Більшість розмов Salesforce AI починаються з моделей. Робота починається з вирішення того, де штучний інтелект може впливати на пріоритет, маршрутизацію та результати.Наступне визначає, чи щось тримається у виробництві: якість сигналу, дисципліна випуску та управління, що застосовується до вихідів штучного інтелекту з такою ж строгістю, як і основні дані. Salesforce представив Einstein GPT як генеративний AI для CRM, розроблений для доставки вмісту, створеного AI, через продажі, послуги, маркетинг, торгівлю та ІТ-інтеракції, і позиціонував його як відкритий, розширений і навчений на надійних даних в реальному часі. Ейнштейн AI в Salesforce: об'єктив робочого процесу ГПТ Ейнштейна найбільш корисний, коли оцінюється як робочий процес, тому що робочий процес є місцем, де з'являються результати. Моменти прийняття рішень визначають пріоритетність. Результат має значення, коли він змінює те, що працює далі. Сигнал ризику має значення, коли він змінює ескалацію, порядок черги або час відстеження. Моменти виконання - це місце, де діє Salesforce. маршрутизація, призначення та автоматизація через Flow або Apex живуть тут. Генеративні виходи, такі як резюме або проекти, належать до цього шару тільки тоді, коли входи обмежені і правила доступу виконуються. Швидше розв'язання, менше рук і більш релевантне керівництво залежать від зв'язку рішень і рішень. Якщо цей крок «робота змінюється далі» неясний, прийняття буде невідповідним, і вимірювання буде дрейфувати до метрики марноти. Прогнозований аналіз та персоналізація: розробка шару прийняття рішень На корпоративному рівні персоналізація є вирішенням, а не вибором контенту. Модель даних персоналізації Salesforce описує об'єкти часу виконання, які збирають запити на персоналізацію, відповідність, розміщення та доставку. Практична структура зберігає це в управлінні: контекст, намір, наступний кращий досвід. Канал, етап життєвого циклу, відкриті випадки, рівень служби, вікна оновлення та обмеження згоди, як правило, мають більше значення, ніж довгі списки атрибутів. Намір відображає ймовірну мету, наприклад, вирішення проблеми, оновлення, оновлення або порівняння варіантів. Наступний кращий досвід - це дія, пов'язана з результатом, наприклад, маршрутизація до правильної черги, рекомендація знань, створення завдання оновлення або поверхневе керування сценаріями. Щоб це спрацювало, вихідні рішення повинні рухатися. Salesforce описує активацію Data Cloud як представлення даних у дієвому форматі, з підтримкою як потоку, так і партії. Що зміниться завтра, якщо прогноз правильний. Архітектура та масштабування: тиск на поверхню на ранньому етапі Цей тиск швидко викриває архітектурні слабкості, особливо фрагментовану ідентичність і крихкі інтеграції. Архітектура Multi-Org Архітектура мультиорганів підходить, коли вимоги до ізоляції є постійними, наприклад, регулююча сепарація, окреме управління або незалежний показник випуску. Довгострокова складність призводить менше до числа організацій і більше до декількох рішень. Де живе золотий запис клієнтів. Як ідентичність вирішується через кордони організацій. Де працює аналітика. Як випуски залишаються скоординованими, коли існують залежності. AI підвищує ставки, тому що ідентичність, згода та свіжість даних стають базовими вимогами для прогнозування та персоналізації. Інтеграція подій для сигналів Коли AI залежить від сигналів, важлива механіка доставки. Salesforce описує події платформи як безпечні, масштабовані повідомлення для обміну даними про події в реальному часі між Salesforce та зовнішніми системами. Change Data Capture публікує події зміни майже в реальному часі для створення записів, оновлень та видалення для підтримки синхронізації. Ці примітиви підтримують безпечніші ретриї, відновлення після невдач та захист від піків. Вони також зменшують приховані зв'язки, відокремлюючи "що змінилося" від "хто просив його", що спрощує подальше прийняття рішень. DevOps і CI / CD: тримаючи зміни передбачуваними Коли AI стає вбудованим, випуски несуть більше ризику, тому що більше робочих процесів залежить від автоматизації та даних. У документації Salesforce Help для DevOps Center зазначено, що кожен етап трубопроводу має асоційовану філію в репозиторії управління джерелом. Якщо трубопровід не може відтворити звільнення від керування джерелом і просувати його через середовища з відстежуваністю, функції AI збільшать цю слабкість. Обмеження промисловості: охорона здоров'я та уряд Деякі галузі розмножують вимоги, а не додають їх. У сфері охорони здоров'я Salesforce підтримує категорію відповідності HIPAA і посилається на поточні обмеження BAA та послуги, охоплені HIPAA. Цей обсяг має значення, тому що відповідність формується межами служби та технічним контролем разом. Сильний контроль доступу, стратегія шифрування, аудитоспроможність та дисципліна збереження стають основними проблемами дизайну. Урядові середовища надають подібний тиск на ідентичність, орієнтований на політику доступ і відстежуваність. Логи та історія аудиту є частиною цінності системи, а не післядумовою. Нові технології: спочатку розкрийте кордони Нові технології підходять до архітектур Salesforce, коли межі явні. Чутливі дані залишаються поза ланцюгом, зберігаються хеші або докази, Salesforce обробляє робочий процес і досвід користувачів, а ланцюг забезпечує перевірку. Телеметрія агрегується і аналізується вгору, перетворюється на дієві показники, а потім підштовхується до Salesforce, щоб сервісні робочі процеси могли діяти. Ці обмеження тримають CRM зосередженим на оркестрації, а не на обробці великих обсягів. Безпека та відповідність: AI успадковує правила Безпека визначає межу навколо всього вище. Salesforce описує Salesforce Shield як включення платформного шифрування, моніторингу подій та поля аудиту, що безпосередньо відображає потреби підприємств у шифруванні, видимості та історії аудиту. зобов'язання щодо конфіденційності зміцнюють одну і ту ж дисципліну проектування. На практиці це означає відкриття даних, управління згодою, автоматизацію зберігання, контроль доступу та аудитоспроможність. Якщо користувач не може отримати доступ до поля, резюме AI не повинно бути на його поверхні. Висновок: зробити AI в Salesforce оперативним Моделі мають значення, але результати залежать від доставки сигналу, проводів робочого процесу, контролю випуску та меж безпеки. Остання перевірка підтримує грунтування команд. Чи можна чітко пояснити вплив робочого процесу. Чи можна відслідковувати входи та відновлювати їх під час збоїв. Чи можна репродукувати зміни та просувати їх з впевненістю. Чи можна зберігати виходи в межах правил доступу та зобов'язань щодо конфіденційності. Можливо, це відбувається під час аудиту, під час пікового сезону і під час інциденту без імпровізації. Якщо відповідь «так», то фундамент досить міцний, щоб продовжувати додавати AI без збільшення ризику. 
 
 Ця стаття була опублікована в рамках програми HackerNoon's Business Blogging Program. Ця стаття була опублікована в HackerNoon's . Бізнес Блог Програма

Read My Stories

Це аудіо створено мовою оригіналу історії!

Мене і машинне навчання в Salesforce: побудова AI-Native CRM без руйнування архітектури

About Author

КОМЕНТАРІ

ПОВІСИТИ БИРКИ

ЦЯ СТАТТЯ БУЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps