Gli sviluppatori potranno personalizzare le applicazioni di AI con pochi click o una sola linea di codice, integrandole nella piattaforma Salesforce o in qualsiasi altra app

Creating Trustworthy and Ethical Artificial Intelligence

Salesforce presenta i nuovi servizi Einstein: gli sviluppatori potranno personalizzare l’intelligenza artificiale in pochi click e con una sola stringa di codice.

Grazie alle novità di Salesforce Einstein, sarà possibile lavorare in modo ancora più smart, automatizzando attività di analisi e reportistica in modo predittivo. Ogni azienda è diversa, talvolta con processi e problematiche uniche da risolvere, pertanto c’è bisogno di personalizzare anche l’intelligenza artificiale. Tuttavia, le aziende fanno fatica a trovare professionisti e tecnici in grado di dar vita a soluzioni di AI su misura. Con la piattaforma Einstein, Salesforce va a colmare questa lacuna consentendo a tutti gli sviluppatori che utilizzano la piattaforma e che conoscono i processi aziendali e il traffico dati interno ed esterno della propria organizzazione, di creare e distribuire modelli personalizzati di AI, offrendo loro gli strumenti necessari per ottenere previsioni trasparenti, affidabili e ad alto valore.

L’AI a portata di click

Le nuove funzioni di Einstein permettono di creare un’ampia varietà di servizi di machine learning direttamente all’interno della propria piattaforma Salesforce, in ambiente sicuro e totalmente affidabile. In questo modo Salesforce sta ulteriormente democratizzando l’utilizzo dell’intelligenza artificiale assicurando a tutti gli sviluppatori la possibilità di implementare processi di AI indipendentemente dalle loro competenze. Ora gli sviluppatori possono utilizzare una singola stringa di codice o programmare con Lightning Web Components, un framework di programmazione sulla piattaforma Lightning di Salesforce, e consegnarla agli utenti finali in pochi semplici click. Non è necessario fare nessun corso di formazione o avere competenze di data science per gestire servizi di machine learning di vario tipo come traduzione, riconoscimento ottico dei caratteri, valutazione del sentiment e altro ancora. Per esempio:

  • Einstein Translation: consente agli sviluppatori di impostare la traduzione per qualsiasi argomento o campo in semplice modalità drag-and-drop. Per esempio, nel caso di un call center che ha in gestione una customer base globale, gli sviluppatori possono utilizzare Einstein Translation per tradurre le richieste di assistenza in entrata nella lingua nativa degli operatori.
  • Einstein Optical Character Recognition: sfrutta la visione artificiale per analizzare i documenti e aggiornare automaticamente il record Salesforce corretto, eliminando attività di data entry ripetitive e liberando il tempo per i dipendenti. Ad esempio, un venditore può facilmente caricare una fattura e un OCR (Optical Character Recognition) di Einstein analizzerà in automatico i dati non strutturati dal file immagine, trasformerà i dati in testo estraendo le informazioni per aggiornare il record Salesforce corrispondente.

Incorporare l’AI ovunque

Ogni azienda ha bisogno dell’AI per guardare al futuro e prevedere il miglior piano d’azione da seguire o la miglior decisione da prendere. La piattaforma Einstein consente agli sviluppatori di applicare l’intelligenza artificiale a ogni singolo caso d’uso e a ogni richiesta su larga scala. Oggi, le previsioni dell’intelligenza artificiale sono assimilate al processo decisionale, sia all’interno di Salesforce con Einstein Prediction Builder, sia all’esterno con Einstein Predictions Service, in modo che ogni dipendente possa prendere decisioni in modo più intelligente ed efficace.

  • Einstein Prediction Builder: consente agli sviluppatori di prevedere qualsiasi risultato aziendale costruendo modelli di AI per ogni campo o oggetto Salesforce, personalizzato o standard. Ad esempio, gli sviluppatori possono impostare un modello custom per la valutazione del tasso di abbandono con pochi semplici click tramite lo strumento di configurazione Einstein Prediction Builder, selezionando i campi e i dati più pertinenti all’account, come la cronologia dei casi gestiti e l’analisi del sentiment. Il tasso di abbandono impostato su questi indici può quindi essere inserito direttamente nella pagina account del cliente, segnalando agli operatori i clienti ad alto rischio in modo che possano offrire interazioni individuali e personalizzate per ridurre il rischio di abbandono.
  • Einstein Predictions Service: consente agli operatori di integrare le previsioni di Einstein Discovery in qualsiasi sistema di terze parti, come i sistemi ERP o HR. Ad esempio, un’azienda può impostare una previsione personalizzata per identificare quali dipendenti sono più propensi a lasciare l’azienda. Questo dato può poi essere integrato tramite API Einstein Predictions all’interno del sistema di gestione delle risorse umane per avviare un piano di conservazione e andare a risolvere le eventuali problematiche dei dipendenti più a rischio.
  • Democratizzare l’intelligenza artificiale in modo sicuro: Le implicazioni dell’AI sono diverse da quelle poste da altre tecnologie a causa della sua portata e complessità. Salesforce riconosce che non è sufficiente solo rendere accessibile questa risorsa tecnologica, poiché ogni sviluppatore e utente finale dell’AI dovrebbe avere il potere di utilizzare questa tecnologia in modo trasparente, responsabile e misurabile. Mentre l’AI continua a cambiare ed evolvere, Salesforce si impegna a rafforzare la fiducia come valore fondante dell’azienda e a fornire gli strumenti e la comprensione necessari per identificare e mitigare pregiudizi dannosi legati all’AI.

L’intelligenza artificiale di Salesforce è:

  • Trasparente: Predictive Factors permette agli sviluppatori di avere visibilità sul “perché” che sta dietro ogni previsione, consentendo loro di controllare l’accuratezza dei modelli e capire quali fattori predittivi sono stati inclusi.
  • Responsabile: Protected Fields avvisa tramite un pop-up gli sviluppatori se ci sono pregiudizi predittivi di genere o di carattere razziale legati al proprio dataset.
  • Quantificabile: Model Metrics aiuta a valutare l’efficacia e l’impatto dei modelli di AI una volta implementati, consentendo agli sviluppatori di comprendere meglio i risultati imprevisti e potenzialmente rischiosi. Qualora fosse necessario fare una modifica, gli sviluppatori possono aggiustare il modello e visualizzare in anteprima il risultato nel record Salesforce per verificare che sia effettivamente corretto e accurato.

“I segreti dell’AI non sono più riservati ai data scientist. Con Einstein, stiamo dando a tutti gli sviluppatori la possibilità di rendere l’AI personalizzabile per il loro business”, ha dichiarato John Ball, SVP e General Manager di Salesforce Einstein. “Ma la nostra missione va al di là della semplice accessibilità, ci impegniamo a democratizzare le previsioni dell’AI rendendole trasparenti, responsabili e quantificabili.”