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Automatizaci贸n y Salesforce DevOps: una receta para el desarrollo acelerado

Automatizaci贸n y Salesforce DevOps: una receta para el desarrollo acelerado

脷ltima actualizaci贸n el 3 de julio de 2023 por Rakesh Gupta

En el acelerado mundo empresarial actual, la eficiencia en el desarrollo de software es vital. La automatizaci贸n ha surgido como una soluci贸n clave, agilizando los procesos para aumentar la productividad y liberar la innovaci贸n. Salesforce no es inmune a estos desaf铆os y complejidades de toda la industria.

Ingrese a DevOps. DevOps se ha convertido en un elemento esencial en el desarrollo de software, incluido Salesforce. Mediante la colaboraci贸n de desarrolladores, administradores y partes interesadas, Salesforce DevOps crea un entorno perfecto para la automatizaci贸n.

La combinaci贸n de automatizaci贸n y Salesforce DevOps cosecha m煤ltiples beneficios: menos errores, preparaci贸n m谩s r谩pida para el mercado, una canalizaci贸n de lanzamiento optimizada, menos repeticiones, calidad de c贸digo superior y mecanismos de retroalimentaci贸n m谩s fuertes. Mejora la eficiencia operativa y la velocidad de implementaci贸n en el ecosistema de Salesforce, fomentando un desarrollo 谩gil.

Este art铆culo explora la intersecci贸n de la automatizaci贸n y Salesforce DevOps, los beneficios de su sinergia y formas pr谩cticas de aplicarla para un desarrollo m谩s r谩pido en sus operaciones de Salesforce. Tanto si es un profesional de Salesforce como un novato, este art铆culo ofrece informaci贸n para reforzar su enfoque de DevOps de Salesforce con la automatizaci贸n.

Descripci贸n de DevOps de Salesforce

Antes de profundizar en c贸mo se cruzan Salesforce DevOps y la automatizaci贸n, es fundamental comprender lo que implica Salesforce DevOps.

DevOps, una combinaci贸n de ' Desarrollo ' y ' Operaciones ', es un conjunto de pr谩cticas dise帽adas para fusionar el desarrollo de software, el control de calidad y las operaciones de TI en un proceso unificado y fluido. En un contexto de Salesforce , DevOps es la uni贸n de estos principios con las s贸lidas capacidades de CRM de Salesforce, con el objetivo de facilitar procesos de desarrollo e implementaci贸n m谩s fluidos y r谩pidos.

En esencia, Salesforce DevOps incorpora principios como:

  1. Integraci贸n continua y entrega continua (CI/CD),
  2. responsabilidades compartidas,
  3. Acci贸n centrada en el cliente,
  4. Cultura de colaboraci贸n.

El objetivo es crear un entorno cohesivo donde los administradores, desarrolladores y otras partes interesadas puedan trabajar en armon铆a, lo que lleva a ciclos de desarrollo m谩s cortos, tiempo de comercializaci贸n m谩s r谩pido y software de alta calidad.

Sin embargo, a pesar de las ventajas de Salesforce DevOps, los desarrolladores a menudo enfrentan desaf铆os. Si bien es un activo, las caracter铆sticas integrales y la capacidad de personalizaci贸n de Salesforce pueden complicar el proceso de desarrollo e implementaci贸n .

Los desaf铆os difieren de un equipo a otro y de un caso de uso a otro, pero estos son algunos de los m谩s comunes:

  • Las diferencias en los entornos,
  • Administrar dependencias de c贸digo,
  • Manejo de metadatos,
  • Alinear el trabajo de diferentes equipos
  • Necesidad de mantener la calidad del c贸digo
  • Estabilidad del sistema mientras entrega a gran velocidad

Aqu铆 es donde la automatizaci贸n viene al rescate. La automatizaci贸n, en esencia, es el uso de la tecnolog铆a para realizar tareas con una intervenci贸n humana reducida. Cuando se aplica a Salesforce DevOps , puede aliviar significativamente estos desaf铆os.

Las pruebas automatizadas, por ejemplo, pueden mejorar la calidad del c贸digo al identificar errores al principio del proceso de desarrollo. Las implementaciones automatizadas pueden sincronizar metadatos y c贸digo en diferentes entornos, lo que reduce los errores de implementaci贸n. Del mismo modo, la automatizaci贸n de tareas repetitivas puede liberar el tiempo de los desarrolladores, lo que les permite concentrarse en actividades que agregan m谩s valor, como el desarrollo de funciones o el dise帽o de sistemas.

Adem谩s, la automatizaci贸n fomenta un proceso de desarrollo m谩s 谩gil, lo que permite actualizaciones peri贸dicas e incrementales en lugar de implementaciones r铆gidas de Salesforce. Este aspecto acorta el ciclo de desarrollo y facilita la reversi贸n de los cambios si algo sale mal, lo que aumenta la estabilidad general del sistema.

Aprovechamiento de la automatizaci贸n para el desarrollo acelerado de Salesforce

Acelerar el desarrollo de Salesforce a trav茅s de la automatizaci贸n implica identificar tareas manuales y repetitivas, implementar herramientas y marcos de automatizaci贸n adecuados y perfeccionar los procesos para mejorar la eficiencia y reducir los cuellos de botella. Profundicemos en cada una de estas 谩reas con m谩s detalle:

Identificaci贸n de tareas manuales y repetitivas

El primer paso hacia la automatizaci贸n es reconocer qu茅 tareas est谩n ralentizando su velocidad de desarrollo.

Estos t铆picamente incluyen:

  • Revisiones de c贸digo,
  • Pruebas,
  • Despliegue,
  • Configuraci贸n,
  • Migraci贸n de datos.

Suelen implicar procesos manuales tediosos que consumen tiempo y son propensos a errores. Al identificar estas tareas, puede identificar d贸nde la automatizaci贸n proporcionar谩 el mayor beneficio y tendr谩 un impacto significativo en la velocidad y la eficiencia de su desarrollo.

Implementaci贸n de herramientas y marcos de automatizaci贸n

Una vez que haya identificado las 谩reas que podr铆an beneficiarse de la automatizaci贸n, es hora de elegir e implementar las herramientas y los marcos adecuados. Salesforce ofrece varias funciones de automatizaci贸n integradas, como Apex y Salesforce Flow .

Sin embargo, otras herramientas pueden ser m谩s adecuadas para tareas complejas, como Salesforce DX para la gesti贸n del ciclo de vida del desarrollo, o Jenkins y CircleCI para la integraci贸n y entrega continuas. Al seleccionar estas herramientas, aseg煤rese de que se alineen con las habilidades de su equipo y los requisitos espec铆ficos de su entorno de Salesforce.

Optimizaci贸n de procesos para mejorar la eficiencia

La automatizaci贸n no se trata solo de herramientas y tecnolog铆a. Tambi茅n se trata de refinar sus procesos. Revise su flujo de trabajo de desarrollo actual para identificar posibles cuellos de botella y 谩reas de mejora.

Por ejemplo:

  1. 驴C贸mo se informan y rastrean los errores?
  2. 驴Con qu茅 frecuencia se realizan las implementaciones y c贸mo se programan?
  3. 驴C贸mo se recopilan los comentarios y c贸mo se act煤a en consecuencia?

Simplificar estos procesos puede mejorar dr谩sticamente la eficiencia de su equipo, permiti茅ndole aprovechar al m谩ximo sus esfuerzos de automatizaci贸n.

Vale la pena mencionar que los beneficios de la automatizaci贸n van m谩s all谩 de acelerar el desarrollo. La automatizaci贸n tambi茅n puede mejorar la calidad del c贸digo al detectar errores temprano a trav茅s de pruebas automatizadas. Puede reducir los errores de implementaci贸n al sincronizar el c贸digo en diferentes entornos.

Y al liberar a los desarrolladores de las tareas rutinarias, les permite concentrarse m谩s en el desarrollo de caracter铆sticas y el dise帽o del sistema, fomentando as铆 la innovaci贸n y mejorando el valor entregado a los usuarios finales.

Pruebas automatizadas para el desarrollo acelerado de Salesforce

Las pruebas son un componente crucial de cualquier ciclo de vida de desarrollo, y su importancia se multiplica para acelerar el desarrollo de Salesforce. Las pruebas peri贸dicas y exhaustivas ayudan a identificar errores y problemas desde el principio, lo que reduce el riesgo de reparaciones costosas y lentas en el futuro. Asegura la calidad y la confiabilidad de la aplicaci贸n, lo que a su vez contribuye a mejorar las experiencias de los usuarios y los resultados comerciales.

La automatizaci贸n puede potenciar este proceso de prueba. Las pruebas automatizadas implican el uso de herramientas de software para ejecutar pruebas y comparar los resultados reales con los resultados esperados. La implementaci贸n de una estrategia de prueba automatizada para las aplicaciones de Salesforce puede acelerar dr谩sticamente el proceso de desarrollo, lo que garantiza implementaciones m谩s r谩pidas, eficientes y confiables con menos errores.

Existen numerosas herramientas disponibles para pruebas automatizadas en Salesforce. Apex proporciona soporte integrado para pruebas unitarias, mientras que herramientas como Selenium, Provar y AssureClick pueden automatizar las pruebas de IU. Jest es una excelente opci贸n para probar Lightning Web Components (LWC). Al seleccionar una herramienta, considere las necesidades espec铆ficas de su aplicaci贸n, la experiencia de su equipo y la complejidad y frecuencia de sus requisitos de prueba.

Seguir las mejores pr谩cticas es esencial para aprovechar todo el potencial de las pruebas automatizadas. Estas son algunas de las mejores pr谩cticas para pruebas automatizadas eficientes y completas en el desarrollo de Salesforce:

  • Apunte a una alta cobertura de prueba : aseg煤rese de probar todas las partes de su aplicaci贸n. Salesforce requiere una cobertura de c贸digo m铆nima del 75 %, pero apuntar a una mayor cobertura puede brindar m谩s confianza en la confiabilidad de la aplicaci贸n.
  • Cree pruebas repetibles y aut贸nomas : las pruebas deben poder ejecutarse en cualquier entorno y no deben basarse en datos de pruebas anteriores. Esto garantiza que cada prueba valide una funci贸n espec铆fica de forma independiente.
  • Mantenga sus conjuntos de pruebas : a medida que su aplicaci贸n evolucione, sus pruebas tambi茅n deber铆an hacerlo. Revise y actualice regularmente sus pruebas para asegurarse de que reflejen con precisi贸n el estado actual de su aplicaci贸n.
  • Implemente diferentes niveles de prueba : combine pruebas unitarias, pruebas de integraci贸n y pruebas de interfaz de usuario para validar todos los aspectos de su aplicaci贸n. Cada nivel de prueba proporciona una perspectiva diferente sobre la funcionalidad de la aplicaci贸n.
  • Priorizar la legibilidad de la prueba : las pruebas a menudo sirven como documentaci贸n, explicando lo que se supone que debe hacer una parte del c贸digo. Aseg煤rese de que sus pruebas est茅n bien estructuradas y claramente escritas para que sean f谩ciles de entender para los dem谩s.
  • Incorpore las pruebas al principio del proceso de desarrollo : no espere hasta el final del ciclo de desarrollo para comenzar las pruebas. La incorporaci贸n de pruebas de manera temprana y frecuente le permite detectar y solucionar problemas r谩pidamente.

Integraci贸n e implementaci贸n continuas con automatizaci贸n

La integraci贸n continua y la implementaci贸n continua (CI/CD) forman un pilar central de Salesforce DevOps. CI/CD est谩 dise帽ado para reducir errores y acelerar el desarrollo a trav茅s de la integraci贸n continua de c贸digo y procesos de implementaci贸n automatizados y consistentes.

En el contexto de Salesforce, CI fusiona peri贸dicamente los cambios de c贸digo en un repositorio compartido, a menudo varias veces al d铆a. Cada integraci贸n se verifica autom谩ticamente mediante la creaci贸n de la aplicaci贸n y la ejecuci贸n de pruebas, lo que garantiza que los nuevos cambios se integren perfectamente con el c贸digo existente y no introduzcan errores.

Por otro lado, CD implementa autom谩ticamente esos cambios en la producci贸n, lo que garantiza que las nuevas caracter铆sticas, configuraciones y mejoras lleguen a los usuarios finales lo m谩s r谩pido posible. En Salesforce, CD puede implicar la implementaci贸n de cambios en diferentes entornos, como entornos de desarrollo, prueba, ensayo y producci贸n.

La automatizaci贸n es clave para lograr procesos impecables de CI/CD de Salesforce. A trav茅s de la automatizaci贸n, puede optimizar y estandarizar los pasos involucrados en:

  • Creaci贸n, prueba e implementaci贸n de aplicaciones de Salesforce,
  • Reducir el potencial de error humano
  • Acelerar el ciclo de desarrollo general.

La automatizaci贸n del proceso de compilaci贸n garantiza que los cambios en el c贸digo se integren y validen de manera constante. Las pruebas automatizadas, como comentamos anteriormente, verifican la integridad y la calidad del nuevo c贸digo. La automatizaci贸n del proceso de implementaci贸n ayuda a sincronizar el c贸digo y los cambios de configuraci贸n en diferentes entornos, lo que garantiza que todos los equipos de DevOps trabajen con la versi贸n m谩s reciente y precisa de la aplicaci贸n.

Control de versiones y automatizaci贸n de la gesti贸n de cambios

En el desarrollo de Salesforce, el control de versiones y la gesti贸n de cambios son fundamentales para mantener la integridad, coherencia y calidad de su aplicaci贸n.

El control de versiones, una parte integral del desarrollo de software, implica administrar y rastrear diferentes versiones de su base de c贸digo. Le permite ver los cambios a lo largo del tiempo, volver a las versiones anteriores cuando sea necesario y administrar el c贸digo de varios desarrolladores al mismo tiempo.

La gesti贸n de cambios se refiere a la gesti贸n y el seguimiento de los cambios del sistema, incluidos los cambios de configuraci贸n, las modificaciones de c贸digo y las implementaciones de nuevas funciones.

La automatizaci贸n de estos procesos puede mejorar su eficiencia y confiabilidad en el desarrollo de Salesforce.

  1. El control de versiones automatizado permite una integraci贸n de c贸digo m谩s fluida de diferentes desarrolladores, lo que reduce el riesgo de conflictos y errores.
  2. La gesti贸n de cambios automatizada asegura que todas las modificaciones a su sistema sean rastreadas y verificadas con precisi贸n, mejorando la responsabilidad y facilitando el diagn贸stico de cualquier problema que surja.

Varias herramientas pueden ayudar a automatizar el control de versiones y la gesti贸n de cambios en Salesforce. Los sistemas de control de versiones (VCS) como Git permiten un control de versiones efectivo. Facilita el seguimiento de los cambios en la base del c贸digo, lo que ayuda a mantener la integridad del c贸digo.

Las herramientas de DevOps como Copado o Gearset pueden ayudar a automatizar el seguimiento y la implementaci贸n de cambios en diferentes entornos para la gesti贸n de cambios. Brindan una visibilidad integral de su historial de cambios, lo que le permite administrar los cambios de manera m谩s efectiva y mantener la estabilidad de su aplicaci贸n.

Automatizaci贸n de la supervisi贸n y el tratamiento de errores

En el 谩mbito vertiginoso del desarrollo de Salesforce, el papel de la automatizaci贸n se extiende m谩s all谩 de la creaci贸n, prueba e implementaci贸n. El monitoreo automatizado y el manejo de errores son igualmente importantes para mantener la salud de la aplicaci贸n y corregir r谩pidamente cualquier problema.

El monitoreo automatizado implica el uso de herramientas para realizar un seguimiento constante del rendimiento, el uso y el estado general de sus aplicaciones de Salesforce. Este enfoque proactivo permite a los equipos de desarrollo identificar y abordar posibles problemas antes de que afecten a los usuarios.

El manejo proactivo de errores va de la mano con el monitoreo automatizado. En lugar de esperar a que se informen los problemas, el manejo proactivo de errores implica el uso de sistemas automatizados para identificar y, a menudo, resolver los problemas tan pronto como ocurran. Las notificaciones de error automatizadas aseguran que su equipo est茅 al tanto de cualquier problema al instante, lo que permite una respuesta r谩pida, minimiza el tiempo de inactividad y reduce la posibilidad de errores costosos.

La implementaci贸n de estas herramientas de automatizaci贸n en Salesforce DevOps implica el uso estrat茅gico de recursos como Monitoreo de eventos de Salesforce, que proporciona un flujo de eventos de auditor铆a de aplicaciones de su organizaci贸n, y herramientas de Monitoreo y advertencia de errores, que pueden notificarle autom谩ticamente sobre errores o excepciones.

Conclusi贸n

La automatizaci贸n combinada con las pr谩cticas de Salesforce DevOps ofrece una poderosa estrategia para acelerar el desarrollo y mejorar la calidad del software. Es una receta para el 茅xito en el vertiginoso panorama digital actual.

Para implementar la automatizaci贸n en su desarrollo de Salesforce, comience por identificar las tareas repetitivas que podr铆an automatizarse. Luego, implemente herramientas adecuadas para tareas como integraci贸n continua, pruebas automatizadas, control de versiones y monitoreo de aplicaciones. Agilice cualquier proceso manual junto con la implementaci贸n de estas herramientas, creando un flujo de trabajo de desarrollo eficiente y efectivo.

La adopci贸n de la automatizaci贸n en Salesforce DevOps acelera el desarrollo y refuerza la confiabilidad y el valor de sus aplicaciones. A medida que el ecosistema de Salesforce contin煤a evolucionando, el papel de la automatizaci贸n crecer谩 a煤n m谩s, dando forma al futuro del desarrollo de Salesforce.

Este art铆culo fue escrito por Sam Hops. Es redactora de contenido para una revista digital que cubre temas relacionados con el dise帽o, el comercio electr贸nico, el marketing digital y el esp铆ritu empresarial. Sam es un apasionado de todo lo relacionado con el marketing digital, pero tiene un inter茅s particular en el dise帽o gr谩fico, el SEO y las redes sociales.

Evaluaci贸n formativa:

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

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

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

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

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

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

Paso 1: comprender y auditar sus datos

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Paso 4: pruebe sus procesos para la implementaci贸n

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

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

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

Paso 5: Supervise y proteja sus procesos de IA

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

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

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

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

Conclusi贸n

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

Recursos

Sobre el Autor

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

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