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Tag: IA generativa

Creaci贸n de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein 鈽侊笍

Creaci贸n de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein 鈽侊笍

Esta es una traducci贸n que desde EGA Futura ofrecemos como cortes铆a a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoam茅rica .

El enlace a la publicaci贸n original, lo encontrar谩s al final de este art铆culo.

Creaci贸n de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein | Blog de desarrolladores de Salesforce

La IA generativa es la tecnolog铆a m谩s transformadora desde Internet y revoluciona la forma en que creamos e interactuamos con la informaci贸n. Para los desarrolladores, esto plantea nuevas preguntas: desde la pr谩ctica "驴C贸mo puedo crear aplicaciones impulsadas por IA con modelos de lenguaje grandes (LLM)?" M谩s profundamente, 鈥溌緾贸mo cambiar谩 la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones? 鈥 Exploramos estas dos preguntas en esta publicaci贸n de blog.

驴C贸mo creo aplicaciones impulsadas por IA con LLM?

Comencemos con la primera pregunta: "驴C贸mo creo aplicaciones con LLM?" y explore tres opciones que com煤nmente se consideran:

  1. Entrena tu propio modelo
  2. Personaliza un modelo de c贸digo abierto
  3. Utilice modelos existentes a trav茅s de API

Entrena tu propio modelo

Entrenar su propio modelo le brinda control total sobre los datos de los que aprende su modelo. Por ejemplo, puede entrenar un modelo con datos espec铆ficos de su industria. Un modelo entrenado con datos de un dominio espec铆fico generalmente ser谩 m谩s preciso que un modelo de prop贸sito general para casos de uso centrados en ese dominio. Si bien entrenar su propio modelo ofrece m谩s control y precisi贸n, puede que no siempre sea el mejor enfoque. Aqu铆 hay algunas cosas para considerar:

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

Personaliza un modelo de c贸digo abierto

Personalizar un modelo de c贸digo abierto normalmente lleva menos tiempo y es menos costoso que entrenar su propio modelo desde cero. Sin embargo, a煤n necesita un equipo de ingenieros especializados en aprendizaje autom谩tico (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Dependiendo del caso de uso, es posible que a煤n experimentes la tensi贸n de seguridad de los datos descrita anteriormente.

Utilice modelos existentes a trav茅s de API

Utilizar modelos existentes a trav茅s de API es la forma m谩s sencilla de crear aplicaciones con LLM. Esta es tambi茅n la opci贸n m谩s 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 gen茅rico para ser 煤til.

En esta publicaci贸n de blog, exploramos diferentes t茅cnicas para agregar datos contextuales o privados de la empresa a trav茅s del mensaje. Debido a que el mensaje se crea din谩micamente en nombre del usuario, solo incluye datos a los que el usuario tiene acceso, lo que aborda la tensi贸n de seguridad de los datos descrita anteriormente. Es posible que le preocupe pasar datos privados a una API de terceros, pero existen t茅cnicas para abordar esa preocupaci贸n y tambi茅n las describimos en esta publicaci贸n de blog.

Creaci贸n de aplicaciones impulsadas por IA utilizando modelos existentes a trav茅s de API

Llamada API b谩sica

Los principales proveedores de modelos como OpenAPI , Anthropic , Google , Hugging Face y Cohere ofrecen API para trabajar con sus modelos. En la implementaci贸n m谩s b谩sica, su aplicaci贸n captura un mensaje del usuario, lo pasa como parte de la llamada API y muestra el resultado generado al usuario.

Por ejemplo, as铆 es como se ver铆a la llamada API usando la API OpenAI:

Esta opci贸n 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 declaraci贸n SQL de muestra con una uni贸n 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 gen茅rico para ser 煤til.

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

Escriba un correo electr贸nico de presentaci贸n para el director ejecutivo de Acme.

El correo electr贸nico generado no ser铆a personalizado ni relevante porque el modelo no sabe nada sobre su relaci贸n con Acme y los negocios que ha hecho con ellos.

Puesta a tierra del LLM

Para que la respuesta sea m谩s relevante y contextual, el usuario puede fundamentar el LLM con informaci贸n adicional. Por ejemplo, pueden ingresar el siguiente mensaje:

Usted es John Smith, representante de cuentas de Northern Trail Outfitters.
Escriba un correo electr贸nico de presentaci贸n a Lisa Martinez, directora ejecutiva de ACME.
Aqu铆 hay una lista de los 煤ltimos tres pedidos que Acme realiz贸 a Northern Trail Outfitters:
Colecci贸n Verano 2023: $375,286
Colecci贸n Primavera 2023: $402,255
Colecci贸n Invierno 2022: $357,542

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

  1. El usuario debe ingresar mucha informaci贸n de conexi贸n a tierra manualmente. Por lo tanto, la calidad del resultado depende en gran medida de la calidad de la pregunta ingresada por el usuario.
  2. Est谩 pasando informaci贸n confidencial al proveedor del modelo donde potencialmente podr铆a persistir o usarse para entrenar a煤n m谩s el modelo, lo que significa que sus datos privados podr铆an aparecer en la respuesta generada por el modelo de otra persona.

Construcci贸n r谩pida y puesta a tierra din谩mica.

Para abordar la primera limitaci贸n anterior, puede construir el mensaje mediante programaci贸n. El usuario ingresa una cantidad m铆nima de informaci贸n o simplemente hace clic en un bot贸n en la aplicaci贸n y luego usted crea el mensaje mediante programaci贸n agregando datos relevantes. Por ejemplo, en respuesta a un clic en el bot贸n 鈥淓scribir correo electr贸nico de introducci贸n鈥, podr铆a:

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

As铆 es como podr铆an verse estos pasos de construcci贸n r谩pidos en Apex:

El principal inconveniente de este enfoque es que requiere un c贸digo personalizado para cada mensaje para poder realizar la sencilla tarea de fusionar datos din谩micos en texto est谩tico.

Plantillas de aviso

Para facilitar la construcci贸n del mensaje, podemos usar plantillas: un patr贸n de desarrollo de software bien conocido que se usa com煤nmente para fusionar datos din谩micos en documentos est谩ticos. Con una plantilla, escribe un archivo de solicitud utilizando marcadores de posici贸n que se reemplazan din谩micamente con datos din谩micos en tiempo de ejecuci贸n.

As铆 es como se ver铆a el ejemplo de Apex anterior usando un lenguaje de plantilla gen茅rico:

Eres {{ user.Name }}, {{user.Title}} en {{ user.CompanyName }}
Escriba un correo electr贸nico de presentaci贸n 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 煤tiles para crear mensajes mediante programaci贸n, sino que tambi茅n se pueden utilizar como base para herramientas gr谩ficas que admiten la creaci贸n de mensajes en un entorno de arrastrar y soltar.

Estudio r谩pido

Por eso creamos Prompt Studio, un nuevo creador de Salesforce que facilita la creaci贸n de indicaciones. Le permite crear plantillas de mensajes en un entorno gr谩fico y vincular campos de marcador de posici贸n a datos din谩micos disponibles a trav茅s de datos de p谩ginas 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 p谩ginas de registro y el c贸digo Apex.

Capa de confianza de Einstein

Prompt Builder le permite definir mensajes basados din谩micamente en un entorno gr谩fico. Pero, 驴c贸mo se env铆a 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:

  • 驴Qu茅 pasa con los problemas de cumplimiento y privacidad si pasa datos de informaci贸n de identificaci贸n personal (PII) en el mensaje? 驴El proveedor del modelo podr铆a conservar los datos de PII o incluso utilizarlos para entrenar a煤n m谩s el modelo?
  • 驴C贸mo se evitan las alucinaciones, la toxicidad y los sesgos en los resultados generados por los LLM?
  • 驴C贸mo se rastrea y registra los pasos de creaci贸n de mensajes con fines de auditor铆a?

Si utiliza la API del proveedor de LLM directamente, tendr谩 que escribir un c贸digo personalizado para responder a estas preguntas. Hay muchas cosas a considerar y puede resultar dif铆cil 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.

As铆 es como funciona:

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

De cara al futuro: creaci贸n de aplicaciones de una forma totalmente nueva

Ahora echemos un vistazo a lo que viene y abordemos la segunda pregunta planteada al principio de este art铆culo: 驴C贸mo cambiar谩 la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones?

Encadenamiento r谩pido

La l贸gica involucrada en la creaci贸n de un mensaje a veces puede volverse compleja. Puede implicar m煤ltiples llamadas a API o servicios de datos, como en el ejemplo de conexi贸n a tierra din谩mica anterior. Responder a la pregunta de un solo usuario puede incluso implicar varias llamadas al LLM. Esto se llama encadenamiento r谩pido. Considere el siguiente ejemplo:

Para construir el mensaje:

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

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

Orquestaci贸n de IA

El enfoque descrito hasta ahora funciona bien, pero a medida que estos flujos de trabajo se vuelven m谩s complejos, podemos ver la necesidad de alguna forma de orquestaci贸n. Como desarrollador, luego crear铆a una serie de bloques de construcci贸n que realizan tareas granulares: recuperar datos sobre un cliente, actualizar un registro, realizar alguna l贸gica computacional, etc. Estos bloques de construcci贸n se pueden orquestar o remezclar de diferentes maneras usando un herramienta de orquestaci贸n. Esto se podr铆a hacer usando una herramienta de orquestaci贸n tradicional que le permita definir qu茅 bloques de construcci贸n usar, en qu茅 orden y cu谩ndo (con diferentes ramas "si"). Pero, 驴qu茅 pasar铆a si la orquestaci贸n en s铆 estuviera impulsada por IA con un orquestador que pudiera razonar y elegir qu茅 bloques de construcci贸n usar y c贸mo componerlos para realizar una tarea espec铆fica? La orquestaci贸n 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 construcci贸n orquestado por IA a un alto nivel.

En este diagrama, las acciones son los componentes b谩sicos descritos anteriormente. Podr铆an ser acciones invocables de Apex, API de MuleSoft o indicaciones. Algunas acciones fundamentales est谩n disponibles de forma predeterminada y otras ser谩n desarrolladas por los desarrolladores. Esto tambi茅n 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 ejecuci贸n de la orquestaci贸n, el planificador elige (crea un plan para) qu茅 acciones usar y c贸mo componerlas para responder mejor a la solicitud del usuario.

La orquestaci贸n de IA es un 谩rea activa de investigaci贸n en Salesforce y en la industria en su conjunto.

Resumen

El uso de modelos existentes a trav茅s de API es una forma com煤n 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 m谩s relevantes y 煤tiles. En lugar de pedirle al usuario que ingrese una gran cantidad de informaci贸n b谩sica manualmente, puede crear el mensaje mediante programaci贸n llamando a servicios de datos y agregando datos contextuales al mensaje. Prompt Studio es un nuevo creador de Salesforce que facilita la creaci贸n de mensajes al permitirle crear plantillas de mensajes en un entorno gr谩fico y vincular campos de marcador de posici贸n a datos din谩micos. 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 orquestaci贸n impulsada por la IA es un paradigma emergente que podr铆a cambiar la forma en que interactuamos con los sistemas de IA y creamos aplicaciones.

Sobre el Autor

Christophe Coenraets es vicepresidente senior de Trailblazer Enablement en Salesforce. Es un desarrollador de coraz贸n con m谩s de 25 a帽os de experiencia en la creaci贸n de aplicaciones empresariales, habilitando audiencias t茅cnicas y asesorando a organizaciones de TI.

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Einstein GPT para desarrolladores: ahora en versi贸n piloto 鈽侊笍

Einstein GPT para desarrolladores: ahora en versi贸n piloto 鈽侊笍

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Einstein GPT para desarrolladores: ahora en fase piloto | Blog de desarrolladores de Salesforce

La IA generativa es una tecnolog铆a transformadora que aumenta la productividad de los desarrolladores, acelera el desarrollo de aplicaciones de software y reduce la barrera para que cualquiera aprenda a programar. En el TrailblazerDX de este a帽o, anunciamos Einstein GPT para desarrolladores , la soluci贸n de inteligencia artificial generativa de Salesforce que libera la productividad de los desarrolladores y les permite desarrollar Salesforce m谩s r谩pido . Hoy, estamos encantados de anunciar que Einstein GPT para desarrolladores ahora est谩 en piloto cerrado.

Creado espec铆ficamente para lenguajes y marcos de Salesforce, Einstein GPT para desarrolladores puede generar c贸digo Apex utilizando lenguaje natural. El soporte para LWC llegar谩 pronto. Nuestro objetivo es que est茅 disponible en Beta abierta en Dreamforce 23 , para que todos puedan tener acceso a la herramienta. En este blog, exploraremos c贸mo comenzar con Einstein GPT para el desarrollo de Apex y c贸mo su potencial puede revolucionar su proceso de desarrollo.

Einstein GPT para desarrolladores frente a otras herramientas de codificaci贸n de IA

Las herramientas de codificaci贸n de IA generativa disponibles en la actualidad se entrenan principalmente en lenguajes p煤blicos, como Java, Python y otros, as铆 como en c贸digo disponible p煤blicamente. Dado que los lenguajes espec铆ficos de Salesforce, como Apex y LWC, son propietarios, estas herramientas a menudo carecen de la capacitaci贸n necesaria para brindar recomendaciones precisas.

Adem谩s, las herramientas de codificaci贸n de IA son tan poderosas como el contexto que se les proporciona. Dado que estas herramientas de codificaci贸n p煤blicas carecen del contexto de Salesforce de su organizaci贸n, como los metadatos, las recomendaciones pueden ser inexactas o insuficientes para satisfacer sus necesidades. Por 煤ltimo, el uso de herramientas de inteligencia artificial disponibles p煤blicamente expone su c贸digo privado m谩s all谩 del l铆mite de confianza de Salesforce y podr铆a hacerlo p煤blico, una posible vulnerabilidad de seguridad.

Con Einstein GPT para desarrolladores, utilizamos CodeGen , nuestro propio modelo de c贸digo abierto para la s铆ntesis de programas. Hospedamos CodeGen dentro del l铆mite de confianza de Salesforce y lo hemos capacitado en lenguajes espec铆ficos de Salesforce como Apex y LWC. Con una base din谩mica incorporada al proceso de generaci贸n de c贸digo, Einstein GPT enriquece sus recomendaciones utilizando sus metadatos y c贸digo. Nuestra capa de confianza de IA dentro de Einstein GPT garantiza que sus datos y c贸digo permanezcan seguros dentro de Salesforce y nunca se almacenen externamente.

Comience con Einstein GPT para desarrolladores

Einstein GPT para desarrolladores se encuentra actualmente en una fase piloto cerrada. Nuestro plan es que est茅 disponible en Open Beta para Dreamforce 2023. Una vez que su organizaci贸n est茅 habilitada para esta herramienta, puede instalar la extensi贸n Einstein GPT en su VS Code Desktop usando un archivo VSIX compartido. Einstein GPT tambi茅n estar谩 disponible en Code Builder , nuestro IDE basado en web, que se espera que est茅 disponible de forma general en octubre. 隆Est茅n atentos a las actualizaciones!

Para utilizar la herramienta Einstein GPT para desarrolladores de forma eficaz:

  1. Abra su VS Code, vaya a Archivo > Abrir carpeta en el men煤 y abra un proyecto de Salesforce DX existente o configure un nuevo proyecto.
  2. Para trabajar con Einstein GPT para desarrolladores, ejecute el comando SFDX: Autorizar una organizaci贸n para conectarse a una organizaci贸n sandbox o a una organizaci贸n borrador de Salesforce. Podr谩 utilizar Einstein GPT para desarrolladores dentro de este entorno.

Si est谩 utilizando organizaciones borrador, active Einstein GPT para desarrolladores habilitando la funci贸n adicional de organizaci贸n borrador. Simplemente edite y guarde el archivo config/project-scratch-def.json en su proyecto DX y agregue la funci贸n EinsteinGPTForDevelopers a su lista de funciones existente.

Por ejemplo:

Finalmente, puede comenzar a generar c贸digo Apex escribiendo un mensaje mediante el comando Paleta de comandos: SFDX: generar c贸digo con Einstein GPT (ver captura de pantalla a continuaci贸n) . Tenga en cuenta que debe estar dentro de un archivo Apex ( .cls ) para que aparezca el comando.

A continuaci贸n se muestra un mensaje de ejemplo:

Quiero crear una clase de Apex. Llam茅moslo OpportunityQuerySelector. Cree un m茅todo llamado getSumOfOpportunityRecords que recupere la cantidad de registros de oportunidades vinculados a un registro de cuenta espec铆fico. El m茅todo debe aceptar accountId como par谩metro. Siga las mejores pr谩cticas de seguridad y aseg煤rese de que el c贸digo se ejecute en el modo de usuario.

Y luego el resultado se muestra a continuaci贸n.

Si bien el c贸digo generado anteriormente no requiri贸 muchas ediciones, es posible que necesite personalizar la salida generada por Einstein GPT seg煤n sus necesidades durante el desarrollo. El panel Einstein GPT: Historial y comentarios dentro del IDE le permite compartir comentarios sobre el resultado generado. 隆Estos comentarios son imprescindibles para ayudarnos a capacitar a nuestro LLM y mejorar su resultado! Estamos emocionados de escuchar sus comentarios.

Transformando el proceso de desarrollo

Reci茅n estamos comenzando con la IA generativa para transformar su flujo de trabajo de desarrollo. Mira lo que viene pronto:

  • Compatibilidad con Lightning Web Component (LWC): genere c贸digo LWC basado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  • Finalizaci贸n predictiva de c贸digo en l铆nea: complete autom谩ticamente la siguiente l铆nea de c贸digo sugerida con metadatos contextuales del proyecto.
  • Verificaci贸n del rendimiento del c贸digo: escanee el c贸digo Apex y corrija errores de tiempo de ejecuci贸n durante el proceso de desarrollo
  • Asistencia conversacional: P铆dale a Einstein que genere c贸digo contextual y documentaci贸n, explique el c贸digo o resuelva problemas complejos.

Conclusi贸n

A medida que Einstein GPT para desarrolladores ampl铆e sus capacidades para admitir LWC, proporcionar finalizaci贸n de c贸digo inteligente y brindar asistencia conversacional, podr谩 desarrollar la plataforma Salesforce m谩s r谩pido que nunca. Nuestro objetivo es que est茅 disponible en Beta abierta en Dreamforce 2023 , para que todos puedan tener acceso a la herramienta. 隆脷nase a nosotros en Dreamforce '23 para jugar y profundizar en Einstein GPT para desarrolladores!

Recursos adicionales

Sobre el Autor

Mohith Shrivastava es desarrollador defensor en Salesforce con una d茅cada de experiencia en la creaci贸n de productos a escala empresarial en la plataforma Salesforce. Mohith se encuentra actualmente entre los principales contribuyentes de Salesforce Stack Exchange, un foro de desarrolladores donde los desarrolladores de Salesforce pueden hacer preguntas y compartir conocimientos. Puedes seguirlo a trav茅s de LinkedIn .

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La gu铆a para desarrolladores de Salesforce para Dreamforce 2023 鈽侊笍

La gu铆a para desarrolladores de Salesforce para Dreamforce 2023 鈽侊笍

Esta es una traducci贸n que desde EGA Futura ofrecemos como cortes铆a a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoam茅rica .

El enlace a la publicaci贸n original, lo encontrar谩s al final de este art铆culo.

La gu铆a del desarrollador de Salesforce para Dreamforce 2023 | Blog de desarrolladores de Salesforce

隆Llamando a todos los desarrolladores de Salesforce! 驴Est谩s listo para experimentar la magia de AI + Datos + CRM en Dreamforce 2023? Hemos preparado una experiencia repleta de tres d铆as como ninguna otra, as铆 que prep谩rate para aprender, conectarte, divertirte y retribuir rodeado de compa帽eros innovadores en la conferencia de tecnolog铆a m谩s grande del mundo.

Sabemos que est谩 contando ansiosamente los d铆as hasta que comience Dreamforce, as铆 que siga leyendo para comenzar a planificar su experiencia Dreamforce perfecta, desde conferencias magistrales hasta sesiones en Developer Track y demostraciones pr谩cticas en acci贸n en Developer Grove.

Vea la 煤ltima tecnolog铆a en la conferencia magistral sobre el futuro del desarrollo

AI + Data + CRM est谩n cambiando r谩pidamente el futuro de los negocios y los desarrolladores est谩n a la vanguardia. 脷nase al presidente y director de ingenier铆a, Srini Tallapragada, y a invitados especiales para aprender todo sobre el futuro del desarrollo y c贸mo puede aprovechar la IA en su trabajo.

Si asistir谩 a Dreamforce en persona, aseg煤rese de agregar la conferencia magistral a su agenda . Si lo seguir谩 desde casa, vea la conferencia magistral completa mientras se transmite en vivo en Salesforce+ .

馃搮 Marque sus calendarios: jueves 14 de septiembre, de 1:30 a 2:20 p. m., hora del Pac铆fico
馃帳 Oradores destacados: Srini Tallapragada, Alba Rivas, Adam White, Kat Holmes, Chris Peterson, Avanthika Ramesh
A帽adir a tu agenda

Descubra los aspectos m谩s destacados de la versi贸n para desarrolladores en Developer Preview Live

Eche un primer vistazo a las principales funciones, herramientas e innovaciones para desarrolladores de la versi贸n 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 versi贸n que 隆no querr谩s perderte esto!

馃搮 Marque sus calendarios: jueves 14 de septiembre, de 2:30 a 3:30 p. m., hora del Pac铆fico
馃帳 Oradores destacados: Aditya Naag Topalli, Mohith Shrivastava, Ewald Hofman, Danielle Larregui, Greg Whitworth, Akshata Sawant, Sarah Welker
A帽adir a tu agenda

Mejora tus habilidades en la ruta de desarrollador

Developer Track ofrece una combinaci贸n de sesiones de teatro de 20 minutos en Developer Theatre y sesiones de trabajo de 40 minutos. Espere asimilar las mejores pr谩cticas, consejos y mucha inspiraci贸n. 隆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 m谩s.

馃搷 Las sesiones de calentamiento se ubicar谩n 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 llevar谩n a cabo en el segundo y tercer piso de Moscone West. Aseg煤rese de consultar su agenda para conocer la ubicaci贸n exacta de las habitaciones.

Para encontrar estas sesiones en el cat谩logo de sesiones de Dreamforce , seleccione Funci贸n en la navegaci贸n izquierda y marque Desarrollador para ver todas las sesiones etiquetadas para desarrolladores.

Algunas sesiones imperdibles para agregar a tu agenda 鉁忥笍

Descubra el poder de Einstein GPT para desarrolladores
Qu茅 esperar: La IA generativa ha arrasado en el mundo de la tecnolog铆a. Conozca las capacidades m谩s recientes de Einstein GPT y c贸mo los desarrolladores pueden utilizar la tecnolog铆a para crear sus propias aplicaciones impulsadas por IA en Salesforce.
Oradores destacados: Stephan Chandler-Garc铆a, Ananya Jha
A帽ade esta sesi贸n a tu agenda

Comprensi贸n de la nube de datos para desarrolladores de Salesforce
Qu茅 esperar: aprenda qu茅 significa Data Cloud para los desarrolladores, c贸mo se exponen sus artefactos como metadatos de plataforma familiares y c贸mo ingerir e interactuar con sus datos mediante SQL, Apex, Flows, API y SDK.
Oradores destacados: Aditya Naag Topalli, Danielle Larregui
A帽ade esta sesi贸n a tu agenda

驴Quieres un mejor c贸digo? Einstein GPT y Code Analyzer pueden ayudar
Qu茅 esperar: Impulse el desarrollo de Salesforce con el d煤o din谩mico de Einstein GPT para desarrolladores y Code Analyzer. Aprenda c贸mo optimizar la generaci贸n y validaci贸n de c贸digo directamente desde las experiencias IDE.
Oradores destacados: Gordon Bockus, Vivek Chawla
A帽ade esta sesi贸n a tu agenda

Componentes web Lightning: novedades y novedades
Qu茅 esperar: aprenda c贸mo puede utilizar Lightning Web Components para hacer que el desarrollo en Salesforce sea m谩s f谩cil y eficiente. Vea las 煤ltimas funciones disponibles para LWC y lo que se avecina en la hoja de ruta.
Oradores destacados: Alicia Teo, Alice Oh, Leo Balter
A帽ade esta sesi贸n a tu agenda

Hoja de ruta de Apex: novedades y novedades
Qu茅 esperar: Los gerentes de producto de Salesforce profundizar谩n 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
A帽ade esta sesi贸n a tu agenda

Aumente la productividad de los desarrolladores con GraphQL e IA generativa
Qu茅 esperar: Sum茅rgete 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 c贸mo redactar consultas con IA generativa.
Oradores destacados: Juli谩n Duque, Ben Sklar
A帽ade esta sesi贸n a tu agenda

Desarrollar componentes web Lightning para dispositivos m贸viles sin conexi贸n
Qu茅 esperar: 驴 Usuarios m贸viles sin conexi贸n? Aprenda c贸mo habilitarlos con componentes web Lightning personalizados para mostrar e incluso actualizar registros mientras un dispositivo m贸vil est谩 desconectado de Internet.
Oradora destacada: Angela Le
A帽ade esta sesi贸n a tu agenda

Gestionar dependencias y conflictos en el Centro DevOps
Qu茅 esperar: profundice en c贸mo 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 m谩s comunes, como la resoluci贸n de conflictos.
Oradores destacados: Gilson Canario, Francisco Sammartino
A帽ade esta sesi贸n a tu agenda

Cinco cosas que los desarrolladores de Salesforce deben saber sobre MuleSoft
Qu茅 esperar: 脷nase a esta sesi贸n para conocer los conceptos clave de MuleSoft que necesita saber como desarrollador de Salesforce. Nos centraremos en las mejores pr谩cticas, consejos y trucos, antipatrones y m谩s con ejemplos en vivo.
Oradores destacados: Gaurav Kheterpal, Akshata Sawant
A帽ade esta sesi贸n a tu agenda

Pon a prueba tus habilidades en Developer Grove

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

Nuestra principal atracci贸n este a帽o es una competencia estilo arcade que pone a prueba tus habilidades de ingenier铆a en IA. 隆Completa tantos desaf铆os como puedas en el menor tiempo posible para que tu nombre aparezca en la tabla de clasificaci贸n y puedas presumir de ello!

Visite la estaci贸n de demostraci贸n que cubre nuestras aplicaciones de muestra y recetas de c贸digo, y descubra c贸mo puede utilizarlas en su propio trabajo. Cada estaci贸n contar谩 con empleados de Salesforce que saben lo que hacen y les encanta ayudar a otros a aprender.

鉂桸ovedad de este a帽o: Estaci贸n 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 p谩gina y seleccione el tema "Desarrollador de Salesforce". Cuando haya terminado de registrarse, se le enviar谩 una confirmaci贸n por correo electr贸nico y estar谩 disponible en la aplicaci贸n Salesforce Events; desc谩rguela ahora en App Store o Google Play Store .

Otras cosas a tener en cuenta 馃憖

Conferencia principal de Dreamforce

脷nase al director ejecutivo de Salesforce, Marc Benioff, junto con invitados especiales en el discurso principal de Dreamforce para escuchar todo sobre nuestras innovaciones m谩s recientes.

馃搮 Marque sus calendarios: martes 12 de septiembre, de 10 a. m. a 12 p. m., hora del Pac铆fico
A帽ade la keynote a tu agenda

Fiel al foro principal de clientes

脷nase al cofundador y director de tecnolog铆a Parker Harris en el foro anual de clientes True to the Core. Escuche a los l铆deres de productos compartir los aspectos m谩s destacados de nuestra hoja de ruta de productos. Si nunca ha asistido, esta es una excelente sesi贸n para que los desarrolladores pregunten y escuchen las respuestas de nuestros gerentes de producto. 隆Una cosa que seguir谩 siendo 鈥渃entral鈥 en True to the Core es que habr谩 muchas preguntas!

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

Aprenda c贸mo resolver sus desaf铆os de TI m谩s dif铆ciles con IA + Datos + CRM. Escuche c贸mo los pioneros utilizan las 煤ltimas innovaciones de plataforma, nube de datos y MuleSoft para crear entornos de TI de pr贸xima generaci贸n, con potentes capacidades de IA generativa integradas.

馃搮 Marque sus calendarios: martes 12 de septiembre, de 2:30 a 3:20 p. m., hora del Pac铆fico
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Celebraci贸n pionera de la noche 1

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

Pistas de administrador y arquitecto

驴Busca diversificar su agenda en Dreamforce este a帽o? Consulte todas las sesiones de c贸digo y de c贸digo bajo en la secci贸n de administraci贸n y en la secci贸n de arquitecto . Para obtener m谩s informaci贸n sobre cada uno, lea la Gu铆a del administrador de Dreamforce 2023 .

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Sobre el Autor

Kaitlin Benz es especialista s茅nior en marketing de desarrolladores en Salesforce. Lo que m谩s le apasiona es la narraci贸n de historias, los podcasts y la comida vegana. Encu茅ntrala en LinkedIn .

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Lucha contra las fugas de ingresos con inteligencia artificial, datos y poder administrativo

Lucha contra las fugas de ingresos con inteligencia artificial, datos y poder administrativo

脷ltima actualizaci贸n el 18 de agosto de 2023 por Rakesh Gupta

La fuga de ingresos es la amenaza oculta a la que se enfrentan todas las empresas. Desde las etapas iniciales de calificaci贸n de clientes potenciales hasta las ventas adicionales y cruzadas, los ingresos potenciales pueden perderse en cualquier punto del embudo de ventas debido a brechas e ineficiencias.

En este art铆culo, exploraremos c贸mo las empresas pueden utilizar la inteligencia artificial (IA) y los datos para combatir la fuga de ingresos junto con la experiencia de los administradores de Salesforce.

En su forma m谩s simple, la fuga de ingresos es la p茅rdida de ingresos ganables debido a errores no forzados y desalineaciones en el proceso de generaci贸n de ingresos. Seg煤n Boston Consulting Group , las d茅biles estrategias de lanzamiento al mercado est谩n causando que las empresas pierdan $2 billones al a帽o en ingresos potenciales perdidos y costos excesivos.  

Profundizaremos en este tema cr铆tico en Dreamforce en San Francisco del 12 al 14 de septiembre de 2023. Como orgulloso patrocinador del evento, Revenue Grid compartir谩 informaci贸n sobre c贸mo las empresas pueden abordar de manera efectiva la fuga de ingresos utilizando el poder de la IA y los datos. . Nuestra misi贸n es simple: capacitar a las empresas para salvaguardar sus ingresos ganados con tanto esfuerzo y, como administrador de Salesforce, 隆usted tiene la clave de esta iniciativa! 脷nase a nosotros en Dreamforce para sumergirse en el emocionante mundo de la protecci贸n de ingresos impulsada por IA y descubra c贸mo abordar este desaf铆o comercial cr铆tico.

Revolucionando la batalla contra las fugas de ingresos con IA

La lucha contra la fuga de ingresos nunca ha sido un trabajo f谩cil. Con el auge de la IA generativa, surge una poderosa herramienta contra las fugas de ingresos, que transforma la forma en que las empresas combaten este desafiante problema. La adopci贸n de IA entre las organizaciones B2B est谩 en constante aumento. La investigaci贸n de McKinsey indica que el 90 % de los l铆deres comerciales prev茅 utilizar con frecuencia soluciones de IA generativa en los pr贸ximos dos a帽os. Adem谩s, las organizaciones que invierten en IA est谩n experimentando aumentos sustanciales en los ingresos, que van del 3 % al 15 %, seg煤n el mismo informe.

La IA es un poderoso aliado en la lucha contra las fugas de ingresos. Sin embargo, no puede hacerlo solo. El punto clave a entender es que la IA aprende de los datos generados por humanos. En t茅rminos m谩s simples, la efectividad de la IA est谩 directamente relacionada con la calidad de sus datos. Para aprovechar al m谩ximo el potencial de la IA y desbloquear sus capacidades para la protecci贸n de los ingresos, es esencial conectar datos fiables y confiables de diversas fuentes.

Sin embargo, en muchas organizaciones, los datos se a铆slan con frecuencia en varios sistemas, creando silos. Incluso las grandes organizaciones con s贸lidos procedimientos de gesti贸n de datos a menudo se encuentran con problemas de calidad de los datos, como la falta de datos en su CRM. Esta realidad nos enfrenta a un c铆rculo vicioso, ya que los datos incorrectos son una de las causas m谩s comunes de fuga de ingresos . Sin garantizar la integridad de los datos y aprovechar la IA, combatir de manera efectiva las fugas de ingresos se convierte en una tarea imposible.

Garantizar la integridad de los datos incluye manejar la seguridad y abordar las preocupaciones de cumplimiento que requieren conocimientos t茅cnicos y experiencia espec铆fica. Con sus conocimientos y habilidades, los administradores de Salesforce desempe帽an un papel vital en cerrar la brecha entre las capacidades de IA y la calidad de los datos, lo que permite a las empresas combatir las fugas de ingresos de manera efectiva.

Garantizar la integridad de los datos con captura de actividad y poder administrativo

Una de las principales razones detr谩s de los problemas de datos para las empresas es la dependencia de los procesos manuales, lo que puede conducir a la entrada de datos que requiere mucho tiempo y mano de obra, lo que resulta en datos faltantes, errores y duplicados en CRM.

La captura de actividad automatizada supera estos desaf铆os al ofrecer una alternativa efectiva a la entrada manual de datos. Al recopilar y guardar el 100 % de los datos de actividad en varios puntos de contacto con el cliente, las soluciones de captura de actividad eliminan los errores de entrada de datos y garantizan datos precisos y siempre actualizados en Salesforce.

Adem谩s, tener datos completos permite a las empresas ver el panorama general, lo que les permite evaluar el estado de la tuber铆a e identificar acuerdos que se est谩n moviendo, estancados o en riesgo, ayud谩ndolos a identificar posibles fugas antes de que ocurran. Adem谩s, la captura de actividad automatizada mejora la eficiencia al liberar a los equipos de ventas de dedicar tiempo a la entrada manual de datos.

Si bien la captura de actividad parece ser la soluci贸n ideal para garantizar la integridad de los datos, no todas las herramientas de captura de actividad se crean de la misma manera y algunas pueden tener serias desventajas. Estos pueden incluir no tener datos reportables en Salesforce, opciones de sincronizaci贸n personalizables limitadas, falta de sincronizaci贸n bidireccional que causa problemas de programaci贸n y vulnerabilidades de seguridad debido a la ausencia de opciones de implementaci贸n en la nube privada y local.

La experiencia y los conocimientos t茅cnicos de los administradores de Salesforce son cruciales para superar con 茅xito estos desaf铆os. Capacitar a los administradores para elegir e implementar la soluci贸n de captura de actividad adecuada y manejar los problemas relacionados con los datos cuando ocurren garantiza el mantenimiento de datos de CRM de alta calidad.

Aprovechar la IA para combatir la fuga de ingresos

Con la integridad de los datos asegurada, el motor de IA ahora se alimenta con informaci贸n esencial y est谩 listo para actuar. Los datos de actividad incluyen se帽ales invaluables sobre la canalizaci贸n, las oportunidades de ventas y las brechas potenciales en los procesos. Identificar estos conocimientos requiere un an谩lisis profundo de los datos, lo que es imposible con la evaluaci贸n manual. AI automatiza el an谩lisis de datos para visualizar el estado de la tuber铆a e identificar las brechas de ejecuci贸n que indican fugas de ingresos.  

A continuaci贸n, la IA crea informaci贸n procesable a trav茅s de la inteligencia de ingresos. Despu茅s de analizar cantidades masivas de datos, la IA detecta patrones y los transforma en informaci贸n procesable a trav茅s de recomendaciones de IA contextuales y en tiempo real. Esto brinda a los equipos la orientaci贸n que necesitan para abordar la posible fuga de ingresos de inmediato.

El paso final es garantizar que se sigan estas recomendaciones y evaluar su eficacia. Las funciones de informes avanzados y las se帽ales de IA muestran el impacto exacto en tiempo real a medida que evoluciona la canalizaci贸n. Esto permite los ajustes necesarios en los procesos y establece una plataforma de ejecuci贸n para implementar cambios en toda la empresa y mejoras en los procesos para combatir las fugas de ingresos en toda la empresa.  

脷nase a nuestras sesiones de oratoria de Dreamforce para obtener m谩s informaci贸n

La fuga de ingresos es un problema comercial cr铆tico que debe manejarse, y la IA surge como una herramienta poderosa para abordarlo. Para aprovechar al m谩ximo el potencial de la IA, es esencial combinarla con datos de calidad. Aqu铆 es donde los administradores de Salesforce juegan un papel fundamental, potenciando la IA con datos valiosos y aprovechando su experiencia y conocimientos t茅cnicos para combatir las fugas de ingresos de manera efectiva.

Si est谩 ansioso por obtener m谩s informaci贸n sobre c贸mo la IA puede revolucionar sus estrategias de protecci贸n de ingresos, lo invitamos a unirse a nuestras sesiones de conferencias de Dreamforce . 隆Encu茅ntrenos en el stand n.潞 1126 para explorar las emocionantes posibilidades de la optimizaci贸n de ingresos impulsada por IA!

Maria Gordienko es directora de comunicaciones de Revenue Grid.

Evaluaci贸n formativa:

隆Quiero saber de ti!

驴Qu茅 es una cosa que aprendiste de esta publicaci贸n? 驴C贸mo imagina aplicar este nuevo conocimiento en el mundo real? Si茅ntase libre de compartir en los comentarios a continuaci贸n.

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4 formas en que los modelos de lenguaje grande lo ayudan a hacer m谩s con los datos del cliente

4 formas en que los modelos de lenguaje grande lo ayudan a hacer m谩s con los datos del cliente

A medida que las empresas buscan formas de atender a los clientes de manera m谩s eficiente, muchas se dan cuenta de los beneficios de la IA generativa . Esta tecnolog铆a puede ayudarlo a simplificar sus procesos, organizar datos, brindar un servicio m谩s personalizado y m谩s. 驴Qu茅 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 m谩s importante, la tecnolog铆a de IA generativa puede ahorrar tiempo en procesos tediosos, por lo que puede brindar una mejor atenci贸n a sus clientes y concentrarse en estrategias generales. Profundicemos en c贸mo la IA generativa puede ayudar a su empresa a hacer m谩s y aprendamos m谩s sobre modelos de lenguaje grandes.

驴Qu茅 son los modelos de lenguaje grande?

La IA generativa est谩 impulsada por grandes modelos de aprendizaje autom谩tico que se entrenan previamente con grandes cantidades de datos que se vuelven m谩s inteligentes con el tiempo. Como resultado, pueden producir contenido nuevo y personalizado, como audio, c贸digo, im谩genes, texto, simulaciones y video, seg煤n 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 c贸mo se formule una pregunta. Por ejemplo, 鈥溌 qu茅 son los LLM y c贸mo pueden ayudar a mi negocio? versus 鈥溌縬u茅 son los LLM y qu茅 valor pueden aportar a mi negocio?鈥 arrojar谩 resultados diferentes. Aunque las preguntas son similares, las respuestas pueden variar seg煤n el contexto.

Debido a que estos modelos utilizan el procesamiento del lenguaje natural y las capacidades de aprendizaje autom谩tico, los LLM responden de una manera similar a la humana, coherente y identificable. Como resultado, sobresalen en tareas como traducci贸n de textos, res煤menes 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 est谩 utilizando esta tecnolog铆a de manera responsable, puede invertir en una plataforma de gesti贸n 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 est谩ndares, tambi茅n debe seguir las pautas de innovaci贸n responsable para asegurarse de que est谩 utilizando los datos de los clientes de manera segura, precisa y 茅tica.

驴C贸mo funcionan los modelos de lenguaje grande?

Los avances en la infraestructura inform谩tica y la IA contin煤an simplificando la forma en que las empresas integran grandes modelos de lenguaje en su entorno de IA. Si bien estos modelos est谩n capacitados en enormes cantidades de datos p煤blicos, puede usar plantillas de solicitud que requieren una codificaci贸n m铆nima para ayudar a los LLM a brindar las respuestas correctas para sus clientes.

Adem谩s, ahora puede crear LLM privados capacitados en conjuntos de datos espec铆ficos de dominio que residen en entornos de nube seguros. Cuando un LLM se capacita utilizando datos de la industria, como para uso m茅dico o farmac茅utico, proporciona respuestas que son relevantes para ese campo. De esta manera, la informaci贸n que ve el cliente es precisa.

Los LLM privados reducen el riesgo de exposici贸n de datos durante el entrenamiento y antes de que los modelos se implementen en producci贸n. Puede mejorar la precisi贸n de la predicci贸n 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.

Tambi茅n es m谩s f谩cil 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 m谩s importantes.

Las empresas tambi茅n pueden aprovechar c贸mo funcionan los LLM con otros tipos de IA. Imagine usar la IA tradicional para predecir lo que los clientes pueden planear hacer a continuaci贸n (bas谩ndose en datos de tendencias y comportamientos anteriores), y luego usar un LLM para traducir los resultados de la predicci贸n en acciones.

Por ejemplo, puede usar IA generativa para crear correos electr贸nicos de clientes personalizados con ofertas, crear campa帽as de marketing para un nuevo producto, resumir un caso de servicio o escribir c贸digo para desencadenar acciones como recomendaciones de clientes.

Estos grandes modelos ling眉铆sticos ahorran tiempo y dinero al agilizar los procesos manuales, liberando a sus empleados para un trabajo m谩s emprendedor.

Ahora que ha aprendido lo que puede hacer la IA generativa, veamos c贸mo puede usarla para ayudar a su empresa.

驴Qu茅 es la IA generativa?

La IA generativa puede crear cosas incre铆bles con los datos que ya tiene y ayudarlo a funcionar de manera m谩s eficiente. Obtenga m谩s informaci贸n sobre esta tecnolog铆a y vea c贸mo est谩 cambiando los negocios.

4 formas en que la IA generativa puede ayudar a su empresa

El cielo es el l铆mite 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 s铆 mismos. La IA predictiva y tradicional, por otro lado, a煤n puede requerir mucha interacci贸n 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 instant谩neamente conjuntos de datos complejos en informaci贸n f谩cil de entender. Esto le ayuda a usted y a sus empleados a tener una visi贸n m谩s clara de sus clientes, para que pueda tomar medidas en funci贸n de la informaci贸n actualizada.

Ahora profundicemos en algunos casos de uso en los que los modelos de lenguaje grandes pueden ayudar a su empresa.

Uso del an谩lisis de sentimientos para obtener contexto en las acciones posteriores a la compra

El an谩lisis 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 funci贸n de sus datos, como usar rese帽as 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 ser铆a 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, retenci贸n y personalizaci贸n.

Generaci贸n de texto de correo electr贸nico para campa帽as de marketing.

La generaci贸n de texto puede ayudar a los especialistas en marketing a reducir el tiempo que dedican a preparar campa帽as. La IA generativa puede producir recomendaciones, eventos de lanzamiento, ofertas especiales y oportunidades de participaci贸n 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 electr贸nicos personalizados que informen a los clientes sobre el lanzamiento de un nuevo producto. Esto ayuda a mejorar la personalizaci贸n, brindando a sus clientes una experiencia m谩s consistente.

Presentaci贸n de casos relacionados para agentes de servicio

El resumen de casos puede ayudar a los agentes de servicio a conocer r谩pidamente a los clientes y sus interacciones anteriores con su empresa. Los casos proporcionan informaci贸n 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 r谩pidamente una variedad de soluciones. Esto da como resultado resoluciones m谩s r谩pidas, ahorros de tiempo y costos, y clientes m谩s satisfechos.

Automatizaci贸n de la generaci贸n de c贸digo b谩sico

La automatizaci贸n ayuda a los desarrolladores y especialistas en integraci贸n a generar c贸digo para tareas b谩sicas pero fundamentales. Por ejemplo, puede usar c贸digo escrito por modelos de lenguaje grande para desencadenar tareas espec铆ficas de automatizaci贸n 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 automatizaci贸n puede ahorrar tiempo y mejorar la productividad, lo que permite a los desarrolladores concentrarse en tareas que requieren m谩s atenci贸n y personalizaci贸n.

La IA brinda oportunidades ilimitadas para acercarse a sus clientes al tiempo que garantiza que est谩 operando de manera eficiente. En un estudio reciente de m谩s de 500 l铆deres de TI, descubrimos que al menos el 33 % consider贸 que la IA generativa era una prioridad para su negocio. Adem谩s, el 67% planeaba priorizarlo en los pr贸ximos 18 meses.

Cuando se usan como parte de una estrategia de IA h铆brida , los modelos de lenguaje grandes pueden complementar varias capacidades predictivas y mejorar dr谩sticamente la productividad. Si bien la IA generativa puede hacer mucho, esta tecnolog铆a a煤n necesita la gu铆a humana para ser m谩s 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 resoluci贸n de problemas complejos. Cuando combine el poder de la IA generativa con el conocimiento y la experiencia que su empresa puede brindar, podr谩 hacer m谩s por sus clientes.

C贸mo la IA generativa ayuda al servicio y las ventas

Hace poco le preguntamos a 2000 profesionales de ventas y servicios qu茅 pensaban sobre la IA generativa. Consulte nuestro informe para mantenerse informado.

Urvi Shah, redactora t茅cnica del personal, contribuy贸 a esta publicaci贸n de blog.

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Traiga sus propios modelos de IA a la nube de datos 鈽侊笍

Traiga sus propios modelos de IA a la nube de datos 鈽侊笍

Esta es una traducci贸n que desde EGA Futura ofrecemos como cortes铆a a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoam茅rica .

El enlace a la publicaci贸n original, lo encontrar谩s al final de este art铆culo.

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

Einstein Studio es una plataforma f谩cil 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 c贸mo la capacidad de traer su propio modelo (BYOM) generalmente disponible puede generar resultados para su negocio.

Presentamos Traiga su propio modelo (BYOM)

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

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

驴Por qu茅 traer su propio modelo?

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

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

Casos de uso

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

Caso de uso minorista

Un minorista puede crear un modelo de IA personalizado para predecir la probabilidad de que un cliente compre atuendos espec铆ficos en funci贸n de los datos de compromiso, como su historial de compras o actividad en l铆nea. Luego pueden implementar el modelo y utilizar Einstein Studio para ofrecer recomendaciones de productos hiperpersonalizados a los clientes a trav茅s del canal m谩s apropiado, incluido el correo electr贸nico, una aplicaci贸n m贸vil o las redes sociales.

Caso de uso de viaje

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

Caso de uso automotriz

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

Flujo de trabajo de la aplicaci贸n para usar Einstein Studio con AWS SageMaker

En esta secci贸n, analizamos brevemente el flujo de trabajo de la aplicaci贸n con Einstein Studio.

En este flujo de trabajo, el conector de Python otorga a SageMaker acceso seguro a los objetos de Salesforce Data Cloud. Despu茅s de la autenticaci贸n, los especialistas en datos pueden explorar y preparar los datos, y realizar tareas de ingenier铆a de funciones para el desarrollo y la inferencia de modelos de IA mediante la interfaz visual interactiva de SageMaker Data Wrangler .

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

Este extremo de invocaci贸n se configura como destino en Einstein Studio y se integra con las aplicaciones de Salesforce Customer 360. Para obtener m谩s informaci贸n sobre este flujo de trabajo, consulte el blog de AWS .

C贸mo consumir predicciones de su modelo en Salesforce

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

Use Flow Builder y Apex para obtener predicciones

Aqu铆 hay un flujo que usa una acci贸n 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 realiz贸 una compra reciente. Si se realiz贸 la compra, la acci贸n invocable obtiene la inferencia del modelo de Einstein Studio y recomienda el siguiente mejor producto a un cliente.

Esta acci贸n invocable tambi茅n se puede llamar en Apex. Vea el ejemplo a continuaci贸n.

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

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

Utilice an谩lisis ad hoc para obtener predicciones

Query API es otra forma r谩pida de obtener puntajes de predicci贸n para los datos que residen en Data Cloud. Con Query API, puede usar el punto final de inferencia y funciones de predicci贸n de llamadas para probar el punto final.

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

Conclusi贸n

Einstein Studio es una plataforma de IA f谩cil de usar que permite a los equipos de ciencia e ingenier铆a 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 est茅 listo, puede utilizar los modelos de IA en tiempo real para impulsar cualquier aplicaci贸n de ventas, servicios, marketing, comercio y otras en Salesforce.

Recursos adicionales

Sobre el Autor

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

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9 formas en que la IA puede ahorrar tiempo, dinero y sufrimiento a los especialistas en marketing

9 formas en que la IA puede ahorrar tiempo, dinero y sufrimiento a los especialistas en marketing

驴Tiene una lista de tareas pendientes de tareas molestas que persisten sobre usted? Estamos hablando de los que se deben hacer para ejecutar una campa帽a: recopilar y analizar datos, crear l铆neas de asunto de correo electr贸nico atractivas, determinar la audiencia adecuada a la que apuntar y mucho m谩s. Estas tareas pueden robarle su tiempo, y tal vez incluso su cordura. Pero ahora hay una manera de reducir ese trabajo pesado, ayud谩ndolo a concentrarse en el 茅xito de la campa帽a . Perm铆tanos presentarle su nuevo asistente digital: AI.

A medida que las marcas buscan formas de acercarse a los consumidores, m谩s de la mitad de los especialistas en marketing (62 %) afirman haber invertido en el poder de la IA. Nuestra encuesta State of Marketing m谩s reciente encontr贸 que tres de los cuatro principales casos de uso de IA est谩n relacionados con la automatizaci贸n, 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 campa帽as. Es hora de decir adi贸s a las tareas de campa帽a manuales redundantes que los especialistas en marketing desear铆an no tener que hacer, y deje que la IA lo ayude a aprovechar al m谩ximo su tiempo.

1. Tome mejores decisiones con an谩lisis e informaci贸n de datos automatizados

AI puede analizar grandes vol煤menes de datos de campa帽a, incluido el comportamiento del cliente, las m茅tricas de rendimiento de la campa帽a y las tendencias del mercado. Puede identificar patrones, extraer informaci贸n, detectar correlaciones y proporcionar recomendaciones pr谩cticas para mejorar las estrategias y la orientaci贸n de la campa帽a.

Obtendr谩 una comprensi贸n m谩s profunda de los clientes y el rendimiento de la campa帽a, lo que le permitir谩 tomar decisiones informadas y encontrar el 茅xito m谩s r谩pido.

2. Aumente el compromiso y las conversiones con la segmentaci贸n de la audiencia

Despu茅s de analizar los datos del cliente , su asistente digital de IA puede segmentar las audiencias seg煤n la demograf铆a, 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 espec铆ficos con ofertas m谩s relevantes.

Cuando pueda personalizar los mensajes para diferentes segmentos, ver谩 que las campa帽as tienen m谩s 茅xito.

3. Antic铆pese a las necesidades de sus clientes con an谩lisis predictivos

Los modelos predictivos de IA utilizan datos hist贸ricos para pronosticar el comportamiento del cliente, como la probabilidad de convertir, abandonar o interactuar con elementos espec铆ficos de la campa帽a.

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.

4. Ahorre tiempo con la generaci贸n y optimizaci贸n de contenido

Crear contenido 煤nico con frecuencia puede ser una de las tareas que consume m谩s 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 ingl茅s), puede generar contenido, como textos de anuncios, l铆neas de asunto de correos electr贸nicos y publicaciones en redes sociales, que resuena con sus clientes .

Puede proporcionar los toques finales para asegurarse de que el contenido est茅 en su voz y tono. Tambi茅n puede optimizar su contenido mediante el an谩lisis de datos de rendimiento, la identificaci贸n de elementos de alto rendimiento y la sugerencia de mejoras.

5. Optimice los flujos de trabajo con la automatizaci贸n de campa帽as

La IA puede automatizar varios aspectos de la ejecuci贸n de la campa帽a, como la programaci贸n y la implementaci贸n de anuncios, el env铆o de correos electr贸nicos dirigidos o la gesti贸n de publicaciones en las redes sociales. Esto reduce el esfuerzo manual y garantiza que su campa帽a se ejecute a tiempo.

驴Qu茅 puedes hacer con el tiempo liberado gracias a la IA? Conc茅ntrese en la estrategia y las ideas innovadoras, ayud谩ndole a construir mejores relaciones con los clientes.

Mu茅vete m谩s r谩pido con IA

Centrarse en la innovaci贸n, no en tareas repetitivas. Vea c贸mo la IA generativa est谩 transformando el marketing.

6. Muestre claramente el 茅xito de la campa帽a con seguimiento e informes de rendimiento

Seg煤n 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 campa帽a.

Su asistente digital de IA puede automatizar el seguimiento y la generaci贸n de informes de las m茅tricas de rendimiento de la campa帽a, 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 visi贸n clara del rendimiento de la campa帽a y las m茅tricas clave, sin la necesidad de hacerlo todo a mano.

Esto lo ayuda a tomar decisiones basadas en datos, optimizar campa帽as sobre la marcha y demostrar el valor de sus esfuerzos a las partes interesadas.

7. Vea qu茅 funciona mejor con las pruebas A/B

AI puede realizar pruebas A/B en elementos de campa帽a, como variaciones de anuncios, p谩ginas de destino o dise帽os de correo electr贸nico. Analiza los datos de rendimiento , identifica las variaciones ganadoras y lo ayuda a refinar continuamente sus estrategias.

Unifique su equipo de marketing

Cuando re煤ne todos sus datos de marketing y colabora con sus equipos en una sola plataforma, se mover谩 de manera m谩s eficiente y estar谩 m谩s cerca de sus clientes. Vea c贸mo puede empezar.

8. Aumente los ingresos con la puntuaci贸n y el fomento de clientes potenciales

Con IA, puede automatizar la puntuaci贸n de clientes potenciales mediante el an谩lisis de los datos, el comportamiento y el historial de participaci贸n de los clientes potenciales. Asigna puntajes a los clientes potenciales en funci贸n de su probabilidad de conversi贸n y ofrece contenido personalizado para mover a los clientes potenciales a trav茅s del embudo de ventas.

Con la puntuaci贸n de clientes potenciales de AI, su equipo puede centrarse en los clientes potenciales m谩s prometedores y fomentar las relaciones a gran escala.

9. Mejora la comunicaci贸n con herramientas de colaboraci贸n interna

AI brilla como su asistente digital cuando maneja las necesidades de colaboraci贸n interna. Puede utilizar esta tecnolog铆a para automatizar la mensajer铆a en su departamento, as铆 como la gesti贸n de proyectos, la asignaci贸n de tareas y el uso compartido de archivos. Los equipos pueden incluso aplicar automatizaciones de flujo de trabajo que programen reuniones, env铆en recordatorios u organicen archivos, ocup谩ndose de los peque帽os detalles para que pueda concentrarse en el 茅xito de la campa帽a .

La IA est谩 transformando la gesti贸n de campa帽as al permitir que los equipos automaticen tareas manuales, liberando a los especialistas en marketing para trabajar en ideas m谩s generales. Con AI como su aliado, puede optimizar sus campa帽as, ver mejores resultados y comenzar a enfocarse en sus pr贸ximos 茅xitos.

Vea lo que la IA puede hacer

Aprenda c贸mo la IA puede ayudarlo a moverse de manera m谩s eficiente y crear relaciones significativas con los clientes.

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La innovaci贸n en IA lleg贸 para quedarse: c贸mo mantenerse al d铆a

La innovaci贸n en IA lleg贸 para quedarse: c贸mo mantenerse al d铆a

Algunos de ustedes pueden ser esc茅pticos sobre la exageraci贸n que rodea a la IA, descart谩ndola como otra palabra de moda usada en exceso. Pero dentro de la industria tecnol贸gica, creemos que esta revoluci贸n tecnol贸gica tendr谩 un profundo impacto en la vida de las personas. Lo que distingue a esta ola de cambio es su naturaleza continua y en constante evoluci贸n.

Si bien la IA ha estado presente durante a帽os, ahora est谩 alcanzando nuevas alturas. El aprendizaje profundo y la capacidad de la IA para imitar las capacidades humanas est谩n impulsando la innovaci贸n de la IA. Estos avances han transformado lo que antes se consideraba imposible en una realidad tangible. Para mantenerse al d铆a con estos desarrollos, es crucial considerar las siguientes estrategias.

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Abraza lo nuevo

El Foro Econ贸mico Mundial informa que casi una cuarta parte de todos los trabajos sufrir谩n cambios significativos en los pr贸ximos cinco a帽os. Esta estad铆stica asombrosa destaca la necesidad urgente de mejorar las habilidades, ya que el 44% de las habilidades dentro de esos trabajos deber谩n adaptarse. El crecimiento exponencial de las posibilidades debido a la innovaci贸n de la IA es evidente cada d铆a que pasa.

Para prosperar en esta nueva era, los l铆deres en el acelerado entorno empresarial actual deben enfrentarse a una complejidad y turbulencia sin precedentes. La velocidad del cambio ha superado nuestra capacidad individual para mantenernos al d铆a. Adoptar nuevas tecnolog铆as como la IA es esencial para el 茅xito y mantenerse a la vanguardia. En lugar de buscar la estabilidad, debemos adoptar lo contrario y aprovechar el poder de los datos, la IA y los circuitos de retroalimentaci贸n en tiempo real para mejorar nuestra toma de decisiones estrat茅gicas.

Ahora, exploremos pasos pr谩cticos para adoptar esta nueva realidad:

  • Potencie la creatividad con IA generativa : use su capacidad para producir ideas, dise帽os y contenido innovadores. Puede aprovechar grandes cantidades de datos y generar soluciones creativas que antes eran inimaginables. Al hacerlo, podr谩 mantenerse a la vanguardia en un mercado de innovaci贸n de IA que evoluciona r谩pidamente. Tambi茅n podr谩 explorar trabajos m谩s imaginativos y de valor agregado al automatizar tareas repetitivas y liberar tiempo.
  • Reconsidere su papel en la era de la innovaci贸n de la IA : la mayor铆a de los trabajadores del conocimiento no podr谩n hacer su trabajo sin el apoyo de la IA. Necesitar谩n aprender estas habilidades en muy poco tiempo. La IA exigir谩 que reconsideremos nuestro papel en la autor铆a, la ideaci贸n y la resoluci贸n de problemas.
  • Espere revoluciones tecnol贸gicas frecuentes : el tiempo se acorta entre transformaciones importantes. Hace cientos de a帽os, se necesitaron cambios importantes en la tecnolog铆a, como el causado por la imprenta, en el transcurso de varias generaciones. Con el paso del tiempo, el ritmo del cambio se aceler贸. Tomemos, por ejemplo, los cambios provocados por la invenci贸n del autom贸vil, que se produjeron entre generaciones. Ahora, podemos ver que las revoluciones en tecnolog铆a, como Internet, pueden ocurrir dentro de una sola generaci贸n.

La IA se est谩 moviendo r谩pido y continuar谩 creando cambios constantes. Para adaptarnos, necesitamos sentirnos c贸modos con la inestabilidad porque el polvo nunca se asentar谩 . Si se encuentra sin planes para ajustar su forma de trabajar, inicie la conversaci贸n ahora.

Volverse m谩s receptivo al cambio

Reconocer y solidarizarse con los desaf铆os de la transformaci贸n . Considere los siguientes enfoques pr谩cticos para apoyar a su organizaci贸n a trav茅s del cambio:

  • Cree seguridad para que las personas exploren posibilidades : este es el ancla del enfoque de cambio centrado en el ser humano de Salesforce. Al igual que el ancla de un barco, permitir谩 deambular en todas las direcciones mientras se mantiene en una ubicaci贸n estrat茅gica.
  • Defina lo que se mantendr谩 firme : cuando todo parece estar cambiando r谩pidamente, identifique las cosas importantes que NO est谩n cambiando. Esto los aislar谩 del mar de novedades que rodean a sus equipos.
  • Encuentre peque帽os pasos para preparar a su gente : Algo tan simple como mantener sus Etapas de ventas actuales mientras aplica EinsteinGPT puede brindarle una base segura mientras prueba cosas nuevas.
  • Invierta en capacitaci贸n y capacitaci贸n : reconozca que la innovaci贸n de la IA afectar谩 los roles laborales y las habilidades requeridas. Proporcione programas de capacitaci贸n y recursos para que sus empleados aprendan a trabajar de manera efectiva con las tecnolog铆as de IA. Al hacerlo, fomentar谩 una cultura de aprendizaje continuo y desarrollo de habilidades.

Recuerde, demasiados cambios a la vez pueden generar resistencia. Al administrar y enmarcar sus iniciativas de cambio de manera reflexiva, puede ayudar a su organizaci贸n a desarrollar una mentalidad abierta. Cuando eso suceda, los empleados se sentir谩n m谩s seguros para explorar nuevas ideas. Esto permite una cultura de adaptabilidad y crecimiento.

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Construye pistas para el futuro

El 茅xito llegar谩 a las organizaciones que crean un espacio para explorar el cambio y probar los impactos potenciales de la innovaci贸n de la IA. Siga estos pasos para construir su futuro de IA:

  • Forme un equipo de innovaci贸n multifuncional : re煤na un equipo de personas con experiencia diversa en comportamiento, adopci贸n y transformaci贸n. Este equipo impulsar谩 la exploraci贸n, implementaci贸n y prueba de soluciones de IA dentro de su organizaci贸n.
  • Dise帽ar una infraestructura para el futuro : no se pueden poner trenes magn茅ticos de alta velocidad en las v铆as del tren tradicional. Los l铆deres deber谩n examinar sus plataformas, infraestructura, deuda t茅cnica y gobernanza para asegurarse de que est茅n listos.
  • Adopte una mentalidad centrada en el cliente : comprenda c贸mo la IA puede mejorar las experiencias de los clientes y mejorar su conexi贸n con ellos. Desarrolle una estrategia que use IA para proporcionar una entrega de productos m谩s r谩pida, servicios personalizados, mayor reconocimiento de marca y mayor participaci贸n del cliente.
  • Genere confianza : Esta tecnolog铆a tiene tantos peligros como beneficios. Adopte un enfoque centrado en el ser humano y genere confianza con aquellos que usan sus productos. Tus clientes toman sus decisiones de compra en base a la confianza que creas. El uso responsable y 茅tico estar谩 en el centro mismo de este esfuerzo.

El futuro de la IA tiene un potencial inmenso. Al abordarlo de manera cuidadosa y responsable, puede desbloquear nuevas posibilidades e impulsar a su organizaci贸n hacia el 茅xito a largo plazo.

Impulse la innovaci贸n continua de la IA

La revoluci贸n de la IA est谩 aqu铆. Para prosperar en esta era, las organizaciones deben adoptar la IA y su poder transformador. Salesforce Professional Services es su socio de confianza en este viaje. Lo ayudaremos a navegar por el panorama en evoluci贸n de la IA e impulsar la transformaci贸n continua.

Con la Oficina de Innovaci贸n Continua , nuestro equipo de asesores de confianza trabajar谩 con usted para optimizar y escalar para el futuro, aumentar la agilidad y la flexibilidad y mejorar la entrega de la plataforma. Lo ayudaremos a alinearse con los resultados comerciales y darse cuenta del poder de la IA y los datos, todo en la plataforma de CRM de IA n.潞 1 del mundo. Juntos, podemos potenciar las experiencias de sus clientes y desbloquear todo el potencial de Salesforce.

No dejes que el polvo se asiente. Aproveche las extraordinarias posibilidades de la IA con los servicios profesionales de Salesforce e impulse a su organizaci贸n a nuevos niveles de innovaci贸n y 茅xito.

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Navegue por su camino hacia un futuro de IA

Navegue por su camino hacia un futuro de IA

Bienvenido a la era digital, donde la inteligencia artificial reina y las organizaciones se encuentran en la c煤spide de una revoluci贸n. El futuro de la IA est谩 aqu铆 y est谩 impulsando un incre铆ble impulso empresarial. Los l铆deres y las personas se esfuerzan por comprender los riesgos y las oportunidades de implementar la IA. Mientras que, al mismo tiempo, est谩n tratando de no quedarse atr谩s de la competencia.

Para prepararse para un futuro de IA, las empresas deben adoptar un enfoque estrat茅gico y hol铆stico que aborde varios factores clave. Profundicemos en los pasos esenciales para convertir su organizaci贸n en una potencia impulsada por IA.

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Cultivar la seguridad para conducir a los empleados

Introducir IA en una organizaci贸n requiere crear un entorno seguro y de apoyo. Anime a sus equipos a aceptar el cambio y tomar riesgos. Generar confianza dentro de la organizaci贸n permite que las personas se sientan seguras en sus funciones y las motiva a explorar el potencial de la IA.

Para crear un entorno seguro y de apoyo para la adopci贸n de IA:

  • Fomentar una cultura de transparencia : Promover una comunicaci贸n abierta y honesta sobre las iniciativas de IA, abordando inquietudes y brindando explicaciones claras.
  • Fomente la innovaci贸n y la experimentaci贸n : cree oportunidades para que los empleados exploren las tecnolog铆as de IA y experimenten con nuevas ideas. Involucre a sus equipos y empoderarlos para compartir sus perspectivas 煤nicas en su viaje de IA.
  • Proporcione oportunidades de aprendizaje y desarrollo : demuestre el apoyo de la organizaci贸n ofreciendo programas de capacitaci贸n, talleres y recursos. Sus equipos se sentir谩n alentados a adquirir nuevas habilidades y mejorar su comprensi贸n de la IA.
  • Reconozca y recompense las contribuciones : reconozca y celebre a los empleados que participan en iniciativas de IA. Esto fomenta un sentido de valor y motiva a las personas a participar en la transformaci贸n de la IA.

Al cultivar una actitud positiva hacia el cambio, las organizaciones pueden prepararse para las oportunidades de un futuro de IA.

Mejorar la adopci贸n priorizando el impacto humano

Para adoptar con 茅xito la IA, es importante comunicar una visi贸n convincente centrada en el ser humano . Si bien la IA puede parecer impersonal, debemos enfatizar el impacto beneficioso que puede tener, especialmente considerando las bajas barreras de entrada que la hacen accesible a una amplia gama de usuarios.

Una de las ventajas clave de la tecnolog铆a de IA es su baja barrera de entrada. Considere el ejemplo de TikTok, una plataforma social que alcanz贸 los 100 millones de usuarios en solo nueve meses . En comparaci贸n, el motor de IA generativa, ChatGPT, logr贸 el mismo hito en solo dos meses. Esto muestra la facilidad con la que se puede adoptar la tecnolog铆a de IA y el r谩pido ritmo al que se puede adoptar a escala mundial.

Para lograr una adopci贸n exitosa de la IA:

  • Comunique los beneficios de la IA centrados en el ser humano : enfatice c贸mo la IA puede mejorar la productividad y automatizar tareas tediosas. Presente la IA como un activo valioso que aumenta, no reemplaza, el trabajo humano y como un cambio que puede acelerar el trabajo y mejorar la satisfacci贸n laboral.
  • Encuentre y comunique beneficios espec铆ficos : Ilustre las ventajas de ahorro de tiempo de la adopci贸n de IA. Col贸quelo como un asistente personal que agiliza los flujos de trabajo y libera tiempo para un trabajo m谩s significativo.
  • Presente un caso s贸lido para el cambio : comunique las consecuencias de no adoptar la IA. Reflexione sobre las mejores pr谩cticas de la industria, destacando el ritmo sin precedentes de adopci贸n de IA y las bajas barreras de entrada.

Al centrarse en los beneficios centrados en el ser humano y resaltar las barreras de entrada bajas, las organizaciones pueden integrar r谩pidamente soluciones de IA en sus flujos de trabajo sin necesidad de una amplia experiencia t茅cnica o una inversi贸n financiera significativa. Esta accesibilidad permite un proceso de adopci贸n m谩s inclusivo y abre las puertas a una variedad de industrias y sectores.

Empodere a su organizaci贸n para un futuro de IA

Dotar a su organizaci贸n de las herramientas y estrategias adecuadas es crucial para mantenerse competitivo e impulsar el 茅xito. Considere desarrollar un programa de capacitaci贸n integral y un proceso formal de adopci贸n de IA. Con pr谩cticas como estas, sus equipos pueden mantenerse 谩giles con la tecnolog铆a en evoluci贸n.

Estos tres pasos cruciales han demostrado ser esenciales para el 茅xito de las transformaciones digitales:

  • Defina iniciativas de capacitaci贸n : haga que la capacitaci贸n en IA sea una parte obligatoria de la habilitaci贸n de los empleados. Salesforce, por ejemplo, reconoci贸 la importancia de equipar a sus empleados con un enfoque seguro y reflexivo para usar la IA. Este paso fue esencial durante su cambio para convertirse en el CRM de IA n.潞 1 del mundo.
  • Cree procesos formales para aumentar las tasas de adopci贸n de la IA : no espere a que los miembros del equipo exploren la IA en su tiempo libre. Establezca procesos estructurados para integrar la innovaci贸n de IA en el trabajo de todos. Considere formar comit茅s dedicados para impulsar los avances de la IA o medir la cantidad de ideas de IA enviadas por los ingenieros. Independientemente de la estructura que elija, formalizar el proceso de adopci贸n es clave.
  • Sea flexible con la tecnolog铆a de IA en evoluci贸n : mant茅ngase actualizado con los 煤ltimos avances en IA. En un panorama que cambia r谩pidamente, las empresas deben prepararse para adaptar y cambiar sus iniciativas. Adopte la flexibilidad y la agilidad cuando trabaje con tecnolog铆as de IA.

Al adoptar las mejores pr谩cticas de transformaci贸n digital e incorporar la IA en los procesos formales, las organizaciones allanan el camino para el 茅xito continuo en el futuro de la IA.

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Proteja su IA

Si bien la IA presenta inmensas oportunidades, una preocupaci贸n crucial es el uso 茅tico de la IA. Es imperativo salvaguardar los datos confidenciales de los clientes de su empresa con una plataforma de IA confiable , como AI Cloud de Salesforce , construida sobre la capa de confianza GPT de Einstein . Las plataformas de IA confiables implementan medidas s贸lidas de protecci贸n de datos, que incluyen encriptaci贸n, controles de acceso y cumplimiento de las normas de privacidad de datos.

Para salvaguardar sus datos confidenciales y mantener la confianza de sus clientes:

  • Establecer un marco de gobernanza 茅tico : Promover la transparencia, la equidad y la responsabilidad en los algoritmos de IA y los procesos de toma de decisiones. Esto garantiza que la implementaci贸n responsable est茅 alineada con los valores de su negocio.
  • Priorice la privacidad y la seguridad de los datos : aplique medidas estrictas para proteger la informaci贸n confidencial. Cumpla con las regulaciones y siga las mejores pr谩cticas de la industria. Dado que la IA depende en gran medida de los datos, proteger esos datos fomenta la confianza entre los clientes, socios y partes interesadas.
  • Proporcione programas regulares de capacitaci贸n y actualizaci贸n : aseg煤rese de que su capacitaci贸n de habilitaci贸n cubra los aspectos t茅cnicos de la IA, as铆 como la comprensi贸n de sus limitaciones y riesgos. Con este conocimiento, los empleados pueden tomar decisiones informadas y tomar las medidas adecuadas mientras usan la IA.

Al implementar la IA de manera responsable y comprender las necesidades y los obst谩culos para adoptar la IA, las organizaciones pueden convertirse en l铆deres confiables en la era de la inteligencia artificial.

Encienda su viaje de transformaci贸n de IA

Revolucione la productividad, la eficiencia y las experiencias de los clientes de su organizaci贸n para un futuro de IA. Al crear seguridad, proporcionar una raz贸n para el cambio centrada en el ser humano, empoderar a sus equipos y salvaguardar la IA, las organizaciones pueden experimentar una profunda transformaci贸n en empresas impulsadas por la IA.

Salesforce Professional Services ofrece una oportunidad 煤nica para las organizaciones que buscan embarcarse en su viaje de IA. Adopte AI Coach y haga uso de la experiencia de los servicios profesionales de Salesforce para maximizar el potencial de la IA. Trabajamos con usted para escalar y personalizar las experiencias de los clientes al alinearnos con los resultados comerciales, construir un camino hacia el valor comercial, prepararnos para la entrega inmediata y establecer una hoja de ruta de estado futuro que est茅 alineada con su visi贸n y objetivos.

Juntos, podemos impulsar su viaje y posicionar su negocio a la vanguardia de la innovaci贸n impulsada por IA, brindando experiencias excepcionales y generando confianza en esta era digital.

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C贸mo puede escribir un buen art铆culo de base de conocimientos

C贸mo puede escribir un buen art铆culo de base de conocimientos

Un gran servicio al cliente no siempre involucra a un agente. Descubrimos que el 59% de los clientes prefieren herramientas de autoservicio para preguntas simples y problemas de servicio.

Sus clientes pueden obtener f谩cilmente las respuestas que necesitan con los art铆culos de la base de conocimientos, que son art铆culos de ayuda informativos en su sitio. Pueden encontrar lo que necesitan en cualquier momento (incluso a las 3 am), lo que libera a los agentes para que se concentren en solicitudes de servicio m谩s complejas.

Los agentes de servicio tambi茅n pueden usar los art铆culos de la base de conocimientos para resolver los problemas de los clientes y reducir su tiempo promedio de atenci贸n.

Proporcione las respuestas que sus clientes quieren

驴Pueden sus clientes encontrar soluciones a sus problemas sin pedir ayuda a un agente? Descubra c贸mo puede ofrecer una estrategia de autoservicio llena de conocimientos en Salesforce+.

Esta publicaci贸n de blog le dir谩 todo lo que necesita saber sobre c贸mo crear un art铆culo de la base de conocimientos. Aprender谩 qu茅 es un art铆culo de conocimiento, por qu茅 son importantes, qu茅 incluir cuando est谩 escribiendo y consejos y trucos (como IA generativa) para ayudarlo a comenzar.

驴Qu茅 es un art铆culo de la base de conocimientos?

Un art铆culo de la base de conocimientos es una p谩gina web que responde a una pregunta frecuente, soluciona un problema o ayuda a sus clientes a utilizar sus productos y servicios. A menudo incluyen instrucciones y respuestas escritas, pero tambi茅n pueden incluir im谩genes, videos, enlaces y otros elementos multimedia.

Los art铆culos de la base de conocimientos generalmente se encuentran en un lugar central en el sitio web o la plataforma de una empresa; esto podr铆a ser un centro de ayuda, una p谩gina de preguntas frecuentes o un portal de soporte. Este centro deber铆a facilitar que sus clientes encuentren las respuestas que buscan.

Si bien la estructura de este centro variar谩 seg煤n las necesidades de su negocio y sus clientes, debe tener una funci贸n de b煤squeda, etiquetas de art铆culos basadas en sus ofertas y t铆tulos que dejen en claro de qu茅 trata el art铆culo.

Si su centro de contacto tiene un chatbot , puede mostrar informaci贸n de art铆culos de conocimientos en respuesta a un mensaje del cliente. Muy pronto, los chatbots con tecnolog铆a de IA generativa podr谩n responder preguntas de servicio y dar respuestas mejores y m谩s personalizadas a partir de la base de conocimientos.

驴Por qu茅 son importantes los art铆culos de la base de conocimientos?

Estas son las tres razones principales por las que los art铆culos de la base de conocimientos son importantes para su empresa:

  • Proporcionar una mejor experiencia de servicio: es 10 veces m谩s probable que los clientes usen el autoservicio que contactar directamente a un centro de servicio. Tener un centro de conocimiento donde sus clientes puedan encontrar f谩cilmente las respuestas les brinda la experiencia de servicio que desean y les permite obtener servicio las 24 horas del d铆a, los 7 d铆as de la semana.
  • Reduzca la carga de casos en su centro de contacto: a medida que m谩s clientes resuelven sus problemas de forma independiente, menos casos requieren el apoyo de un agente. Esto libera a los agentes para que se concentren en resolver problemas m谩s complejos de los clientes y reduce la carga de trabajo general del centro de contacto.
  • Reduzca el tiempo promedio de manejo: a medida que los agentes resuelven casos 煤nicos y formalizan el conocimiento institucional en art铆culos, m谩s agentes pueden usar esa informaci贸n para resolver sus casos m谩s r谩pido y reducir el tiempo promedio de manejo. Las investigaciones muestran que el uso de art铆culos de la base de conocimientos puede resultar en una resoluci贸n un 33 % m谩s r谩pida .

C贸mo escribir un art铆culo de la base de conocimientos

Esta secci贸n lo guiar谩 a trav茅s de los pasos importantes que debe seguir antes de escribir un art铆culo de la base de conocimiento, qu茅 elementos incluir y algunos consejos 煤tiles para que sea a煤n m谩s f谩cil escribir un art铆culo de conocimiento.

Antes de escribir un art铆culo de conocimiento

Hay algunos pasos que desea tomar antes de escribir su art铆culo: el primero es averiguar sobre qu茅 tema escribir.

Considere estas tres preguntas cuando identifique el tema correcto para su art铆culo:

  • 驴Cu谩les son las preguntas m谩s comunes para las que recibe solicitudes de servicio?
  • 驴Cu谩les son los problemas m谩s comunes con los que sus clientes necesitan ayuda?
  • 驴Qu茅 informaci贸n ayudar铆a a sus clientes a aprovechar al m谩ximo sus productos y servicios?

Una vez que haya identificado los problemas m谩s comunes, aseg煤rese de no tener un art铆culo de conocimiento sobre este tema. Si un art铆culo ya existe, decida si necesita ser editado para agregar informaci贸n actualizada.

Si a煤n no existe ning煤n art铆culo sobre ese tema, 隆es hora de comenzar a escribir!

4 componentes de un buen art铆culo de base de conocimiento

  • Un t铆tulo claro: deja que tu cliente sepa qu茅 cubrir谩 tu art铆culo en el t铆tulo. Aseg煤rese de que el t铆tulo sea claro, conciso y describa con precisi贸n el contenido del art铆culo. Esto tambi茅n hace que el art铆culo sea m谩s f谩cil de encontrar.
  • Listas con vi帽etas o subt铆tulos: haga que su art铆culo de conocimiento sea f谩cil de hojear para que sus clientes no tengan que leer cada palabra para encontrar lo que necesitan. Cree listas con vi帽etas o subt铆tulos que muestren lo que se cubre en cada secci贸n. Si est谩 escribiendo un tutorial, escriba instrucciones paso a paso, incluidos los botones o elementos del men煤 para hacer clic, y col贸quelos en orden cronol贸gico.
  • Im谩genes, enlaces o videos : brinda a tus clientes tantos detalles como puedas para que puedan resolver el problema por s铆 mismos. Agregue capturas de pantalla, im谩genes, enlaces a otros art铆culos o videos a su art铆culo para ayudarlos.
  • Lenguaje simple: escriba de una manera que todos puedan entender f谩cilmente. Haga todo lo posible para evitar la jerga que se relaciona espec铆ficamente con su producto y servicio. Sus clientes no tendr谩n tanto conocimiento del producto como usted, as铆 que use un lenguaje simple en cada paso de su art铆culo.

Aspecto de un art铆culo completo de la base de conocimientos

Este es un ejemplo de un art铆culo de la base de conocimientos que creamos para un software de pago ficticio llamado ZapPay. Este art铆culo de conocimientos ayudar铆a a los clientes de ZapPay a vincular su cuenta bancaria a su cuenta de ZapPay.

Conecta tu cuenta bancaria a tu cuenta de ZapPay

Descripci贸n general

  • Descubra c贸mo conectar su cuenta ZapPay a su cuenta bancaria para enviar dinero, pagar facturas y transferir ZapCash a su cuenta bancaria.

SUGERENCIA: aseg煤rese de tener a mano su cuenta bancaria y n煤meros de ruta antes de comenzar este proceso.

  1. Inicie sesi贸n en su cuenta de ZapPay.
  2. Desde el tablero, toque su nombre y luego haga clic en Perfil.
  3. Seleccione "Conectar cuenta bancaria".
  4. A partir de ah铆, aparecer谩 una ventana emergente en su pantalla.
  5. Ingrese su n煤mero de cuenta bancaria en el cuadro de texto "N煤mero de cuenta" y su n煤mero de ruta en el cuadro de texto "N煤mero de ruta".
  6. Vuelva a verificar que sus datos sean correctos antes de continuar.
  7. Una vez que haya terminado, seleccione "Guardar".
  8. Dentro de las 24 horas, ver谩 un retiro de ZapPay de diez centavos o menos en su cuenta y luego un reembolso por la misma cantidad poco despu茅s. Esto es para garantizar que pueda retirar y depositar dinero con 茅xito entre su cuenta de ZapPay y su cuenta bancaria.

隆Felicidades! 隆Has conectado con 茅xito tu ZapPay a tu cuenta bancaria! Si necesita ayuda adicional, consulte los siguientes enlaces:

  • Agregar dinero a mi cuenta de ZapPay
  • Transferir dinero de ZapPay a mi cuenta bancaria
  • Desconectar cuenta bancaria
  • Agregar tarjeta de cr茅dito a la cuenta de ZapPay

3 consejos simples para comenzar con los art铆culos de la base de conocimientos (pista: IA)

Ahora que tiene lo que necesita para escribir el art铆culo perfecto de la base de conocimientos, as铆 es como puede comenzar.

  • Obtenga informaci贸n de registros y notas de casos antiguos para asegurarse de que est谩 incluyendo tantos detalles como sea posible y de que est谩 siguiendo los mismos pasos para obtener una resoluci贸n.
  • Para garantizar la precisi贸n y la legibilidad, trabaje con un administrador para configurar un proceso de aprobaci贸n de art铆culos de conocimiento. Esto garantizar谩 que la gram谩tica y la ortograf铆a sean correctas, que la informaci贸n sea precisa y que el formato de los art铆culos sea uniforme en todo el centro.
  • Conecte una herramienta de IA generativa a su consola de servicio y haga que cree el primer borrador de su art铆culo de conocimiento basado en los detalles de la conversaci贸n y los datos de CRM para que sus agentes experimentados lo revisen. Esto le ahorrar谩 tiempo y lo ayudar谩 a publicar sus art铆culos m谩s r谩pido.

Ahora sabe qu茅 es un art铆culo de la base de conocimientos y por qu茅 es importante tanto para los clientes como para los agentes. Comience a escribir art铆culos hoy para brindarles una excelente experiencia de servicio y aumentar la eficiencia de su centro de contacto.

Ahorre tiempo para sus clientes y agentes

Con herramientas de autoservicio como los art铆culos de la base de conocimientos, los clientes pueden obtener respuestas a las preguntas m谩s frecuentes en cualquier momento, lo que libera a sus agentes. Nuestra gu铆a muestra c贸mo las organizaciones de servicio de alto rendimiento facilitan el autoservicio.

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驴Intenta ganar clientes de Internet de fibra? 3 formas en que la IA puede ayudar

驴Intenta ganar clientes de Internet de fibra? 3 formas en que la IA puede ayudar

A medida que m谩s empresas y personas buscan una conectividad a Internet m谩s r谩pida que la que pueden proporcionar los cables, la fibra es una inversi贸n popular. Dado que se espera que el mercado mundial de la fibra alcance los 31聽300 millones de USD para 2030 , est谩 claro que el auge de la fibra hasta el hogar est谩 aqu铆.

La IA puede ayudarlo a capitalizar esto, escalando sus esfuerzos para obtener nuevos clientes y ayud谩ndolo a brindar un mejor servicio a los actuales .

Adquirir la mayor cantidad de clientes lo m谩s r谩pido posible es el nombre del juego para los proveedores de fibra hasta el hogar. Las enormes inversiones en infraestructura est谩n presionando a煤n m谩s a las empresas de telecomunicaciones para que hagan precisamente eso.

Modernice el servicio con la automatizaci贸n

Aproveche la IA y la automatizaci贸n para liberar a los equipos de servicio al cliente de tareas mundanas, brindar un servicio de calidad y ser m谩s eficientes.

Sin embargo, la cantidad de nuevos clientes que puede atraer disminuye cada vez que se retrasa un nuevo proyecto, ya sean instalaciones de infraestructura m谩s amplias o viviendas individuales. Eso perjudica su resultado final y la satisfacci贸n del cliente .

Entonces, 驴c贸mo puede agregar m谩s eficiencia al proceso sin acumular inversiones m谩s significativas? Ah铆 es donde entran la IA y la automatizaci贸n. La IA generativa puede ayudar a los proveedores de comunicaciones a optimizar sus inversiones, y eso incluye ayudar a capitalizar el auge de la fibra.

Las implementaciones de IA generativa pueden permitirle hacer preguntas espec铆ficas basadas en los datos de CRM de su empresa, ayud谩ndole a tomar decisiones m谩s informadas, lo que lleva a mejores resultados comerciales.

La tecnolog铆a de inteligencia artificial generativa que es segura, confiable y se basa en la amplitud de los datos de su cliente puede optimizar su inversi贸n en fibra en cada paso del camino. Desde la identificaci贸n de vecindarios para proyectos de infraestructura hasta la optimizaci贸n de las instalaciones de hogares individuales, as铆 es como puede ayudar.

1. Identificar ubicaciones para la inversi贸n de fibra hasta el hogar

Para capitalizar el auge de la fibra hasta el hogar, el uso de la IA generativa comienza desde el inicio del proceso, identificando en qu茅 vecindarios colocar la fibra.

La tecnolog铆a de IA generativa puede analizar datos hist贸ricos, datos demogr谩ficos y tendencias del mercado para identificar d贸nde invertir en implementaciones o actualizaciones de infraestructura, por ejemplo. Junto con sus propios puntos de datos seguros, como la tasa de ganancia de su empresa en varios vecindarios, la IA generativa lo ayudar谩 a encontrar las soluciones de dise帽o de red m谩s rentables y eficientes.

Tambi茅n puede ayudar a los proveedores de fibra a identificar las comunidades con el mayor nivel de inter茅s en la fibra, as铆 como a crear flujos de trabajo inteligentes para aumentar los ingresos por registro e instalaci贸n m谩s r谩pidamente.

2. Escale sus ventas de fibra de alto rendimiento

Tenga en cuenta que la IA que implementa es tan buena como los datos en los que se basa . Puede usar IA con sus datos protegidos para adaptar sus esfuerzos de marketing, como dise帽ar anuncios personalizados visualmente atractivos para dirigirse a audiencias espec铆ficas en funci贸n del historial de navegaci贸n y compras, creando modelos predictivos para pronosticar el comportamiento de compra de los clientes.

La IA generativa junto con las capacidades de IA basadas en el aprendizaje autom谩tico de larga data es el "santo grial" para escalar su alcance, seg煤n Vala Afshar, evangelista digital jefe de Salesforce. Eso tambi茅n se aplica al despliegue de fibra en tantos hogares y empresas como sea posible.

Puede ayudar a optimizar sus ventas y marketing a trav茅s de otros beneficios, como:

  • Puntuaci贸n de clientes potenciales : use IA para analizar y priorizar autom谩ticamente los clientes potenciales de instalaci贸n de fibra en funci贸n de su probabilidad de conversi贸n.
  • Perspectivas de cuentas y oportunidades : la IA y los algoritmos de aprendizaje autom谩tico pueden recopilar y analizar datos de fuentes internas y externas para proporcionar una visi贸n hol铆stica de posibles cuentas de fibra y oportunidades de ventas.
  • Pron贸stico predictivo : con el an谩lisis predictivo, la IA puede extraer datos hist贸ricos, patrones y otras correlaciones para brindarles a los proveedores de fibra la capacidad de anticipar el comportamiento del cliente, predecir tendencias de ventas y tomar otras decisiones basadas en datos.

Yendo un paso m谩s all谩, la IA generativa predice las tendencias de ventas futuras, analiza los datos de ventas y crea una comunicaci贸n personalizada, lo que lo ayuda a aprovechar al m谩ximo la tendencia de fibra hasta el hogar.

La IA generativa tambi茅n puede ayudar a su equipo de ventas a cerrar y optimizar nuevos acuerdos de fibra.

Puede crear propuestas y contratos a partir de datos de clientes, agilizando la creaci贸n, mejorando la personalizaci贸n, la eficiencia y la precisi贸n en todo el proceso.

El an谩lisis de gesti贸n de pedidos, en todo, desde m茅tricas de rendimiento de pedidos, seguimiento y gesti贸n de inventario, puede ayudar a identificar oportunidades de ventas adicionales y recomendaciones de productos, ahorrando horas de trabajo en tareas administrativas.

3. Mejore su proceso de instalaci贸n para trabajadores y clientes

La IA tampoco se detiene una vez que sus t茅cnicos est谩n en el campo.

Brinda a los despachadores una visibilidad completa para hacer coincidir los trabajadores y las asignaciones, y asigna proyectos de manera consistente en funci贸n de las habilidades, la ubicaci贸n, el inventario y las reglas comerciales. Les permite ver la fuerza de trabajo m贸vil y cada trabajo en una sola pantalla.

Los chatbots o asistentes virtuales con tecnolog铆a de IA pueden proporcionar actualizaciones en tiempo real sobre instalaciones o solicitudes de servicio que reducen el tiempo de intervenci贸n humana.

Puede ofrecer las siguientes mejores acciones y resoluci贸n de problemas para los t茅cnicos de servicio de campo durante la instalaci贸n. Por ejemplo, los algoritmos de visi贸n por computadora pueden analizar im谩genes o videos de los sitios de instalaci贸n para guiar a los t茅cnicos a trav茅s del proceso y garantizar la precisi贸n en el camino e identificar cualquier problema que deba abordarse.

Esto crea un proceso de instalaci贸n simplificado y le permite entrar y salir de m谩s hogares y negocios m谩s r谩pido. AI lo ayuda a brindar el excelente servicio que los clientes esperan, brind谩ndole una ventaja en la carrera de fibra hasta el hogar.

Uni茅ndolo todo con IA generativa

Veamos un ejemplo de un proveedor de fibra que utiliza IA generativa para convertir una simple solicitud de servicio de un cliente de banda ancha comercial en una posible instalaci贸n significativa de fibra para varias oficinas. Supongamos que un cliente se pone en contacto con el centro de servicio por inquietudes sobre videoconferencias nerviosas entre sus seis oficinas.

En el pasado, despu茅s de enterarse del problema, un representante de ventas regresaba e investigaba las ubicaciones de sus oficinas, cu谩ntos empleados y el tipo de negocio. Luego usar铆an esa informaci贸n para predecir el ancho de banda, o incluso si est谩 disponible en las ubicaciones, necesario para una soluci贸n. El representante, junto con los arquitectos t茅cnicos, establecer铆a cu谩l es la soluci贸n, pensar铆a en una venta adicional y redactar铆a una propuesta y un contrato.

Eso podr铆a tomar semanas o meses en completarse.

En su lugar, la IA puede tomar la indicaci贸n del cliente (arreglando videoconferencias sin fluctuaciones entre seis ubicaciones) y proporcionar instant谩neamente las respuestas a todas las preguntas necesarias para resolver el problema.

Esta tecnolog铆a puede extraer datos seguros de sus clientes e identificar informaci贸n relevante, como d贸nde se encuentran esas seis ubicaciones y el n煤mero de empleados por ubicaci贸n. Al leer los datos que ya tiene, la IA generativa puede informarle si la tecnolog铆a mejorada est谩 disponible para esas ubicaciones.

Tambi茅n puede incorporar una recomendaci贸n de venta adicional instant谩nea, que en este caso, por ejemplo, ser铆a instalar fibra en las ubicaciones para aumentar el ancho de banda y la mejor velocidad y calidad posibles para videoconferencias.

Luego, la IA generativa entrega una propuesta y un contrato utilizando toda esa informaci贸n privada dentro de su dominio. Un representante de ventas y un ingeniero de red est谩n en todo momento para proporcionar retroalimentaci贸n humana para ajustar o adaptar la respuesta, brindando el toque personal necesario para que todo funcione bien.

Pero gran parte del trabajo manual, el trabajo administrativo, lo realiza la IA. Reduce el proceso que habr铆a tomado semanas o meses manualmente a solo unos pocos d铆as, mientras libera los recursos de su empresa para enfocarse en tareas de mayor nivel, como enfocarse en expandir la fibra al hogar y la oficina.

Ya sea identificando ubicaciones para instalar fibra o alertando a los representantes sobre una oportunidad de venta adicional, la IA generativa y la automatizaci贸n pueden ayudar a potenciar la carrera de su empresa para adquirir clientes de fibra y optimizar esas fuertes inversiones.

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Descubra las estrategias y tecnolog铆as fundamentales necesarias para iluminar las experiencias de sus suscriptores de fibra.

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3 pasos para la adopci贸n estrat茅gica de IA

3 pasos para la adopci贸n estrat茅gica de IA

En el mundo empresarial actual, que cambia r谩pidamente, la IA tiene el potencial de transformar las industrias y desbloquear oportunidades sin precedentes. Sin embargo, muchos l铆deres de la industria no est谩n seguros de c贸mo adoptar esta adopci贸n dentro de sus organizaciones. Se preguntan si reemplazar谩 las capacidades humanas o agregar谩 complejidad sin brindar beneficios tangibles.

Imagine las posibilidades de una adopci贸n estrat茅gica de IA. Un asombroso 79% de las empresas ya han experimentado una reducci贸n significativa de costos a trav茅s de la implementaci贸n. Pero, sin una estrategia bien definida adaptada a sus necesidades 煤nicas, las empresas corren el riesgo de perderse los beneficios de estas herramientas transformadoras.

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驴Est谩 listo para navegar por el complejo mundo de la IA y aprender c贸mo puede integrarse en su negocio? Profundicemos y descubramos tres pasos pr谩cticos para la adopci贸n e implementaci贸n exitosas de IA , y la importancia de usar esta tecnolog铆a de una manera en la que pueda confiar con AI Cloud .

1. Eval煤e su preparaci贸n para la adopci贸n de IA

Una de las preguntas que suelen hacer los clientes cuando se embarcan en su viaje de IA es: "驴Por d贸nde empiezo?" Con el gran potencial de la tecnolog铆a de IA generativa , los l铆deres de la industria pueden sentirse abrumados o inseguros sobre cu谩l es el mejor camino a seguir. Para navegar este mar de posibilidades, es crucial hacer las preguntas correctas y evaluar la preparaci贸n de su organizaci贸n para adoptar la IA.

  • Identifique el valor empresarial : analice sus procesos, las interacciones con los clientes y los activos de datos para identificar las 谩reas en las que la IA puede crear el mayor valor. Podr谩 concentrar sus esfuerzos en 谩reas de alto impacto que ofrecen retornos 贸ptimos.
  • Visualice c贸mo aprovechar el poder de la IA : Considere c贸mo la IA puede potenciar los objetivos de su empresa. Explore casos de uso, aplicaciones y resultados deseados espec铆ficos para crear una visi贸n convincente.
  • Eval煤e su preparaci贸n : luego, confirme que su organizaci贸n est谩 lista para adoptar la IA. Analice su infraestructura tecnol贸gica, capacidades de datos y habilidades de la fuerza laboral para identificar brechas y 谩reas de mejora. Determine si tiene los recursos, la experiencia y los sistemas de soporte necesarios para implementar y administrar estas soluciones.

Al tomarse el tiempo para evaluar la preparaci贸n, puede abordar las barreras comunes para una adopci贸n exitosa de la IA. Este proceso le permite tomar decisiones informadas, dividir recursos y desarrollar una hoja de ruta realista.

2. Cree una prueba de tecnolog铆a

Para garantizar una integraci贸n exitosa de la IA en su organizaci贸n, debe desarrollar un plan pr谩ctico que aborde las preguntas comerciales clave . Un componente crucial de este plan es crear una prueba de tecnolog铆a , que determina si la soluci贸n o tecnolog铆a propuesta se integrar谩 en su entorno existente y, por lo tanto, demostrar谩 compatibilidad.

Hay varios pasos importantes para ayudarlo a evaluar la viabilidad, demostrar las capacidades del producto y validar la relevancia de los casos de uso. Al seguir estos pasos, puede posicionar a su equipo para el 茅xito y obtener el apoyo de las partes interesadas para la adopci贸n de IA.

  • Identifique casos de uso : perfeccione los casos de uso de IA mediante la recopilaci贸n de informaci贸n de toda su organizaci贸n. Conc茅ntrese en las 谩reas donde la IA puede tener el mayor impacto y alinee sus iniciativas con los objetivos de la empresa.
  • Implemente la prueba de tecnolog铆a de AI Cloud : eval煤e la viabilidad implementando herramientas de IA en un entorno controlado. Pruebe el rendimiento, la escalabilidad y la integraci贸n con los sistemas existentes para abordar cualquier problema desde el principio y garantizar una transici贸n sin problemas.
  • Demuestre las capacidades del producto : Muestre la transformaci贸n potencial a trav茅s de escenarios de pr谩ctica o proyectos piloto. Obtenga la aceptaci贸n y el apoyo de las partes interesadas al ilustrar c贸mo la IA aborda desaf铆os espec铆ficos y brinda los resultados deseados.
  • Valide el valor comercial : antes de la implementaci贸n, confirme la relevancia de sus casos de uso. Pruebe los beneficios no realizados, como mejoras en la eficiencia, mejores experiencias de los clientes y una mejor toma de decisiones, asegur谩ndose de que sus iniciativas de IA se alineen con sus objetivos comerciales.

Al crear una prueba integral de la tecnolog铆a, sienta las bases para una adopci贸n exitosa de la IA. Esta ser谩 su hoja de ruta para navegar por los posibles desaf铆os y aprovechar al m谩ximo las oportunidades futuras.

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3. Transformar la visi贸n en acci贸n

Si bien la planificaci贸n es esencial, es crucial conectar los puntos entre la visi贸n y la ejecuci贸n. As铆 es como puede transformar su plan bien elaborado en una realidad, superando futuros escollos en el camino:

  • Involucrar a diversas partes interesadas : involucrar una variedad de perspectivas e intereses a trav茅s de una colaboraci贸n inclusiva. Busque aportes de empleados, clientes y socios para dar forma a la estrategia de implementaci贸n.
  • Promueva la transparencia : mantenga su plan visible, claro y actualizado. Comparta el progreso y los hitos para fomentar la confianza, la propiedad colectiva y la responsabilidad.
  • Adopte una mentalidad de aprendizaje : mant茅ngase abierto a nuevos conocimientos y perfeccione su plan a medida que avanza.
  • Tome decisiones informadas m谩s f谩cilmente : proporcione estrategias pr谩cticas y una visi贸n clara para garantizar que sus elecciones est茅n alineadas con los resultados deseados.
  • Capacite a su gente : reconozca que el poder de la IA radica en las capacidades colectivas de su fuerza laboral. Aproveche sus conocimientos, habilidades y creatividad para desbloquear todo el potencial de la IA e impulsar un cambio significativo.

Recuerde que el verdadero poder de la IA no radica en la tecnolog铆a en s铆, sino en su gente. Al seguir estas pautas, puede cerrar la brecha entre la visi贸n y la acci贸n, transformando las aspiraciones de su organizaci贸n en resultados concretos.

Aproveche las oportunidades que se avecinan

Abraza el futuro con confianza. Descubra el poder transformador de la IA con AI Coach de Salesforce Professional Services . Nuestro equipo de expertos lo ayudar谩 a evaluar la preparaci贸n para la IA de su organizaci贸n. Desde la adopci贸n de IA hasta la implementaci贸n de pruebas de tecnolog铆a que demuestren el valor comercial y la planificaci贸n estrat茅gica de c贸mo puede establecer la base adecuada para el 茅xito a largo plazo con la Fase 0.

Juntos, navegaremos las complejidades de la implementaci贸n de IA. Al mismo tiempo, nos aseguraremos de que sus iniciativas funcionen hacia sus objetivos comerciales. D茅 el primer paso para liberar todo el potencial de la IA en su organizaci贸n. P贸ngase en contacto con los servicios profesionales de Salesforce hoy mismo.

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4 formas en que su centro de contacto puede comenzar con IA generativa

4 formas en que su centro de contacto puede comenzar con IA generativa

El tema m谩s candente en el servicio hoy en d铆a es la IA generativa, especialmente en el centro de contacto. El 84 % de los l铆deres de TI que encuestamos en un estudio reciente dicen que la IA generativa ayudar谩 a su organizaci贸n a atender mejor a los clientes, y todos los d铆as hablo con l铆deres de servicio que est谩n entusiasmados con el potencial de la IA generativa del centro de contacto.

Sin embargo, solo el 24 % utiliza alguna forma de IA del centro de contacto. 驴Qu茅 hay en el camino? El 66% dice que sus empleados no tienen las habilidades adecuadas para poner en uso con 茅xito la IA generativa. As铆 que echemos un vistazo a las cuatro formas en que puede usar la IA del centro de contacto, junto con ejemplos de casos de uso y consejos que lo ayudar谩n a comenzar.

Modernice su centro de contacto

La combinaci贸n correcta de canales de atenci贸n al cliente y herramientas de IA puede ayudarlo a ser m谩s eficiente y mejorar la satisfacci贸n del cliente. Nuestra gu铆a revela c贸mo las organizaciones de servicio de alto rendimiento lo hacen posible.

1. Generar respuestas de servicio a los clientes

Su centro de contacto ofrece m煤ltiples formas para que los clientes se comuniquen con su empresa, desde tel茅fono hasta correo electr贸nico, chat y SMS. Si bien muchos clientes todav铆a usan el tel茅fono, el 57% ahora prefiere usar canales digitales. Sus agentes que trabajan en estos canales digitales deben brindar informaci贸n precisa y relevante, responder de manera oportuna y resolver el problema del cliente r谩pidamente.

Entonces, 驴c贸mo puede ayudar la IA generativa ? Los grandes modelos de lenguaje que impulsan la IA generativa pueden generar autom谩ticamente una respuesta similar a la humana a cualquier pregunta. Cuando se basa en los datos y la base de conocimientos de sus clientes, puede personalizar estas respuestas generadas, haci茅ndolas m谩s confiables. Los agentes pueden revisar las sugerencias del modelo y enviarlas f谩cilmente. Para los agentes que trabajan en varios casos a la vez, la IA del centro de contacto puede ser un verdadero ahorro de tiempo.

Veamos un ejemplo de una compa帽铆a ficticia de Internet que llamaremos Nation-Wide Web.

Jane es cliente de Nation-Wide Web y nota un cargo inusual en su factura. Jane abre un mensaje de chat en el sitio web de la empresa y pronto se conecta con una agente, Katie.

Katie tiene abiertas algunas ventanas de mensajes de clientes, una de ellas es Jane. Jane comparte sus preocupaciones sobre su factura. Aparentemente, Jane revis贸 su paquete de datos del mes. La herramienta de inteligencia artificial del centro de contacto usa la pregunta de Jane y el contexto del estado de su cuenta para generar un mensaje personalizado que explica este cargo en un tono emp谩tico, pero tambi茅n que est谩 dentro de la pol铆tica de la empresa renunciar a la tarifa dadas las circunstancias.

Katie revisa el mensaje y confirma la pol铆tica, luego env铆a el mensaje y elimina el cargo de la cuenta de Jane. Jane est谩 contenta de haber obtenido una soluci贸n r谩pida y sencilla y Katie puede centrar su atenci贸n en los clientes con problemas m谩s complejos.

Consejo: Tomarse el tiempo para revisar la precisi贸n y el tono de cualquier comunicaci贸n con el cliente ayuda a evitar malentendidos.

2. Generaci贸n de res煤menes de casos

Para brindarle a su cliente una gran experiencia, necesita datos precisos para rastrear y optimizar las interacciones de servicio de su empresa. Esto hace que el resumen de recapitulaci贸n que hacen sus agentes despu茅s de que se cierra un caso sea uno de los datos de servicio m谩s cruciales que su empresa puede recopilar.

驴El reto? Esta es una tarea que requiere mucho tiempo y evita que sus agentes ayuden a otros clientes.

Pero la IA del centro de contacto puede tomar las conversaciones de chat y correo electr贸nico m谩s complejas y generar un resumen propuesto. Su agente solo necesita revisar estos res煤menes antes de que se guarden en el registro de casos. Esto ahorra a los agentes una tonelada de tiempo y esfuerzo en la entrada de datos.

Volvamos a nuestro ejemplo de Nation-Wide Web.

Si recuerda, la herramienta de inteligencia artificial de Katie gener贸 una respuesta para Jane y todo lo que Katie tuvo que hacer fue revisar el mensaje, presionar enviar y cancelar la tarifa de la cuenta de Jane. Mientras tanto, la IA est谩 utilizando los datos del hilo de mensajes y las acciones que Katie realiz贸 en la cuenta de Jane para generar un resumen del caso.

Una vez completada la conversaci贸n con Jane, Katie puede leer este resumen propuesto, ajustar algunos detalles y guardarlo en el expediente del caso. Reducir el trabajo posterior a la llamada ayuda a Katie a ayudar a otros clientes m谩s r谩pido.

Sugerencia: Cree una plantilla para los res煤menes de sus casos para que la herramienta de inteligencia artificial de su centro de contacto pueda extraer f谩cilmente los datos de la conversaci贸n en el CRM sin perder detalles importantes.

3. Generaci贸n de art铆culos de conocimiento

La investigaci贸n de Salesforce muestra que el 59% de los clientes prefieren herramientas de autoservicio para problemas de servicio simples. Sin embargo, para hacer eso, una empresa necesita una gran base de conocimientos en la que los clientes puedan buscar para encontrar una soluci贸n.

Los agentes de servicio a menudo tienen la tarea de publicar art铆culos de conocimiento despu茅s de resolver un caso. Pero lleva tiempo que los agentes creen, revisen y publiquen manualmente un art铆culo, lo que les impide ayudar a los clientes que lo necesitan.

La IA del centro de contacto puede generar autom谩ticamente un art铆culo de la base de conocimientos despu茅s de que se cierra un caso de soporte extrayendo notas del caso, historial de mensajes y datos de otras herramientas de servicio. A partir de ah铆, su agente solo necesita revisar el art铆culo para garantizar la precisi贸n y agregarlo a la cola para su aprobaci贸n. Esto elimina la presi贸n de los agentes para escribir art铆culos desde cero.

Volviendo a nuestro ejemplo de Nation-Wide Web, Austin tiene Internet lento y llamadas para solucionar problemas. Est谩 conectado con Tawni, quien le pide los detalles de su enrutador y m贸dem. Tawni analiza algunos escenarios comunes basados en casos similares, pero ninguno funciona para la configuraci贸n de Austin.

Tawni decide probar algo nuevo. Le pide a Austin que reinicie todo el sistema a trav茅s de la aplicaci贸n m贸vil Nation-Wide Web. Una vez que esto termina, las velocidades de Internet de Austin vuelven a la normalidad y el caso se cierra. Tawni registra toda esta informaci贸n en la consola de servicio de la empresa, incluida la configuraci贸n de su enrutador y m贸dem, y c贸mo resolvi贸 este problema con un reinicio.

Debido a que este fue un caso 煤nico, la herramienta de inteligencia artificial del centro de contacto utiliza los detalles de la conversaci贸n de Tawni con Austin y el contexto del problema de Austin para generar un nuevo art铆culo de base de conocimiento. Tawni agrega algunos detalles adicionales y los empuja a la cola de aprobaci贸n.

Sugerencia: incluya tantos detalles como sea posible en los art铆culos de su base de conocimiento para que los clientes tengan toda la informaci贸n que necesitan para resolver sus problemas.

4. Generar respuestas

Cuando sus agentes est谩n en medio de una interacci贸n de servicio, no tienen tiempo para leer p谩ginas de documentaci贸n o cada detalle de un art铆culo de la base de conocimiento. Pero a煤n necesitan encontrar la informaci贸n correcta para resolver la consulta de su cliente.

Lo mismo ocurre con el autoservicio . Leer art铆culo tras art铆culo para encontrar la informaci贸n que necesita no es una buena experiencia para el cliente.

La IA generativa puede ayudar a los agentes y clientes a obtener las respuestas que necesitan de forma m谩s r谩pida y sencilla. En lugar de obtener una lista de p谩ginas que pueden (o no) tener la respuesta, AI puede extraer los detalles relevantes de un art铆culo de conocimiento y responder una pregunta directamente como texto sin formato.

Para nuestro ejemplo final, volveremos a nuestro cliente de Nation-Wide Web, Austin.

Unos meses despu茅s de su interacci贸n con Tawni, su Internet vuelve a ser lento. Recuerda que usaron la aplicaci贸n m贸vil para solucionar el problema la 煤ltima vez, pero ahora no puede acceder a la aplicaci贸n m贸vil. Pero en lugar de pedir ayuda, echa un vistazo al Centro de ayuda de la empresa. Austin usa la funci贸n de b煤squeda para hacer la siguiente pregunta: "驴C贸mo soluciono una conexi贸n a Internet lenta cuando no puedo acceder a mi aplicaci贸n m贸vil?"

Antes, Austin primero habr铆a tenido que encontrar el art铆culo sobre c贸mo restablecer su contrase帽a y luego encontrar el art铆culo sobre el uso de la aplicaci贸n para realizar un reinicio completo del sistema. Ahora, la herramienta de inteligencia artificial del centro de contacto genera una respuesta personalizada a la pregunta de Austin, reuniendo informaci贸n de varios art铆culos. 鈥淧rimero, haga clic aqu铆 para solicitar una nueva contrase帽a para su aplicaci贸n m贸vil. Una vez que haya iniciado sesi贸n, aqu铆 se explica c贸mo usar la aplicaci贸n para realizar un reinicio completo del sistema鈥︹

Austin resolvi贸 su problema sin interactuar con un agente y aun as铆 obtuvo una experiencia personalizada. Si un agente fuera el que necesitara encontrar informaci贸n espec铆fica dentro del centro de conocimiento, tendr铆a la misma experiencia.

Sugerencia: hacer que su contenido de autoservicio sea f谩cil de encontrar y navegar genera confianza en el cliente.

Al agregar IA generativa a su centro de contacto , est谩 ayudando a todos a aprovechar al m谩ximo cada interacci贸n de servicio. Sus agentes hacen m谩s con menos trabajo y sus clientes obtienen una resoluci贸n r谩pida y f谩cil a sus problemas mientras disfrutan de una experiencia personalizada.

驴Cu谩l es la mejor manera de prepararse para el 茅xito con la IA generativa? Comience lentamente y desarrolle su programa de IA para el centro de contacto a medida que aumenta sus habilidades comerciales en IA. Por ejemplo, haga que sus agentes tomen Recomendaciones de respuesta de Einstein para el servicio en Trailhead y luego practiquen lo que aprenden entre ellos. Una vez que se sientan c贸modos, vea c贸mo puede aplicar IA generativa en su centro de contacto .

Potencie su servicio al cliente con IA generativa

Puede escalar su servicio al cliente con el poder de la IA generativa junto con los datos de su cliente y CRM. Vea c贸mo esta tecnolog铆a mejora la eficiencia en el centro de contacto y aumenta la lealtad del cliente.

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5 pasos para la IA generativa confiable para desarrolladores de Salesforce 鈽侊笍

5 pasos para la IA generativa confiable para desarrolladores de Salesforce 鈽侊笍

Esta es una traducci贸n que desde EGA Futura ofrecemos como cortes铆a a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoam茅rica .

El enlace a la publicaci贸n original, lo encontrar谩s al final de este art铆culo.

5 pasos para la IA generativa confiable para desarrolladores de Salesforce | Blog de desarrolladores de Salesforce

La IA generativa se ha convertido en el factor de cambio para las empresas innovadoras y orientadas al cliente. Impulsada por algoritmos avanzados y aprendizaje autom谩tico, la IA generativa puede impulsar la innovaci贸n, optimizar los procesos y acelerar las empresas en todas partes al proporcionar experiencias y soluciones personalizadas adaptadas a las necesidades 煤nicas de los clientes.

Igualmente importante para las experiencias poderosas dirigidas por el cliente es la protecci贸n de los datos cr铆ticos para el negocio. Los sistemas de IA procesan y generan contenido basado en grandes conjuntos de datos y, lamentablemente, los modelos de lenguaje extenso (LLM) no est谩n poniendo su negocio en primer lugar. Mientras se prepara para implementar capacidades de IA generativa, es fundamental priorizar la privacidad de los datos. Al implementar medidas s贸lidas de protecci贸n de datos, no solo mantiene el cumplimiento de las regulaciones pertinentes, sino que tambi茅n mantiene la confianza del cliente, su activo m谩s valioso.

Con los cinco pasos que se describen a continuaci贸n, puede innovar r谩pidamente, aumentar la productividad y mejorar las experiencias personalizadas, al mismo tiempo que garantiza la seguridad y la privacidad de los datos de sus clientes.

Paso 1: comprender y auditar sus datos

Para asegurarse de tener las protecciones de seguridad, privacidad y gobernanza correctas, querr谩 comprender qu茅 datos usar谩 para crear avisos, plantillas y modelos de capacitaci贸n. Comprender los datos a los que permite que accedan los modelos de IA ayudar谩 a evitar que se compartan inadvertidamente los datos personales o confidenciales de los clientes.

Entonces, 驴c贸mo empezar? Primero, anonimice y agregue los datos de los clientes antes de usarlos con fines de IA generativa. Elimine la informaci贸n de identificaci贸n personal (PII) y cualquier otro dato confidencial que pueda identificar a las personas.

Una manera f谩cil de hacer esto en Salesforce es usar Data Detect , un producto que le permite revisar objetos y campos antes de permitir que los procesos de IA accedan a ellos para recibir indicaciones y capacitaci贸n. Una vez que los datos se han escaneado a trav茅s de Data Detect, puede confirmar que no hay sorpresas en esos datos, como n煤meros de tarjetas de cr茅dito o direcciones de correo electr贸nico en campos donde ese tipo de datos no deber铆a existir.

Data Detect tambi茅n puede ayudar a recomendar un nivel de clasificaci贸n, como "Confidencial" o "PII" para datos personales, y proporcionar detalles sobre el contenido de un objeto, as铆 como encontrar datos confidenciales generados por chatbots, casos y transcripciones de llamadas registradas autom谩ticamente. por IA.

Paso 2: configure la protecci贸n de la privacidad de los datos para sus procesos generativos de IA

Respetar la privacidad del cliente y proteger los datos a lo largo de sus procesos de IA es crucial para establecer y mantener la confianza. A medida que conf铆a m谩s en la IA para comprender y tomar decisiones a partir de sus datos, 驴c贸mo protege tambi茅n esos datos, especialmente la PII?

Para los procesos de IA que usan datos personales, como aumentar los registros de contacto u orquestar ofertas de marketing din谩micas 1:1, querr谩 desarrollar pol铆ticas de uso de datos claras y transparentes que describan c贸mo se manejar谩n los datos de los clientes, incluido su uso en sistemas de IA generativos. . Comunique estas pol铆ticas a sus clientes y br铆ndeles la oportunidad de optar por no participar o elegir el nivel adecuado de uso de datos. Adem谩s, cree una pol铆tica para eliminar y ofuscar los datos que ya no son 煤tiles o relevantes, para que sus clientes permanezcan protegidos y sus procesos de IA generativa permanezcan precisos.

Centro de privacidad puede ayudar a verificar que sus procesos de IA est茅n autorizados para su uso en capacitaci贸n y avisos. El Centro de privacidad tambi茅n puede ayudarlo a crear pol铆ticas de retenci贸n para administrar el ciclo de vida de los datos utilizados y generados por la IA, incluidas las transcripciones de llamadas, los chatbots y los casos registrados autom谩ticamente por la IA.

Paso 3: configure su organizaci贸n para administrar la IA generativa

Tanto para proteger los datos utilizados en los procesos de IA como para confirmar que sus integraciones se mantienen dentro de los l铆mites de los datos que desea utilizar, deber谩 implementar controles para proteger los datos de los clientes frente a accesos no autorizados o infracciones.

Los controles de acceso le permiten restringir el acceso a los datos del cliente solo al personal autorizado. Al otorgar acceso seg煤n sea necesario, reduce el riesgo de que los modelos de IA y las personas no autorizadas accedan a datos confidenciales. Esto protege contra el posible uso indebido de esos datos al tiempo que garantiza la privacidad del cliente.

Security Center puede ayudarlo a administrar de manera centralizada los permisos de usuario y las configuraciones de la organizaci贸n para los datos que se usan y se obtienen de los procesos de IA.

Ahora prepar茅monos para implementar la IA de manera segura en toda su organizaci贸n.

Paso 4: pruebe sus procesos para la implementaci贸n

Las pruebas en un entorno de espacio aislado son primordiales cuando se trata de IA generativa. Esto tiene dos prop贸sitos fundamentales: probar los procesos de IA y capacitar a los empleados sobre el uso seguro y responsable de la IA generativa. Al realizar pruebas exhaustivas en un entorno de espacio aislado controlado, las organizaciones pueden evaluar y refinar el rendimiento y el comportamiento de sus modelos generativos de IA antes de implementarlos en escenarios del mundo real. Las pruebas permiten la identificaci贸n y mitigaci贸n de posibles problemas, como sesgos, errores o consecuencias no deseadas que pueden surgir durante un proceso de IA generativa.

Adem谩s, un entorno de sandbox proporciona un espacio seguro para que los empleados adquieran experiencia pr谩ctica y capacitaci贸n en el uso de herramientas y sistemas de IA generativa. Les permite explorar capacidades e identificar consideraciones 茅ticas mientras toman decisiones informadas al usar la tecnolog铆a de manera responsable en sus operaciones diarias. Al aprovechar las pruebas de sandbox, las organizaciones pueden garantizar la confiabilidad, la eficacia y la aplicaci贸n 茅tica de la IA generativa al tiempo que capacitan a su fuerza laboral para adoptar y utilizar esta tecnolog铆a transformadora con confianza.

Aseg煤rese de que, cuando utilice un espacio aislado para el entrenamiento de IA, haya eliminado todos los datos personales para crear sus indicaciones o entrenar un modelo de IA; puede eliminar u ofuscar f谩cilmente cualquier dato que no deba incluirse con Data Mask .

Paso 5: Supervise y proteja sus procesos de IA

Garantizar que la integraci贸n de IA no acceda a los datos ni modifique los sistemas m谩s all谩 del alcance previsto es crucial para mantener la seguridad de los datos y la integridad del sistema. Como describimos anteriormente, los controles de acceso y los permisos de los usuarios deben definirse cuidadosamente, otorgando a los sistemas de IA solo los privilegios necesarios y limitando su acceso a fuentes o sistemas de datos espec铆ficos. Adem谩s, se deben realizar pruebas y validaciones exhaustivas de la integraci贸n de la IA para verificar que funcione seg煤n lo previsto y que no tenga consecuencias ni vulnerabilidades no deseadas.

Finalmente, implementar mecanismos de monitoreo robustos puede ayudar a detectar y alertar cualquier intento de acceso no autorizado o comportamiento anormal por parte del sistema de IA. Las auditor铆as y revisiones peri贸dicas de los procesos de integraci贸n de IA y los registros de acceso pueden ayudar a identificar cualquier desviaci贸n o posibles riesgos de seguridad.

Event Monitoring ayuda a que el proceso de monitoreo y detecci贸n sea m谩s f谩cil al permitir la configuraci贸n de capacidades, como la seguridad de transacciones, para enviar alertas o bloquear acciones m谩s all谩 de lo que se pretend铆a inicialmente para su proceso de IA.

Finalmente, a medida que se adentra m谩s en su viaje de IA, es fundamental que sus datos est茅n respaldados y puedan restaurarse hasta el nivel de registro en el caso poco probable de que los datos utilizados y aumentados por IA est茅n mal configurados o sincronizados incorrectamente. Haga una copia de seguridad de sus datos para ver cada versi贸n de los registros utilizados y tocados por AI, y restaure cualquier error.

Conclusi贸n

Al adoptar un enfoque que prioriza la privacidad e implementar medidas s贸lidas de protecci贸n de datos, puede crear una base confiable para pr谩cticas de IA generativas responsables, sostenibles y 茅ticas, todo mientras impulsa una innovaci贸n m谩s eficiente y efectiva e interacciones m谩s personalizadas con los clientes. Para obtener m谩s informaci贸n sobre c贸mo comenzar con la IA generativa, consulte nuestra Gu铆a de introducci贸n a la IA.

Recursos

Sobre el Autor

Marla Hay Vicepresidenta de Seguridad, Privacidad y Gesti贸n de Datos en Salesforce y dirige la organizaci贸n de productos de Servicios de confianza. Se uni贸 a Salesforce en 2017 despu茅s de liderar productos en una empresa de gesti贸n de identidad de consumidores. Marla tiene una licenciatura en Ciencias de la Computaci贸n de la Universidad de Cornell y una maestr铆a en Ciencias de la Computaci贸n de la Universidad Johns Hopkins.

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