Desbloqueando Novo Potencial: Como o Salesforce Einstein Copilot Melhora o Raciocínio e a Ação na IA Generativa Empresarial

Ter um chatbot básico respondendo a perguntas simples é uma coisa; ter uma plataforma movida por IA generativa que realiza ações é completamente diferente. A Salesforce está ampliando a disponibilidade do seu Einstein Copilot, tornando-o acessível de forma geral. Junto com esse lançamento, a empresa está aprimorando a plataforma com novas Ações do Einstein Copilot, projetadas para aumentar a produtividade de vendas por meio da IA generativa. Inicialmente apresentado na conferência Dreamforce 2023 da Salesforce, o Einstein Copilot passou para beta em fevereiro de 2023, permitindo que mais usuários experimentassem a tecnologia.

Um ponto chave do Einstein Copilot é sua capacidade de se conectar com o ecossistema de dados mais amplo de uma organização, indo além dos dados internos da Salesforce. Como parte do lançamento da disponibilidade geral, a Salesforce apresentou sua Rede de Parceiros Zero Copy, que suporta várias tecnologias de fornecedores que utilizam o formato de tabela de código aberto Apache Iceberg para lagos de dados.

"Com o lançamento do nosso produto, aprendemos que quanto mais completo o contexto, melhor o desempenho do Einstein Copilot", observou Jayesh Govindarajan, SVP de Salesforce AI.

Ações do Einstein Copilot: Potencializando a Produtividade

O Einstein Copilot oferece uma interface de IA conversacional para usuários consultarem dados de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM) e outras fontes conectadas. Na atual paisagem digital, uma interface conversacional é essencial para ferramentas de IA generativa. Contudo, a Salesforce se destaca ao fornecer um contexto rico e capacidades acionáveis. Com as Ações do Einstein Copilot, os usuários podem iniciar fluxos de trabalho inteiros que otimizam processos de vendas e concretizam negócios.

As Ações do Copilot permitem que os usuários invoquem qualquer ação que o Einstein Copilot possa realizar, tanto na plataforma Salesforce quanto externamente. O sistema também pode decompor tarefas complexas em uma série de etapas acionáveis, incluindo fluxos de trabalho, chamadas de API e macros personalizadas.

Govindarajan destacou que o Einstein Copilot pode lidar com uma ampla variedade de tarefas, desde simples até complexas. Por exemplo, uma tarefa simples pode envolver a recuperação de dados específicos, enquanto uma solicitação abrangente pode incluir a identificação de oportunidades de vendas ideais para um dia específico e a elaboração de um e-mail para esses prospects.

Essa tarefa de maior ordem vai além de solicitações simples; ela exige que o sistema compreenda o contexto do usuário, a natureza das oportunidades de vendas e o que constitui a melhor oportunidade em termos de probabilidade de fechamento e valor.

Capacidades de Raciocínio do Einstein Copilot

Para gerenciar eficazmente tarefas complexas, o Einstein Copilot emprega técnicas avançadas de IA. A Salesforce investiu no desenvolvimento de planejadores para aprimorar suas capacidades de raciocínio. Técnicas como planejamento sequencial ajudam a decompor tarefas em passos lógicos.

Além disso, a Salesforce utiliza métodos de raciocínio de cadeia de pensamento e densidade do pensamento, nos quais o sistema de IA processa comandos passo a passo para alcançar resultados ideais. Para tarefas ambíguas, o Einstein Copilot utiliza uma técnica de planejamento reativo que inicia perguntas de acompanhamento para melhor definir a tarefa em questão.

Einstein Copilot Analytics: Medindo Desempenho

Para garantir melhorias contínuas, a Salesforce introduz o Copilot Analytics, uma ferramenta para monitorar como as organizações utilizam o Einstein Copilot. Este recurso rastreia interações dos usuários, incluindo a execução de tarefas de maior ordem, conversas e as ações resultantes. As métricas incluem quais tarefas foram bem-sucedidas, a eficácia dos comandos e áreas que precisam de aprimoramento. Esses insights permitem que as organizações ajustem comandos e modelos para uma experiência otimizada do Copilot.

Olhando para o futuro, Govindarajan compartilhou que a Salesforce pretende aprimorar o Einstein Copilot desenvolvendo modelos de IA generativa menores e mais eficientes. “À medida que essa tecnologia evolui, esperamos melhorias significativas de desempenho e economia de custos ao refinarmos nossos modelos", observou. " Atualmente, estamos testando esses conceitos em nossos laboratórios com resultados promissores."