ほとんどのSalesforce AI会話はモデルから始まります。 作業は、AIが優先順位、ルーティング、結果に影響を与えることができる場所を決定することから始まります。次に、生産に何かが持続するかどうかを決定します:信号の品質、リリース規律、およびAI出力に根底にあるデータと同じ厳密さで適用される統治。 Salesforceは、アインシュタイン GPT を CRM 用の生成型 AI として導入し、販売、サービス、マーケティング、貿易、IT 相互作用を通じて AI によって作成されたコンテンツを提供するように設計し、オープンで拡張性があり、信頼できるリアルタイムのデータに訓練されています。 アインシュタイン AI in Salesforce: A Workflow Lens Einstein GPT は、ワークフローとして評価されるときに最も有用であるため、ワークフローは結果が表示される場所です。 決断の瞬間は優先順位を定義します。スコアは次に働くものを変更するときに重要です。リスク信号は、エスカレーション、列順、またはフォローアップタイムを変更するときに重要です。 実行の瞬間は、Salesforce が動作する場所です。Routing、アセスメント、および Flow または Apex 経由の自動化はここに存在します. Generative outputs, such as summaries or drafts, belong in this layer only when inputs are limited and access rules are enforced. 経験の瞬間は、結果が目に見える場所です. より速い解像度、より少ない操作、およびより関連するガイドラインは、決定と実行の層が接続されていることに依存します。 「次に仕事が変わる」というステップが不明確である場合、採用は不一致であり、測定は虚栄度の指標に向かって進むでしょう。 予測分析とパーソナライゼーション:意思決定層の設計 エンタープライズ規模では、パーソナライズはコンテンツの選択ではなく、意思決定です。 Salesforce の Personalization データ モデルは、パーソナライズ リクエスト、資格、配置、および配信をキャプチャするランタイム オブジェクトを説明します。 実践的な構造はこれを管理可能にします:文脈、意図、次に最良の経験。 チャンネル、ライフサイクル段階、オープンケース、サービスレベル、更新ウィンドウ、および同意制限は、通常、長い属性リストよりも重要です。 Intent は、問題の解決、更新、アップグレード、またはオプションの比較などの可能性のある目標を反映します。 次に最適な経験は、結果に関連付けられたアクション、例えば、正しい列にルーティングし、知識を推奨し、更新タスクを作成したり、ガイドスクリプトを表面化したりすることです。 これを実行するには、意思決定の出力が動く必要があります。Salesforceは、データクラウドのアクティベーションを、ストリーミングとバッチの両方をサポートするアクティベートなフォーマットでデータを提示するように説明します。 明日、予測が正しければ何が変わるか。 アーキテクチャとスケーラビリティ:プレッシャーポイント表面初期 AIは、新鮮で一貫したシグナルに対する需要を増加させます。この圧力は、建築的弱点、特に分断されたアイデンティティと脆弱な統合を迅速に暴露します。 マルチオーガの建築 Multi-organ architecture fits when isolation requirements are persistent, such as regulatory separation, distinct governance, or independent release cadence. The cost is increased integration complexity and operational overhead. Multi-organ architecture fits when isolation requirements are persistent, such as regulatory separation, distinct governance, or independent release cadence. コストは統合の複雑さとオペレーティングオーバーヘッドの増加です。 長期的な複雑さは、少なからず、少数の決定によって動かされます。ゴールデン・クライアント・レコードはどこに住んでいますか?アイデンティティはどのように臓器の境界を越えて解決されますか?分析はどこで実行されますか?リリースは、依存性が存在するときにどのように調整されますか。 AIはアイデンティティ、同意、データの新鮮さが予測とパーソナライゼーションの基準要件になるため、賭けを上げます。 Event-Driven Integration for Signals(シグナルのためのイベント駆動の統合) AIが信号に依存しているとき、配信メカニズムは重要です。 Salesforce は Platform Events をセキュアでスケーラブルなメッセージとして定義しており、Salesforce と外部システム間でリアルタイムのイベントデータを交換します。 これらの原始主義者は、より安全な復帰、失敗後の回復、ピークに対する保護をサポートし、また「変化したもの」と「それを要求したもの」を分離することによって隠された結合を減らすことで、下流の意思決定を簡素化します。 DevOps and CI/CD: Keeping Change Predictable(DevOpsとCI/CD:変化を予測できるようにする) AIが組み込まれるにつれて、リリースはより多くのワークフローが自動化とデータに依存しているため、より多くのリスクを伴います。 DevOps Center の Salesforce ヘルプ ドキュメントでは、各パイプライン段階にはソース コントロール レポジトリに関連する支店があると述べています。 もしパイプラインがソースコントロールからのリリースを再現できず、追跡可能な環境を通じてそれを促進できなければ、AI機能はその弱点を拡大します。 産業制約:医療と政府 いくつかの業界では、それらを追加するのではなく、要求を倍増させます。 医療分野では、Salesforce は HIPAA コンプライアンス カテゴリを維持し、現在の BAA 制限と HIPAA サービスを参照しています。この範囲は、コンプライアンスがサービスの限界と技術的制御によって組み合わせられているため重要です。強力なアクセス制御、暗号化戦略、監査可能性、および保存規律は、設計のコアの懸念となっています。 政府の環境は、アイデンティティ、ポリシー主導のアクセス、および追跡性に同様の圧力をかけます。 Emerging Technology: Clear Boundaries First(新興テクノロジー:先に限界を明確にする) 新しいテクノロジーは、限界が明確であるときにSalesforceアーキテクチャに適合します。 機密データはチェーン外に残り、ハッシュまたは証拠が保存され、Salesforceはワークフローとユーザー体験を処理し、チェーンは検証を提供します。 IoTは原始的な遠隔測定よりもシグナルとして最もよく機能します. Telemetry は合計され、上流に分析され、動作可能な指標に変換され、Salesforce に押し込まれ、サービスワークフローが動作できるようにします。 これらの制約により、CRMは大量処理よりもオーケストラ化に焦点を当てています。 セキュリティとコンプライアンス:AIはルールを相続する セキュリティは上記のすべてのものを取り巻く境界線を定義します。 Salesforce は、Salesforce Shield をプラットフォーム暗号化、イベントモニタリング、フィールド オーディション トレイルを含み、エンタープライズの暗号化、可視性、および監査履歴のニーズに直接マッピングします。 実践的には、これはデータ発見、同意管理、保存自動化、アクセス制御、および監査能力を意味します。AIは、出力が新しい文脈で情報を表面化できるため、これらの制御の重要性を高めます。 A non-negotiable guardrail applies. If a user can't access a field, an AI summary shouldn't surface it. ユーザーがフィールドにアクセスできない場合は、AIの概要はそれを表面化してはならない。 結論:SalesforceでAIを操作できるようにする モデルは重要ですが、結果はシグナル配信、ワークフローケーリング、リリース制御、セキュリティの限界に依存します。 最終的なチェックは、チームを基礎に保ちます。ワークフローの影響を明確に説明できます。 エラー中に入力が追跡され、回復できます。 変更が再現され、自信を持って促進できます。 出力はアクセスルールとプライバシー義務の範囲内で保持できます。 これは、監査中に、ピークシーズン中に、および improvisation なしのライブイベント中に実行できますか。 もし答えがYESならば、基礎はリスクを増やすことなくAIを追加し続けるのに十分に強力です。 
 
 この記事は、HackerNoonのビジネスブログプログラムに掲載されました。 この記事は、HackerNoonのビジネスブログプログラムに掲載されました。

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私とSalesforceの機械学習:アーキテクチャを破ることなくAIネイティブCRMを構築

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