Neues Potenzial entfalten: Wie Salesforce Einstein Copilot das Denken und Handeln in der Unternehmens-Generativen KI verbessert

Es ist eine Sache, einen grundlegenden Chatbot zu haben, der einfache Fragen beantwortet; ganz anders ist es, eine generative KI-gestützte Plattform zu bieten, die Aktionen ausführt. Salesforce erweitert nun die Verfügbarkeit seines Einstein Copilot und macht ihn allgemein zugänglich. Im Rahmen dieses Rollouts verbessert das Unternehmen die Plattform mit neuen Einstein Copilot Actions, die darauf abzielen, die Verkaufsproduktivität durch generative KI zu steigern. Diese Funktionen wurden zunächst auf der Salesforce Dreamforce 2023 Konferenz vorgestellt und der Einstein Copilot ging im Februar 2023 in die Beta-Phase, was mehr Nutzern die Möglichkeit gibt, die Technologie auszuprobieren.

Ein zentrales Merkmal von Einstein Copilot ist seine Fähigkeit, sich mit dem umfassenderen Datenökosystem eines Unternehmens zu verbinden und über die integrierten Daten von Salesforce hinauszugehen. Im Rahmen des allgemeinen Verfügbarkeitsstarts führte Salesforce sein Zero Copy Partner Network ein, das verschiedene Technologien von Anbietern unterstützt, die das Open-Source-Format Apache Iceberg für Datenseen nutzen.

„Aus unserer Produkteinführung haben wir gelernt, dass je vollständiger der Kontext ist, desto besser funktioniert der Einstein Copilot“, bemerkte Jayesh Govindarajan, SVP von Salesforce AI.

Einstein Copilot Actions: Produktivität boosten

Einstein Copilot bietet eine konversationelle KI-Schnittstelle, über die Nutzer Daten aus dem Customer Relationship Management (CRM) und anderen verbundenen Quellen abfragen können. In der heutigen digitalen Landschaft ist eine konversationelle Schnittstelle für generative KI-Tools unerlässlich. Salesforce hebt sich jedoch durch reichhaltigen Kontext und umsetzbare Funktionen ab. Mit den Einstein Copilot Actions können Nutzer gesamte Arbeitsabläufe initiieren, die Verkaufsprozesse rationalisieren und Abschlüsse vorantreiben.

Die Copilot Actions ermöglichen es Nutzern, beliebige Aktionen auszuführen, die der Einstein Copilot sowohl innerhalb der Salesforce-Plattform als auch darüber hinaus realisieren kann. Das System kann auch komplexe Aufgaben in eine Reihe von umsetzbaren Schritten zerlegen, einschließlich Arbeitsabläufen, API-Aufrufen und benutzerdefinierten Makros.

Govindarajan betonte, dass der Einstein Copilot eine breite Palette von Aufgaben, von einfach bis komplex, bewältigen kann. Ein einfaches Beispiel könnte das Abrufen spezifischer Daten sein, während eine umfassende Anfrage die Identifizierung optimaler Verkaufschancen für einen bestimmten Tag und das Verfassen einer E-Mail an diese Interessenten umfassen könnte.

Diese komplexe Aufgabe geht über einfache Anfragen hinaus; sie erfordert vom System ein Verständnis des Nutzerkontexts, der Art der Verkaufschancen und was die beste Gelegenheit in Bezug auf Wahrscheinlichkeit und Wert eines Abschlusses ausmacht.

Einsatzmöglichkeiten der Denkfähigkeiten von Einstein Copilot

Um komplexe Aufgaben effektiv zu verwalten, nutzt Einstein Copilot fortschrittliche KI-Techniken. Salesforce hat in die Entwicklung von Planern investiert, um die Denkfähigkeiten zu verbessern. Techniken wie sequenzielle Planung helfen dabei, Aufgaben in logische Schritte zu unterteilen.

Darüber hinaus verwendet Salesforce Methoden des Chain-of-Thought- und Density-of-Thought-Reasoning, bei denen das KI-System Eingaben schrittweise verarbeitet, um optimale Ergebnisse abzuleiten. Bei mehrdeutigen Aufgaben wendet der Einstein Copilot eine reaktive Planungstechnik an, die Folgefragen initiiert, um die Aufgabe präziser zu definieren.

Einstein Copilot Analytics: Leistung messen

Um kontinuierliche Verbesserungen sicherzustellen, führt Salesforce Copilot Analytics ein, ein Tool zur Überwachung der Nutzung von Einstein Copilot durch Unternehmen. Diese Funktion verfolgt die Interaktionen der Nutzer, einschließlich der Ausführung höhergestellter Aufgaben, der Gespräche und der daraus resultierenden Aktionen. Zu den Metriken gehören der Erfolg von Aufgaben, die Effektivität von Eingaben und Bereiche, die verbessert werden müssen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, Eingaben und Modelle für ein optimiertes Copilot-Erlebnis anzupassen.

In die Zukunft blickend teilte Govindarajan mit, dass Salesforce beabsichtigt, den Einstein Copilot durch die Entwicklung kleinerer, effizienterer generativer KI-Modelle zu verbessern. „Während sich diese Technologie weiterentwickelt, erwarten wir signifikante Leistungs- und Kosteneffizienzen durch die Verfeinerung unserer Modelle“, bemerkte er. „Wir testen derzeit diese Konzepte in unseren Laboren mit vielversprechenden Ergebnissen.“