Kebanyakan perbualan AI Salesforce bermula dengan model. Kerja bermula dengan memutuskan di mana AI boleh mempengaruhi keutamaan, laluan, dan hasil.Apa yang berikut menentukan sama ada apa-apa menahan diri dalam pengeluaran: kualiti isyarat, disiplin pelepasan, dan pengurusan yang terpakai kepada output AI dengan ketekunan yang sama seperti data yang mendasari. Salesforce memperkenalkan Einstein GPT sebagai AI generatif untuk CRM, direka untuk menyampaikan kandungan yang dicipta oleh AI di seluruh jualan, perkhidmatan, pemasaran, perdagangan, dan interaksi IT, dan meletakkan ia sebagai terbuka, boleh diperluaskan, dan dilatih pada data yang dipercayai, masa nyata. Einstein AI dalam Salesforce: Lens aliran kerja Einstein GPT paling berguna apabila dinilai sebagai aliran kerja, kerana aliran kerja ialah di mana hasil muncul. Moment keputusan mendefinisikan keutamaan. skor penting apabila ia mengubah apa yang dikerjakan seterusnya. isyarat risiko penting apabila ia mengubah eskalasi, urutan barisan, atau masa tindak lanjut. Momen pelaksanaan ialah di mana Salesforce bertindak. Routing, tugas, dan automasi melalui Flow atau Apex hidup di sini. output generatif, seperti ringkasan atau rancangan, termasuk dalam lapisan ini hanya apabila input terhad dan peraturan akses dipatuhi. Momen pengalaman ialah di mana hasil menjadi kelihatan. resolusi yang lebih cepat, kurang handoffs, dan bimbingan yang lebih relevan bergantung kepada lapisan keputusan dan pelaksanaan yang disambungkan. Jika langkah "perubahan kerja seterusnya" tidak jelas, pengambilan akan tidak konsisten, dan pengukuran akan mengalir ke arah metrik sia-sia. Analisis prediktif dan personalisasi: Reka bentuk lapisan keputusan Pada skala syarikat, personalisasi adalah pengambilan keputusan, bukan pemilihan kandungan. Model data Personalization Salesforce menggambarkan objek runtime yang menangkap permintaan personalisasi, kelayakan, penempatan, dan penghantaran. Struktur praktikal menyimpan ini boleh dikendalikan: konteks, niat, pengalaman terbaik seterusnya. Kanal, tahap kitaran hayat, kes terbuka, peringkat perkhidmatan, tetingkap pembaharuan, dan sekatan persetujuan biasanya lebih penting daripada senarai atribut yang panjang. Intensi mencerminkan matlamat yang mungkin, seperti menyelesaikan masalah, memperbaharui, menaik taraf, atau membandingkan opsyen. Pengalaman terbaik seterusnya ialah tindakan yang dikaitkan dengan hasil, seperti mengarahkan ke barisan yang betul, mencadangkan pengetahuan, mencipta tugas pembaharuan, atau mengarahkan skrip yang dipandu. Untuk ini untuk berfungsi, output keputusan mesti bergerak. Salesforce menggambarkan pengaktifan Data Cloud sebagai menyampaikan data dalam format yang boleh dilakukan, dengan kedua-dua streaming dan sokongan batch. Tanpa pengaktifan yang boleh dipercayai, logik keputusan wujud tetapi aliran kerja kekal tidak berubah. Apa yang akan berubah esok jika ramalan itu betul. Arsitektur dan Scalability: Titik Tekanan permukaan awal AI meningkatkan permintaan untuk isyarat yang segar dan konsisten. bahawa tekanan mendedahkan kelemahan seni bina dengan cepat, terutamanya identiti pecah dan integrasi rapuh. Arsitektur pelbagai organ Arsitektur multi-organ sesuai apabila keperluan pengasingan yang berterusan, seperti pemisahan peraturan, pengurusan yang berasingan, atau kaden pelepasan bebas. Kerumitan jangka panjang dipacu kurang oleh bilangan org dan lebih banyak oleh beberapa keputusan.Di mana rekod pelanggan emas hidup.Bagaimana identiti diselesaikan di seluruh sempadan org.Di mana analisis dijalankan.Bagaimana rilis kekal diselaraskan apabila ketergantungan wujud. AI meningkatkan pertaruhan kerana identiti, persetujuan, dan kesegaran data menjadi keperluan asas untuk ramalan dan personalisasi. Integrasi Berasaskan Peristiwa untuk Sinyal Apabila AI bergantung kepada isyarat, mekanik penghantaran penting. Salesforce menggambarkan Peristiwa Platform sebagai mesej yang selamat dan boleh diperluas untuk bertukar data peristiwa masa nyata antara Salesforce dan sistem luaran. Change Data Capture menerbitkan peristiwa perubahan hampir masa sebenar untuk penciptaan rekod, kemas kini, dan penghapusan untuk menyokong sinkronisasi. Primitiv ini menyokong retry yang lebih selamat, pemulihan selepas kegagalan, dan perlindungan terhadap puncak.Mereka juga mengurangkan penyambung tersembunyi dengan memisahkan "apa yang berubah" daripada "siapa yang memintanya", yang menyederhanakan pengambilan keputusan di bawah. DevOps dan CI / CD: Mengekalkan perubahan yang boleh diprediksi Apabila AI menjadi tertanam, rilis membawa lebih banyak risiko kerana lebih banyak aliran kerja bergantung kepada automatik dan data. Dokumentasi Bantuan Salesforce untuk DevOps Center menyatakan bahawa setiap peringkat paip mempunyai cawangan yang berkaitan dalam repositori kawalan sumber. Jika paip tidak dapat mereproduksi pelepasan daripada kawalan sumber dan mempromosikannya melalui persekitaran yang boleh dilacak, ciri-ciri AI akan memperluaskan kelemahan itu. Penghalang industri: penjagaan kesihatan dan kerajaan Sesetengah industri menggandakan keperluan bukannya menambahkannya. Dalam penjagaan kesihatan, Salesforce mengekalkan kategori pematuhan HIPAA dan merujuk kepada batasan BAA semasa dan perkhidmatan yang tertakluk kepada HIPAA. Saiz yang penting kerana pematuhan dibentuk oleh sempadan perkhidmatan dan kawalan teknikal bersama-sama. kawalan akses yang kukuh, strategi enkripsi, auditabiliti, dan disiplin retensi menjadi masalah reka bentuk teras. Persekitaran kerajaan meletakkan tekanan yang sama pada identiti, akses berorientasikan dasar, dan penjejakan. log dan sejarah audit adalah sebahagian daripada nilai sistem, bukan pemikiran selepas. Teknologi yang muncul: Buka sempadan terlebih dahulu Teknologi yang muncul sesuai dengan seni bina Salesforce apabila sempadan jelas. Data sensitif kekal di luar rantaian, hash atau bukti disimpan, Salesforce menangani aliran kerja dan pengalaman pengguna, dan rantaian menyediakan pengesahan. IoT berfungsi lebih baik sebagai isyarat daripada telemetri mentah. Telemetri dikumpulkan dan dianalisis ke atas, ditukar kepada indikator yang boleh dilakukan, dan kemudian dipindahkan ke Salesforce supaya aliran kerja perkhidmatan boleh bertindak. Kawalan ini mengekalkan CRM memberi tumpuan kepada pengorekstrasian dan bukannya pemprosesan volume yang tinggi. Keselamatan dan pematuhan: AI mewarisi peraturan Keselamatan menentukan sempadan di sekeliling segala-galanya di atas. Salesforce menggambarkan Salesforce Shield sebagai termasuk Platform Encryption, Event Monitoring, dan Field Audit Trail, memaparkan secara langsung kepada keperluan perniagaan untuk enkripsi, kelihatan, dan sejarah audit. kewajipan privasi mengukuhkan disiplin reka bentuk yang sama. panduan GDPR Salesforce merangkumi hak-hak yang diperluaskan bagi individu dan kewajipan bagi organisasi yang mengendalikan data peribadi. Dalam amalan, ini bermakna penemuan data, pengurusan persetujuan, automasi penyimpanan, kawalan capaian, dan auditabiliti. AI meningkatkan kepentingan kawalan ini kerana output boleh menjejaskan maklumat dalam konteks baru. Jika pengguna tidak boleh mengakses medan, ringkasan AI tidak boleh menutupnya. Kesimpulan: Membuat AI dalam Salesforce boleh digunakan AI dalam Salesforce berfungsi apabila ia diperlakukan sebagai sistem yang boleh digunakan. model penting, tetapi hasil bergantung kepada penghantaran isyarat, aliran kerja, kawalan pelepasan, dan had keselamatan. Pemeriksaan akhir mengekalkan pasukan di tanah. boleh menjelaskan kesan aliran kerja dengan jelas. boleh menjejaki input dan memulihkan semasa kegagalan. perubahan boleh diulang dan dipromosikan dengan keyakinan. boleh output kekal dalam peraturan akses dan kewajipan privasi. Bolehkah ini berjalan semasa audit, semasa musim puncak, dan semasa insiden langsung tanpa improvisasi. Jika jawapan adalah ya, asasnya cukup kuat untuk terus menambah AI tanpa meningkatkan risiko. 
 
 Artikel ini telah diterbitkan di bawah Program Blogging Perniagaan HackerNoon. Artikel ini telah diterbitkan di HackerNoon's . Program Perniagaan Blogging

Read My Stories

Audio ini dihasilkan dalam bahasa asal cerita!

Saya dan Pembelajaran Mesin di Salesforce: Membina CRM AI-Native Tanpa Memecah Arsitektur

About Author

KOMEN

GANTUNG TANDA

ARTIKEL INI DIBENTANGKAN DALAM

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps