Salesforce sta ampliando la disponibilità del suo Einstein Copilot, rendendo la tecnologia generalmente accessibile. Parallelamente al rilascio, Salesforce sta anche espandendo le capacità della piattaforma con le nuove Azioni di Einstein Copilot che permettono ai team di vendita di essere più produttivi grazie alla potenza dell’AI generativa.
Einstein Copilot: Zero Copy Partner Network
Einstein Copilot è stato presentato in anteprima da Salesforce nel settembre 2023 durante la conferenza Dreamforce 2023 dell’azienda. A febbraio di quest’anno, Einstein Copilot ha raggiunto la disponibilità beta consentendo a più utenti di provare la tecnologia. Un focus centrale per Einstein Copilot è la capacità di connettersi ai dati di un’organizzazione, che non riguarda solo i dati memorizzati sulla piattaforma Salesforce. Come parte del lancio della disponibilità generale, Salesforce sta anche annunciando Zero Copy Partner Network, che aiuta le organizzazioni a connettersi ad altre fonti di dati.
Zero Copy Partner Network supporta le tecnologie dei fornitori che utilizzano il formato tabellare open-source Apache Iceberg per i data lake. “Portando il prodotto in GA una delle cose che abbiamo imparato è che quanto migliore è il contesto, quanto più completo è il contesto, tanto meglio funziona Einstein Copilot”, afferma Jayesh Govindarajan, SVP di Salesforce AI, a VentureBeat.
Le Azioni Copilot
Le Azioni Copilot danno all’AI generativa il potere di fare realmente le cose. Con Einstein Copilot, le organizzazioni ottengono un’interfaccia conversazionale AI generativa per chiedere informazioni sui dati del customer relationship management (CRM) e sulle fonti di dati connesse. L’idea di base di avere un’interfaccia conversazionale a questo punto nel 2024 è una posta in gioco per l’IA generativa. Dove Salesforce sta andando oltre è con il contesto profondo che può fornire e forse più importante, con le azioni che può intraprendere. Invece di essere solo in grado di riassumere alcuni dati o scrivere alcuni contenuti, con le Azioni Einstein Copilot, le organizzazioni possono innescare interi flussi di lavoro per ottimizzare un processo di vendita e sperabilmente chiudere più affari nel processo.
Le Azioni Copilot permettono agli utenti di registrare qualsiasi azione invocabile che può essere eseguita da Einstein Copilot, sia all’interno che all’esterno dell’ecosistema Salesforce. Einstein Copilot può anche suddividere compiti di ordine superiore in una serie di azioni e orchestrare la loro esecuzione per completare il compito. Questo include azioni come flussi di lavoro, chiamate API e macro personalizzate che gli utenti hanno registrato con Einstein Copilot.
Govindarajan spiega che i tipi di compiti che possono essere assegnati a Einstein Copilot hanno un ampio raggio che include compiti molto specifici e singolari fino a operazioni completamente ambigue e multistep. Qualsiasi compito, sia esso ambiguo o specifico, può essere innescato da un prompt di linguaggio naturale. Una richiesta di un solo passaggio potrebbe essere qualcosa come chiedere a Einstein Copilot di ottenere un pezzo di dati. Un compito di ordine superiore sarebbe un utente che chiede a Einstein Copilot di trovare le migliori opportunità di vendita su cui lavorare per un determinato giorno e fornire una bozza di email per quel prospetto.
Il compito di ordine superiore non è solo una semplice richiesta in stile AI generativa RAG (retrieval augmented generation). Govindarajan spiega che per farlo funzionare, il sistema deve capire chi è l’utente e cosa sia effettivamente un’opportunità di vendita in un dato contesto e momento. Il sistema deve anche capire qual è la migliore opportunità basata sulla chiusura così come sul valore.
Come Einstein Copilot ragiona per abilitare i flussi di lavoro aziendali
Per ragionare attraverso compiti di ordine superiore, Einstein Copilot utilizza diverse tecniche avanzate dell’IA. Govindarajan spiega che Salesforce ha fatto molto lavoro nello sviluppo dei planner che insegnano funzionalmente a Einstein Copilot come ragionare. Tra le tecniche utilizzate c’è un planner sequenziale, che suddivide un compito in una serie di passaggi logici. Salesforce sta anche facendo uso del ragionamento a catena del pensiero così come del ragionamento sulla densità del pensiero. In questi approcci, il sistema AI generativa andrà passo dopo passo a ragionare l’esito ottimale basato su un prompt.
Govindarajan afferma che per compiti più ambigui Einstein Copilot utilizza una tecnica conosciuta come piano reattivo. Ad esempio, se un utente sta cercando di determinare la migliore opportunità di vendita da chiudere, potrebbe essere necessaria una serie di domande per restringere e definire meglio il compito. Con un planner reattivo, il sistema reagisce e pone domande di approfondimento.
Come si comporta l’AI generativa: Copilot Analytics
Migliorare le operazioni aziendali nel tempo è da sempre il dominio dell’analisi dei dati. Ora Salesforce sta portando lo stesso tipo di disciplina nell’AI generativa con Copilot Analytics. Copilot Analytics fornisce visibilità su come le organizzazioni stanno utilizzando Einstein Copilot. Traccia le interazioni tra gli utenti e Copilot, compresi i compiti di ordine superiore, le conversazioni, come vengono suddivisi i compiti, l’ancoraggio dei dati e le azioni eseguite. Questi dati di utilizzo sono memorizzati e possono essere personalizzati e analizzati dai clienti. Alcune metriche chiave che traccia includono quali conversazioni sono terminate positivamente rispetto a quelle non positive, quali prompt sono stati eseguiti e i loro risultati e dove esistono lacune dove i dati o le azioni necessitano di miglioramento. I clienti possono utilizzare queste intuizioni per identificare aree per la personalizzazione o l’ottimizzazione dei prompt e dei modelli per migliorare l’esperienza Copilot.
Govindarajan dice che Salesforce sta lavorando per migliorare ulteriormente Einstein Copilot in diversi modi, tra cui la costruzione di nuovi modelli AI generativa più piccoli ed efficienti.
