Skip to content

Tag: IA generativa

Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein ☁️

Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein ☁️

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

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

Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein | Blog de desarrolladores de Salesforce

La IA generativa es la tecnología más transformadora desde Internet y revoluciona la forma en que creamos e interactuamos con la información. Para los desarrolladores, esto plantea nuevas preguntas: desde la práctica "¿Cómo puedo crear aplicaciones impulsadas por IA con modelos de lenguaje grandes (LLM)?" Más profundamente, “¿Cómo cambiará la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones? ” Exploramos estas dos preguntas en esta publicación de blog.

¿Cómo creo aplicaciones impulsadas por IA con LLM?

Comencemos con la primera pregunta: "¿Cómo creo aplicaciones con LLM?" y explore tres opciones que comúnmente se consideran:

  1. Entrena tu propio modelo
  2. Personaliza un modelo de código abierto
  3. Utilice modelos existentes a través 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 específicos de su industria. Un modelo entrenado con datos de un dominio específico generalmente será más preciso que un modelo de propósito general para casos de uso centrados en ese dominio. Si bien entrenar su propio modelo ofrece más control y precisión, puede que no siempre sea el mejor enfoque. Aquí hay algunas cosas para considerar:

  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 más pequeño, el modelo GPT-3 de OpenAI tardó 1,5 millones de horas de GPU en entrenarse.
  2. Experiencia: para entrenar su modelo, también necesitará un equipo de ingenieros especializados en aprendizaje automático (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 tensión entre la forma en que aprenden los LLM y la forma en que se implementan las políticas de seguridad de datos en su empresa. Los LLM aprenden de grandes cantidades de datos. ¡Cuantos más datos mejor! Sin embargo, con seguridad a nivel de campo (FLS) y permisos estrictos, las políticas de seguridad de datos corporativas a menudo se basan en el principio de privilegio mínimo: los usuarios solo deben tener acceso a los datos que necesitan para realizar su trabajo específico. ¡Cuantos menos datos mejor! Por lo tanto, un modelo formado con todos los datos disponibles de los clientes y puesto a disposición de todos en su empresa puede no ser una buena idea y violar las políticas 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 código abierto

Personalizar un modelo de código abierto normalmente lleva menos tiempo y es menos costoso que entrenar su propio modelo desde cero. Sin embargo, aún necesita un equipo de ingenieros especializados en aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Dependiendo del caso de uso, es posible que aún experimentes la tensión de seguridad de los datos descrita anteriormente.

Utilice modelos existentes a través de API

Utilizar modelos existentes a través de API es la forma más sencilla de crear aplicaciones con LLM. Esta es también la opción más utilizada en este momento. Sin embargo, estos modelos no se han entrenado con los datos contextuales o privados de su empresa y, por lo tanto, el resultado que producen puede ser demasiado genérico para ser útil.

En esta publicación de blog, exploramos diferentes técnicas para agregar datos contextuales o privados de la empresa a través del mensaje. Debido a que el mensaje se crea dinámicamente en nombre del usuario, solo incluye datos a los que el usuario tiene acceso, lo que aborda la tensión de seguridad de los datos descrita anteriormente. Es posible que le preocupe pasar datos privados a una API de terceros, pero existen técnicas para abordar esa preocupación y también las describimos en esta publicación de blog.

Creación de aplicaciones impulsadas por IA utilizando modelos existentes a través de API

Llamada API básica

Los principales proveedores de modelos como OpenAPI , Anthropic , Google , Hugging Face y Cohere ofrecen API para trabajar con sus modelos. En la implementación más básica, su aplicación captura un mensaje del usuario, lo pasa como parte de la llamada API y muestra el resultado generado al usuario.

Por ejemplo, así es como se vería la llamada API usando la API OpenAI:

Esta opción puede funcionar para casos de uso simples que solo requieren un resultado general basado en conocimientos generales. Por ejemplo, " Escribe un haiku sobre el invierno" o "Escribe una declaración SQL de muestra con una unión externa". Pero si necesita una respuesta que se adapte a su propio contexto o a los datos privados de su empresa, es probable que el resultado generado sea demasiado genérico para ser útil.

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

Escriba un correo electrónico de presentación para el director ejecutivo de Acme.

El correo electrónico generado no sería personalizado ni relevante porque el modelo no sabe nada sobre su relación con Acme y los negocios que ha hecho con ellos.

Puesta a tierra del LLM

Para que la respuesta sea más relevante y contextual, el usuario puede fundamentar el LLM con información adicional. Por ejemplo, pueden ingresar el siguiente mensaje:

Usted es John Smith, representante de cuentas de Northern Trail Outfitters.
Escriba un correo electrónico de presentación a Lisa Martinez, directora ejecutiva de ACME.
Aquí hay una lista de los últimos tres pedidos que Acme realizó a Northern Trail Outfitters:
Colección Verano 2023: $375,286
Colección Primavera 2023: $402,255
Colección Invierno 2022: $357,542

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

  1. El usuario debe ingresar mucha información de conexión 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. Está pasando información confidencial al proveedor del modelo donde potencialmente podría persistir o usarse para entrenar aún más el modelo, lo que significa que sus datos privados podrían aparecer en la respuesta generada por el modelo de otra persona.

Construcción rápida y puesta a tierra dinámica.

Para abordar la primera limitación anterior, puede construir el mensaje mediante programación. El usuario ingresa una cantidad mínima de información o simplemente hace clic en un botón en la aplicación y luego usted crea el mensaje mediante programación agregando datos relevantes. Por ejemplo, en respuesta a un clic en el botón “Escribir correo electrónico de introducción”, podría:

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

Así es como podrían verse estos pasos de construcción rápidos en Apex:

El principal inconveniente de este enfoque es que requiere un código personalizado para cada mensaje para poder realizar la sencilla tarea de fusionar datos dinámicos en texto estático.

Plantillas de aviso

Para facilitar la construcción del mensaje, podemos usar plantillas: un patrón de desarrollo de software bien conocido que se usa comúnmente para fusionar datos dinámicos en documentos estáticos. Con una plantilla, escribe un archivo de solicitud utilizando marcadores de posición que se reemplazan dinámicamente con datos dinámicos en tiempo de ejecución.

Así es como se vería el ejemplo de Apex anterior usando un lenguaje de plantilla genérico:

Eres {{ user.Name }}, {{user.Title}} en {{ user.CompanyName }}
Escriba un correo electrónico de presentación a {{ contact.Name }}, {{contact.Title}} en {{ contact.Account.Name }}
Estas son las oportunidades de {{contact.Account.Name}}:
{{#oportunidades}}
{{Nombre}}: {{Cantidad}}

{{/oportunidades}}

Las plantillas de mensajes no solo son útiles para crear mensajes mediante programación, sino que también se pueden utilizar como base para herramientas gráficas que admiten la creación de mensajes en un entorno de arrastrar y soltar.

Estudio rápido

Por eso creamos Prompt Studio, un nuevo creador de Salesforce que facilita la creación de indicaciones. Le permite crear plantillas de mensajes en un entorno gráfico y vincular campos de marcador de posición a datos dinámicos disponibles a través de datos de páginas de registro, un flujo, una nube de datos, una llamada de Apex o una llamada API. Una vez creada, se puede utilizar una plantilla de solicitud en diferentes lugares para consultar el modelo, incluidas las páginas de registro y el código Apex.

Capa de confianza de Einstein

Prompt Builder le permite definir mensajes basados dinámicamente en un entorno gráfico. Pero, ¿cómo se envía ese mensaje de forma segura a un proveedor de LLM?

Puede enviar el mensaje directamente a la API del proveedor de LLM, pero hay una serie de preguntas a considerar con ese enfoque:

  • ¿Qué pasa con los problemas de cumplimiento y privacidad si pasa datos de información de identificación personal (PII) en el mensaje? ¿El proveedor del modelo podría conservar los datos de PII o incluso utilizarlos para entrenar aún más el modelo?
  • ¿Cómo se evitan las alucinaciones, la toxicidad y los sesgos en los resultados generados por los LLM?
  • ¿Cómo se rastrea y registra los pasos de creación de mensajes con fines de auditoría?

Si utiliza la API del proveedor de LLM directamente, tendrá que escribir un código personalizado para responder a estas preguntas. Hay muchas cosas a considerar y puede resultar difícil hacerlo bien para todos los casos de uso.

Ingrese a la capa de confianza de Einstein. Einstein Trust Layer le permite enviar solicitudes a LLM de forma confiable, abordando las inquietudes mencionadas anteriormente.

Así es como funciona:

  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 aún más sus datos, Salesforce tiene acuerdos de retención cero con proveedores de modelos, lo que significa que los proveedores de modelos no persistirán ni entrenarán más 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 detección de toxicidad y el registro de seguimiento de auditoría. Demasking restaura los datos reales que fueron reemplazados por datos falsos por motivos de privacidad. La detección de toxicidad comprueba si hay contenido dañino u ofensivo en el resultado. El registro de seguimiento de auditoría registra todo el proceso con fines de auditoría.

De cara al futuro: creación 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 artículo: ¿Cómo cambiará la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones?

Encadenamiento rápido

La lógica involucrada en la creación de un mensaje a veces puede volverse compleja. Puede implicar múltiples llamadas a API o servicios de datos, como en el ejemplo de conexión a tierra dinámica anterior. Responder a la pregunta de un solo usuario puede incluso implicar varias llamadas al LLM. Esto se llama encadenamiento rápido. Considere el siguiente ejemplo:

Para construir el mensaje:

  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 envía al usuario.

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

Orquestación de IA

El enfoque descrito hasta ahora funciona bien, pero a medida que estos flujos de trabajo se vuelven más complejos, podemos ver la necesidad de alguna forma de orquestación. Como desarrollador, luego crearía una serie de bloques de construcción que realizan tareas granulares: recuperar datos sobre un cliente, actualizar un registro, realizar alguna lógica computacional, etc. Estos bloques de construcción se pueden orquestar o remezclar de diferentes maneras usando un herramienta de orquestación. Esto se podría hacer usando una herramienta de orquestación tradicional que le permita definir qué bloques de construcción usar, en qué orden y cuándo (con diferentes ramas "si"). Pero, ¿qué pasaría si la orquestación en sí estuviera impulsada por IA con un orquestador que pudiera razonar y elegir qué bloques de construcción usar y cómo componerlos para realizar una tarea específica? La orquestación impulsada por IA es un nuevo paradigma poderoso que tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con los sistemas de IA y creamos aplicaciones.

El siguiente diagrama describe este nuevo paradigma de bloques de construcción orquestado por IA a un alto nivel.

En este diagrama, las acciones son los componentes básicos descritos anteriormente. Podrían ser acciones invocables de Apex, API de MuleSoft o indicaciones. Algunas acciones fundamentales están disponibles de forma predeterminada y otras serán desarrolladas por los desarrolladores. Esto también crea una oportunidad para un mercado de acciones creado por desarrolladores y socios.

El planificador es el orquestador impulsado por IA. Cuando la solicitud se pasa al tiempo de ejecución de la orquestación, el planificador elige (crea un plan para) qué acciones usar y cómo componerlas para responder mejor a la solicitud del usuario.

La orquestación de IA es un área activa de investigación en Salesforce y en la industria en su conjunto.

Resumen

El uso de modelos existentes a través de API es una forma común de crear aplicaciones impulsadas por IA con LLM. Con este enfoque, es necesario basar el modelo en datos privados o contextuales de la empresa para obtener resultados más relevantes y útiles. En lugar de pedirle al usuario que ingrese una gran cantidad de información básica manualmente, puede crear el mensaje mediante programación llamando a servicios de datos y agregando datos contextuales al mensaje. Prompt Studio es un nuevo creador de Salesforce que facilita la creación de mensajes al permitirle crear plantillas de mensajes en un entorno gráfico y vincular campos de marcador de posición a datos dinámicos. Einstein Trust Layer le permite enviar mensajes a las API de los proveedores de LLM de forma confiable, abordando problemas de privacidad, sesgos y toxicidad de los datos. La orquestación impulsada por la IA es un paradigma emergente que podría cambiar la forma en que interactuamos con los sistemas de IA y creamos aplicaciones.

Sobre el Autor

Christophe Coenraets es vicepresidente senior de Trailblazer Enablement en Salesforce. Es un desarrollador de corazón con más de 25 años de experiencia en la creación de aplicaciones empresariales, habilitando audiencias técnicas y asesorando a organizaciones de TI.

Obtenga las últimas publicaciones de blog y episodios de podcasts para desarrolladores de Salesforce a través de Slack o RSS.

Añadir a holgura Suscríbete a RSS

Continue reading

Einstein GPT para desarrolladores: ahora en versión piloto ☁️

Einstein GPT para desarrolladores: ahora en versión piloto ☁️

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

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

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

La IA generativa es una tecnología 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 año, anunciamos Einstein GPT para desarrolladores , la solución de inteligencia artificial generativa de Salesforce que libera la productividad de los desarrolladores y les permite desarrollar Salesforce más rápido . Hoy, estamos encantados de anunciar que Einstein GPT para desarrolladores ahora está en piloto cerrado.

Creado específicamente para lenguajes y marcos de Salesforce, Einstein GPT para desarrolladores puede generar código Apex utilizando lenguaje natural. El soporte para LWC llegará pronto. Nuestro objetivo es que esté disponible en Beta abierta en Dreamforce 23 , para que todos puedan tener acceso a la herramienta. En este blog, exploraremos cómo comenzar con Einstein GPT para el desarrollo de Apex y cómo su potencial puede revolucionar su proceso de desarrollo.

Einstein GPT para desarrolladores frente a otras herramientas de codificación de IA

Las herramientas de codificación de IA generativa disponibles en la actualidad se entrenan principalmente en lenguajes públicos, como Java, Python y otros, así como en código disponible públicamente. Dado que los lenguajes específicos de Salesforce, como Apex y LWC, son propietarios, estas herramientas a menudo carecen de la capacitación necesaria para brindar recomendaciones precisas.

Además, las herramientas de codificación de IA son tan poderosas como el contexto que se les proporciona. Dado que estas herramientas de codificación públicas carecen del contexto de Salesforce de su organización, como los metadatos, las recomendaciones pueden ser inexactas o insuficientes para satisfacer sus necesidades. Por último, el uso de herramientas de inteligencia artificial disponibles públicamente expone su código privado más allá del límite de confianza de Salesforce y podría hacerlo público, una posible vulnerabilidad de seguridad.

Con Einstein GPT para desarrolladores, utilizamos CodeGen , nuestro propio modelo de código abierto para la síntesis de programas. Hospedamos CodeGen dentro del límite de confianza de Salesforce y lo hemos capacitado en lenguajes específicos de Salesforce como Apex y LWC. Con una base dinámica incorporada al proceso de generación de código, Einstein GPT enriquece sus recomendaciones utilizando sus metadatos y código. Nuestra capa de confianza de IA dentro de Einstein GPT garantiza que sus datos y código 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 esté disponible en Open Beta para Dreamforce 2023. Una vez que su organización esté habilitada para esta herramienta, puede instalar la extensión Einstein GPT en su VS Code Desktop usando un archivo VSIX compartido. Einstein GPT también estará disponible en Code Builder , nuestro IDE basado en web, que se espera que esté disponible de forma general en octubre. ¡Estén 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 menú 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 organización para conectarse a una organización sandbox o a una organización borrador de Salesforce. Podrá utilizar Einstein GPT para desarrolladores dentro de este entorno.

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

Por ejemplo:

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

A continuación se muestra un mensaje de ejemplo:

Quiero crear una clase de Apex. Llamémoslo OpportunityQuerySelector. Cree un método llamado getSumOfOpportunityRecords que recupere la cantidad de registros de oportunidades vinculados a un registro de cuenta específico. El método debe aceptar accountId como parámetro. Siga las mejores prácticas de seguridad y asegúrese de que el código se ejecute en el modo de usuario.

Y luego el resultado se muestra a continuación.

Si bien el código generado anteriormente no requirió muchas ediciones, es posible que necesite personalizar la salida generada por Einstein GPT según sus necesidades durante el desarrollo. El panel Einstein GPT: Historial y comentarios dentro del IDE le permite compartir comentarios sobre el resultado generado. ¡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

Recién 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 código LWC basado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  • Finalización predictiva de código en línea: complete automáticamente la siguiente línea de código sugerida con metadatos contextuales del proyecto.
  • Verificación del rendimiento del código: escanee el código Apex y corrija errores de tiempo de ejecución durante el proceso de desarrollo
  • Asistencia conversacional: Pídale a Einstein que genere código contextual y documentación, explique el código o resuelva problemas complejos.

Conclusión

A medida que Einstein GPT para desarrolladores amplíe sus capacidades para admitir LWC, proporcionar finalización de código inteligente y brindar asistencia conversacional, podrá desarrollar la plataforma Salesforce más rápido que nunca. Nuestro objetivo es que esté disponible en Beta abierta en Dreamforce 2023 , para que todos puedan tener acceso a la herramienta. ¡Únase 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 década de experiencia en la creación 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 través de LinkedIn .

Obtenga las últimas publicaciones de blog y episodios de podcasts para desarrolladores de Salesforce a través de Slack o RSS.

Añadir a holgura Suscríbete a RSS

Continue reading

La guía para desarrolladores de Salesforce para Dreamforce 2023 ☁️

La guía para desarrolladores de Salesforce para Dreamforce 2023 ☁️

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

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

La guía del desarrollador de Salesforce para Dreamforce 2023 | Blog de desarrolladores de Salesforce

¡Llamando a todos los desarrolladores de Salesforce! ¿Estás listo para experimentar la magia de AI + Datos + CRM en Dreamforce 2023? Hemos preparado una experiencia repleta de tres días como ninguna otra, así que prepárate para aprender, conectarte, divertirte y retribuir rodeado de compañeros innovadores en la conferencia de tecnología más grande del mundo.

Sabemos que está contando ansiosamente los días hasta que comience Dreamforce, así que siga leyendo para comenzar a planificar su experiencia Dreamforce perfecta, desde conferencias magistrales hasta sesiones en Developer Track y demostraciones prácticas en acción en Developer Grove.

Vea la última tecnología en la conferencia magistral sobre el futuro del desarrollo

AI + Data + CRM están cambiando rápidamente el futuro de los negocios y los desarrolladores están a la vanguardia. Únase al presidente y director de ingeniería, Srini Tallapragada, y a invitados especiales para aprender todo sobre el futuro del desarrollo y cómo puede aprovechar la IA en su trabajo.

Si asistirá a Dreamforce en persona, asegúrese de agregar la conferencia magistral a su agenda . Si lo seguirá desde casa, vea la conferencia magistral completa mientras se transmite en vivo en Salesforce+ .

📅 Marque sus calendarios: jueves 14 de septiembre, de 1:30 a 2:20 p. m., hora del Pacífico
🎤 Oradores destacados: Srini Tallapragada, Alba Rivas, Adam White, Kat Holmes, Chris Peterson, Avanthika Ramesh
Añadir a tu agenda

Descubra los aspectos más destacados de la versión para desarrolladores en Developer Preview Live

Eche un primer vistazo a las principales funciones, herramientas e innovaciones para desarrolladores de la versión Winter '24. Vea demostraciones en vivo de interesantes innovaciones de productos y haga preguntas a nuestros expertos en productos. Hay tantas innovaciones nuevas para los desarrolladores en esta versión que ¡no querrás perderte esto!

📅 Marque sus calendarios: jueves 14 de septiembre, de 2:30 a 3:30 p. m., hora del Pacífico
🎤 Oradores destacados: Aditya Naag Topalli, Mohith Shrivastava, Ewald Hofman, Danielle Larregui, Greg Whitworth, Akshata Sawant, Sarah Welker
Añadir a tu agenda

Mejora tus habilidades en la ruta de desarrollador

Developer Track ofrece una combinación de sesiones de teatro de 20 minutos en Developer Theatre y sesiones de trabajo de 40 minutos. Espere asimilar las mejores prácticas, consejos y mucha inspiración. ¡Y hay algo para todos, sin importar los temas que te apasionen! Tenemos sesiones para todos los niveles (principiante, intermedio, avanzado) en todas las funciones y temas: IA generativa, nube de datos, DevOps Center, MuleSoft, Code Builder, Apex, AppExchange, Lightning Web Components, Slack, seguridad, accesibilidad y más.

📍 Las sesiones de calentamiento se ubicarán en todo Trailblazer Forest: en Developer Theatre junto a Developer Grove, Redwood Theatre, Einstein Theatre, Data Cloud Theatre y Olympic Theatre. Las sesiones de trabajo de Developer Track se llevarán a cabo en el segundo y tercer piso de Moscone West. Asegúrese de consultar su agenda para conocer la ubicación exacta de las habitaciones.

Para encontrar estas sesiones en el catálogo de sesiones de Dreamforce , seleccione Función en la navegación izquierda y marque Desarrollador para ver todas las sesiones etiquetadas para desarrolladores.

Algunas sesiones imperdibles para agregar a tu agenda ✏️

Descubra el poder de Einstein GPT para desarrolladores
Qué esperar: La IA generativa ha arrasado en el mundo de la tecnología. Conozca las capacidades más recientes de Einstein GPT y cómo los desarrolladores pueden utilizar la tecnología para crear sus propias aplicaciones impulsadas por IA en Salesforce.
Oradores destacados: Stephan Chandler-García, Ananya Jha
Añade esta sesión a tu agenda

Comprensión de la nube de datos para desarrolladores de Salesforce
Qué esperar: aprenda qué significa Data Cloud para los desarrolladores, cómo se exponen sus artefactos como metadatos de plataforma familiares y cómo ingerir e interactuar con sus datos mediante SQL, Apex, Flows, API y SDK.
Oradores destacados: Aditya Naag Topalli, Danielle Larregui
Añade esta sesión a tu agenda

¿Quieres un mejor código? Einstein GPT y Code Analyzer pueden ayudar
Qué esperar: Impulse el desarrollo de Salesforce con el dúo dinámico de Einstein GPT para desarrolladores y Code Analyzer. Aprenda cómo optimizar la generación y validación de código directamente desde las experiencias IDE.
Oradores destacados: Gordon Bockus, Vivek Chawla
Añade esta sesión a tu agenda

Componentes web Lightning: novedades y novedades
Qué esperar: aprenda cómo puede utilizar Lightning Web Components para hacer que el desarrollo en Salesforce sea más fácil y eficiente. Vea las últimas funciones disponibles para LWC y lo que se avecina en la hoja de ruta.
Oradores destacados: Alicia Teo, Alice Oh, Leo Balter
Añade esta sesión a tu agenda

Hoja de ruta de Apex: novedades y novedades
Qué esperar: Los gerentes de producto de Salesforce profundizarán en las funciones lanzadas recientemente y en el futuro en la hoja de ruta de Apex, incluido Einstein GPT para desarrolladores.
Oradores destacados: Daniel Ballinger, Chris Peterson
Añade esta sesión a tu agenda

Aumente la productividad de los desarrolladores con GraphQL e IA generativa
Qué esperar: Sumérgete en la nueva API GraphQL, donde las consultas y mutaciones se pueden combinar en una sola solicitud, ganando rendimiento y flexibilidad. Eche un vistazo a cómo redactar consultas con IA generativa.
Oradores destacados: Julián Duque, Ben Sklar
Añade esta sesión a tu agenda

Desarrollar componentes web Lightning para dispositivos móviles sin conexión
Qué esperar: ¿ Usuarios móviles sin conexión? Aprenda cómo habilitarlos con componentes web Lightning personalizados para mostrar e incluso actualizar registros mientras un dispositivo móvil está desconectado de Internet.
Oradora destacada: Angela Le
Añade esta sesión a tu agenda

Gestionar dependencias y conflictos en el Centro DevOps
Qué esperar: profundice en cómo los desarrolladores utilizan DevOps Center para gestionar el ciclo de vida del desarrollo de software. Comience con DevOps Center y aprenda a solucionar los problemas más comunes, como la resolución de conflictos.
Oradores destacados: Gilson Canario, Francisco Sammartino
Añade esta sesión a tu agenda

Cinco cosas que los desarrolladores de Salesforce deben saber sobre MuleSoft
Qué esperar: Únase a esta sesión para conocer los conceptos clave de MuleSoft que necesita saber como desarrollador de Salesforce. Nos centraremos en las mejores prácticas, consejos y trucos, antipatrones y más con ejemplos en vivo.
Oradores destacados: Gaurav Kheterpal, Akshata Sawant
Añade esta sesión a tu agenda

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 días .

Nuestra principal atracción este año es una competencia estilo arcade que pone a prueba tus habilidades de ingeniería en IA. ¡Completa tantos desafíos como puedas en el menor tiempo posible para que tu nombre aparezca en la tabla de clasificación y puedas presumir de ello!

Visite la estación de demostración que cubre nuestras aplicaciones de muestra y recetas de código, y descubra cómo puede utilizarlas en su propio trabajo. Cada estación contará con empleados de Salesforce que saben lo que hacen y les encanta ayudar a otros a aprender.

❗Novedad de este año: Estación de consultas 1:1 en Developer Grove. Los desarrolladores de Salesforce pueden registrarse para una consulta individual de 20 minutos con profesionales expertos de Salesforce. Para reservar una consulta individual, visite esta página y seleccione el tema "Desarrollador de Salesforce". Cuando haya terminado de registrarse, se le enviará una confirmación por correo electrónico y estará disponible en la aplicación Salesforce Events; descárguela ahora en App Store o Google Play Store .

Otras cosas a tener en cuenta 👀

Conferencia principal de Dreamforce

Únase al director ejecutivo de Salesforce, Marc Benioff, junto con invitados especiales en el discurso principal de Dreamforce para escuchar todo sobre nuestras innovaciones más recientes.

📅 Marque sus calendarios: martes 12 de septiembre, de 10 a. m. a 12 p. m., hora del Pacífico
Añade la keynote a tu agenda

Fiel al foro principal de clientes

Únase al cofundador y director de tecnología Parker Harris en el foro anual de clientes True to the Core. Escuche a los líderes de productos compartir los aspectos más destacados de nuestra hoja de ruta de productos. Si nunca ha asistido, esta es una excelente sesión para que los desarrolladores pregunten y escuchen las respuestas de nuestros gerentes de producto. ¡Una cosa que seguirá siendo “central” en True to the Core es que habrá muchas preguntas!

📅 Marque sus calendarios: jueves 14 de septiembre, de 11:30 a. m. a 12:30 p. m., hora del Pacífico
Añade esta sesión a tu agenda

Conferencia magistral de TI: cree su cliente 360 con IA confiable

Aprenda cómo resolver sus desafíos de TI más difíciles con IA + Datos + CRM. Escuche cómo los pioneros utilizan las últimas innovaciones de plataforma, nube de datos y MuleSoft para crear entornos de TI de próxima generación, con potentes capacidades de IA generativa integradas.

📅 Marque sus calendarios: martes 12 de septiembre, de 2:30 a 3:20 p. m., hora del Pacífico
Añade esta sesión a tu agenda

Celebración pionera de la noche 1

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

Pistas de administrador y arquitecto

¿Busca diversificar su agenda en Dreamforce este año? Consulte todas las sesiones de código y de código bajo en la sección de administración y en la sección de arquitecto . Para obtener más información sobre cada uno, lea la Guía del administrador de Dreamforce 2023 .

Obtenga aún más contenido de Dreamforce 2023 en Salesforce+

¿No puedes asistir a Dreamforce en persona? Durante los tres días, las conferencias magistrales y las sesiones seleccionadas se transmitirán en vivo en Salesforce+. Habrá dos canales y 72 horas de transmisión en vivo. Además de la experiencia en vivo, más de 120 episodios bajo demanda estarán disponibles para verlos después de que finalice Dreamforce en cualquier momento y lugar.

Regístrese en Salesforce+ ahora para obtener acceso a todo el contenido exclusivo.

Empieza ahora

¡Dreamforce 2023 estará aquí antes de que te des cuenta! Siga estos pasos para prepararse:

  1. Regístrese para asistir a Dreamforce si aún no lo ha hecho.
  2. Agregue el discurso de apertura sobre el futuro del desarrollo y la vista previa de la versión para desarrolladores a su agenda.
  3. Complete Road to Dreamforce 2023 Trailhead Quest antes de las 11:59 p. m. (hora del Pacífico) del 11 de septiembre de 2023 para desbloquear una insignia comunitaria exclusiva y participar para tener la oportunidad de ganar* una de las 25 codiciadas sudaderas con capucha Trailblazer o una de las 50 camisetas Dreamforce.* Se aplican las reglas oficiales . Consulte la página Trailhead Quests para obtener todos los detalles.
  4. Descargue la aplicación Salesforce Events en App Store o Google Play Store para realizar un seguimiento de todo lo que hay en su agenda en un lugar de fácil acceso.
  5. Conéctese con sus pares en el grupo comunitario Salesforce Developers Trailblazer.
  6. Si no asiste en persona, asegúrese de registrarse para la experiencia Salesforce+.
  7. Seguir @salesforcedevs en Twitter y LinkedIn para obtener más actualizaciones.

Sobre el Autor

Kaitlin Benz es especialista sénior en marketing de desarrolladores en Salesforce. Lo que más le apasiona es la narración de historias, los podcasts y la comida vegana. Encuéntrala en LinkedIn .

Obtenga las últimas publicaciones de blog y episodios de podcasts para desarrolladores de Salesforce a través de Slack o RSS.

Añadir a holgura Suscríbete a RSS

Continue reading

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

Última actualización 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 calificación 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 artículo, exploraremos cómo 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 más simple, la fuga de ingresos es la pérdida de ingresos ganables debido a errores no forzados y desalineaciones en el proceso de generación de ingresos. Según Boston Consulting Group , las débiles estrategias de lanzamiento al mercado están causando que las empresas pierdan $2 billones al año en ingresos potenciales perdidos y costos excesivos.  

Profundizaremos en este tema crítico en Dreamforce en San Francisco del 12 al 14 de septiembre de 2023. Como orgulloso patrocinador del evento, Revenue Grid compartirá información sobre cómo las empresas pueden abordar de manera efectiva la fuga de ingresos utilizando el poder de la IA y los datos. . Nuestra misión es simple: capacitar a las empresas para salvaguardar sus ingresos ganados con tanto esfuerzo y, como administrador de Salesforce, ¡usted tiene la clave de esta iniciativa! Únase a nosotros en Dreamforce para sumergirse en el emocionante mundo de la protección de ingresos impulsada por IA y descubra cómo abordar este desafío comercial crítico.

Revolucionando la batalla contra las fugas de ingresos con IA

La lucha contra la fuga de ingresos nunca ha sido un trabajo fácil. 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 adopción de IA entre las organizaciones B2B está en constante aumento. La investigación de McKinsey indica que el 90 % de los líderes comerciales prevé utilizar con frecuencia soluciones de IA generativa en los próximos dos años. Además, las organizaciones que invierten en IA están experimentando aumentos sustanciales en los ingresos, que van del 3 % al 15 %, según 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 términos más simples, la efectividad de la IA está directamente relacionada con la calidad de sus datos. Para aprovechar al máximo el potencial de la IA y desbloquear sus capacidades para la protección de los ingresos, es esencial conectar datos fiables y confiables de diversas fuentes.

Sin embargo, en muchas organizaciones, los datos se aíslan con frecuencia en varios sistemas, creando silos. Incluso las grandes organizaciones con sólidos procedimientos de gestión 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 círculo vicioso, ya que los datos incorrectos son una de las causas más 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 técnicos y experiencia específica. Con sus conocimientos y habilidades, los administradores de Salesforce desempeñan 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 detrás 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 desafíos 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.

Además, tener datos completos permite a las empresas ver el panorama general, lo que les permite evaluar el estado de la tubería e identificar acuerdos que se están moviendo, estancados o en riesgo, ayudándolos a identificar posibles fugas antes de que ocurran. Además, 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 solución 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 sincronización personalizables limitadas, falta de sincronización bidireccional que causa problemas de programación y vulnerabilidades de seguridad debido a la ausencia de opciones de implementación en la nube privada y local.

La experiencia y los conocimientos técnicos de los administradores de Salesforce son cruciales para superar con éxito estos desafíos. Capacitar a los administradores para elegir e implementar la solución 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 información esencial y está listo para actuar. Los datos de actividad incluyen señales invaluables sobre la canalización, las oportunidades de ventas y las brechas potenciales en los procesos. Identificar estos conocimientos requiere un análisis profundo de los datos, lo que es imposible con la evaluación manual. AI automatiza el análisis de datos para visualizar el estado de la tubería e identificar las brechas de ejecución que indican fugas de ingresos.  

A continuación, la IA crea información procesable a través de la inteligencia de ingresos. Después de analizar cantidades masivas de datos, la IA detecta patrones y los transforma en información procesable a través de recomendaciones de IA contextuales y en tiempo real. Esto brinda a los equipos la orientación 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 señales de IA muestran el impacto exacto en tiempo real a medida que evoluciona la canalización. Esto permite los ajustes necesarios en los procesos y establece una plataforma de ejecución para implementar cambios en toda la empresa y mejoras en los procesos para combatir las fugas de ingresos en toda la empresa.  

Únase a nuestras sesiones de oratoria de Dreamforce para obtener más información

La fuga de ingresos es un problema comercial crítico que debe manejarse, y la IA surge como una herramienta poderosa para abordarlo. Para aprovechar al máximo el potencial de la IA, es esencial combinarla con datos de calidad. Aquí es donde los administradores de Salesforce juegan un papel fundamental, potenciando la IA con datos valiosos y aprovechando su experiencia y conocimientos técnicos para combatir las fugas de ingresos de manera efectiva.

Si está ansioso por obtener más información sobre cómo la IA puede revolucionar sus estrategias de protección de ingresos, lo invitamos a unirse a nuestras sesiones de conferencias de Dreamforce . ¡Encuéntrenos en el stand n.º 1126 para explorar las emocionantes posibilidades de la optimización de ingresos impulsada por IA!

Maria Gordienko es directora de comunicaciones de Revenue Grid.

Evaluación formativa:

¡Quiero saber de ti!

¿Qué es una cosa que aprendiste de esta publicación? ¿Cómo imagina aplicar este nuevo conocimiento en el mundo real? Siéntase libre de compartir en los comentarios a continuación.

Continue reading

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

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

A medida que las empresas buscan formas de atender a los clientes de manera más eficiente, muchas se dan cuenta de los beneficios de la IA generativa . Esta tecnología puede ayudarlo a simplificar sus procesos, organizar datos, brindar un servicio más personalizado y más. ¿Qué potencia la IA generativa? Modelos de lenguaje grande (LLM), que permiten que la IA generativa cree contenido nuevo a partir de los datos que ya tiene.

Lo que es más importante, la tecnología de IA generativa puede ahorrar tiempo en procesos tediosos, por lo que puede brindar una mejor atención a sus clientes y concentrarse en estrategias generales. Profundicemos en cómo la IA generativa puede ayudar a su empresa a hacer más y aprendamos más sobre modelos de lenguaje grandes.

¿Qué son los modelos de lenguaje grande?

La IA generativa está impulsada por grandes modelos de aprendizaje automático que se entrenan previamente con grandes cantidades de datos que se vuelven más inteligentes con el tiempo. Como resultado, pueden producir contenido nuevo y personalizado, como audio, código, imágenes, texto, simulaciones y video, según los datos a los que puedan acceder y las indicaciones utilizadas.

Para poner las cosas en un contexto cotidiano, los grandes modelos de lenguaje brindan respuestas dependiendo de cómo se formule una pregunta. Por ejemplo, “¿ qué son los LLM y cómo pueden ayudar a mi negocio? versus “¿qué son los LLM y qué valor pueden aportar a mi negocio?” arrojará resultados diferentes. Aunque las preguntas son similares, las respuestas pueden variar según el contexto.

Debido a que estos modelos utilizan el procesamiento del lenguaje natural y las capacidades de aprendizaje automático, los LLM responden de una manera similar a la humana, coherente y identificable. Como resultado, sobresalen en tareas como traducción de textos, resúmenes y conversaciones.

Con la IA generativa que ayuda a las empresas a realizar estas tareas , la confianza debe estar en el centro de sus esfuerzos. Para asegurarse de que está utilizando esta tecnología de manera responsable, puede invertir en una plataforma de gestión de relaciones con los clientes que tenga una capa de confianza centrada en la IA , que anonimiza los datos para proteger la privacidad de los clientes.

Una capa de confianza integrada en un entorno de IA generativa puede abordar los requisitos de seguridad, privacidad y cumplimiento de los datos. Pero para cumplir con altos estándares, también debe seguir las pautas de innovación responsable para asegurarse de que está utilizando los datos de los clientes de manera segura, precisa y ética.

¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje grande?

Los avances en la infraestructura informática y la IA continúan simplificando la forma en que las empresas integran grandes modelos de lenguaje en su entorno de IA. Si bien estos modelos están capacitados en enormes cantidades de datos públicos, puede usar plantillas de solicitud que requieren una codificación mínima para ayudar a los LLM a brindar las respuestas correctas para sus clientes.

Además, ahora puede crear LLM privados capacitados en conjuntos de datos específicos de dominio que residen en entornos de nube seguros. Cuando un LLM se capacita utilizando datos de la industria, como para uso médico o farmacéutico, proporciona respuestas que son relevantes para ese campo. De esta manera, la información que ve el cliente es precisa.

Los LLM privados reducen el riesgo de exposición de datos durante el entrenamiento y antes de que los modelos se implementen en producción. Puede mejorar la precisión de la predicción entrenando un modelo con datos ruidosos, donde se agregan valores aleatorios en el conjunto de datos para imitar los datos del mundo real antes de limpiarlos.

También es más fácil mantener la privacidad de los datos de una persona utilizando fuentes de datos descentralizadas que no tienen acceso directo a los datos de los clientes. A medida que la seguridad y el gobierno de los datos se convierten en una prioridad principal, las plataformas de datos empresariales que cuentan con una capa de confianza se vuelven más importantes.

Las empresas también pueden aprovechar cómo funcionan los LLM con otros tipos de IA. Imagine usar la IA tradicional para predecir lo que los clientes pueden planear hacer a continuación (basándose en datos de tendencias y comportamientos anteriores), y luego usar un LLM para traducir los resultados de la predicción en acciones.

Por ejemplo, puede usar IA generativa para crear correos electrónicos de clientes personalizados con ofertas, crear campañas de marketing para un nuevo producto, resumir un caso de servicio o escribir código para desencadenar acciones como recomendaciones de clientes.

Estos grandes modelos lingüísticos ahorran tiempo y dinero al agilizar los procesos manuales, liberando a sus empleados para un trabajo más emprendedor.

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

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa puede crear cosas increíbles con los datos que ya tiene y ayudarlo a funcionar de manera más eficiente. Obtenga más información sobre esta tecnología y vea cómo está cambiando los negocios.

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

El cielo es el límite cuando se trata de formas en que puede usar la IA generativa para su negocio .

Los LLM son excelentes para reconocer patrones y conectar datos por sí mismos. La IA predictiva y tradicional, por otro lado, aún puede requerir mucha interacción humana para consultar datos, identificar patrones y probar suposiciones.

Al alimentarse de los datos de los clientes en tiempo real, la IA generativa puede traducir instantáneamente conjuntos de datos complejos en información fácil de entender. Esto le ayuda a usted y a sus empleados a tener una visión más clara de sus clientes, para que pueda tomar medidas en función de la información actualizada.

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

Uso del análisis de sentimientos para obtener contexto en las acciones posteriores a la compra

El análisis de sentimientos puede ayudar a los especialistas en marketing, ventas y servicios a comprender el contexto de los datos del cliente para las acciones posteriores a la compra. Por ejemplo, puede usar LLM para segmentar a los clientes en función de sus datos, como usar reseñas negativas publicadas en el sitio web de su marca. Estos conocimientos pueden ayudarlo a actuar de inmediato ante los comentarios negativos. Una gran estrategia de marketing sería enviar un mensaje personalizado ofreciendo al cliente una oferta especial para una futura compra. Esto puede ayudar a mejorar lealtad a la marca, confianza del cliente, retención y personalización.

Generación de texto de correo electrónico para campañas de marketing.

La generación de texto puede ayudar a los especialistas en marketing a reducir el tiempo que dedican a preparar campañas. La IA generativa puede producir recomendaciones, eventos de lanzamiento, ofertas especiales y oportunidades de participación del cliente para sus plataformas de redes sociales. Luego, puede pulir el texto para asegurarse de que tenga la voz y el tono de su empresa. Por ejemplo, puede usar la copia producida por la IA generativa para enviar correos electrónicos personalizados que informen a los clientes sobre el lanzamiento de un nuevo producto. Esto ayuda a mejorar la personalización, brindando a sus clientes una experiencia más consistente.

Presentación de casos relacionados para agentes de servicio

El resumen de casos puede ayudar a los agentes de servicio a conocer rápidamente a los clientes y sus interacciones anteriores con su empresa. Los casos proporcionan información del cliente, como comentarios, historial de compras, problemas y resoluciones. La IA generativa puede ayudar a recomendar casos de clientes similares, por lo que un agente puede proporcionar rápidamente una variedad de soluciones. Esto da como resultado resoluciones más rápidas, ahorros de tiempo y costos, y clientes más satisfechos.

Automatización de la generación de código básico

La automatización ayuda a los desarrolladores y especialistas en integración a generar código para tareas básicas pero fundamentales. Por ejemplo, puede usar código escrito por modelos de lenguaje grande para desencadenar tareas específicas de automatización de marketing, como enviar ofertas y generar plantillas de mensajes para clientes. De esta manera, el lenguaje general es coherente, personalizado para el cliente y en la voz de su empresa. La automatización puede ahorrar tiempo y mejorar la productividad, lo que permite a los desarrolladores concentrarse en tareas que requieren más atención y personalización.

La IA brinda oportunidades ilimitadas para acercarse a sus clientes al tiempo que garantiza que está operando de manera eficiente. En un estudio reciente de más de 500 líderes de TI, descubrimos que al menos el 33 % consideró que la IA generativa era una prioridad para su negocio. Además, el 67% planeaba priorizarlo en los próximos 18 meses.

Cuando se usan como parte de una estrategia de IA híbrida , los modelos de lenguaje grandes pueden complementar varias capacidades predictivas y mejorar drásticamente la productividad. Si bien la IA generativa puede hacer mucho, esta tecnología aún necesita la guía humana para ser más efectiva para las empresas. La IA generativa puede sacar a la luz los conocimientos que necesita para tomar decisiones que puedan hacer avanzar su negocio.

Piense en ello como un asistente inteligente y automatizado para su empresa, que maneja tareas que consumen mucho tiempo para que sus empleados puedan trabajar en la resolución de problemas complejos. Cuando combine el poder de la IA generativa con el conocimiento y la experiencia que su empresa puede brindar, podrá hacer más por sus clientes.

Cómo la IA generativa ayuda al servicio y las ventas

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

Urvi Shah, redactora técnica del personal, contribuyó a esta publicación de blog.

Continue reading

Traiga sus propios modelos de IA a la nube de datos ☁️

Traiga sus propios modelos de IA a la nube de datos ☁️

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

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

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

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

Presentamos Traiga su propio modelo (BYOM)

Einstein Studio le permite conectarse fácilmente a modelos predictivos o generativos y usarlos en el flujo de trabajo en Salesforce. Por ejemplo, los modelos predictivos se pueden usar para puntuar clientes potenciales, recomendar productos o detectar abandonos. Con modelos generativos, puede crear contenido como resúmenes de casos, respuestas de correo electrónico y descripciones de productos. Para obtener más información sobre la IA generativa y los modelos de lenguaje extenso (LLM), consulte el blog de Salesforce 360 .

Conectar un modelo con Einstein Studio es simple. Puede integrar fácilmente su modelo con Data Cloud para acceder a predicciones e información en tiempo real y usar la información de varias maneras. Por ejemplo, para enriquecer los perfiles de los clientes, crear segmentos y personalizar la experiencia del usuario final en diferentes canales. También puede usar un modelo generativo para crear campañas de correo electrónico personalizadas basadas en las preferencias de un cliente y su comportamiento de compra.

¿Por qué 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 federación 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 rápidamente en SageMaker y conecta los modelos en Data Cloud para consumir predicciones para la optimización 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 automatización de flujos de trabajo. Flow permite la toma de decisiones impulsada por IA que puede evolucionar en función de actualizaciones de datos en tiempo real.

Casos de uso

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

Caso de uso minorista

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

Caso de uso de viaje

Una agencia de viajes puede conectar los datos de CRM, como el historial de reservas del cliente y las preferencias de viaje, con datos que no son de CRM, como reseñas de destinos y previsiones meteorológicas. Luego pueden implementar modelos de IA predictivos y generativos para predecir qué destinos atraen a clientes específicos y generar recomendaciones de correo electrónico personalizadas para ellos.

Caso de uso automotriz

Una marca automotriz puede usar inteligencia artificial predictiva para determinar cuándo es probable que un automóvil necesite mantenimiento y detectar reclamos de seguros fraudulentos. Luego, la IA generativa se puede utilizar para personalizar las campañas de marketing de los clientes en función de las necesidades y preferencias individuales.

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

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

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

El flujo de trabajo anterior es específico de Data Wrangler. Pero, ¿qué sucede si es un científico de datos y planea usar los cuadernos de SageMaker Studio para desarrollar y preparar sus modelos personalizados? Una vez que se aprueba un modelo en el registro de SageMaker, simplificamos el proceso con una plantilla de proyecto de SageMaker para Salesforce para automatizar la implementación en un extremo de invocación.

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

Cómo consumir predicciones de su modelo en Salesforce

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

Use Flow Builder y Apex para obtener predicciones

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

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

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

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

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

Utilice análisis ad hoc para obtener predicciones

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

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

Conclusión

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

Recursos adicionales

Sobre el Autor

Daryl Martis es el Director de Producto de Salesforce para Einstein. Tiene más de 10 años de experiencia en la planificación, creación, lanzamiento y gestión de soluciones de clase mundial para clientes empresariales, incluidas soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático y en la nube. Anteriormente trabajó en la industria de servicios financieros en la ciudad de Nueva York. Síguelo en LinkedIn o Twitter .

Obtenga las últimas publicaciones de blog de desarrolladores de Salesforce y episodios de podcast a través de Slack o RSS.

Agregar a Slack Suscríbete a RSS

Continue reading

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

¿Tiene una lista de tareas pendientes de tareas molestas que persisten sobre usted? Estamos hablando de los que se deben hacer para ejecutar una campaña: recopilar y analizar datos, crear líneas de asunto de correo electrónico atractivas, determinar la audiencia adecuada a la que apuntar y mucho más. Estas tareas pueden robarle su tiempo, y tal vez incluso su cordura. Pero ahora hay una manera de reducir ese trabajo pesado, ayudándolo a concentrarse en el éxito de la campaña . Permítanos presentarle su nuevo asistente digital: AI.

A medida que las marcas buscan formas de acercarse a los consumidores, más de la mitad de los especialistas en marketing (62 %) afirman haber invertido en el poder de la IA. Nuestra encuesta State of Marketing más reciente encontró que tres de los cuatro principales casos de uso de IA están relacionados con la automatización, lo que destaca la importancia de aumentar la velocidad y la eficacia.

Echemos un vistazo a 9 formas en que el uso de la IA como asistente digital puede aumentar la eficacia y la eficiencia de sus campañas. Es hora de decir adiós a las tareas de campaña manuales redundantes que los especialistas en marketing desearían no tener que hacer, y deje que la IA lo ayude a aprovechar al máximo su tiempo.

1. Tome mejores decisiones con análisis e información de datos automatizados

AI puede analizar grandes volúmenes de datos de campaña, incluido el comportamiento del cliente, las métricas de rendimiento de la campaña y las tendencias del mercado. Puede identificar patrones, extraer información, detectar correlaciones y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar las estrategias y la orientación de la campaña.

Obtendrá una comprensión más profunda de los clientes y el rendimiento de la campaña, lo que le permitirá tomar decisiones informadas y encontrar el éxito más rápido.

2. Aumente el compromiso y las conversiones con la segmentación de la audiencia

Después de analizar los datos del cliente , su asistente digital de IA puede segmentar las audiencias según la demografía, el comportamiento, las preferencias, el historial de compras y otros atributos importantes. AI elimina el esfuerzo manual requerido para segmentar audiencias y se dirige a clientes específicos con ofertas más relevantes.

Cuando pueda personalizar los mensajes para diferentes segmentos, verá que las campañas tienen más éxito.

3. Anticípese a las necesidades de sus clientes con análisis predictivos

Los modelos predictivos de IA utilizan datos históricos para pronosticar el comportamiento del cliente, como la probabilidad de convertir, abandonar o interactuar con elementos específicos de la campaña.

Esto lo ayuda a mantenerse un paso adelante para abordar de manera proactiva las necesidades de los clientes y presupuestar los recursos de manera efectiva.

4. Ahorre tiempo con la generación y optimización de contenido

Crear contenido único con frecuencia puede ser una de las tareas que consume más tiempo para muchos especialistas en marketing, pero un asistente digital de IA puede ayudar. La IA, impulsada por el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), puede generar contenido, como textos de anuncios, líneas de asunto de correos electrónicos y publicaciones en redes sociales, que resuena con sus clientes .

Puede proporcionar los toques finales para asegurarse de que el contenido esté en su voz y tono. También puede optimizar su contenido mediante el análisis de datos de rendimiento, la identificación de elementos de alto rendimiento y la sugerencia de mejoras.

5. Optimice los flujos de trabajo con la automatización de campañas

La IA puede automatizar varios aspectos de la ejecución de la campaña, como la programación y la implementación de anuncios, el envío de correos electrónicos dirigidos o la gestión de publicaciones en las redes sociales. Esto reduce el esfuerzo manual y garantiza que su campaña se ejecute a tiempo.

¿Qué puedes hacer con el tiempo liberado gracias a la IA? Concéntrese en la estrategia y las ideas innovadoras, ayudándole a construir mejores relaciones con los clientes.

Muévete más rápido con IA

Centrarse en la innovación, no en tareas repetitivas. Vea cómo la IA generativa está transformando el marketing.

6. Muestre claramente el éxito de la campaña con seguimiento e informes de rendimiento

Según nuestro informe State of Marketing , el 72 % de los especialistas en marketing de alto rendimiento pueden analizar datos en tiempo real, lo que les otorga una ventaja a la hora de responder y optimizar el rendimiento de la campaña.

Su asistente digital de IA puede automatizar el seguimiento y la generación de informes de las métricas de rendimiento de la campaña, de formas que cualquiera puede entender. La IA puede generar paneles en tiempo real e informes personalizados agradables a la vista, lo que le brinda a usted y a sus partes interesadas una visión clara del rendimiento de la campaña y las métricas clave, sin la necesidad de hacerlo todo a mano.

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

7. Vea qué funciona mejor con las pruebas A/B

AI puede realizar pruebas A/B en elementos de campaña, como variaciones de anuncios, páginas de destino o diseños de correo electrónico. Analiza los datos de rendimiento , identifica las variaciones ganadoras y lo ayuda a refinar continuamente sus estrategias.

Unifique su equipo de marketing

Cuando reúne todos sus datos de marketing y colabora con sus equipos en una sola plataforma, se moverá de manera más eficiente y estará más cerca de sus clientes. Vea cómo puede empezar.

8. Aumente los ingresos con la puntuación y el fomento de clientes potenciales

Con IA, puede automatizar la puntuación de clientes potenciales mediante el análisis de los datos, el comportamiento y el historial de participación de los clientes potenciales. Asigna puntajes a los clientes potenciales en función de su probabilidad de conversión y ofrece contenido personalizado para mover a los clientes potenciales a través del embudo de ventas.

Con la puntuación de clientes potenciales de AI, su equipo puede centrarse en los clientes potenciales más prometedores y fomentar las relaciones a gran escala.

9. Mejora la comunicación con herramientas de colaboración interna

AI brilla como su asistente digital cuando maneja las necesidades de colaboración interna. Puede utilizar esta tecnología para automatizar la mensajería en su departamento, así como la gestión de proyectos, la asignación de tareas y el uso compartido de archivos. Los equipos pueden incluso aplicar automatizaciones de flujo de trabajo que programen reuniones, envíen recordatorios u organicen archivos, ocupándose de los pequeños detalles para que pueda concentrarse en el éxito de la campaña .

La IA está transformando la gestión de campañas al permitir que los equipos automaticen tareas manuales, liberando a los especialistas en marketing para trabajar en ideas más generales. Con AI como su aliado, puede optimizar sus campañas, ver mejores resultados y comenzar a enfocarse en sus próximos éxitos.

Vea lo que la IA puede hacer

Aprenda cómo la IA puede ayudarlo a moverse de manera más eficiente y crear relaciones significativas con los clientes.

Continue reading

La innovación en IA llegó para quedarse: cómo mantenerse al día

La innovación en IA llegó para quedarse: cómo mantenerse al día

Algunos de ustedes pueden ser escépticos sobre la exageración que rodea a la IA, descartándola como otra palabra de moda usada en exceso. Pero dentro de la industria tecnológica, creemos que esta revolución tecnológica tendrá un profundo impacto en la vida de las personas. Lo que distingue a esta ola de cambio es su naturaleza continua y en constante evolución.

Si bien la IA ha estado presente durante años, ahora está alcanzando nuevas alturas. El aprendizaje profundo y la capacidad de la IA para imitar las capacidades humanas están impulsando la innovación de la IA. Estos avances han transformado lo que antes se consideraba imposible en una realidad tangible. Para mantenerse al día con estos desarrollos, es crucial considerar las siguientes estrategias.

Impulse la transformación continua con la Oficina de
Innovación continua

Los servicios profesionales de Salesforce pueden ayudarlo a elevar sus capacidades para obtener el máximo valor de su inversión en Salesforce.

Abraza lo nuevo

El Foro Económico Mundial informa que casi una cuarta parte de todos los trabajos sufrirán cambios significativos en los próximos cinco años. Esta estadística asombrosa destaca la necesidad urgente de mejorar las habilidades, ya que el 44% de las habilidades dentro de esos trabajos deberán adaptarse. El crecimiento exponencial de las posibilidades debido a la innovación de la IA es evidente cada día que pasa.

Para prosperar en esta nueva era, los líderes 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 día. Adoptar nuevas tecnologías como la IA es esencial para el éxito 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 retroalimentación en tiempo real para mejorar nuestra toma de decisiones estratégicas.

Ahora, exploremos pasos prácticos para adoptar esta nueva realidad:

  • Potencie la creatividad con IA generativa : use su capacidad para producir ideas, diseños y contenido innovadores. Puede aprovechar grandes cantidades de datos y generar soluciones creativas que antes eran inimaginables. Al hacerlo, podrá mantenerse a la vanguardia en un mercado de innovación de IA que evoluciona rápidamente. También podrá explorar trabajos más imaginativos y de valor agregado al automatizar tareas repetitivas y liberar tiempo.
  • Reconsidere su papel en la era de la innovación de la IA : la mayoría de los trabajadores del conocimiento no podrán hacer su trabajo sin el apoyo de la IA. Necesitarán aprender estas habilidades en muy poco tiempo. La IA exigirá que reconsideremos nuestro papel en la autoría, la ideación y la resolución de problemas.
  • Espere revoluciones tecnológicas frecuentes : el tiempo se acorta entre transformaciones importantes. Hace cientos de años, se necesitaron cambios importantes en la tecnología, como el causado por la imprenta, en el transcurso de varias generaciones. Con el paso del tiempo, el ritmo del cambio se aceleró. Tomemos, por ejemplo, los cambios provocados por la invención del automóvil, que se produjeron entre generaciones. Ahora, podemos ver que las revoluciones en tecnología, como Internet, pueden ocurrir dentro de una sola generación.

La IA se está moviendo rápido y continuará creando cambios constantes. Para adaptarnos, necesitamos sentirnos cómodos con la inestabilidad porque el polvo nunca se asentará . Si se encuentra sin planes para ajustar su forma de trabajar, inicie la conversación ahora.

Volverse más receptivo al cambio

Reconocer y solidarizarse con los desafíos de la transformación . Considere los siguientes enfoques prácticos para apoyar a su organización a través 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, permitirá deambular en todas las direcciones mientras se mantiene en una ubicación estratégica.
  • Defina lo que se mantendrá firme : cuando todo parece estar cambiando rápidamente, identifique las cosas importantes que NO están cambiando. Esto los aislará del mar de novedades que rodean a sus equipos.
  • Encuentre pequeños 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 capacitación y capacitación : reconozca que la innovación de la IA afectará los roles laborales y las habilidades requeridas. Proporcione programas de capacitación y recursos para que sus empleados aprendan a trabajar de manera efectiva con las tecnologías de IA. Al hacerlo, fomentará 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 organización a desarrollar una mentalidad abierta. Cuando eso suceda, los empleados se sentirán más seguros para explorar nuevas ideas. Esto permite una cultura de adaptabilidad y crecimiento.

empezar con
Entrenador de IA

Los servicios profesionales de Salesforce pueden ayudarlo a establecer la base adecuada para el éxito con nuestro nuevo paquete, AI Coach.

Construye pistas para el futuro

El éxito llegará a las organizaciones que crean un espacio para explorar el cambio y probar los impactos potenciales de la innovación de la IA. Siga estos pasos para construir su futuro de IA:

  • Forme un equipo de innovación multifuncional : reúna un equipo de personas con experiencia diversa en comportamiento, adopción y transformación. Este equipo impulsará la exploración, implementación y prueba de soluciones de IA dentro de su organización.
  • Diseñar una infraestructura para el futuro : no se pueden poner trenes magnéticos de alta velocidad en las vías del tren tradicional. Los líderes deberán examinar sus plataformas, infraestructura, deuda técnica y gobernanza para asegurarse de que estén listos.
  • Adopte una mentalidad centrada en el cliente : comprenda cómo la IA puede mejorar las experiencias de los clientes y mejorar su conexión con ellos. Desarrolle una estrategia que use IA para proporcionar una entrega de productos más rápida, servicios personalizados, mayor reconocimiento de marca y mayor participación del cliente.
  • Genere confianza : Esta tecnología 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 ético estará 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 organización hacia el éxito a largo plazo.

Impulse la innovación continua de la IA

La revolución de la IA está aquí. 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 evolución de la IA e impulsar la transformación continua.

Con la Oficina de Innovación Continua , nuestro equipo de asesores de confianza trabajará 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.º 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 organización a nuevos niveles de innovación y éxito.

Continue reading

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 cúspide de una revolución. El futuro de la IA está aquí y está impulsando un increíble impulso empresarial. Los líderes y las personas se esfuerzan por comprender los riesgos y las oportunidades de implementar la IA. Mientras que, al mismo tiempo, están tratando de no quedarse atrás de la competencia.

Para prepararse para un futuro de IA, las empresas deben adoptar un enfoque estratégico y holístico que aborde varios factores clave. Profundicemos en los pasos esenciales para convertir su organización en una potencia impulsada por IA.

Comience con AI Cloud

Los servicios profesionales de Salesforce pueden ayudarlo a establecer la base adecuada para el éxito con nuestro nuevo paquete, AI Coach.

Cultivar la seguridad para conducir a los empleados

Introducir IA en una organización requiere crear un entorno seguro y de apoyo. Anime a sus equipos a aceptar el cambio y tomar riesgos. Generar confianza dentro de la organización 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 adopción de IA:

  • Fomentar una cultura de transparencia : Promover una comunicación abierta y honesta sobre las iniciativas de IA, abordando inquietudes y brindando explicaciones claras.
  • Fomente la innovación y la experimentación : cree oportunidades para que los empleados exploren las tecnologías de IA y experimenten con nuevas ideas. Involucre a sus equipos y empoderarlos para compartir sus perspectivas únicas en su viaje de IA.
  • Proporcione oportunidades de aprendizaje y desarrollo : demuestre el apoyo de la organización ofreciendo programas de capacitación, talleres y recursos. Sus equipos se sentirán alentados a adquirir nuevas habilidades y mejorar su comprensión 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 transformación 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 adopción priorizando el impacto humano

Para adoptar con éxito la IA, es importante comunicar una visión 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 tecnología de IA es su baja barrera de entrada. Considere el ejemplo de TikTok, una plataforma social que alcanzó los 100 millones de usuarios en solo nueve meses . En comparación, el motor de IA generativa, ChatGPT, logró el mismo hito en solo dos meses. Esto muestra la facilidad con la que se puede adoptar la tecnología de IA y el rápido ritmo al que se puede adoptar a escala mundial.

Para lograr una adopción exitosa de la IA:

  • Comunique los beneficios de la IA centrados en el ser humano : enfatice cómo 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 satisfacción laboral.
  • Encuentre y comunique beneficios específicos : Ilustre las ventajas de ahorro de tiempo de la adopción de IA. Colóquelo como un asistente personal que agiliza los flujos de trabajo y libera tiempo para un trabajo más significativo.
  • Presente un caso sólido para el cambio : comunique las consecuencias de no adoptar la IA. Reflexione sobre las mejores prácticas de la industria, destacando el ritmo sin precedentes de adopción 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 rápidamente soluciones de IA en sus flujos de trabajo sin necesidad de una amplia experiencia técnica o una inversión financiera significativa. Esta accesibilidad permite un proceso de adopción más inclusivo y abre las puertas a una variedad de industrias y sectores.

Empodere a su organización para un futuro de IA

Dotar a su organización de las herramientas y estrategias adecuadas es crucial para mantenerse competitivo e impulsar el éxito. Considere desarrollar un programa de capacitación integral y un proceso formal de adopción de IA. Con prácticas como estas, sus equipos pueden mantenerse ágiles con la tecnología en evolución.

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

  • Defina iniciativas de capacitación : haga que la capacitación en IA sea una parte obligatoria de la habilitación de los empleados. Salesforce, por ejemplo, reconoció 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.º 1 del mundo.
  • Cree procesos formales para aumentar las tasas de adopción de la IA : no espere a que los miembros del equipo exploren la IA en su tiempo libre. Establezca procesos estructurados para integrar la innovación de IA en el trabajo de todos. Considere formar comités 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 adopción es clave.
  • Sea flexible con la tecnología de IA en evolución : manténgase actualizado con los últimos avances en IA. En un panorama que cambia rápidamente, las empresas deben prepararse para adaptar y cambiar sus iniciativas. Adopte la flexibilidad y la agilidad cuando trabaje con tecnologías de IA.

Al adoptar las mejores prácticas de transformación digital e incorporar la IA en los procesos formales, las organizaciones allanan el camino para el éxito continuo en el futuro de la IA.

Impulse la transformación continua con la Oficina de Innovación Continua

Los servicios profesionales de Salesforce pueden ayudarlo a elevar sus capacidades para obtener el máximo valor de su inversión en Salesforce.

Proteja su IA

Si bien la IA presenta inmensas oportunidades, una preocupación crucial es el uso ético 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 sólidas de protección de datos, que incluyen encriptación, 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 ético : Promover la transparencia, la equidad y la responsabilidad en los algoritmos de IA y los procesos de toma de decisiones. Esto garantiza que la implementación responsable esté alineada con los valores de su negocio.
  • Priorice la privacidad y la seguridad de los datos : aplique medidas estrictas para proteger la información confidencial. Cumpla con las regulaciones y siga las mejores prácticas 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 capacitación y actualización : asegúrese de que su capacitación de habilitación cubra los aspectos técnicos de la IA, así como la comprensión 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 obstáculos para adoptar la IA, las organizaciones pueden convertirse en líderes confiables en la era de la inteligencia artificial.

Encienda su viaje de transformación de IA

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

Salesforce Professional Services ofrece una oportunidad única 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 esté alineada con su visión y objetivos.

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

Continue reading

Cómo puede escribir un buen artículo de base de conocimientos

Cómo puede escribir un buen artículo 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 fácilmente las respuestas que necesitan con los artículos de la base de conocimientos, que son artículos 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 más complejas.

Los agentes de servicio también pueden usar los artículos de la base de conocimientos para resolver los problemas de los clientes y reducir su tiempo promedio de atención.

Proporcione las respuestas que sus clientes quieren

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

Esta publicación de blog le dirá todo lo que necesita saber sobre cómo crear un artículo de la base de conocimientos. Aprenderá qué es un artículo de conocimiento, por qué son importantes, qué incluir cuando está escribiendo y consejos y trucos (como IA generativa) para ayudarlo a comenzar.

¿Qué es un artículo de la base de conocimientos?

Un artículo de la base de conocimientos es una página 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 también pueden incluir imágenes, videos, enlaces y otros elementos multimedia.

Los artículos de la base de conocimientos generalmente se encuentran en un lugar central en el sitio web o la plataforma de una empresa; esto podría ser un centro de ayuda, una página de preguntas frecuentes o un portal de soporte. Este centro debería facilitar que sus clientes encuentren las respuestas que buscan.

Si bien la estructura de este centro variará según las necesidades de su negocio y sus clientes, debe tener una función de búsqueda, etiquetas de artículos basadas en sus ofertas y títulos que dejen en claro de qué trata el artículo.

Si su centro de contacto tiene un chatbot , puede mostrar información de artículos de conocimientos en respuesta a un mensaje del cliente. Muy pronto, los chatbots con tecnología de IA generativa podrán responder preguntas de servicio y dar respuestas mejores y más personalizadas a partir de la base de conocimientos.

¿Por qué son importantes los artículos de la base de conocimientos?

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

  • Proporcionar una mejor experiencia de servicio: es 10 veces más 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 fácilmente las respuestas les brinda la experiencia de servicio que desean y les permite obtener servicio las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
  • Reduzca la carga de casos en su centro de contacto: a medida que más 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 más 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 únicos y formalizan el conocimiento institucional en artículos, más agentes pueden usar esa información para resolver sus casos más rápido y reducir el tiempo promedio de manejo. Las investigaciones muestran que el uso de artículos de la base de conocimientos puede resultar en una resolución un 33 % más rápida .

Cómo escribir un artículo de la base de conocimientos

Esta sección lo guiará a través de los pasos importantes que debe seguir antes de escribir un artículo de la base de conocimiento, qué elementos incluir y algunos consejos útiles para que sea aún más fácil escribir un artículo de conocimiento.

Antes de escribir un artículo de conocimiento

Hay algunos pasos que desea tomar antes de escribir su artículo: el primero es averiguar sobre qué tema escribir.

Considere estas tres preguntas cuando identifique el tema correcto para su artículo:

  • ¿Cuáles son las preguntas más comunes para las que recibe solicitudes de servicio?
  • ¿Cuáles son los problemas más comunes con los que sus clientes necesitan ayuda?
  • ¿Qué información ayudaría a sus clientes a aprovechar al máximo sus productos y servicios?

Una vez que haya identificado los problemas más comunes, asegúrese de no tener un artículo de conocimiento sobre este tema. Si un artículo ya existe, decida si necesita ser editado para agregar información actualizada.

Si aún no existe ningún artículo sobre ese tema, ¡es hora de comenzar a escribir!

4 componentes de un buen artículo de base de conocimiento

  • Un título claro: deja que tu cliente sepa qué cubrirá tu artículo en el título. Asegúrese de que el título sea claro, conciso y describa con precisión el contenido del artículo. Esto también hace que el artículo sea más fácil de encontrar.
  • Listas con viñetas o subtítulos: haga que su artículo de conocimiento sea fácil de hojear para que sus clientes no tengan que leer cada palabra para encontrar lo que necesitan. Cree listas con viñetas o subtítulos que muestren lo que se cubre en cada sección. Si está escribiendo un tutorial, escriba instrucciones paso a paso, incluidos los botones o elementos del menú para hacer clic, y colóquelos en orden cronológico.
  • Imágenes, enlaces o videos : brinda a tus clientes tantos detalles como puedas para que puedan resolver el problema por sí mismos. Agregue capturas de pantalla, imágenes, enlaces a otros artículos o videos a su artículo para ayudarlos.
  • Lenguaje simple: escriba de una manera que todos puedan entender fácilmente. Haga todo lo posible para evitar la jerga que se relaciona específicamente con su producto y servicio. Sus clientes no tendrán tanto conocimiento del producto como usted, así que use un lenguaje simple en cada paso de su artículo.

Aspecto de un artículo completo de la base de conocimientos

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

Conecta tu cuenta bancaria a tu cuenta de ZapPay

Descripción general

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

SUGERENCIA: asegúrese de tener a mano su cuenta bancaria y números de ruta antes de comenzar este proceso.

  1. Inicie sesión 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 ahí, aparecerá una ventana emergente en su pantalla.
  5. Ingrese su número de cuenta bancaria en el cuadro de texto "Número de cuenta" y su número de ruta en el cuadro de texto "Número 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, verá un retiro de ZapPay de diez centavos o menos en su cuenta y luego un reembolso por la misma cantidad poco después. Esto es para garantizar que pueda retirar y depositar dinero con éxito entre su cuenta de ZapPay y su cuenta bancaria.

¡Felicidades! ¡Has conectado con éxito 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 crédito a la cuenta de ZapPay

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

Ahora que tiene lo que necesita para escribir el artículo perfecto de la base de conocimientos, así es como puede comenzar.

  • Obtenga información de registros y notas de casos antiguos para asegurarse de que está incluyendo tantos detalles como sea posible y de que está siguiendo los mismos pasos para obtener una resolución.
  • Para garantizar la precisión y la legibilidad, trabaje con un administrador para configurar un proceso de aprobación de artículos de conocimiento. Esto garantizará que la gramática y la ortografía sean correctas, que la información sea precisa y que el formato de los artículos 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 artículo de conocimiento basado en los detalles de la conversación y los datos de CRM para que sus agentes experimentados lo revisen. Esto le ahorrará tiempo y lo ayudará a publicar sus artículos más rápido.

Ahora sabe qué es un artículo de la base de conocimientos y por qué es importante tanto para los clientes como para los agentes. Comience a escribir artículos 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 artículos de la base de conocimientos, los clientes pueden obtener respuestas a las preguntas más frecuentes en cualquier momento, lo que libera a sus agentes. Nuestra guía muestra cómo las organizaciones de servicio de alto rendimiento facilitan el autoservicio.

Continue reading

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

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

A medida que más empresas y personas buscan una conectividad a Internet más rápida que la que pueden proporcionar los cables, la fibra es una inversión popular. Dado que se espera que el mercado mundial de la fibra alcance los 31 300 millones de USD para 2030 , está claro que el auge de la fibra hasta el hogar está aquí.

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

Adquirir la mayor cantidad de clientes lo más rápido posible es el nombre del juego para los proveedores de fibra hasta el hogar. Las enormes inversiones en infraestructura están presionando aún más a las empresas de telecomunicaciones para que hagan precisamente eso.

Modernice el servicio con la automatización

Aproveche la IA y la automatización para liberar a los equipos de servicio al cliente de tareas mundanas, brindar un servicio de calidad y ser más 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 más amplias o viviendas individuales. Eso perjudica su resultado final y la satisfacción del cliente .

Entonces, ¿cómo puede agregar más eficiencia al proceso sin acumular inversiones más significativas? Ahí es donde entran la IA y la automatización. 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 específicas basadas en los datos de CRM de su empresa, ayudándole a tomar decisiones más informadas, lo que lleva a mejores resultados comerciales.

La tecnología de inteligencia artificial generativa que es segura, confiable y se basa en la amplitud de los datos de su cliente puede optimizar su inversión en fibra en cada paso del camino. Desde la identificación de vecindarios para proyectos de infraestructura hasta la optimización de las instalaciones de hogares individuales, así es como puede ayudar.

1. Identificar ubicaciones para la inversión 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 qué vecindarios colocar la fibra.

La tecnología de IA generativa puede analizar datos históricos, datos demográficos y tendencias del mercado para identificar dónde 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 ayudará a encontrar las soluciones de diseño de red más rentables y eficientes.

También puede ayudar a los proveedores de fibra a identificar las comunidades con el mayor nivel de interés en la fibra, así como a crear flujos de trabajo inteligentes para aumentar los ingresos por registro e instalación más rápidamente.

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 diseñar anuncios personalizados visualmente atractivos para dirigirse a audiencias específicas en función del historial de navegación 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 automático de larga data es el "santo grial" para escalar su alcance, según Vala Afshar, evangelista digital jefe de Salesforce. Eso también se aplica al despliegue de fibra en tantos hogares y empresas como sea posible.

Puede ayudar a optimizar sus ventas y marketing a través de otros beneficios, como:

  • Puntuación de clientes potenciales : use IA para analizar y priorizar automáticamente los clientes potenciales de instalación de fibra en función de su probabilidad de conversión.
  • Perspectivas de cuentas y oportunidades : la IA y los algoritmos de aprendizaje automático pueden recopilar y analizar datos de fuentes internas y externas para proporcionar una visión holística de posibles cuentas de fibra y oportunidades de ventas.
  • Pronóstico predictivo : con el análisis predictivo, la IA puede extraer datos históricos, 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 más allá, la IA generativa predice las tendencias de ventas futuras, analiza los datos de ventas y crea una comunicación personalizada, lo que lo ayuda a aprovechar al máximo la tendencia de fibra hasta el hogar.

La IA generativa también 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 creación, mejorando la personalización, la eficiencia y la precisión en todo el proceso.

El análisis de gestión de pedidos, en todo, desde métricas de rendimiento de pedidos, seguimiento y gestión 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 instalación para trabajadores y clientes

La IA tampoco se detiene una vez que sus técnicos están 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 función de las habilidades, la ubicación, el inventario y las reglas comerciales. Les permite ver la fuerza de trabajo móvil y cada trabajo en una sola pantalla.

Los chatbots o asistentes virtuales con tecnología de IA pueden proporcionar actualizaciones en tiempo real sobre instalaciones o solicitudes de servicio que reducen el tiempo de intervención humana.

Puede ofrecer las siguientes mejores acciones y resolución de problemas para los técnicos de servicio de campo durante la instalación. Por ejemplo, los algoritmos de visión por computadora pueden analizar imágenes o videos de los sitios de instalación para guiar a los técnicos a través del proceso y garantizar la precisión en el camino e identificar cualquier problema que deba abordarse.

Esto crea un proceso de instalación simplificado y le permite entrar y salir de más hogares y negocios más rápido. AI lo ayuda a brindar el excelente servicio que los clientes esperan, brindándole una ventaja en la carrera de fibra hasta el hogar.

Uniéndolo 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 instalación 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, después de enterarse del problema, un representante de ventas regresaba e investigaba las ubicaciones de sus oficinas, cuántos empleados y el tipo de negocio. Luego usarían esa información para predecir el ancho de banda, o incluso si está disponible en las ubicaciones, necesario para una solución. El representante, junto con los arquitectos técnicos, establecería cuál es la solución, pensaría en una venta adicional y redactaría una propuesta y un contrato.

Eso podría tomar semanas o meses en completarse.

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

Esta tecnología puede extraer datos seguros de sus clientes e identificar información relevante, como dónde se encuentran esas seis ubicaciones y el número de empleados por ubicación. Al leer los datos que ya tiene, la IA generativa puede informarle si la tecnología mejorada está disponible para esas ubicaciones.

También puede incorporar una recomendación de venta adicional instantánea, que en este caso, por ejemplo, sería 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 información privada dentro de su dominio. Un representante de ventas y un ingeniero de red están en todo momento para proporcionar retroalimentación 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 habría tomado semanas o meses manualmente a solo unos pocos días, 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 automatización pueden ayudar a potenciar la carrera de su empresa para adquirir clientes de fibra y optimizar esas fuertes inversiones.

Gana ventaja en el auge de la fibra

Descubra las estrategias y tecnologías fundamentales necesarias para iluminar las experiencias de sus suscriptores de fibra.

Continue reading

3 pasos para la adopción estratégica de IA

3 pasos para la adopción estratégica de IA

En el mundo empresarial actual, que cambia rápidamente, la IA tiene el potencial de transformar las industrias y desbloquear oportunidades sin precedentes. Sin embargo, muchos líderes de la industria no están seguros de cómo adoptar esta adopción dentro de sus organizaciones. Se preguntan si reemplazará las capacidades humanas o agregará complejidad sin brindar beneficios tangibles.

Imagine las posibilidades de una adopción estratégica de IA. Un asombroso 79% de las empresas ya han experimentado una reducción significativa de costos a través de la implementación. Pero, sin una estrategia bien definida adaptada a sus necesidades únicas, las empresas corren el riesgo de perderse los beneficios de estas herramientas transformadoras.

Comience con AI Cloud

Los servicios profesionales de Salesforce pueden ayudarlo a establecer la base adecuada para el éxito con nuestro nuevo paquete, AI Coach.

¿Está listo para navegar por el complejo mundo de la IA y aprender cómo puede integrarse en su negocio? Profundicemos y descubramos tres pasos prácticos para la adopción e implementación exitosas de IA , y la importancia de usar esta tecnología de una manera en la que pueda confiar con AI Cloud .

1. Evalúe su preparación para la adopción de IA

Una de las preguntas que suelen hacer los clientes cuando se embarcan en su viaje de IA es: "¿Por dónde empiezo?" Con el gran potencial de la tecnología de IA generativa , los líderes de la industria pueden sentirse abrumados o inseguros sobre cuál es el mejor camino a seguir. Para navegar este mar de posibilidades, es crucial hacer las preguntas correctas y evaluar la preparación de su organización para adoptar la IA.

  • Identifique el valor empresarial : analice sus procesos, las interacciones con los clientes y los activos de datos para identificar las áreas en las que la IA puede crear el mayor valor. Podrá concentrar sus esfuerzos en áreas de alto impacto que ofrecen retornos óptimos.
  • Visualice cómo aprovechar el poder de la IA : Considere cómo la IA puede potenciar los objetivos de su empresa. Explore casos de uso, aplicaciones y resultados deseados específicos para crear una visión convincente.
  • Evalúe su preparación : luego, confirme que su organización está lista para adoptar la IA. Analice su infraestructura tecnológica, capacidades de datos y habilidades de la fuerza laboral para identificar brechas y áreas 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 preparación, puede abordar las barreras comunes para una adopción 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 tecnología

Para garantizar una integración exitosa de la IA en su organización, debe desarrollar un plan práctico que aborde las preguntas comerciales clave . Un componente crucial de este plan es crear una prueba de tecnología , que determina si la solución o tecnología propuesta se integrará en su entorno existente y, por lo tanto, demostrará 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 éxito y obtener el apoyo de las partes interesadas para la adopción de IA.

  • Identifique casos de uso : perfeccione los casos de uso de IA mediante la recopilación de información de toda su organización. Concéntrese en las áreas donde la IA puede tener el mayor impacto y alinee sus iniciativas con los objetivos de la empresa.
  • Implemente la prueba de tecnología de AI Cloud : evalúe la viabilidad implementando herramientas de IA en un entorno controlado. Pruebe el rendimiento, la escalabilidad y la integración con los sistemas existentes para abordar cualquier problema desde el principio y garantizar una transición sin problemas.
  • Demuestre las capacidades del producto : Muestre la transformación potencial a través de escenarios de práctica o proyectos piloto. Obtenga la aceptación y el apoyo de las partes interesadas al ilustrar cómo la IA aborda desafíos específicos y brinda los resultados deseados.
  • Valide el valor comercial : antes de la implementación, 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, asegurándose de que sus iniciativas de IA se alineen con sus objetivos comerciales.

Al crear una prueba integral de la tecnología, sienta las bases para una adopción exitosa de la IA. Esta será su hoja de ruta para navegar por los posibles desafíos y aprovechar al máximo las oportunidades futuras.

Impulse la transformación continua con
La Oficina de Innovación Continua

Los servicios profesionales de Salesforce pueden ayudarlo a elevar sus capacidades para obtener el máximo valor de su inversión en Salesforce.

3. Transformar la visión en acción

Si bien la planificación es esencial, es crucial conectar los puntos entre la visión y la ejecución. Así 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 través de una colaboración inclusiva. Busque aportes de empleados, clientes y socios para dar forma a la estrategia de implementación.
  • 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 : manténgase abierto a nuevos conocimientos y perfeccione su plan a medida que avanza.
  • Tome decisiones informadas más fácilmente : proporcione estrategias prácticas y una visión clara para garantizar que sus elecciones estén 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 tecnología en sí, sino en su gente. Al seguir estas pautas, puede cerrar la brecha entre la visión y la acción, transformando las aspiraciones de su organización 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 ayudará a evaluar la preparación para la IA de su organización. Desde la adopción de IA hasta la implementación de pruebas de tecnología que demuestren el valor comercial y la planificación estratégica de cómo puede establecer la base adecuada para el éxito a largo plazo con la Fase 0.

Juntos, navegaremos las complejidades de la implementación de IA. Al mismo tiempo, nos aseguraremos de que sus iniciativas funcionen hacia sus objetivos comerciales. Dé el primer paso para liberar todo el potencial de la IA en su organización. Póngase en contacto con los servicios profesionales de Salesforce hoy mismo.

Continue reading

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 más candente en el servicio hoy en día es la IA generativa, especialmente en el centro de contacto. El 84 % de los líderes de TI que encuestamos en un estudio reciente dicen que la IA generativa ayudará a su organización a atender mejor a los clientes, y todos los días hablo con líderes de servicio que están 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. ¿Qué hay en el camino? El 66% dice que sus empleados no tienen las habilidades adecuadas para poner en uso con éxito la IA generativa. Así 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 ayudarán a comenzar.

Modernice su centro de contacto

La combinación correcta de canales de atención al cliente y herramientas de IA puede ayudarlo a ser más eficiente y mejorar la satisfacción del cliente. Nuestra guía revela cómo las organizaciones de servicio de alto rendimiento lo hacen posible.

1. Generar respuestas de servicio a los clientes

Su centro de contacto ofrece múltiples formas para que los clientes se comuniquen con su empresa, desde teléfono hasta correo electrónico, chat y SMS. Si bien muchos clientes todavía usan el teléfono, el 57% ahora prefiere usar canales digitales. Sus agentes que trabajan en estos canales digitales deben brindar información precisa y relevante, responder de manera oportuna y resolver el problema del cliente rápidamente.

Entonces, ¿cómo puede ayudar la IA generativa ? Los grandes modelos de lenguaje que impulsan la IA generativa pueden generar automáticamente 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, haciéndolas más confiables. Los agentes pueden revisar las sugerencias del modelo y enviarlas fácilmente. 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 compañía 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 revisó 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 empático, pero también que está dentro de la política de la empresa renunciar a la tarifa dadas las circunstancias.

Katie revisa el mensaje y confirma la política, luego envía el mensaje y elimina el cargo de la cuenta de Jane. Jane está contenta de haber obtenido una solución rápida y sencilla y Katie puede centrar su atención en los clientes con problemas más complejos.

Consejo: Tomarse el tiempo para revisar la precisión y el tono de cualquier comunicación con el cliente ayuda a evitar malentendidos.

2. Generación de resúmenes 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 recapitulación que hacen sus agentes después de que se cierra un caso sea uno de los datos de servicio más cruciales que su empresa puede recopilar.

¿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 electrónico más complejas y generar un resumen propuesto. Su agente solo necesita revisar estos resúmenes 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 generó 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 está utilizando los datos del hilo de mensajes y las acciones que Katie realizó en la cuenta de Jane para generar un resumen del caso.

Una vez completada la conversación 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 más rápido.

Sugerencia: Cree una plantilla para los resúmenes de sus casos para que la herramienta de inteligencia artificial de su centro de contacto pueda extraer fácilmente los datos de la conversación en el CRM sin perder detalles importantes.

3. Generación de artículos de conocimiento

La investigación 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 solución.

Los agentes de servicio a menudo tienen la tarea de publicar artículos de conocimiento después de resolver un caso. Pero lleva tiempo que los agentes creen, revisen y publiquen manualmente un artículo, lo que les impide ayudar a los clientes que lo necesitan.

La IA del centro de contacto puede generar automáticamente un artículo de la base de conocimientos después 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 ahí, su agente solo necesita revisar el artículo para garantizar la precisión y agregarlo a la cola para su aprobación. Esto elimina la presión de los agentes para escribir artículos desde cero.

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

Tawni decide probar algo nuevo. Le pide a Austin que reinicie todo el sistema a través de la aplicación móvil 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 información en la consola de servicio de la empresa, incluida la configuración de su enrutador y módem, y cómo resolvió este problema con un reinicio.

Debido a que este fue un caso único, la herramienta de inteligencia artificial del centro de contacto utiliza los detalles de la conversación de Tawni con Austin y el contexto del problema de Austin para generar un nuevo artículo de base de conocimiento. Tawni agrega algunos detalles adicionales y los empuja a la cola de aprobación.

Sugerencia: incluya tantos detalles como sea posible en los artículos de su base de conocimiento para que los clientes tengan toda la información que necesitan para resolver sus problemas.

4. Generar respuestas

Cuando sus agentes están en medio de una interacción de servicio, no tienen tiempo para leer páginas de documentación o cada detalle de un artículo de la base de conocimiento. Pero aún necesitan encontrar la información correcta para resolver la consulta de su cliente.

Lo mismo ocurre con el autoservicio . Leer artículo tras artículo para encontrar la información 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 más rápida y sencilla. En lugar de obtener una lista de páginas que pueden (o no) tener la respuesta, AI puede extraer los detalles relevantes de un artículo 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 después de su interacción con Tawni, su Internet vuelve a ser lento. Recuerda que usaron la aplicación móvil para solucionar el problema la última vez, pero ahora no puede acceder a la aplicación móvil. Pero en lugar de pedir ayuda, echa un vistazo al Centro de ayuda de la empresa. Austin usa la función de búsqueda para hacer la siguiente pregunta: "¿Cómo soluciono una conexión a Internet lenta cuando no puedo acceder a mi aplicación móvil?"

Antes, Austin primero habría tenido que encontrar el artículo sobre cómo restablecer su contraseña y luego encontrar el artículo sobre el uso de la aplicación 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 información de varios artículos. “Primero, haga clic aquí para solicitar una nueva contraseña para su aplicación móvil. Una vez que haya iniciado sesión, aquí se explica cómo usar la aplicación para realizar un reinicio completo del sistema…”

Austin resolvió su problema sin interactuar con un agente y aun así obtuvo una experiencia personalizada. Si un agente fuera el que necesitara encontrar información específica dentro del centro de conocimiento, tendría la misma experiencia.

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

Al agregar IA generativa a su centro de contacto , está ayudando a todos a aprovechar al máximo cada interacción de servicio. Sus agentes hacen más con menos trabajo y sus clientes obtienen una resolución rápida y fácil a sus problemas mientras disfrutan de una experiencia personalizada.

¿Cuál es la mejor manera de prepararse para el éxito 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 cómodos, vea cómo 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 cómo esta tecnología mejora la eficiencia en el centro de contacto y aumenta la lealtad del cliente.

Continue reading

5 pasos para la IA generativa confiable para desarrolladores de Salesforce ☁️

5 pasos para la IA generativa confiable para desarrolladores de Salesforce ☁️

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

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

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 automático, la IA generativa puede impulsar la innovación, optimizar los procesos y acelerar las empresas en todas partes al proporcionar experiencias y soluciones personalizadas adaptadas a las necesidades únicas de los clientes.

Igualmente importante para las experiencias poderosas dirigidas por el cliente es la protección de los datos críticos 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 están 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 sólidas de protección de datos, no solo mantiene el cumplimiento de las regulaciones pertinentes, sino que también mantiene la confianza del cliente, su activo más valioso.

Con los cinco pasos que se describen a continuación, puede innovar rápidamente, 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, querrá comprender qué datos usará para crear avisos, plantillas y modelos de capacitación. Comprender los datos a los que permite que accedan los modelos de IA ayudará a evitar que se compartan inadvertidamente los datos personales o confidenciales de los clientes.

Entonces, ¿cómo empezar? Primero, anonimice y agregue los datos de los clientes antes de usarlos con fines de IA generativa. Elimine la información de identificación personal (PII) y cualquier otro dato confidencial que pueda identificar a las personas.

Una manera fácil 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 capacitación. Una vez que los datos se han escaneado a través de Data Detect, puede confirmar que no hay sorpresas en esos datos, como números de tarjetas de crédito o direcciones de correo electrónico en campos donde ese tipo de datos no debería existir.

Data Detect también puede ayudar a recomendar un nivel de clasificación, como "Confidencial" o "PII" para datos personales, y proporcionar detalles sobre el contenido de un objeto, así como encontrar datos confidenciales generados por chatbots, casos y transcripciones de llamadas registradas automáticamente. por IA.

Paso 2: configure la protección 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 confía más en la IA para comprender y tomar decisiones a partir de sus datos, ¿cómo protege también 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 dinámicas 1:1, querrá desarrollar políticas de uso de datos claras y transparentes que describan cómo se manejarán los datos de los clientes, incluido su uso en sistemas de IA generativos. . Comunique estas políticas a sus clientes y bríndeles la oportunidad de optar por no participar o elegir el nivel adecuado de uso de datos. Además, cree una política para eliminar y ofuscar los datos que ya no son útiles 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 estén autorizados para su uso en capacitación y avisos. El Centro de privacidad también puede ayudarlo a crear políticas de retención 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 automáticamente por la IA.

Paso 3: configure su organización 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 límites de los datos que desea utilizar, deberá 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 según 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 organización para los datos que se usan y se obtienen de los procesos de IA.

Ahora preparémonos para implementar la IA de manera segura en toda su organización.

Paso 4: pruebe sus procesos para la implementación

Las pruebas en un entorno de espacio aislado son primordiales cuando se trata de IA generativa. Esto tiene dos propósitos 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 identificación y mitigación de posibles problemas, como sesgos, errores o consecuencias no deseadas que pueden surgir durante un proceso de IA generativa.

Además, un entorno de sandbox proporciona un espacio seguro para que los empleados adquieran experiencia práctica y capacitación en el uso de herramientas y sistemas de IA generativa. Les permite explorar capacidades e identificar consideraciones éticas mientras toman decisiones informadas al usar la tecnología de manera responsable en sus operaciones diarias. Al aprovechar las pruebas de sandbox, las organizaciones pueden garantizar la confiabilidad, la eficacia y la aplicación ética de la IA generativa al tiempo que capacitan a su fuerza laboral para adoptar y utilizar esta tecnología transformadora con confianza.

Asegúrese 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 fácilmente cualquier dato que no deba incluirse con Data Mask .

Paso 5: Supervise y proteja sus procesos de IA

Garantizar que la integración de IA no acceda a los datos ni modifique los sistemas más allá 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 específicos. Además, se deben realizar pruebas y validaciones exhaustivas de la integración de la IA para verificar que funcione según 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 auditorías y revisiones periódicas de los procesos de integración de IA y los registros de acceso pueden ayudar a identificar cualquier desviación o posibles riesgos de seguridad.

Event Monitoring ayuda a que el proceso de monitoreo y detección sea más fácil al permitir la configuración de capacidades, como la seguridad de transacciones, para enviar alertas o bloquear acciones más allá de lo que se pretendía inicialmente para su proceso de IA.

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

Conclusión

Al adoptar un enfoque que prioriza la privacidad e implementar medidas sólidas de protección de datos, puede crear una base confiable para prácticas de IA generativas responsables, sostenibles y éticas, todo mientras impulsa una innovación más eficiente y efectiva e interacciones más personalizadas con los clientes. Para obtener más información sobre cómo comenzar con la IA generativa, consulte nuestra Guía de introducción a la IA.

Recursos

Sobre el Autor

Marla Hay Vicepresidenta de Seguridad, Privacidad y Gestión de Datos en Salesforce y dirige la organización de productos de Servicios de confianza. Se unió a Salesforce en 2017 después de liderar productos en una empresa de gestión de identidad de consumidores. Marla tiene una licenciatura en Ciencias de la Computación de la Universidad de Cornell y una maestría en Ciencias de la Computación de la Universidad Johns Hopkins.

Obtenga las últimas publicaciones de blog de desarrolladores de Salesforce y episodios de podcast a través de Slack o RSS.

Agregar a Slack Suscríbete a RSS

Continue reading