Salesforce erweitert seine generativen KI-Fähigkeiten mit der Einführung von Einstein 1 Studio, das zeitgleich mit der Entwicklerkonferenz TrailblazerDX startet.
Einstein 1 Studio bietet Entwicklern die Werkzeuge, um den kürzlich in der Beta-Phase veröffentlichten Salesforce Einstein Copilot, einen generativen KI-Assistenten, anzupassen. Obwohl die Ankündigung bereits 2023 erfolgte, beginnt die breite Verfügbarkeit heute.
Während sich Einstein Copilot auf Benutzerinteraktionen konzentriert, legt Einstein 1 Studio den Schwerpunkt auf die Entwicklung personalisierter Benutzererlebnisse. Es bietet drei Hauptwerkzeuge: Copilot Builder, Prompt Builder und Model Builder. Mit dem Copilot Builder können Nutzer maßgeschneiderte KI-Aktionen für spezifische Geschäftszwecke gestalten. Der Prompt Builder erleichtert die Erstellung und Implementierung individueller Eingabeaufforderungen in Arbeitsabläufen, während der Model Builder die Flexibilität bietet, verschiedene KI-Modelle zu erstellen oder zu importieren, um den einzigartigen Anforderungen gerecht zu werden.
„Wir möchten, dass Entwickler die Werkzeuge haben, um mit KI zu innovieren und sich auf eine KI-zentrierte Zukunft vorzubereiten, unabhängig von ihrem Programmierwissen“, äußerte Alice Steinglass, EVP und GM der Salesforce-Plattform, während eines Pressebriefings auf TrailblazerDX.
Branchendruck im Bereich generativer KI
Auf der TrailblazerDX-Veranstaltung präsentierte Salesforce neue Forschungsergebnisse, die eine Diskrepanz zwischen den Erwartungen an KI und den Fähigkeiten der IT aufzeigten. Laut den Ergebnissen glauben 87 % der IT-Profis, dass generative KI ihre erwartete Wirkung erreicht oder übertroffen hat. Diese Wahrnehmung hat den Druck auf Entwickler erhöht, die Implementierung von KI zu beschleunigen. Dennoch berichteten 88 % der IT-Profis von Herausforderungen bei der Erfüllung aller KI-bezogenen Anfragen.
Steinglass betonte, dass KI nicht nur die Art und Weise, wie Entwickler Anwendungen erstellen, verändert, sondern auch die Natur der Anwendungen selbst. „Früher mussten Entwickler jede Aktion, jeden Button und jeden Workflow hart codieren. KI eröffnet neue Möglichkeiten, die dynamische Gespräche mit Kunden ermöglichen und hyper-personalisierte Erlebnisse fördern“, erklärte sie.
Anpassung: Der Kern von Einstein 1 Studio
Organisationen können nun den Standard-Einstein Copilot mithilfe des Copilot Builders innerhalb von Einstein 1 Studio anpassen. „Copilot Builder ermöglicht es Unternehmen, maßgeschneiderte KI-gesteuerte Aktionen zu erstellen und Einstein Copilot auf ihre spezifischen Bedürfnisse abzustimmen“, bemerkte Steinglass. Die durch den Copilot Builder generierten Aktionen nutzen die Entwicklerwerkzeuge von Salesforce, wie Apex, Flow, Heroku und MuleSoft APIs, die Salesforce-Entwicklern vertraut sind. Diese Integration ermöglicht es Teams, die Funktionalität von Einstein Copilot sowohl in Salesforce als auch in externen Systemen zu verbessern.
Ein entscheidendes Element jedes KI-Copilot-Tools ist die Eingabeaufforderung, wo das Tool Prompt Builder ins Spiel kommt. Dieses Low-Code-Tool vereinfacht den Prozess des Erstellens und Verfeinerns von KI-Eingaben. „Jede Interaktion mit einem großen Sprachmodell (LLM) wird von einer Eingabeaufforderung gesteuert, die sowohl Daten als auch Anweisungen liefert“, klärte Steinglass. „Prompt Builder ermöglicht es Kunden, mit Eingabeaufforderungen zu experimentieren, sie zu testen und zu verfeinern, während sie direkt mit ihrem vertrauenswürdigen CRM und Daten-Cloud integriert werden.“
Darüber hinaus ermöglicht es der Prompt Builder Entwicklern, KI in jeden Salesforce-Arbeitsablauf zu integrieren, Eingabeaufforderungen für Textfelder zu erstellen, Prozesse zu steuern, Meetings zusammenzufassen und generative KI dort einzubetten, wo sie benötigt wird.
Flexibilität mit Model Builder
Ein zentrales Merkmal von Einstein 1 Studio ist der Model Builder. „Im Gegensatz zu anderen Plattformen, die Unternehmen auf ein einziges LLM beschränken, ist unser Ansatz offen“, hob Steinglass hervor. „Der Model Builder ermöglicht Verbindungen zu einer Vielzahl von KI-Modellen.“
Während Organisationen nicht verpflichtet sind, ihre Modelle bereitzustellen, können sie Modelle anpassen, die ihren spezifischen Bedürfnissen von Mitarbeitern oder Kunden gerecht werden. Der Model Builder unterstützt verschiedene KI-Plattformen, darunter Anthropic, Cohere, Databricks, Google Clouds Vertex AI und OpenAI. „Diese Flexibilität wird eine neue Welle von Innovatoren in der KI-Entwicklung hervorbringen“, fügte sie hinzu.
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