Il y a une grande différence entre un chatbot basique répondant à des questions simples et une plateforme alimentée par l'IA générative capable d'exécuter des actions. Salesforce élargit désormais l'accès à son Einstein Copilot, le rendant généralement disponible. Parallèlement à ce déploiement, l'entreprise améliore la plateforme avec de nouvelles actions Einstein Copilot, conçues pour augmenter la productivité des ventes grâce à l'IA générative. Présentée pour la première fois lors de la conférence Dreamforce 2023 de Salesforce, Einstein Copilot a été lancée en version bêta en février 2023, permettant à un plus grand nombre d'utilisateurs de découvrir cette technologie.
Un des points clés d'Einstein Copilot est sa capacité à se connecter à l'écosystème de données plus large d'une organisation, dépassant ainsi les seules données intégrées de Salesforce. Dans le cadre de ce lancement, Salesforce a introduit son réseau de partenaires Zero Copy, qui soutient diverses technologies de fournisseurs utilisant le format de table open-source Apache Iceberg pour les lacs de données.
« De notre lancement de produit, nous avons appris que plus le contexte est complet, meilleure est la performance d'Einstein Copilot », a noté Jayesh Govindarajan, SVP de Salesforce AI.
Actions Einstein Copilot : Boostez votre Productivité
Einstein Copilot propose une interface d'IA conversationnelle permettant aux utilisateurs d'interroger les données de gestion de la relation client (CRM) et d'autres sources connectées. Dans le paysage numérique actuel, une interface conversationnelle est essentielle pour les outils d'IA générative. Cependant, Salesforce se distingue en offrant un contexte riche et des capacités actionnables. Avec les actions Einstein Copilot, les utilisateurs peuvent initier des flux de travail entiers qui rationalisent les processus de vente et favorisent la conclusion des affaires.
Les Actions Copilot permettent aux utilisateurs d'invoquer toute action que peut exécuter Einstein Copilot, tant au sein de la plateforme Salesforce qu'à l'extérieur. Le système peut également décomposer des tâches complexes en une série d'étapes actionnables, y compris des flux de travail, des appels API et des macros personnalisées.
Govindarajan a souligné qu'Einstein Copilot peut gérer une large gamme de tâches, des plus simples aux plus complexes. Par exemple, une tâche simple pourrait consister à récupérer des données spécifiques, tandis qu'une demande plus complète pourrait impliquer l'identification des meilleures opportunités de vente pour un jour donné et la rédaction d'un e-mail pour ces prospects.
Cette tâche de haut niveau va au-delà des simples demandes ; elle nécessite que le système comprenne le contexte de l'utilisateur, la nature des opportunités de vente et ce qui constitue la meilleure opportunité en termes de probabilité de conclusion et de valeur.
Capacités de Raisonnement d'Einstein Copilot
Pour gérer efficacement des tâches complexes, Einstein Copilot utilise des techniques avancées d'IA. Salesforce a investi dans le développement de planificateurs pour améliorer ses capacités de raisonnement. Des techniques telles que la planification séquentielle aident à décomposer les tâches en étapes logiques.
De plus, Salesforce utilise des méthodes de raisonnement par chaîne de pensée et de densité de pensée, où le système d'IA traite les demandes étape par étape pour en tirer des résultats optimaux. Pour les tâches ambiguës, Einstein Copilot adopte une technique de planification réactive qui initie des questions de suivi pour mieux définir la tâche en cours.
Analytique Einstein Copilot : Mesurer la Performance
Pour assurer une amélioration continue, Salesforce introduit Copilot Analytics, un outil de suivi sur la manière dont les organisations utilisent Einstein Copilot. Cette fonctionnalité suit les interactions des utilisateurs, y compris l'exécution des tâches de haut niveau, les conversations et les actions résultantes. Les métriques incluent les tâches réussies, l'efficacité des demandes et les domaines nécessitant des améliorations. Ces informations permettent aux organisations d'adapter les demandes et les modèles pour une expérience Copilot optimisée.
En regardant vers l'avenir, Govindarajan a partagé que Salesforce vise à améliorer Einstein Copilot en développant des modèles d'IA générative plus petits et plus efficaces. « À mesure que cette technologie évolue, nous prévoyons des gains significatifs en termes de performance et de coûts en affinant nos modèles », a-t-il noté. « Nous testons actuellement ces concepts dans nos laboratoires avec des résultats prometteurs. »
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