أطلقت شركة Salesforce النسخة التجريبية العامة من مساعدها الذكي "Einstein Copilot"، وهو مساعد ذكاء اصطناعي يمكن التحدث معه، مصمم لتعزيز تفاعلات المستخدمين مع بياناتهم وعملياتهم. تم الكشف عنه لأول مرة كنموذج أولي خلال مؤتمر Dreamforce لعام 2023، فتحت النسخة التجريبية المجال لتجربة ذكاء اصطناعي أكثر تفاعلاً وبديهية، مما يحدد معيارًا جديدًا لكيفية تفاعل مستخدمي Salesforce مع أدواتهم.
قالت كلارا شيه، المديرة التنفيذية لـ Salesforce AI: "يُعد Einstein Copilot مساعد ذكاء اصطناعي مبتكرًا لكل عميل من عملاء Salesforce، مما يتيح طريقة جديدة للتفاعل مع البيانات وعمليات العمل". وأضافت: "بعد المعاينة في Dreamforce، عمل فريقنا بجد لتجسيد هذه التكنولوجيا المبتكرة".
لتسليط الضوء على أهمية Einstein Copilot، أصدرت Salesforce بحثًا من وحدة Slack توضح فيه أن 86% من التنفيذيين في مجال تكنولوجيا المعلومات يتوقعون تأثيرات كبيرة من الذكاء الاصطناعي التوليدي في مؤسساتهم. كما أفاد 80% من الموظفين الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي بتحسن إنتاجيتهم.
كيف يستمر Einstein في التطور مع الذكاء الاصطناعي
تعتمد تقنية Einstein من Salesforce على التعلم الآلي التنبؤي وخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي سبقت اندفاع الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي بدأته OpenAI مع ChatGPT في عام 2023. بحلول عام 2020، كانت Salesforce تقوم بأكثر من 80 مليار تنبؤ يوميًا عبر منصة Einstein. وفي مارس 2023، عززت الشركة هذه المنصة بإضافة Einstein GPT لعصر الذكاء الاصطناعي التوليدي.
أكدت شيه أن القدرات التنبؤية الأصلية للذكاء الاصطناعي في Einstein تبقى جزءًا أساسيًا من عروض Salesforce، مع زيادة أهميتها في ظل توجه الذكاء الاصطناعي التوليدي. تتيح هذه التكنولوجيا التنبؤية وظائف مثل تقديم توصيات لأفضل الإجراءات التالية في عمليات المبيعات وتوقع نتائج المبيعات.
شرحت شيه قائلة: "ما يميز Einstein Copilot هو تحولها من حالات استخدام محددة مسبقًا إلى مساعد مفتوح قادر على الإجابة على أي سؤال يتعلق ببيانات وعمليات Salesforce".
بنية بيانات Hyperforce: العمود الفقري لـ Einstein Copilot
Einstein Copilot ليس مجرد واجهة ذكاء اصطناعي توليدي؛ بل هو تكامل متقدم لبنية بيانات Salesforce القوية. تعتمد هذه البنية على هيكل Hyperforce، الذي يضمن الإقامة والامتثال البياني لتطبيقات المؤسسات. فوق هذا الإطار توجد Salesforce Data Cloud، التي تقوم بتوحيد وتنظيف البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك البحيرات البيانية الخارجية مثل Snowflake وAmazon Redshift.
أوضحت شيه أن بوابة نموذج اللغة الكبير (LLM) من Einstein تعمل على هذا الهيكل، مما يحدد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المناسبة بناءً على احتياجات حالات الاستخدام المحددة. قامت Salesforce بتطوير نماذجها الخاصة وتعاونت مع موفرين رائدين مثل OpenAI وGoogle.
فوق بوابة LLM، توجد طبقة ثقة Einstein، التي تعالج الخصوصية والأمان والتصفية من السموم والاستشهادات، وهي عناصر رئيسية للذكاء الاصطناعي الموثوق في المؤسسات. الاستراتيجية الشاملة للذكاء الاصطناعي التي تضم هذه التقنيات تحمل اسم Einstein 1.
قوة السياق في Einstein
تعمل العديد من المؤسسات على تطوير مساعدين ذكيين واجهات محادثة، بما في ذلك مجموعة خدمات Copilot المتوسعة من Microsoft.
سلطت شيه الضوء على تمييز رئيسي بين Einstein Copilot من Salesforce والمنافسين مثل Microsoft: استخدام البيانات السياقية. وأكدت على أهمية البيانات الوصفية، التي توفر سياقًا حاسمًا للبيانات. لقد ظل نموذج البيانات الوصفية القوي لدى Salesforce يعيد هيكلة كيفية تعريف الكائنات والحقول والعلاقات والمنطق التجاري، مما يعزز فعالية الذكاء الاصطناعي في سياقات المبيعات.
أكدت شيه قائلة: "لقد وُجدت طبقة البيانات الوصفية لدينا في Salesforce منذ البداية وليست مخصصة أصلاً للذكاء الاصطناعي، ولكنها أساسية لوظائفه".
قائمة الترتيب
