Transforme las operaciones del sector público con la personalización basada en IA para mejorar la eficacia y la satisfacción. Siga leyendo para obtener más información
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Cómo aumentar la eficiencia de la administración pública con IA y personalización?
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Independientemente de si está configurando un modelo de datos o probando nuevos flujos activados por Data Cloud, los entornos aislados ofrecen una potente plataforma para la innovación sin comprometer la estabilidad de sus sistemas de producción.
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¿Emocionado por aprender los fundamentos de Data Cloud? Pase de la ingestión a la acción con esta entrada de blog y serie de vídeos paso a paso.
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Este artículo del blog explora el nuevo Conector PostgreSQL de Heroku, por qué es importante para los desarrolladores y las nuevas posibilidades que abre para las aplicaciones Heroku.
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Descubra cómo las organizaciones del sector público utilizan Data Cloud para integrar datos de múltiples fuentes con el fin de mejorar la prestación de servicios públicos.
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Comience a ingerir datos de eventos y perfiles de Amazon Kinesis mediante el conector de Amazon Kinesis en Data Cloud.
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Data Cloud y la inteligencia artificial de Salesforce forman una base importante que los desarrolladores ahora pueden utilizar para impulsar nuevas capacidades utilizando datos y modelos de IA que antes eran inalcanzables.
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¡Ya está aquí la versión Summer ’24! En este post, destacamos las novedades para los desarrolladores de todo el ecosistema de Salesforce.
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Salesforce Data Cloud le permite incluir atributos relacionados durante la activación a Marketing Cloud. Los atributos relacionados están vinculados a objetos de modelo de datos (DMO) que tienen una relación 1:N con el objeto utilizado para la segmentación. Un ejemplo de atributos relacionados sería cuando el individuo utilizado para la segmentación es el individuo, y el historial de compras podría ser […]
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Desbloquea los datos atrapados con Data Cloud, la única plataforma de datos nativa del CRM con IA número 1 del mundo.
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Aprenda a configurar su SDK web y las distintas funciones como la gestión de consentimientos, la gestión de usuarios y los sitemaps que ofrece el SDK web.
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Empieza a ingerir datos de tus buckets de Google Cloud Storage en Data Cloud para seguir construyendo una única fuente de verdad para tus clientes.
Data Cloud
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Desde la última innovación en IA, historias de Trailblazer y anuncios de subvenciones hasta un nuevo ganador de la Sudadera con capucha dorada, aquí tiene seis momentos destacados del Salesforce World Tour Sídney 2024.
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Aprenda sobre la función Data Actions de Data Cloud y recorra cómo ampliar un webhook como objetivo para visualizar e impulsar los resultados empresariales.
Los eventos webhook se pueden utilizar para la visualización
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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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Muchos líderes empresariales están nerviosos en privado por la IA generativa. Saben que tienen que hacer algo, pero no saben qué y cómo. Así es como lo desgloso para ellos.
Ingresar en el ecosistema de Salesforce puede ser una experiencia desalentadora pero emocionante. Hace poco más de un año, me incorporé a Giveclarity como consultor técnico en prácticas. Tras tres meses de formación, me adentré en el dinámico mundo de la consultoría. Como nuevo miembro del equipo técnico, me dedico a todo tipo de tareas, desde trabajar en […]
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Con la IA como prioridad para todos los líderes de TI, descubra cómo estos nuevos lanzamientos de IA están impulsando la productividad y la eficiencia de los equipos de TI.
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Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .
El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
…
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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Última actualización el 2 de octubre de 2023 por Rakesh Gupta
Los datos no son sólo un buen extra; es esencial. Especialmente ahora, cuando las empresas operan en gran medida en espacios digitales, la necesidad de un buen uso de los datos es clara. El papel del análisis de datos se ha vuelto crucial para impulsar el éxito de una empresa. Es importante que los líderes de las empresas tengan un plan de datos sólido, uno que permita que sus negocios avancen rápidamente y enfrenten desafíos difíciles.
Los equipos se benefician enormemente de un análisis de datos sólido. Pueden tomar decisiones inteligentes más rápido que antes y también con mayor precisión. Este tipo de uso de datos también ayuda a los equipos a trabajar mejor juntos al eliminar cosas que obstaculizan un buen trabajo en equipo. Los líderes de TI tienen un papel especial aquí. Tienen las habilidades para hacer que los datos sean útiles de nuevas maneras, transformando el trabajo de los equipos y mejorando la experiencia de los clientes.
Salesforce Data Cloud está diseñada para cambiar la forma en que las empresas interactúan con los clientes. Es bueno para recopilar datos de diferentes lugares. Estos datos van a una gran área de almacenamiento llamada lago de datos. Luego utiliza un análisis preciso para explicar lo que significan los datos.
Salesforce Data Cloud ayuda a vincular varias fuentes y nubes más rápidamente en toda la plataforma. Sin embargo, Data Cloud también es un artículo que se puede pedir. Aunque no todos los clientes de Salesforce han comprado Data Cloud, aunque se encuentran en el punto de partida, todavía utilizan Data Cloud hasta cierto nivel. Sin embargo, todo esto se fortalece cuando se utiliza la Nube de Datos como plataforma de personalización y unificación de datos.
Imagínese cómo el volumen de datos crece rápidamente cuando piensa en la cantidad de clics que hace cada cliente. Puede realizar un seguimiento de dichos datos de participación a medida que ocurren, por ejemplo, cuando los usuarios abren y hacen clic en correos electrónicos, exploran páginas en sus aplicaciones móviles y miran artículos en su tienda en línea. Es mucho más probable que las personas hagan clic cuando les envías un correo electrónico o una oferta que les resulta útil. Puede capturar la interacción cuando un consumidor hace clic en Data Cloud. Cuando sepa qué les interesa y si es probable que compren algo o no, podrá aprovechar esta información a su favor.
Para cada sector o puesto, la Nube de Datos puede generar experiencias y oportunidades de negocio potentes.
Para analizar cuentas integradas y adquirir información rápida y fácilmente sobre sus clientes y los efectos comerciales, los analistas pueden conectar Data Cloud a Tableau o QlikView . Cuando una empresa puede identificar a sus consumidores en función de la cantidad y el tema de sus tickets de soporte, puede desarrollar y llevar a cabo un plan para reducir esos tickets. Verifique los datos nuevamente para asegurarse de que el plan haya tenido éxito.
Los desarrolladores pueden crear software utilizando datos de Data Cloud, como un sistema de puntuación de salud que mide la puntuación de salud de un paciente utilizando objetos e información prediseñados. Cuando una actividad de datos inicia un flujo para enviar notificaciones a los médicos cuando una puntuación cae por debajo de un nivel específico, esa puntuación y su uso se convierten en una experiencia que salva vidas.
Según la probabilidad de conversión de un cliente, los vendedores pueden obtener información sobre sus clientes potenciales y sus ventas potenciales. Según los hábitos de navegación de los usuarios y los niveles actuales de oferta de productos, la gestión del comercio electrónico puede utilizar datos para personalizar su sitio web.
En pocas palabras, Data Cloud permite a los administradores de Salesforce realizar una variedad de acciones, que incluyen, entre otras:
Se puede utilizar una estructura similar a un lago de datos para describir Salesforce Data Cloud. Como ejemplo, recopilando todos los datos de la plataforma Salesforce. Sin embargo, también es capaz de importar datos de otras fuentes externas, como lagos de datos.
Perspectiva :
Un lago de datos es una ubicación concentrada para almacenar datos no procesados. Las empresas utilizan este sistema de almacenamiento enorme, adaptable y asequible para recopilar y guardar grandes cantidades de datos organizados, no estructurados y semiestructurados en su formato original. Las publicaciones en redes sociales, los registros de sensores y los datos de ubicación son solo algunos ejemplos de los datos no estructurados que recopilan los lagos de datos.
Lo que indica para los usuarios : las marcas son más capaces de predecir los requisitos y necesidades de los consumidores debido a la gran cantidad de información accesible en un lago de datos.
Cómo afecta a los equipos : Los equipos pueden acceder a enormes cantidades de datos en una ubicación, lo que les permite moverse más rápidamente y mantenerse al día con (o superar) a los oponentes.
Revise esta lista de verificación sugerida antes de comenzar a utilizar Data Cloud. Confirme que su equipo esté configurado antes de implementar Data Cloud, verifique estos puntos:
Salesforce Data Cloud es costoso. Es una inversión que requiere una planificación meticulosa porque comienza en $10 mil por organización, mensualmente. De manera realista, dependiendo de los valores de sus datos, es posible que su empresa ya necesite gastar más en Data Cloud. Como tus datos crecen constantemente, es importante tenerlo presente todo el tiempo, pero…
… En el último evento de Dreamforce, Salesforce anunció que las licencias gratuitas de Data Cloud ya están disponibles. Los clientes que tengan Enterprise Edition o superior ahora pueden acceder a Data Cloud sin costo alguno. En esta oferta se incluyen dos licencias de Tableau Creator, que permiten a las empresas conectar hasta 10 000 perfiles de clientes y comenzar sus exploraciones.
Los datos son más cruciales que nunca y supervisar el flujo de datos en constante crecimiento es un trabajo increíble. Sin embargo, los datos tienen una enorme influencia. El potencial de obtener conocimientos empresariales que puedan fundamentar decisiones y producir experiencias sorprendentes para los clientes crece a medida que aumenta el acceso a los datos y la alfabetización sobre datos para las personas de toda su empresa. La IA y el CRM se pueden utilizar para impulsar actividades inteligentes y proporcionar servicios personalizados a escala cuando se combinan con datos procesables en tiempo real.
Ahora, con Data Cloud y Einstein AI nativos en la plataforma Einstein 1, las empresas pueden crear fácilmente aplicaciones y flujos de trabajo impulsados por AI que potencian la productividad, reducen costos y brindan increíbles experiencias a los clientes. – Parker Harris, cofundador y director de tecnología, Salesforce
Los datos del cliente, el contenido empresarial, los datos de telemetría, los chats de Slack, los datos parcialmente estructurados y otros datos estructurados y no estructurados se fusionan y conectan mediante Data Cloud, la plataforma de datos a hiperescala de Salesforce que funciona en tiempo real, para generar un perfil único del cliente. La plataforma ya vincula e integra 100 mil millones de registros diariamente y procesa 30 billones de transacciones mensuales.
Las empresas ahora pueden crear perfiles de clientes completos y unificados, ofrecer nuevas experiencias de CRM y acceder a datos fragmentados de formas completamente nuevas gracias a la integración completa de la nueva Nube de Datos con la Plataforma Einstein 1.
¡Quiero saber de ti!
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