesa de experiencias seguras, eficientes y fluidas para los usuarios de Salesforce.

Sobre el Autor

Stephan Chandler-García es el director de contenido estratégico de Salesforce. Ha estado en el ecosistema de Salesforce durante más de 10 años como cliente, socio e ISV. Puede encontrar a Stephan en persona en un grupo comunitario Trailblazer o en una de nuestras conferencias en todo el mundo. Alternativamente, sígalo en X (Twitter) o GitHub .

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Archivando datos, ¡no tan rápido!

Archivando datos, ¡no tan rápido!

En el mundo actual basado en datos, las empresas generan una gran cantidad de datos, incluidos registros de clientes, historial de transacciones y más. (No me hagas empezar con los LLM).

Gestionar estos datos de manera eficiente es clave para el buen funcionamiento de sus entornos de Salesforce, la capacidad de almacenamiento, el consumo de energía y también las regulaciones de retención de datos. Ahí es donde entra en juego el archivo de datos.

Como sabrás, paso un poco de tiempo todos los días en la 'comunidad de respuestas'. Así es como (hace muchos años) entré en la comunidad Salesforce Trailblazer. Así que trato de pasar un poco de tiempo allí todos los días. Y he visto algunas preguntas recientemente sobre este asunto. Así que pensé en ampliar el intercambio de conocimientos: escribamos este artículo, donde exploramos el archivo de datos y arrojamos luz sobre algunas consideraciones esenciales.

Antes de comenzar a archivar como si no hubiera un mañana, esto es lo que debe analizar:

Elegir los registros adecuados para archivarlos
El primer paso para crear una estrategia de archivo de datos es determinar qué registros deben archivarse. No es necesario archivar todos los datos; sólo se deben considerar aquellos que ya no se utilizan activamente pero que deben conservarse para fines históricos o de cumplimiento. Para los usuarios de Salesforce, esto podría incluir contactos antiguos de clientes, oportunidades cerradas o casos obsoletos.

En la mayoría de los casos, los datos pueden simplemente eliminarse. ¡No seas acaparador! Y eliminar conduce a un menor uso de almacenamiento, menos procesamiento, menos riesgos potenciales de seguridad y gobernanza, menos consumo de energía… ¡en definitiva, menos complicaciones!

¡Menos es más!

Acceder a datos archivados
Si bien los datos archivados generalmente se almacenan fuera del entorno principal de Salesforce, es crucial considerar cómo y si estos registros serán necesarios nuevamente .

  • Piense en la frecuencia con la que su equipo necesita acceder a datos archivados y
  • si debería estar disponible fácilmente o si
  • puede permitirse un proceso de recuperación más largo. También,
  • determinar si necesita ejecutar informes sobre datos archivados para análisis históricos o
  • fines de cumplimiento.

Matando el mito: ¡En este hilo reciente se propuso utilizar un objeto personalizado! ¡No hagas esto, no tiene sentido! El uso de almacenamiento será el mismo si se trata de un objeto estándar o personalizado (si no más).

Definición de períodos de retención
Los distintos tipos de datos pueden tener distintos requisitos de conservación. Por ejemplo, es posible que sea necesario conservar los registros financieros durante un período más prolongado que las consultas de los clientes.

Comprenda los períodos de retención específicos para su industria y ubicación, y asegúrese de que su estrategia de archivo se alinee con estas regulaciones.

Cumplimiento de las regulaciones de la industria
A riesgo de repetirme: el cumplimiento de la normativa de conservación de datos es primordial. Investigue si existen regulaciones específicas aplicables a su industria y ubicación .

Por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea impone reglas estrictas sobre la retención y la privacidad de los datos.

Cumplir con estas normativas no es sólo un requisito legal sino también una forma de generar confianza con sus clientes. Y le ahorra molestias y estrés en el futuro.

Soluciones de archivo existentes
Considere qué soluciones de archivo ya existen en su organización. Algunas empresas pueden tener un sistema de archivo dedicado que puede o no integrarse perfectamente con Salesforce, mientras que otras pueden depender de procesos manuales.

Es muy fácil distraerse con la proliferación de aplicaciones, no te dejes cegar por las cosas brillantes. Comprender su configuración actual puede ayudarle a tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar su estrategia de archivo.

No te olvides del escenario del “Regreso”
A veces, los datos archivados no desaparecen para siempre. Piense en escenarios en los que podría necesitar resucitar registros archivados, como un contacto de cliente previamente cerrado que regresa como un cliente potencial.

Asegúrese de que su sistema de archivo permita una fácil recuperación y reintegración cuando sea necesario. ¡Descubra qué situaciones podrían ocurrir, con qué frecuencia, cuánto volumen, etc., para que pueda diseñar el proceso basándose en decisiones informadas!

En conclusión, el archivo de datos eficaz es un aspecto crucial de la gestión de instancias de Salesforce. Al considerar cuidadosamente qué registros archivar, cómo acceder a ellos, períodos de retención, regulaciones de cumplimiento, soluciones existentes y la posibilidad de que los datos "regresen", su organización puede garantizar la integridad de los datos, el cumplimiento normativo y la capacidad de aprovechar los datos históricos. para necesidades futuras. ¡También aproveche el poder de ELIMINACIÓN!

¿Cuál es tu enfoque? ¿Qué más tiene en su lista al clasificar las solicitudes de archivo de datos?

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Cómo comenzar con Salesforce Data Cloud: guía 101 y casos de uso

Cómo comenzar con Salesforce Data Cloud: guía 101 y casos de uso

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.

¿Qué es Salesforce Data Cloud y por qué debería implementarlo?

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.

¿Por qué necesito implementar una nube de datos ahora?

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.

¿Cómo funciona la nube de datos de Salesforce?

Fuente de la imagen: Blog de desarrolladores de Salesforce Reúna todos los datos de sus clientes en Data Cloud

En pocas palabras, Data Cloud permite a los administradores de Salesforce realizar una variedad de acciones, que incluyen, entre otras:

  • Vincula tus fuentes de datos por lotes y de streaming.
  • Refine los datos entrantes empleando métodos de transformación y adhiriéndose a protocolos de gobernanza.
  • Estandariza tus datos conformándolos a un modelo establecido.
  • Fusione diferentes elementos de datos mediante la aplicación de reglas de coincidencia de identidades.
  • Explore su conjunto de datos para obtener información mediante consultas y análisis en profundidad.
  • Implementar algoritmos de inteligencia artificial para pronosticar comportamientos.
  • Divida y fragmente sus datos y luego impleméntelos en múltiples plataformas para crear experiencias personalizadas.
  • Evalúe sus datos a través de soluciones de análisis compatibles.
  • Exporte estos datos a diversos destinos, alineando acciones con objetivos comerciales específicos.
  • Vuelva a evaluar, cuantifique y ajuste periódicamente sus activos de datos.
Fuente de la imagen: Ayuda de Salesforce Acerca de Salesforce Data Cloud

Cómo empezar con la nube de datos

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.

Pasos de implementación

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:

  • El equipo comprende los principales conceptos y restricciones que pueden afectar la facturación.
  • Analiza la gestión de la marca y la estructura organizacional.
  • Examina los principios del modelo de datos antes de acordar una estrategia de datos.
  • Analice los datos que ya tiene y las fuentes de datos.
  • Reconoce a un administrador de Salesforce para configurar Salesforce Data Cloud.
  • Enumera los usuarios además de los permisos que requieren.
  • Establece objetivos de segmentación.
Fuente de la imagen: Configuración de la nube de datos del módulo Trailhead

Costo y disponibilidad de Salesforce Data Cloud

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.

En conclusión

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.

Referencias:

Dorian es un administrador y desarrollador certificado 4x de Salesforce con amplia experiencia en la personalización de Salesforce según las necesidades del cliente. Comenzó su trayectoria en TI como administrador de CRM y mantuvo su enfoque en el ecosistema de Salesforce. Le encanta explorar nuevas integraciones en Salesforce y detectar formas alternativas de optimizar los procesos comerciales dentro del CRM. Actualmente trabaja como desarrollador de Salesforce a tiempo completo y contribuye con contenido al portal educativo SFApps.info.

Evaluación formativa:

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