Раскрывая новый потенциал: как Salesforce Einstein Copilot улучшает мышление и действия в корпоративном генеративном ИИ

Совершенно другое дело – иметь простой чат-бот для ответов на базовые вопросы и совсем другое – воспользоваться платформой на основе генеративного ИИ, которая выполняет действия. Salesforce расширяет доступность своего Einstein Copilot, делая его общедоступным. В рамках этого запуска компания улучшает платформу новыми функциями Einstein Copilot Actions, нацеленными на повышение продуктивности продаж с помощью генеративного ИИ. Первоначально представленный на конференции Dreamforce 2023, Einstein Copilot перешел в бета-версию в феврале 2023 года, позволив большему числу пользователей испытать эту технологию.

Ключевым аспектом Einstein Copilot является его способность интегрироваться с широким экосистемой данных организации, выходя за пределы встроенных данных Salesforce. В рамках запуска общей доступности Salesforce представила свою Zero Copy Partner Network, которая поддерживает различные технологии поставщиков, использующие формат таблиц Apache Iceberg для хранилищ данных.

«Наши запуски продуктов показали, что чем более полным является контекст, тем лучше работает Einstein Copilot», отметил Джаяш Говиндараджан, вице-президент Salesforce AI.

Einstein Copilot Actions: Ускорение продуктивности

Einstein Copilot предлагает интерфейс разговорного ИИ, позволяющий пользователям запрашивать данные управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и другие связанные источники. В условиях современной цифровой среды разговорный интерфейс критически важен для инструментов генеративного ИИ. Однако Salesforce выделяется, предоставляя богатый контекст и возможность действий. С помощью Einstein Copilot Actions пользователи могут инициировать полные рабочие процессы, упрощая процессы продаж и доводя сделки до завершения.

Действия Copilot позволяют пользователям вызывать любые действия, которые может выполнять Einstein Copilot, как внутри платформы Salesforce, так и за ее пределами. Система также может разбивать сложные задачи на ряд конкретных шагов, включая рабочие процессы, API-вызовы и пользовательские макросы.

Говиндараджан подчеркнул, что Einstein Copilot справляется с широким спектром задач, от простых до сложных. Например, простая задача может заключаться в извлечении конкретных данных, тогда как более комплексная может потребовать обнаружить оптимальные возможности продаж на определенный день и составить электронное письмо для этих потенциальных клиентов.

Эта высокоуровневая задача выходит за рамки простых запросов; она требует от системы понимания контекста пользователя, характера возможностей продаж и критериев, по которым определяется наилучшая возможность с точки зрения вероятности завершения и ценности.

Возможности рассуждения Einstein Copilot

Для эффективного управления сложными задачами Einstein Copilot использует продвинутые методы ИИ. Salesforce инвестировала в разработку планировщиков для улучшения своих рассуждательных возможностей. Техники последовательного планирования помогают разбивать задачи на логические шаги.

Кроме того, Salesforce применяет методы рассуждения, основанные на цепочке мышления и плотности мысли, где система ИИ обрабатывает подсказки шаг за шагом для получения оптимальных результатов. Для неоднозначных задач Einstein Copilot использует реактивное планирование, инициируя дополнительные вопросы для более четкого определения текущей задачи.

Einstein Copilot Analytics: Оценка производительности

Чтобы обеспечить постоянное совершенствование, Salesforce представляет Copilot Analytics — инструмент для мониторинга того, как организации используют Einstein Copilot. Эта функция отслеживает взаимодействия пользователей, включая выполнение более сложных задач, обсуждения и принимаемые в результате действия. Метрики включают успешность выполнения задач, эффективность подсказок и области, требующие улучшения. Эти данные позволяют организациям адаптировать подсказки и модели для оптимизированного опыта работы с Copilot.

Смотря в будущее, Говиндараджан сообщил, что Salesforce стремится улучшить Einstein Copilot, разрабатывая более мелкие и эффективные модели генеративного ИИ. «По мере развития этой технологии мы ожидаем значительных улучшений в производительности и сокращении затрат, уточняя наши модели», отметил он. «Сейчас мы тестируем эти концепции в наших лабораториях с многообещающими результатами».