Es una cosa tener un chatbot básico que responde preguntas simples; es algo completamente diferente contar con una plataforma impulsada por IA generativa que realiza acciones. Salesforce está expandiendo la disponibilidad de su Einstein Copilot, haciéndolo accesible de manera general. Junto a este lanzamiento, la empresa está mejorando la plataforma con nuevas Acciones de Einstein Copilot, diseñadas para impulsar la productividad en ventas a través de IA generativa. Estas características fueron presentadas inicialmente en la conferencia Dreamforce 2023 de Salesforce y Einstein Copilot pasó a beta en febrero de 2023, permitiendo que más usuarios experimenten la tecnología.
Un enfoque clave de Einstein Copilot es su capacidad para conectarse con el amplio ecosistema de datos de una organización, yendo más allá de los datos integrados de Salesforce. Como parte del lanzamiento de disponibilidad general, Salesforce introdujo su Red de Socios Zero Copy, que apoya diversas tecnologías de proveedores que utilizan el formato de tabla Apache Iceberg de código abierto para lagos de datos.
“Desde nuestro lanzamiento, hemos aprendido que cuanto más completo es el contexto, mejor funciona Einstein Copilot,” comentó Jayesh Govindarajan, SVP de Salesforce AI.
Acciones de Einstein Copilot: Potenciando la Productividad
Einstein Copilot ofrece una interfaz de IA conversacional para que los usuarios consulten datos de gestión de relaciones con clientes (CRM) y otras fuentes conectadas. En el paisaje digital actual, una interfaz conversacional es esencial para las herramientas de IA generativa. Sin embargo, Salesforce se distingue por proporcionar un contexto rico y capacidades accionables. Con las Acciones de Einstein Copilot, los usuarios pueden iniciar flujos de trabajo completos que optimizan los procesos de ventas y llevan las negociaciones a cierre.
Las Acciones de Copilot permiten a los usuarios invocar cualquier acción que Einstein Copilot pueda ejecutar, tanto dentro de la plataforma Salesforce como fuera de ella. El sistema también puede descomponer tareas complejas en una serie de pasos ejecutables, incluyendo flujos de trabajo, llamadas API y macros personalizadas.
Govindarajan destacó que Einstein Copilot puede manejar una amplia gama de tareas, desde las más simples hasta las más complejas. Por ejemplo, una tarea sencilla podría consistir en recuperar datos específicos, mientras que una solicitud exhaustiva podría implicar identificar las mejores oportunidades de venta para un día determinado y redactar un correo electrónico para esos prospectos.
Esta tarea de mayor complejidad va más allá de las simples solicitudes; requiere que el sistema entienda el contexto del usuario, la naturaleza de las oportunidades de venta y qué constituye la mejor oportunidad en términos de probabilidad de cierre y valor.
Capacidades de Razonamiento de Einstein Copilot
Para gestionar eficazmente tareas complejas, Einstein Copilot emplea técnicas avanzadas de IA. Salesforce ha invertido en desarrollar planificadores para mejorar sus capacidades de razonamiento. Técnicas como la planificación secuencial ayudan a descomponer tareas en pasos lógicos.
Además, Salesforce utiliza métodos de razonamiento de cadena de pensamiento y densidad de pensamiento, donde el sistema de IA procesa las solicitudes paso a paso para derivar resultados óptimos. Para tareas ambiguas, Einstein Copilot emplea una técnica de planificación reactiva que inicia preguntas de seguimiento para definir mejor la tarea en cuestión.
Analítica de Einstein Copilot: Midiendo el Rendimiento
Para asegurar una mejora continua, Salesforce presenta Copilot Analytics, una herramienta para monitorear cómo las organizaciones utilizan Einstein Copilot. Esta función sigue las interacciones de los usuarios, incluyendo la ejecución de tareas de mayor orden, conversaciones y las acciones resultantes. Las métricas incluyen qué tareas fueron exitosas, la efectividad de las solicitudes y las áreas que necesitan mejora. Estos conocimientos permiten a las organizaciones personalizar solicitudes y modelos para optimizar la experiencia con Copilot.
De cara al futuro, Govindarajan compartió que Salesforce tiene como objetivo mejorar Einstein Copilot desarrollando modelos de IA generativa más pequeños y eficientes. “A medida que esta tecnología evoluciona, anticipamos una eficiencia significativa en rendimiento y costos al refinar nuestros modelos," comentó. "Actualmente estamos probando estos conceptos en nuestros laboratorios con resultados prometedores.”
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