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Cómo el equipo Einstein hace operativos los modelos de IA a gran velocidad y escala

Por Yuliya Feldman y Scott Nyberg En nuestra serie de preguntas y respuestas «Engineering Energizers», examinamos las experiencias profesionales que han formado a los líderes de ingeniería de Salesforce. Conozca a Yuliya Feldman, Arquitecta de ingeniería de software en Salesforce. Yuliya trabaja en el equipo de servicios de aprendizaje automático de Salesforce Einstein, responsable de la operacionalización de los modelos de IA, que sirven como motor detrás de los […]

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Einstein para Flow: Llevando la innovación de la IA a la próxima generación de automatización – Blog de ingeniería de Salesforce

Por Vera Vetter, Zeyuan Chen, Ran Xu y Scott Nyberg En nuestra serie de preguntas y respuestas «Engineering Energizers», examinamos las trayectorias profesionales que han formado a los líderes de ingeniería de Salesforce. Conozca a Vera Vetter, Directora de gestión de productos de Salesforce AI Research y Co-Directora de producto de Einstein for Flow, un producto de IA revolucionario que está revolucionando la automatización del flujo de trabajo de Salesforce. […]

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Aprendizaje automático en marketing: Guía completa de Salesforce

Explore el mundo de posibilidades con Machine Learning. Obtenga información, mejore la toma de decisiones y revolucione los procesos con Salesforce

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La vicepresidenta senior de Slack aborda de frente los nuevos retos de la IA y la automatización

Por Rukmini Reddy y Scott Nyberg En nuestra serie de preguntas y respuestas «Engineering Energizers», examinamos las trayectorias profesionales que han formado a los líderes de ingeniería de Salesforce. Conozca a Rukmini Reddy, Vicepresidenta senior de ingeniería de software de la plataforma Slack. El objetivo de su equipo es potenciar a los desarrolladores, mejorar la productividad y ampliar los límites de la innovación en IA y automatización en […]

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La tecnología de Slack es la clave de la innovación

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Lo que los líderes de la IA Generativa saben que usted (probablemente) no sabe

Las empresas de alto rendimiento gastan más del 20% de sus presupuestos digitales en IA, pero eso es solo el principio. Esto es lo que puedes aprender de las empresas que lideran el pelotón.

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¿Qué es la venta de soluciones? Guía completa

La venta de soluciones es uno de los enfoques más eficaces para vender, independientemente del tamaño de la empresa.

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La puntuación predictiva de clientes potenciales y la IA cambian las reglas del juego

Le ahorra tiempo y dinero, y ahora es más inteligente. Descubra cómo la IA puede llevar la puntuación predictiva de prospectos al siguiente nivel.

La puntuación predictiva de prospectos + IA cambia las reglas del juego

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Guía completa de documentación de Salesforce (en un mundo de inteligencia artificial)

La plataforma Salesforce es muy potente. Con cada nueva versión, su org se vuelve más potente, pero también más compleja. Como le dijeron una vez a Spiderman: «un gran poder conlleva una gran responsabilidad». Entonces, ¿cómo puede asumir la responsabilidad real de mantener su organización? Con todo lo demás que tiene que hacer, documentar sus cambios es probablemente bajo en […]

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Análisis del servicio de atención al cliente: Cómo dar sentido a todos sus datos

Convierta las interacciones con los clientes en información que ayude a su empresa a mejorar gracias a la inteligencia de servicio.

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Dreamforce 2023: IA que entiende metadatos y prioriza seguridad de datos

Salesforce está organizando Dreamforce, el evento de IA más grande del año. El CEO, Mark Benioff, expresa gratitud a los asistentes y destaca la importancia de sus contribuciones al éxito de la empresa. El Evento Dreamforce El Evento Dreamforce es una de las conferencias más grandes y relevantes del mundo en el ámbito de la […]

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EGA Futura Software

Google Workspace y Salesforce

Google está centrado en hacer que la tecnología sea más fácil de usar a través de la inteligencia artificial (IA) y en crear agentes que puedan entender e interactuar con sistemas informáticos. Además, Google Cloud se asocia con otras áreas de Google, como Google DeepMind, para llevar sus capacidades de IA al mercado y ponerlas […]

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Descubre cómo Oracle ERP Cloud puede transformar tu empresa

Introducción: Oracle ERP Cloud es una solución de gestión empresarial que ofrece una amplia gama de herramientas para mejorar la eficiencia y la productividad de tu empresa. En este artículo, te explicaremos qué es Oracle ERP Cloud, cómo funciona y cómo puede ayudar a tu empresa a mejorar su gestión financiera, de recursos humanos, de […]

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Cómo aprobar el examen de certificación Salesforce Certified AI Associate

Última actualización el 7 de septiembre de 2023 por Rakesh Gupta Como nuevo Salesforce Certified AI Associate, comparto mis experiencias de estudio contigo y quiero que seas el próximo en superarlo Así que, ¡prepárese y sumérjase! 👉 Ya que estás aquí, es posible que desees

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El 94% de los directivos quiere datos más valiosos: así se consiguen

Madurez de los datos: Donde los datos se encuentran con el valor. Esta es la clave para que las organizaciones den en el clavo con las tendencias actuales en IA.

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

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

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

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

Model Builder, parte de Einstein Copilot Studio, es una plataforma fácil de usar que le permite crear y poner en funcionamiento modelos de IA en Salesforce. Model Builder es capaz de integrarse profundamente con plataformas de IA externas, como Google Cloud Vertex AI y Amazon SageMaker, para que pueda crear, entrenar e implementar modelos de IA personalizados de forma externa utilizando datos de Salesforce Data Cloud.

Salesforce anunció previamente el lanzamiento de Model Builder con Amazon SageMaker en agosto de 2023. Hoy, nos complace anunciar que los modelos de Google Vertex AI ahora están disponibles de forma general en Model Builder. Como parte de esta última versión, Model Builder ahora admite la autenticación mediante las credenciales de la cuenta del servicio de Google, así como la ingestión de datos en streaming.

Estamos entusiasmados con esta nueva innovación de la asociación ampliada de Salesforce con Google Cloud, que consideramos que tiene un enorme potencial para los desarrolladores. Como enfatizó Kaushal Kurapati, vicepresidente senior de Producto, IA y Búsqueda de Salesforce:

“Con esta asociación con Google Cloud, Model Builder ofrece una manera conveniente para que los clientes aprovechen sus modelos Vertex AI en sus fuentes de datos, flujos de trabajo y aplicaciones de Salesforce y brinden experiencias personalizadas, continuando con la visión de construir una plataforma abierta de Salesforce AI con un ecosistema modelo robusto”.

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

Model Builder le permite conectarse fácilmente a modelos predictivos externos, como los de un proveedor de modelos externo o su propio modelo propietario, y utilizarlos en el flujo de trabajo en Salesforce. Por ejemplo, puede utilizar modelos predictivos para calificar clientes potenciales, recomendar productos o detectar la deserción.

La capacidad BYOM de Model Builder le permite integrar fácilmente su modelo con Data Cloud para acceder a predicciones e información en tiempo real, y utilizar esa información de varias maneras, como enriquecer perfiles de clientes, crear segmentos y personalizar la experiencia del usuario final en diferentes canales.

¿Por qué traer su propio modelo a Data Cloud?

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

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

Para obtener más información, mire nuestro breve vídeo .

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

En esta sección, analizamos brevemente el flujo de trabajo de la aplicación utilizando Model Builder.

En el flujo de trabajo que se muestra arriba, el conector Python brinda a Vertex AI acceso seguro a los objetos de Salesforce Data Cloud. Después de la autenticación, los especialistas en datos pueden explorar y preparar datos, y realizar tareas de ingeniería de características para el desarrollo y la inferencia de modelos de IA utilizando la plataforma Vertex AI.

Tenga en cuenta que si se realiza una autenticación basada en clave API, se necesita una puerta de enlace API delante del punto final de Vertex AI.

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

La versión más reciente de Model Builder ahora permite utilizar las credenciales de la cuenta del servicio de Google para la autenticación. Esto se suma a los métodos de autenticación JWT y basados en claves existentes. Para utilizar un flujo de token al portador JWT, ingrese su correo electrónico de la cuenta de servicio, ID de clave privada y clave privada de su cuenta de Google Cloud como se muestra a continuación.

NUEVA característica: Ingestión de datos en streaming

La última versión de Model Builder le permite activar automáticamente una inferencia cuando los datos asignados a la variable de entrada del modelo se cambian en el objeto del modelo de datos de origen (DMO). También ofrecemos inferencia por lotes, pero debe hacer clic en el botón Actualizar manualmente para activar nuevas inferencias. Con la inferencia de transmisión, las nuevas inferencias se activan solo cuando hay un cambio en la variable de entrada.

Para habilitar la inferencia de transmisión, deberá marcar la casilla en ¿Actualizar modelo cuando se actualizan los datos? Como se muestra abajo.

También puede especificar cuáles de las funciones de entrada deben actualizarse seleccionando en el menú desplegable Actualizar puntuación .

Cómo consumir predicciones de tu modelo en Salesforce

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

Utilice Flow Builder y Apex para obtener predicciones

A continuación se muestra un ejemplo de cómo utilizar acciones invocables para modelos de Model Builder en Flow. Una vez que tenga un modelo activado en Model Builder, seleccione Nueva acción → Nube de datos y luego haga clic en el nombre del modelo deseado.

La captura de pantalla siguiente muestra un flujo de ejemplo que utiliza una acción invocable para crear recomendaciones de productos para un cliente. Aquí, un administrador usa Flow Builder para recorrer los registros individuales unificados y verificar si se realizó una compra reciente. Si se realizó la compra, la acción invocable obtiene la inferencia del modelo de Model Builder y recomienda el siguiente mejor producto a un cliente.

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

<dx-code-block title language="apex" code-block="Invocable.Action action = Invocable.Action.createCustomAction('cdpGetMlPrediction', 'EinsteinStudio_model_name');
action.setInvocationParameter('param_variable_1', '10');
action.setInvocationParameter('param_variable_2', '20');
action.setInvocationParameter('param_variable_3', '30');
List results = action.invoke();
if (results.size() > 0 && results[0].isSuccess()) { System.debug(‘Result is: ‘ + results[0].getOutputParameters().get(‘param_score’));
} else { System.debug(‘Error message’ + results[0].getErrors());
} «>

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

Utilice Query API para obtener predicciones

Query API es otra forma rápida de obtener puntuaciones de predicción para datos que residen en Data Cloud. Con Query API, puede utilizar el punto final de inferencia y llamar a funciones de predicción para probar el punto final. Vea el ejemplo a continuación.

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

Conclusión

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

Para obtener más información sobre cómo puede mejorar su estrategia de IA utilizando Model Builder, asista a nuestro seminario web gratuito con expertos en IA de Salesforce y Google Cloud.

Recursos adicionales

Sobre los autores

Daryl Martis es el director de producto de Salesforce de Einstein. Tiene más de 10 años de experiencia en planificación, creación, lanzamiento y gestión de soluciones de clase mundial para clientes empresariales, incluidas AI/ML y soluciones en la nube. Síguelo en LinkedIn o Twitter .

Ashish Thapliyal es director sénior de producto en Salesforce y actualmente dirige varias áreas de productos de la plataforma Einstein AI. Síguelo en LinkedIn o Twitter .

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Reseñas de 5 estrellas o quejas de los clientes: por qué es importante el CRM de su centro de contacto

Piense en su última experiencia frustrante de servicio al cliente. Lo más probable es que implicara hablar con agentes, intentar resolver el problema de muchas maneras (agotadoramente) y repetir la situación una y otra vez. ¿No existe una manera más fácil de resolver los problemas de los clientes, sin una revisión exhaustiva en las redes sociales? Sí, y el software CRM del centro de contacto puede hacerlo realidad.

El software CRM para centros de contacto, también conocido como software de gestión de relaciones con los clientes, es una herramienta utilizada por los centros de contacto para mejorar las experiencias de los clientes. El software almacena información sobre los clientes, rastrea las interacciones con los clientes y simplifica los canales de comunicación y servicio al cliente , todo en un solo lugar. En resumen, ayuda a las empresas a resolver problemas más rápidamente.

Dado que el mal servicio es la razón número uno por la que los consumidores dejan de comprarle a una empresa, brindar un buen servicio al cliente nunca ha sido más importante. Pero, ¿es el software CRM para centros de contacto la mejor opción para su negocio? Abordemos las preguntas más comunes para ayudarle a decidir.

Modernice su centro de contacto

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

¿Cuáles son los beneficios del software CRM para los centros de contacto?

Invertir en software CRM para centros de contacto puede ayudarle de varias maneras clave, que incluyen:

  • Una experiencia de cliente perfecta: el software CRM del centro de contacto permite a los agentes de servicio al cliente manejar las preguntas y problemas de los clientes en todos los canales. Ya sea que sus clientes llamen, envíen correos electrónicos o publiquen en las redes sociales (o una combinación de los tres), su empresa puede brindarles la experiencia consistente que sus clientes esperan.
  • Mejor colaboración : con funciones como gestión de casos y herramientas colaborativas de servicio al cliente, los agentes pueden compartir información, hacer preguntas y derivar casos fácilmente a expertos en la materia. Esto conduce a una resolución de problemas más rápida y precisa.
  • Más opciones de autoservicio : el software CRM para centros de contacto ayuda a las organizaciones a crear una experiencia de autoservicio en línea, lo que significa que los clientes pueden encontrar soluciones y obtener actualizaciones sobre sus casos sin la necesidad de comunicarse con el servicio de atención al cliente. Esto no sólo mejora la satisfacción del cliente, sino que también reduce los costos de servicio y los tiempos de respuesta.

¿Cómo funciona el software CRM para los centros de llamadas frente a los centros de contacto?

Aunque algunas personas utilizan los términos call center y contact center indistintamente, existen diferencias importantes. Es importante comprender cómo se puede utilizar el software CRM para cada uno.

Los centros de llamadas se centran en resolver los problemas de los clientes únicamente por teléfono, por lo que requieren menos recursos que los centros de contacto. Esto significa que los centros de llamadas pueden ser más rentables y al mismo tiempo brindar un excelente servicio al cliente (especialmente si sus clientes prefieren usar el teléfono). La desventaja: debido a que se centran únicamente en las llamadas, están limitados en otras opciones de servicio. Aun así, los equipos que utilizan el modelo de centro de llamadas aún pueden integrar soluciones CRM para servicios como asistencia de agentes de guardia , capacitación para equipos de servicio y transcripción de llamadas en tiempo real.

Por el contrario, un contact center gestiona mucho más que llamadas. En un centro de contacto, los agentes utilizan correos electrónicos, chat en vivo, pantalla compartida, redes sociales, mensajes de texto, videoconferencias y más. Las empresas suelen utilizar este enfoque para comunicarse con más clientes a través de más canales en menos tiempo.

La tecnología adecuada lo hace posible. Por ejemplo, el software CRM del centro de contacto incluye automatización del flujo de trabajo y herramientas de inteligencia artificial como chatbots , formas comunes de brindar un servicio al cliente proactivo a través de múltiples canales. Además, los análisis basados en inteligencia artificial de CRM pueden ayudarlo a comprender las necesidades y el comportamiento de los clientes, mientras que el software de reconocimiento de voz puede identificar rápidamente a los clientes según sus patrones de habla. Y la IA predictiva también se puede utilizar para ayudar a los agentes a responder consultas comunes de forma más rápida y precisa.

¿Cómo se elige el mejor CRM para contact center?

Seleccionar el mejor software CRM de centro de contacto para su empresa es una decisión importante y requiere una consideración cuidadosa. Al decidir entre soluciones, piense en:

  • Escalabilidad: a medida que su negocio crece, no querrá tener que capacitar a los agentes en otra solución cada pocos años. Asegúrese de que cualquier CRM de centro de contacto pueda adaptarse a la evolución del tamaño de su empresa, su base de clientes y sus canales de servicio.
  • Integración: cuando los sistemas están aislados, es más difícil para los agentes resolver problemas complejos de los clientes que pueden involucrar múltiples interacciones y productos. En su lugar, asegúrese de que cualquier CRM de centro de contacto pueda conectar los datos de los clientes entre departamentos, sistemas y perfiles, para que pueda personalizar la experiencia de sus clientes y resolver problemas más rápido.
  • Facilidad de uso: los agentes ya desempeñan un papel desafiante, sin necesidad de presentarles software complicado. ¿Pueden implementar fácilmente un CRM de centro de contacto? ¿Cuáles son los tiempos de entrenamiento y cómo mejora sus interacciones diarias? ¿Pueden utilizar un único panel de vidrio para gestionar todo el trabajo, en lugar de girar entre varios sistemas?
  • Análisis e informes: con el aumento de los casos de clientes, el aumento de la rotación y los problemas más complejos de los clientes, las organizaciones de servicio al cliente necesitan datos más que nunca. El CRM de centro de contacto adecuado proporcionará información fundamental sobre la salud de su organización de servicio al cliente. Buenos lugares para comenzar: valores de llamadas, tiempos de espera promedio, satisfacción del cliente y NPS.

También es importante evaluar la reputación de un proveedor de CRM, sus capacidades de automatización e inteligencia artificial, sus opciones de atención al cliente y sus precios para garantizar que se ajuste bien a las necesidades de su centro de contacto.

¿Cómo se obtiene el máximo ROI de un CRM de contact center?

Las herramientas de CRM pueden ayudarle a conectarse con los clientes de forma rápida y sencilla de varias maneras, pero aún quedan algunos pasos por seguir para ver realmente los resultados que desea, más rápido. La forma en que utilice el software depende en última instancia de los problemas de servicio al cliente que intente resolver.

A continuación se muestran algunas formas comunes de hacer que un CRM de centro de contacto funcione para usted:

  • Comience con un canal , como mensajería dentro de la aplicación, y luego agregue formas adicionales para que sus clientes se pongan en contacto, como chat, WhatsApp y teléfono.
  • Implemente chatbots con tecnología de inteligencia artificial (integrados directamente en la plataforma CRM) para facilitar la automatización del servicio al cliente personalizado en todos los canales.
  • Diseñe recorridos de cliente personalizados que faciliten que los clientes obtengan ayuda de servicios automatizados o de un agente humano, garantizando que todos reciban el soporte que necesitan en el canal que prefieran.
  • Aumente la productividad con una colaboración y comunicación más eficiente entre equipos y departamentos. Los flujos de trabajo automatizados pueden ayudarle a optimizar las tareas manuales (y repetitivas), como seguimientos o escalaciones.

Comenzando con el software CRM del centro de contacto

Invertir en una nueva tecnología empresarial (incluso una como un software CRM para centros de contacto que pueda tener un impacto inmediato) puede parecer desalentador. Para profundizar aún más, obtenga más información sobre la estrategia del centro de contacto en Trailhead .

Maximice el rendimiento de su centro de contacto

Su centro de contacto debe ser un centro de participación omnicanal moderno que agrade tanto a los agentes como a los clientes. Vea lo que es posible con el software de centro de contacto integrado en su CRM, impulsado por IA y automatización.

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Guía definitiva de 150 preguntas sobre Salesforce Service Cloud: ¡domine cada detalle!

Temas cubiertos en la entrevista de Salesforce Service Cloud: Conocimientos generales y características Gestión de casos Soluciones y base de conocimientos Consola de servicio Portales/comunidades de clientes y agentes Flujo de trabajo y automatización: Informes y paneles en Service Cloud Integración de CTI y telefonía Servicio al cliente en redes sociales Chat y mensajería Integración […]

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Todo lo que aprendimos sobre IA para ventas en Dreamforce 2023

Dreamforce fue épico. Compartimos consejos y noticias de la industria con Salesblazers, hicimos amigos y repartimos montones de regalos (nuestros peluches son insuperables). Sin embargo, entre todas las sesiones de puesta al día y aprendizaje de este año, se destacó un tema: la importancia crítica de la inteligencia artificial (IA) en las ventas.

Los equipos de ventas están viendo el surgimiento de nuevas herramientas de inteligencia artificial para ayudar a la prospección, el entrenamiento y la previsión, todo al servicio de la eficiencia de las ventas. También hay un mayor interés en la información sobre los clientes en tiempo real como ventaja competitiva, alojada en un CRM único y seguro.

¿Cómo están aprovechando todo esto los mejores equipos de ventas, manteniendo al mismo tiempo relaciones sólidas con los clientes? Descubra sus consejos y trucos de ventas a continuación.

¿Te perdiste la conferencia magistral de Dreamforce Sales Cloud? Transmítalo en Salesforce+

Escuche lo que dicen los líderes de ventas innovadores sobre la innovación impulsada por la IA, la toma de decisiones basada en datos y las últimas innovaciones de Sales Cloud.

1. Priorice los datos seguros antes de adoptar la IA generativa

El campo en constante evolución de la IA promete mejorar la eficiencia de los vendedores, pero conlleva algunos desafíos de seguridad. Una investigación reciente de Salesforce encontró que el 73% de los empleados cree que la IA generativa introduce nuevos riesgos de seguridad. Hay buenos motivos para preocuparse: las herramientas públicas de IA generativa carecen de cifrado de datos, de enmascaramiento de datos y, en realidad, de cualquier tipo de protección de seguridad. Esto hace que sus datos sean vulnerables al robo y al mal uso.

En el último año, todos nos hemos vuelto un poco más inteligentes en lo que respecta a la seguridad. Ahora sabemos que debemos evitar conectar los datos de los clientes a herramientas públicas de IA generativa y que todavía necesitamos un ser humano en el medio para revisar manualmente cualquier copia de IA generativa para garantizar la precisión. Y si desea aprovechar la IA generativa, debe hacerlo en un entorno que pueda controlar, con todas las protecciones de seguridad que necesita para evitar que sus datos caigan en las manos equivocadas.

Cómo Salesforce le ayuda a mantener la seguridad:

La confianza siempre ha sido nuestro valor número uno, razón por la cual lanzamos Einstein Trust Layer a principios de este año. Se trata de una arquitectura de IA segura, integrada de forma nativa en la plataforma Salesforce. Diseñado para estándares de seguridad empresarial, permite a los equipos beneficiarse de la IA generativa sin comprometer los datos de sus clientes. Por ejemplo, si bien los mensajes impulsan cada salida de IA generativa, nuestra arquitectura Zero Retention garantiza que no se almacenen datos de clientes fuera de Salesforce. El enmascaramiento de datos (ocultar cualquier información confidencial de una empresa o un individuo) proporciona una capa adicional de protección.

2. No esperes para unirte a la IA generativa

La IA generativa puede parecer una adición espectacular a su pila tecnológica, pero no es simplemente algo "bueno tenerlo". Lo necesita para seguir siendo competitivo. Según nuestro reciente informe Tendencias en IA generativa para ventas , el 55% de los profesionales de ventas informan que actualmente o planean usar IA generativa, y el 58% dice que les ayuda o les ayudará a aumentar la productividad.

Es fácil ver por qué la adopción está aumentando. Los representantes pueden utilizar indicaciones basadas en texto para identificar clientes potenciales, investigar empresas, redactar correos electrónicos e incluso analizar correos electrónicos anteriores para descubrir necesidades de clientes potenciales que no han abordado. Los CRM más avanzados impulsados por IA pueden personalizar las comunicaciones e incluso imitar la voz y el tono de los representantes. Esto permite a los vendedores deshacerse de las tareas manuales que consumen mucho tiempo y centrarse en lo que realmente importa: construir relaciones significativas con los clientes .

Cómo ayuda Sales Cloud a que la IA sea accesible para todos:

En Dreamforce, presentamos algunas ingeniosas innovaciones de IA generativa para Sales Cloud ofrecidas a través de Einstein 1 Sales, nuestro conjunto de herramientas de IA:

Resumen de llamadas: resuma automáticamente las llamadas para resaltar los temas clave cubiertos durante las reuniones y los próximos pasos.

Correos electrónicos de ventas: genere automáticamente correos electrónicos personalizados e hiperrelevantes para cada conversación de ventas utilizando los datos del cliente que ya están alojados en Sales Cloud.

Einstein Copilot para ventas: descargue el trabajo pesado durante todo el ciclo de ventas a un asistente digital, incluida la investigación de cuentas, la preparación de reuniones (establecimiento de agenda y notas a tener en cuenta) y actualizaciones de registros de transacciones.

3. Apóyese en el análisis en tiempo real y la IA predictiva para ganar cuando llegue el cambio

Como selamentó recientemente uno de nuestros Salesblazers, muchas empresas todavía están atrapadas en hojas de cálculo obsoletas que requieren actualizaciones y análisis manuales lentos y que consumen mucho tiempo. Ése es el engorroso modus operandi operativo del pasado y dificulta actuar según la información más reciente sobre acuerdos. Peor aún: predecir lo que sucederá a continuación es una tarea hercúlea e imprecisa.

Al aprovechar el poder de la automatización, los equipos de ventas pueden apoyarse en su CRM para actualizar los registros de transacciones en tiempo real (léase: no más hojas de cálculo). Cuando se combina con IA predictiva, los representantes y gerentes pueden recibir alertas sobre posibles problemas de acuerdos y pronósticos antes de que las cosas se descarrilen.

Y eso es realmente sólo el comienzo. Imagínese esto: mientras los representantes se mantienen al tanto de las últimas novedades sobre los acuerdos, los gerentes aprovechan los datos en tiempo real para realizar un seguimiento del desempeño del equipo sobre la marcha, identificando oportunidades de capacitación en el momento (como clientes potenciales estancados) que pueden abordar rápidamente para mantener a los representantes encaminados. . Al mando, los líderes utilizan los datos más recientes para obtener una visión holística del desempeño de su organización de ventas en relación con los objetivos.

Los datos en tiempo real y la IA predictiva son las claves de todo esto, lo que permite a los equipos de ventas detectar señales de alerta tempranas y cambiar rápidamente las estrategias para garantizar que alcancen sus objetivos de ventas .

Cómo la IA predictiva y en tiempo real de Sales Cloud le ayuda a mantenerse por delante de sus competidores:

Al utilizarEinstein Activity Capture , Sales Cloud captura y unifica automáticamente datos de cada interacción con el cliente, como correos electrónicos, chats en línea y llamadas telefónicas, para que los representantes puedan ver su propio "estado de ventas" en cualquier momento. Aún mejor, los equipos pueden extraer datos de herramientas de terceros y armonizarlos con los registros de CRM existentes para obtener una vista de 360 grados de cada cliente y cliente potencial. Aplique la funcionalidad predictiva de IA y obtendrá recomendaciones muy relevantes para los próximos mejores pasos que harán avanzar cada acuerdo.

Para gerentes y líderes de ventas, las actualizaciones de datos en tiempo real y la IA predictiva se unen en El panel Deal Insights de Sales Cloud para detectar posibles problemas de pronóstico con anticipación para que los equipos puedan ajustar la estrategia y mantener el rumbo. La actividad de los representantes también se captura a través de Activity 360 : los gerentes pueden ver métricas clave del equipo, como clientes potenciales en proceso y tasa de ganancias, en un solo lugar para descubrir oportunidades de capacitación mientras todavía hay tiempo para impactar los acuerdos.

4. Invierta en una única plataforma en lugar de múltiples herramientas desconectadas

Nuestro reciente informe sobre el estado de las ventas reveló una cruda realidad: el 66% de los representantes de ventas se sienten abrumados por la multitud de herramientas disponibles. El atractivo de la tecnología de próxima generación, incluidos los complementos de IA generativa y las herramientas de función única, amenaza con agravar ese problema.

¿El grito de guerra del escenario de Dreamforce? Simplifique su pila tecnológica . Reemplace las soluciones puntuales con una plataforma que pueda ampliar con nuevas características, capacidades o funciones a medida que surjan las necesidades. Priorice las funciones principales, como la gestión de contactos, la gestión de canales y la previsión, pero también busque una plataforma que le permita integrar perfectamente capacidades de IA y análisis en tiempo real para eliminar la fatiga de alternar entre sistemas.

Cómo le ayuda Sales Cloud a impulsar las ventas de un extremo a otro:

Más allá de satisfacer las necesidades básicas del día a día de los vendedores a través de herramientas como Activity Capture, puede aprovechar la plataforma Sales Cloud para simplificar su pila tecnológica en ventas y operaciones, al tiempo que incorpora el poder de la IA. Por ejemplo, los equipos que supervisan la planificación de ventas y los programas de habilitación de ventas pueden utilizar el poder de los datos de actividad de clientes y vendedores en tiempo real para realizar esa planificación y seguimiento de resultados directamente dentro de Sales Cloud CRM. Muchos clientes de Sales Cloud incluso extienden las funciones de automatización e inteligencia de su CRM a los canales de socios a través de nuestra solución Partner Relationship Management .

5. La tecnología es importante, pero no pierdas el foco en las relaciones

Este último es un poco pivote.

Si hay algo que ha llamado la atención de los líderes de ventas en los últimos tiempos es esto: las relaciones te hacen o te deshacen. Es importante que estemos al tanto de las últimas tecnologías, como la IA, pero lo que es igualmente importante son las conexiones que establecemos con nuestros equipos y nuestros clientes. Eso siempre comienza con la superación personal. Cuanto mejor seas para involucrarte, comunicarte y animar a los demás, mejores serán tus relaciones.

Los Salesblazers hablaron mucho sobre esto durante Dreamforce, pero tres consejos fueron los que más resonaron. Primero, nunca dejes de aprender. Tome clases, obtenga experiencia práctica, haga crecer su red de pares y aprenda de otros en su campo. En segundo lugar, valore la confianza que se ha ganado con sus clientes y continúe fortaleciendo esas relaciones haciendo un seguimiento y ofreciéndoles recursos útiles que sabe que necesitan. En tercer lugar, muestra siempre lo mejor de ti. Tómese el tiempo para comprender qué es lo que realmente motiva a sus clientes y brinde las soluciones que necesitan antes de que sepan que las necesitan. Haga un esfuerzo adicional y descubrirá que la lealtad llega rápidamente.

Hay días difíciles y días fáciles, pero cada día es una oportunidad para apuntalar las relaciones que son la base de las ventas.

Cómo Salesforce puede ayudarle a fomentar relaciones sólidas:

La comunidad Salesblazer es el lugar al que acuden todos los profesionales de ventas para obtener asesoramiento profesional, orientación táctica de ventas y creación de redes. Únase y conéctese con compañeros Salesblazers que pueden ayudarlo a aprender, conectarse y crecer.

Prepárese para el éxito en las ventas

¿Qué aprendimos en Dreamforce? En resumen, la IA es el nombre del juego. A medida que evoluciona la industria de las ventas, los líderes de ventas pueden mejorar la productividad con IA generativa, tomar decisiones más rápidas basadas en datos con IA predictiva y optimizar la tecnología para que los representantes puedan centrarse más en la construcción de relaciones. Si los tiene en la mira, en 2024 estará por delante del resto.

Transmita lo mejor de Dreamforce 2023

¿Extrañas la magia? No te preocupes. Vea toda la cobertura de IA y vea qué están haciendo los principales líderes de ventas para salir adelante en 2023. ¡Todo está bajo demanda en Salesforce+!

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Introducción a los agentes autónomos ☁️

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

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

Introducción a los agentes autónomos | Blog de desarrolladores de Salesforce

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

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

¿Qué son los agentes autónomos?

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

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

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

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

¿Cómo funcionan los agentes?

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

Este marco consta de una serie de pasos:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Mantener a un humano informado

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

¿Qué significa esto para el futuro de Salesforce?

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

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

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

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

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

Estudio Einstein Copiloto

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

Actualmente existen tres herramientas dentro de Einstein Copilot Studio:

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

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

La capa de confianza de Einstein

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

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

Resumen

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

Sobre el Autor

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

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Estrategias para Empresas

La importancia de la colaboración de socios en la revolución de la IA

Si ha utilizado una de las herramientas gratuitas de IA generativa disponibles, habrá visto lo innovadora que puede ser esta tecnología. Introducir indicaciones simples puede generar respuestas complejas y producir resultados complejos y sofisticados. Sin embargo, todavía se están explorando las aplicaciones comerciales de esta tecnología. Una cosa está clara: estamos en medio de la última revolución tecnológica. Al igual que la computación en la nube reformuló el panorama empresarial, el potencial de la IA + Datos + CRM cambiará el campo de juego de los negocios tal como los conocemos.

Es por eso que Salesforce está colaborando con nuestro poderoso ecosistema de socios para brindarle soluciones de IA que tengan aplicaciones comerciales claras. Con la armonía de IA + Datos + CRM, Salesforce le brinda las herramientas para utilizar el poder de la IA y la capacidad de poner a sus clientes en primer lugar.

Los socios de Salesforce comparten sus opiniones sobre la IA

Nuestros socios más influyentes están preparados para la revolución de la IA. Descubra cómo nuestro ecosistema de socios está creando soluciones empresariales específicas con la tecnología de Salesforce.

Allanando un camino confiable hacia el valor de la IA

Nuestro equipo de investigación de IA de Salesforce ha estado desarrollando grandes modelos de lenguaje (LLM) durante varios años y fue pionero en ingeniería rápida en 2018. Invertir en nuestra gente y socios es fundamental para el éxito. De hecho, Salesforce emplea a más de 1500 ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos en toda la empresa.

Y con Einstein , hemos creado la primera IA del mundo para CRM, que ahora impulsa más de 1 billón de predicciones cada semana en todo el conjunto de aplicaciones Salesforce Customer 360. Conla IA generativa , Einstein está haciendo que todas las empresas y empleados sean más productivos y eficientes en ventas, servicios, marketing y comercio.

Las innovaciones prosperan sobre una base de conocimiento sólido, confianza y experiencia diversa. Aquí es donde entra en juego nuestro vasto ecosistema de socios.

Adoptar un ecosistema de confianza

Salesforce comprende la importancia de tener la confianza como principio fundamental . La IA es una herramienta increíblemente poderosa con resultados potencialmente catastróficos si no se desarrolla teniendo en cuenta la responsabilidad. En Salesforce, cumplimos con las más altas prácticas de seguridad y privacidad porque nos esforzamos por proteger los datos que se nos confían.

El uso ético de la IA es de vital importancia y es una prioridad para todos nosotros en el ecosistema de socios. La confianza es una parte fundamental del diálogo y trabajamos estrechamente con socios y clientes para tomar decisiones informadas sobre cómo utilizar nuestra IA de manera responsable.

Al unirnos para resolver los desafíos emergentes, podemos garantizar que utilizamos la IA de forma segura y ética.

Innovando a través de la colaboración

Nuestro vasto ecosistema de socios contiene cientos de miles de expertos en tecnología Salesforce. Con su experiencia y conocimientos, aportan un profundo conocimiento de cómo se puede implementar y utilizar mejor Salesforce en industrias específicas.

Tenemos una larga historia de colaboración e innovación con nuestros socios, y las soluciones impulsadas por IA son la frontera más nueva que perseguimos juntos. Nuestros socios son expertos en sus campos. Al combinar eso con la tecnología de inteligencia artificial de Salesforce, podemos crear casos de uso y soluciones únicos que brindan valor de inteligencia artificial e infinitas posibilidades para nuestros clientes.

Mejore la productividad de la empresa con Einstein

Einstein le ayuda a vender más rápido, ganar más clientes y acelerar la eficiencia empresarial.

Aprovechando el poder de Einstein

Ofrecer éxito a los clientes es clave. Nuestros socios están colaborando con ingenieros y científicos de datos de Salesforce para prepararse para el futuro impulsado por la IA y crear productos listos para el mercado utilizando Einstein.

Sabemos que los clientes necesitan datos centralizados y sistemas consolidados. También quieren que se les permita utilizar la IA de una manera confiable que respete la seguridad y la privacidad de los datos. Echemos un vistazo más de cerca a estas últimas innovaciones :

  • Einstein es la solución completa para su viaje hacia la IA. Desde soluciones de ventas personalizadas que maximizan la productividad y agilizan los procesos hasta la automatización escalable del servicio al cliente que reduce los costos y mejora la eficiencia, Einstein ayuda a todos sus equipos a trabajar de manera más inteligente.
  • Al establecer nuevos estándares de la industria para la IA generativa segura, Einstein Trust Layer protege la seguridad de los datos de los clientes y cumple con las demandas de cumplimiento y gobernanza de datos. Es vital para garantizar a los clientes que pueden proteger los datos confidenciales de los mismos.

Encontrar el éxito de los socios y el valor de la IA

Desde mi perspectiva, se trata de confianza y responsabilidad de cara al futuro. Para la mayoría de nuestros clientes, este es el comienzo de su viaje hacia la IA. La IA puede transformar el funcionamiento de las empresas. Puede optimizar los procesos existentes y mejorar la eficiencia entre los equipos. Depende de todos nosotros mejorar y capacitar a nuestros empleados y clientes para que aprendan estas nuevas capacidades.

Salesforce entrevistó a otros pioneros de la IA en el World Tour de Londres para escuchar sus opiniones sobre cómo la IA generativa está cambiando la industria. En los siguientes artículos de esta serie del Día de la IA, analizamos los temas que nuestros socios más influyentes compartieron con nosotros. Explicaremos por qué la confianza, la transparencia y la seguridad de los datos son una prioridad. También profundizaremos en por qué Es esencial buscar casos de uso compatibles para satisfacer las necesidades de los clientes y cómo ser parte del ecosistema de socios ayuda a los socios a respaldar a nuestros clientes conjuntos.

¿No puedes esperar hasta entonces? Mire los videos del Día de la IA aquí .

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Developers

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

Última actualización el 2 de octubre de 2023 por Rakesh Gupta

Los datos no son sólo un buen extra; es esencial. Especialmente ahora, cuando las empresas operan en gran medida en espacios digitales, la necesidad de un buen uso de los datos es clara. El papel del análisis de datos se ha vuelto crucial para impulsar el éxito de una empresa. Es importante que los líderes de las empresas tengan un plan de datos sólido, uno que permita que sus negocios avancen rápidamente y enfrenten desafíos difíciles.

Los equipos se benefician enormemente de un análisis de datos sólido. Pueden tomar decisiones inteligentes más rápido que antes y también con mayor precisión. Este tipo de uso de datos también ayuda a los equipos a trabajar mejor juntos al eliminar cosas que obstaculizan un buen trabajo en equipo. Los líderes de TI tienen un papel especial aquí. Tienen las habilidades para hacer que los datos sean útiles de nuevas maneras, transformando el trabajo de los equipos y mejorando la experiencia de los clientes.

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

Salesforce Data Cloud está diseñada para cambiar la forma en que las empresas interactúan con los clientes. Es bueno para recopilar datos de diferentes lugares. Estos datos van a una gran área de almacenamiento llamada lago de datos. Luego utiliza un análisis preciso para explicar lo que significan los datos.

Salesforce Data Cloud ayuda a vincular varias fuentes y nubes más rápidamente en toda la plataforma. Sin embargo, Data Cloud también es un artículo que se puede pedir. Aunque no todos los clientes de Salesforce han comprado Data Cloud, aunque se encuentran en el punto de partida, todavía utilizan Data Cloud hasta cierto nivel. Sin embargo, todo esto se fortalece cuando se utiliza la Nube de Datos como plataforma de personalización y unificación de datos.

¿Por qué necesito implementar una nube de datos ahora?

Imagínese cómo el volumen de datos crece rápidamente cuando piensa en la cantidad de clics que hace cada cliente. Puede realizar un seguimiento de dichos datos de participación a medida que ocurren, por ejemplo, cuando los usuarios abren y hacen clic en correos electrónicos, exploran páginas en sus aplicaciones móviles y miran artículos en su tienda en línea. Es mucho más probable que las personas hagan clic cuando les envías un correo electrónico o una oferta que les resulta útil. Puede capturar la interacción cuando un consumidor hace clic en Data Cloud. Cuando sepa qué les interesa y si es probable que compren algo o no, podrá aprovechar esta información a su favor.

Para cada sector o puesto, la Nube de Datos puede generar experiencias y oportunidades de negocio potentes.

Para analizar cuentas integradas y adquirir información rápida y fácilmente sobre sus clientes y los efectos comerciales, los analistas pueden conectar Data Cloud a Tableau o QlikView . Cuando una empresa puede identificar a sus consumidores en función de la cantidad y el tema de sus tickets de soporte, puede desarrollar y llevar a cabo un plan para reducir esos tickets. Verifique los datos nuevamente para asegurarse de que el plan haya tenido éxito.

Los desarrolladores pueden crear software utilizando datos de Data Cloud, como un sistema de puntuación de salud que mide la puntuación de salud de un paciente utilizando objetos e información prediseñados. Cuando una actividad de datos inicia un flujo para enviar notificaciones a los médicos cuando una puntuación cae por debajo de un nivel específico, esa puntuación y su uso se convierten en una experiencia que salva vidas.

Según la probabilidad de conversión de un cliente, los vendedores pueden obtener información sobre sus clientes potenciales y sus ventas potenciales. Según los hábitos de navegación de los usuarios y los niveles actuales de oferta de productos, la gestión del comercio electrónico puede utilizar datos para personalizar su sitio web.

¿Cómo funciona la nube de datos de Salesforce?

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

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

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

Cómo empezar con la nube de datos

Se puede utilizar una estructura similar a un lago de datos para describir Salesforce Data Cloud. Como ejemplo, recopilando todos los datos de la plataforma Salesforce. Sin embargo, también es capaz de importar datos de otras fuentes externas, como lagos de datos.

Perspectiva :

Un lago de datos es una ubicación concentrada para almacenar datos no procesados. Las empresas utilizan este sistema de almacenamiento enorme, adaptable y asequible para recopilar y guardar grandes cantidades de datos organizados, no estructurados y semiestructurados en su formato original. Las publicaciones en redes sociales, los registros de sensores y los datos de ubicación son solo algunos ejemplos de los datos no estructurados que recopilan los lagos de datos.

Lo que indica para los usuarios : las marcas son más capaces de predecir los requisitos y necesidades de los consumidores debido a la gran cantidad de información accesible en un lago de datos.

Cómo afecta a los equipos : Los equipos pueden acceder a enormes cantidades de datos en una ubicación, lo que les permite moverse más rápidamente y mantenerse al día con (o superar) a los oponentes.

Pasos de implementación

Revise esta lista de verificación sugerida antes de comenzar a utilizar Data Cloud. Confirme que su equipo esté configurado antes de implementar Data Cloud, verifique estos puntos:

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

Costo y disponibilidad de Salesforce Data Cloud

Salesforce Data Cloud es costoso. Es una inversión que requiere una planificación meticulosa porque comienza en $10 mil por organización, mensualmente. De manera realista, dependiendo de los valores de sus datos, es posible que su empresa ya necesite gastar más en Data Cloud. Como tus datos crecen constantemente, es importante tenerlo presente todo el tiempo, pero…  

… En el último evento de Dreamforce, Salesforce anunció que las licencias gratuitas de Data Cloud ya están disponibles. Los clientes que tengan Enterprise Edition o superior ahora pueden acceder a Data Cloud sin costo alguno. En esta oferta se incluyen dos licencias de Tableau Creator, que permiten a las empresas conectar hasta 10 000 perfiles de clientes y comenzar sus exploraciones.

En conclusión

Los datos son más cruciales que nunca y supervisar el flujo de datos en constante crecimiento es un trabajo increíble. Sin embargo, los datos tienen una enorme influencia. El potencial de obtener conocimientos empresariales que puedan fundamentar decisiones y producir experiencias sorprendentes para los clientes crece a medida que aumenta el acceso a los datos y la alfabetización sobre datos para las personas de toda su empresa. La IA y el CRM se pueden utilizar para impulsar actividades inteligentes y proporcionar servicios personalizados a escala cuando se combinan con datos procesables en tiempo real.

Ahora, con Data Cloud y Einstein AI nativos en la plataforma Einstein 1, las empresas pueden crear fácilmente aplicaciones y flujos de trabajo impulsados por AI que potencian la productividad, reducen costos y brindan increíbles experiencias a los clientes. – Parker Harris, cofundador y director de tecnología, Salesforce

Los datos del cliente, el contenido empresarial, los datos de telemetría, los chats de Slack, los datos parcialmente estructurados y otros datos estructurados y no estructurados se fusionan y conectan mediante Data Cloud, la plataforma de datos a hiperescala de Salesforce que funciona en tiempo real, para generar un perfil único del cliente. La plataforma ya vincula e integra 100 mil millones de registros diariamente y procesa 30 billones de transacciones mensuales.

Las empresas ahora pueden crear perfiles de clientes completos y unificados, ofrecer nuevas experiencias de CRM y acceder a datos fragmentados de formas completamente nuevas gracias a la integración completa de la nueva Nube de Datos con la Plataforma Einstein 1.

Referencias:

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

Evaluación formativa:

¡Quiero saber de ti!

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

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Developers Salesforce

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 .

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Developers

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:

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¿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.

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Reúna todos los datos de sus clientes en Data Cloud ☁️

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.

Reúna todos los datos de sus clientes en Data Cloud | Blog de desarrolladores de Salesforce

En nuestras publicaciones de blog anteriores, exploramos a alto nivel qué es Data Cloud para los desarrolladores. También exploramos algunas características interesantes de Data Cloud para desarrolladores . Le mostramos cómocrear conocimientos calculados , cómo usar Apex y cómo cargar datos mediante programación usando la API de ingesta . En esta publicación de blog, cubriremos características aún más increíbles que Data Cloud tiene para ofrecer.

La nube de datos está activa

Data Cloud es más que un lago de datos. Es una plataforma de datos activa. Los desarrolladores pueden traer datos desde cualquier sistema, canal o flujo de datos, ya sea en flujos continuos o en lotes. Con Data Cloud, puede conectar sus datos a través de diferentes sistemas que contienen los datos de sus clientes. Data Cloud se basa en nuestra plataforma Hyperforce , lo que significa que Data Cloud puede absorber fácilmente grandes volúmenes de datos. Con Hyperforce, Data Cloud es rápido y también puede capturar eventos segundos después de que ocurran.

Si piensa en cuántos clics hace cada cliente, el volumen de datos se expande rápidamente. Por ejemplo, a medida que los clientes abren y hacen clic en los correos electrónicos, navegan por las páginas de sus aplicaciones móviles y miran los productos en su sitio web, puede capturar esos datos de participación a medida que ocurren. Cuando envía un correo electrónico u oferta y es relevante para la persona que lo recibe, es mucho más probable que haga clic. Cuando un cliente hace clic, puede capturar la interacción en Data Cloud. A continuación, puede utilizar esa información para averiguar qué les interesa y si es probable que realicen una compra o no.

La nube de datos está integrada

Tener todos estos datos en tiempo real de múltiples fuentes empresariales es excelente. Pero los datos no son significativos a menos que pueda usarlos. Data Cloud se conecta de forma nativa a muchos proveedores de nube, como Google Cloud Storage , Azure Storage y Amazon S3 . Data Cloud también se conecta de forma nativa a Salesforce . Después de solo unos pocos clics, puede conectar cualquier organización de Sandbox o de producción de Salesforce a Data Cloud. Luego, Data Cloud puede ingerir cualquier objeto de Salesforce en un flujo de datos .

Después de que sus datos se ingieran en objetos de lago de datos (DLO) y se asignen a objetos de modelo de datos (DMO), un modelo de datos como el siguiente se integra dinámicamente en Data Cloud. Esto le permite ver visualmente todos los flujos de datos que están creando la vista única de su cliente.

Atrás quedaron los días en que Data Cloud era solo una plataforma de datos para marketing. Los datos almacenados en Data Cloud ahora se pueden usar en muchos sistemas. Los datos de Data Cloud se pueden usar en Amazon Ads y Google Ads mediante activaciones y objetivos de activación . También puede usar el conector de nube de datos nativo en Tableau para obtener nuevos conocimientos. Los aceleradores de Tableau listos para usar le permiten moverse aún más rápido usando tableros y libros de trabajo prediseñados y listos para usar. Con Data Cloud más Tableau, puede cubrir fácilmente nuevos conocimientos sobre su negocio al reunir todos sus datos. Los desarrolladores ahora pueden incorporar estos conocimientos impulsados por IA en una aplicación de su elección.

La nube de datos está automatizada

Los datos de Data Cloud también se pueden enviar a Salesforce mediante acciones de datos y eventos de la plataforma y luego aprovecharse en flujos mediante una variedad de acciones de datos que están disponibles en Salesforce Flow. Los desarrolladores pueden usar Flow para publicar información y segmentos calculados, actualizar flujos de datos, ejecutar resoluciones de identidad e incluso activar modelos de predicción. El flujo también puede obtener datos de un objeto de modelo de datos y almacenar esa información en una variable de colección para usarla en otras partes del flujo.

La nube de datos está abierta

Data Cloud tiene muchas asociaciones estratégicas con empresas como Amazon, Google, Snowflake y Meta. Estas asociaciones han ampliado la plataforma para permitir mayores posibilidades y ayudar a que sus datos sean más procesables. La mejor noticia es que nuestras asociaciones están creciendo constantemente, ¡y pronto habrá nuevas!

Recursos

Sobre los autores

Muralidhar Krishnaprasad (también conocido como MK o Murali para abreviar) es el vicepresidente ejecutivo de ingeniería que ejecuta datos, ML y análisis dentro de la organización de Marketing Cloud. Se unió a Salesforce hace tres años y está a cargo de crear, integrar y hacer crecer varios productos relacionados con datos, ML y análisis. Está liderando la iniciativa para repensar nuestra estrategia general de próxima generación que reúne lo mejor de big data, ML y análisis junto con nuestra plataforma para construir la base para el futuro digital.

Danielle Larregui es promotora sénior de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en la creación de contenido de Data Cloud y Marketing Cloud. Le encanta la UI/UX, el marketing digital y la codificación. Danielle también disfruta asistir a grupos de usuarios, conferencias comunitarias y eventos técnicos de Salesforce. Puede seguirla en Twitter @dnlarregui o LinkedIn para mantenerse al día con su contenido técnico.

Dianne Siebold es redactora técnica principal del equipo de Experiencia de contenido en Salesforce. Se especializa en desarrollo, inteligencia artificial y tecnologías de integración.

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