La mayoría de las conversaciones de IA de Salesforce comienzan con modelos. El trabajo comienza con decidir dónde la IA puede influir en la prioridad, el enrutamiento y los resultados.Lo siguiente determina si algo se mantiene en la producción: calidad de la señal, disciplina de liberación y gobernanza que se aplica a las salidas de IA con el mismo rigor que los datos subyacentes. Salesforce introdujo el GPT de Einstein como AI generativo para CRM, diseñado para entregar contenido creado por IA a través de ventas, servicios, marketing, comercio y interacciones de TI, y lo posicionó como abierto, extensible y entrenado en datos confiables en tiempo real. Einstein AI en Salesforce: una lente de flujo de trabajo El GPT de Einstein es más útil cuando se evalúa como flujo de trabajo, porque el flujo de trabajo es donde aparecen los resultados. Los momentos de decisión definen la prioridad.Un resultado importa cuando cambia lo que se trabaja a continuación.Una señal de riesgo importa cuando cambia la escalada, el orden de la cola o el momento de seguimiento. Los momentos de ejecución son donde actúa Salesforce. Routing, asignaciones y automatización a través de Flujo o Apex viven aquí. las salidas generativas, como resúmenes o diseños, pertenecen a esta capa sólo cuando las entradas están limitadas y se aplican las reglas de acceso. Los momentos de experiencia son donde los resultados se vuelven visibles.Resolución más rápida, menos maniobras y orientación más relevante dependen de las capas de decisión y ejecución conectadas. Si ese paso “el trabajo cambia a continuación” no es claro, la adopción será inconsistente, y la medición se desplazará hacia las métricas de vanidad. Análisis predictivo y personalización: Diseño de la capa de decisión A escala empresarial, la personalización es la toma de decisiones, no la selección de contenido. El modelo de datos de personalización de Salesforce describe los objetos de tiempo de ejecución que capturan solicitudes de personalización, elegibilidad, colocación y entrega. Una estructura práctica mantiene esto manejable: contexto, intención, próxima mejor experiencia. Canal, etapa del ciclo de vida, casos abiertos, nivel de servicio, ventanas de renovación y restricciones de consentimiento suelen importar más que listas largas de atributos. La intención refleja el objetivo probable, como resolver un problema, renovar, actualizar o comparar opciones. La siguiente mejor experiencia es la acción vinculada a un resultado, como el enrutamiento a la cola correcta, la recomendación de conocimientos, la creación de una tarea de renovación o la creación de guías guiadas. Para que esto funcione, los resultados de decisión deben moverse. Salesforce describe la activación de la nube de datos como la presentación de datos en un formato actuable, con soporte tanto para streaming como para lotes. ¿Qué cambia mañana si la predicción es correcta? Arquitectura y escalabilidad: puntos de presión de la superficie temprano Esa presión expone rápidamente debilidades arquitectónicas, especialmente identidades fragmentadas e integraciones frágiles. Arquitectura multiorg La arquitectura multi-org se adapta cuando los requisitos de aislamiento son persistentes, como la separación regulatoria, la gobernanza distinta o la cadencia de liberación independiente. La complejidad a largo plazo es impulsada menos por el número de órganos y más por unas pocas decisiones.Dónde vive el registro de oro del cliente.Cómo se resuelve la identidad a través de las fronteras de los órganos.Dónde se ejecuta la analítica.Cómo se mantienen los lanzamientos coordinados cuando existen dependencias. La IA aumenta las apuestas porque la identidad, el consentimiento y la frescura de los datos se convierten en requisitos básicos para la predicción y la personalización. Integración guiada por eventos para señales Cuando la IA depende de señales, la mecánica de entrega importa. Salesforce describe los eventos de la plataforma como mensajes seguras y escalables para el intercambio de datos de eventos en tiempo real entre Salesforce y sistemas externos. Change Data Capture publica eventos de cambio en tiempo real para la creación de registros, actualizaciones y supresiones para soportar la sincronización. Estos primitivos soportan retiros más seguros, recuperación después de fallos y protección contra picos. También reducen el acoplamiento oculto separando "lo que cambió" de "quién lo solicitó", lo que simplifica la toma de decisiones a continuación. DevOps y CI/CD: Manteniendo el cambio previsible A medida que la IA se incorpora, las versiones conllevan más riesgos porque más flujos de trabajo dependen de la automatización y los datos. La documentación de ayuda de Salesforce para DevOps Center establece que cada etapa de la tubería tiene una rama asociada en el repositorio de control de fuente. Si el tubo no puede reproducir una liberación del control de fuente y promoverla a través de entornos con trazabilidad, las características de IA amplificarán esa debilidad. Restricciones de la industria: salud y gobierno Algunas industrias multiplican los requisitos en lugar de agregarlos. En la atención médica, Salesforce mantiene una categoría de cumplimiento HIPAA y se refiere a las restricciones actuales de BAA y los servicios cubiertos por HIPAA. Ese alcance es importante porque el cumplimiento se forma por los límites de servicio y los controles técnicos juntos. El control de acceso fuerte, la estrategia de cifrado, la auditoría y la disciplina de retención se convierten en preocupaciones de diseño básicas. Con los flujos de trabajo generativos en juego, las salida deben respetar las reglas de acceso al igual que la seguridad de nivel de campo. Los entornos gubernamentales ponen una presión similar sobre la identidad, el acceso orientado a políticas y la trazabilidad.Los registros y el historial de auditoría son parte del valor del sistema, no una reflexión posterior. Tecnología emergente: limpiar las fronteras primero Las tecnologías emergentes se adaptan a las arquitecturas de Salesforce cuando los límites son explícitos. Los datos sensibles permanecen fuera de la cadena, se almacenan hashes o pruebas, Salesforce maneja el flujo de trabajo y la experiencia del usuario, y la cadena proporciona verificación. La IoT funciona mejor como señales en lugar de telemetría en bruto.La telemetría se agrega y analiza hacia arriba, se convierte en indicadores actuables y luego se impulsa a Salesforce para que los flujos de trabajo del servicio puedan actuar. Estas restricciones mantienen el CRM enfocado en la orquestación en lugar del procesamiento de alto volumen. Seguridad y cumplimiento: AI hereda las reglas La seguridad define el límite alrededor de todo lo que está arriba. Salesforce describe el Escudo de Salesforce como incluyendo la encriptación de la plataforma, el seguimiento de eventos y la pista de auditoría de campo, mapeando directamente a las necesidades de la empresa para la encriptación, la visibilidad y el historial de auditoría. Las obligaciones de privacidad refuerzan la misma disciplina de diseño. En la práctica, esto significa el descubrimiento de datos, la gestión del consentimiento, la automatización de la retención, los controles de acceso y la auditabilidad. Se aplica un guardrail no negociable.Si un usuario no puede acceder a un campo, un resumen de IA no debe superponerlo. Conclusión: Hacer que la IA en Salesforce sea operable Los modelos importan, pero los resultados dependen de la entrega de señales, el cableado del flujo de trabajo, el control de liberación y los límites de seguridad. Una verificación final mantiene a los equipos en el terreno. El impacto del flujo de trabajo puede ser explicado claramente. Las entradas pueden ser rastreadas y recuperadas durante fallos. Los cambios pueden ser reproducidos y promovidos con confianza. Las salidas pueden permanecer dentro de las reglas de acceso y las obligaciones de privacidad. ¿Puede esto correr durante una auditoría, durante una temporada de pico, y durante un incidente en vivo sin improvisación? Si la respuesta es sí, la base es lo suficientemente fuerte como para continuar añadiendo AI sin agravar el riesgo. 
 
 Esta historia fue publicada bajo el Programa de Blogging de Negocios de HackerNoon. Esta noticia fue publicada en HackerNoon's . Programa de Blogging de Negocios

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Yo y el aprendizaje automático en Salesforce: Construir un CRM nativo de IA sin romper la arquitectura

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