Inteligencia Artificial en Salesforce: Entrevista con Pau Contreras, VP de Solution Engineering

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La IA está ganando cada vez más atención en el mundo empresarial, y Salesforce, una de las empresas líderes en soluciones de gestión de clientes y datos, no se queda atrás en la adopción de esta tecnología. En una entrevista con Pau Contreras, VP de Solution Engineering de Salesforce, hablamos sobre la estrategia de la empresa en cuanto al uso de Generative AI, de IA en general, y su integración en los productos de Salesforce.

Una relación antigua con la Inteligencia Artificial

Desde su lanzamiento en 2016, Einstein, la plataforma de Inteligencia Artificial de Salesforce, ha transformado la forma en que las empresas aprovechan los datos para tomar decisiones estratégicas. Con una visión muy práctica, Salesforce ha incorporado la IA en su plataforma con el objetivo de que forme parte de todos sus servicios, y pueda ayudar a los clientes a mejorar sus operaciones en todas las áreas de Salesforce, desde ventas hasta marketing.

La visión de Salesforce

La idea de incorporar la IA en Salesforce surgió en un momento en el que muchas empresas estaban creando equipos de datos para aprovechar al máximo la información que generaban. Salesforce decidió ir un paso más allá e incorporar la IA en su plataforma para ofrecer a sus clientes predicciones muy precisas en tiempo real.

La visión de Salesforce desde el principio fue hacer operativa la IA y activarla en los canales donde sus clientes la utilizan, en lugar de ofrecerla como una nube separada. Para lograrlo, crearon un conjunto de servicios transversales a todas las nubes de Salesforce que permiten que Einstein y otros modelos de IA asociados alimenten predicciones para cada nube, desde ventas hasta marketing y servicio al cliente.

Entrenamiento con Datos anonimizados

Uno de los aspectos más interesantes de Einstein es la forma en que se entrena a través de los datos. Salesforce utiliza datos anonimizados de miles de clientes para entrenar los modelos de IA, lo que permite ofrecer predicciones muy potentes en todas las áreas de Salesforce. Estos datos específicos de cada cliente también se utilizan para enriquecer aún más los modelos de IA, lo que permite que los clientes de Salesforce se beneficien de la enorme cantidad de datos que se encuentran en la plataforma, mientras que al mismo tiempo se cumplen todas las regulaciones y leyes de privacidad de datos.

Modelos de IA en Salesforce

La plataforma Einstein de Salesforce utiliza una variedad de modelos de IA para realizar diferentes tipos de predicciones, desde modelos de Deep learning hasta modelos de regresiones logísticas. La elección del modelo adecuado depende del tipo de predicción que se necesite realizar, y Salesforce ha desarrollado una amplia gama de modelos para asegurarse de que sus clientes puedan obtener predicciones precisas para cualquier escenario.

Los modelos de IA se utilizan en cada nube de Salesforce para ofrecer predicciones específicas para cada caso de uso. Por ejemplo, en Sales Cloud se puede utilizar un modelo de predicción de la probabilidad de cierre de un lead, mientras que en Service Cloud se puede utilizar un modelo de predicción de la satisfacción del cliente.

El impacto de Einstein en Salesforce

Desde su lanzamiento en 2016, Einstein ha tenido un impacto significativo en la forma en que las empresas utilizan los datos para tomar decisiones estratégicas. Según Salesforce, en la actualidad Einstein genera más de 215 mil millones de predicciones diarias en ventas, marketing, servicio al cliente y comercio electrónico.

La incorporación de la IA en Salesforce ha permitido a las empresas tomar decisiones más rápidas y precisas en tiempo real, lo que les ha ayudado a mejorar la satisfacción del cliente y a aumentar las ventas.

Einstein Prediction Builder y APIs

Hablamos también de Einstein Prediction Builder, una herramienta extremadamente potente que usa el poder de la IA para predecir lo que sucederá a continuación en cada negocio. El mapa de aprendizaje del Generador de predicciones de Einstein proporciona recursos seleccionados para ayudar a explorar diferentes aspectos de la creación de una predicción, desde la exploración hasta la resolución de problemas.

Por otro lado, el uso de APIs en Salesforce ha sido un elemento clave para el éxito de Einstein. Al externalizar estas APIs en la propia plataforma de Salesforce, los clientes pueden acceder a ellas y personalizar modelos de IA para satisfacer sus necesidades específicas. Esto les permite tomar decisiones más rápidas y precisas en tiempo real, lo que les ayuda a mejorar la satisfacción del cliente y a aumentar las ventas.

El componente Prediction Builder de Einstein es una herramienta muy interesante para personalizar modelos de IA. Permite a los clientes definir qué datos adicionales a los que ya tienen en Salesforce van a cargar, como datos del punto de venta, tipología de productos y catálogos de productos. Luego, se entrena un modelo específico que el cliente ha creado y se le muestra al vendedor qué productos ofrecer al cliente en el punto de venta.

Un ejemplo de cómo se puede utilizar Einstein Prediction Builder es en una compañía de gran consumo que desea optimizar sus productos en el punto de venta. Utilizando datos del punto de venta, tipología de productos y catálogos de productos, la herramienta puede predecir qué productos tienen más probabilidad de venderse en un lugar determinado. Luego, se le muestra al vendedor qué productos ofrecer al cliente en el punto de venta, lo que aumenta las posibilidades de cerrar una venta.

Durante los últimos seis años, Einstein ha ofrecido a los clientes de Salesforce la posibilidad de obtener más negocio gracias a la inteligencia que proporciona. La incorporación de APIs ha permitido a los clientes utilizar esta inteligencia de manera más efectiva y personalizada para mejorar sus operaciones en todas las nubes de Salesforce.

Inteligencia Artificial Generativa en Salesforce

La inteligencia artificial generativa está transformando el mundo empresarial de manera acelerada. Salesforce, una de las empresas más importantes en el campo del software empresarial, también está trabajando en la aplicación de esta tecnología para generar valor en las distintas nubes y aplicaciones que ofrece, y en la entrevista Pau habló sobre los avances que están haciendo en este campo y cómo están aplicando la tecnología de la IA generativa en su plataforma.

La IA generativa se refiere a un tipo de inteligencia artificial que tiene la capacidad de crear y generar contenido de manera autónoma, a partir de un conjunto de datos o patrones. La visión de Salesforce en este ámbito es poder incorporar la IA generativa en su plataforma y aplicarla en los distintos clouds y aplicaciones que ofrecen a sus clientes. Para ello, están utilizando un enfoque similar al de Einstein, su plataforma de inteligencia artificial para clientes Salesforce.

Una de las características más importantes que destacó Pau es el capital de datos que tienen los clientes de Salesforce. Estos datos tienen una calidad enorme, por lo que la empresa está buscando la manera de aplicar tecnologías de IA generativa en su propia plataforma para mejorar su efectividad y productividad. 

La mayoría de modelos de lenguaje están entrenados con información pública, que puede contener errores o ser imprecisa. Sin embargo, Salesforce tiene acceso a una información extremadamente potente, que proviene de los datos de sus clientes. Por ello, están explorando la posibilidad de utilizar tecnologías aplicadas a sus propios datos, lo que les permitiría generar resultados más precisos y valiosos.

El elemento humano

La empresa considera importante que haya un elemento humano que valide y entregue los insights generados por los modelos generativos de texto. En lugar de reemplazar a los agentes de atención al cliente, la IA generativa se utilizará para dotarles de una herramienta potente que mejorará su productividad y eficacia en la interacción con los clientes.

Pau hace hincapié en la importancia de no sustituir al elemento humano en la interacción con el cliente, sino en mejorar su eficacia y productividad a través del uso de herramientas de IA.

El entrevistado señala que, si bien la IA puede ser muy útil en tareas repetitivas, en aquellas que requieren cierto nivel de participación humana todavía se necesita la intervención de un agente humano. En este sentido, se plantea la necesidad de dotar a los agentes humanos de herramientas que les permitan ser más eficientes y efectivos en su labor.

De esta forma, se destaca la importancia de la colaboración entre la IA y el factor humano para lograr los mejores resultados en la atención al cliente. En lugar de sustituir al elemento humano, la IA puede ser una herramienta muy valiosa para mejorar su trabajo y aumentar su eficacia.

Salesforce Ventures

Para llevar a cabo su visión de aplicar la IA generativa en su plataforma, Salesforce ha creado un fondo de 250 millones de dólares para startups que trabajan en diversos ámbitos, incluyendo en el de la IA generativa. Por ejemplo, Salesforce invierte en empresas como Anthropic (la responsable por Claude, que comentamos aquí en WWWhatsnew hace semanas) y Cohere, las cuales podrían incorporar sus modelos de lenguaje en la plataforma de Salesforce.

La visión de Salesforce es utilizar distintos modelos de lenguaje, generar modelos que compitan entre ellos y después ver cuál es el que da la mejor respuesta. El objetivo siempre es buscar incorporar datos estructurados de los clientes en la modelización, lo que permitirá generar una respuesta más precisa y personalizada para los clientes.

Tenéis una lista de las startups en https://salesforceventures.com/companies/

Las alucinaciones en la inteligencia Artificial

La importancia de la calidad en las respuestas generadas por los modelos de lenguaje se destaca en la entrevista. Se menciona que es fundamental asentar bien las bases del modelo y contar con un elemento humano que valide y corrija las respuestas generadas. 

Aunque se reconoce que la inteligencia artificial generativa tiene un gran potencial para mejorar la productividad y la eficacia en la interacción con los clientes, se subraya la importancia de no reemplazar completamente el elemento humano. En este sentido, se plantea que la inteligencia artificial generativa debe ser vista como una herramienta que ayuda al elemento humano a ser más productivo, no para sustituirlo.

IA Generativa en Slack

Queda claro así que Salesforce está abriendo las puertas al mundo de la inteligencia artificial generativa, explorando nuevas posibilidades y aplicaciones en la plataforma. Una de las formas en que lo está haciendo es a través de una colaboración con Open AI, utilizando su tecnología chatGPT para integrarla en Slack, una herramienta de colaboración muy popular en el mundo empresarial. Es el último de los lanzamientos, pero también se ha anunciado GPT para servicios, para marketing, para ventas y más (podéis consultar los lanzamientos en Salesforce.es).

¿Cómo funciona esta integración? OpenAI  ha creado una API para Slack que permite a los usuarios abrir un diálogo con chatGPT, que accede a la conversación que se está teniendo en Slack para ofrecer un resumen o una respuesta a una pregunta específica. 

Pero deja claro que, aunque hoy hay una integración entre Slack y ChatGPT, es sólo una de las muchas formas en que Salesforce está explorando el mundo de la inteligencia artificial generativa. La compañía está trabajando en una arquitectura que utiliza Data Cloud como el repositorio de los datos de entrenamiento para los modelos de lenguaje, incorporando modelos cohere, Anthropic y otros que puedan llegar en el futuro.

Einstein GPT – IA Generativa en CRM

En el World Tour Essentials Barcelona tuve también la oportunidad de conocer con más detalle a Einstein GPT, la primera IA generativa para CRM del mundo. Este sistema ha sido desarrollado por Salesforce y tiene como objetivo principal mejorar la relación entre las empresas y sus clientes, ampliando las experiencias de estos últimos y aumentando la productividad de los empleados.

Una de las grandes ventajas de Einstein GPT es su capacidad para interactuar con empatía. Gracias a la información detallada que puede obtener de las interacciones anteriores con los clientes, es capaz de proporcionar un servicio más personalizado y fortalecer las relaciones entre las empresas y sus clientes. Además, esta tecnología es capaz de priorizar los candidatos, casos y campañas que puedan impulsar el negocio, lo que representa una gran ventaja competitiva.

Otra de las grandes ventajas de Einstein GPT es su capacidad para aumentar la productividad de los empleados. Gracias a la clasificación inteligente de casos, las siguientes mejores acciones y las recomendaciones, esta tecnología puede ayudar a los empleados a ser más eficientes en su trabajo diario. La automatización de tareas repetitivas, por otro lado, permite a los empleados centrarse en tareas más importantes y estratégicas, lo que representa un ahorro de tiempo y recursos.

Por último, Einstein GPT también permite ampliar las experiencias de los clientes. Gracias a los bots inteligentes, se pueden responder preguntas comunes de los clientes, lo que permite a los agentes centrarse en casos más complejos. Los agentes pueden utilizar la IA para resolver casos difíciles mediante recomendaciones, respuestas y conocimientos, por ejemplo.

Sin duda, una gran oportunidad para las empresas que deseen mejorar la relación con sus clientes y aumentar la productividad de sus empleados. 

Muchas gracias a Pau Contreras por su tiempo y a Salesforce por la invitación a tan importante evento.

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Brian Adam
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