Salesforce ha annunciato nuovi modelli di intelligenza artificiale, tra cui xGen-Sales, un modello proprietario addestrato e progettato per alimentare le attività di vendita autonome con Agentforce, e xLAM, una nuova famiglia di Large Action Models progettati per gestire attività complesse e generare risultati azionabili. Secondo l’azienda, insieme, questi modelli sviluppati da Salesforce AI Research consentiranno ai clienti di Salesforce di fare rapidamente il set up e il deploy di agenti AI autonomi che eseguono azioni, con una portata senza precedenti.
Con il fine-tuning per aumentare l’accuratezza delle attività di settore, xGen-Sales è in grado di fornire risposte più precise e rapide, automatizzando attività di vendita come la generazione di informazioni sui clienti, l’arricchimento degli elenchi di contatti, la sintesi delle chiamate e il monitoraggio della pipeline di vendita. Questo modello migliora le capacità degli agenti di vendita Agentforce, consentendo loro di alimentare autonomamente la pipeline e di assistere i rappresentanti con maggiore precisione e velocità. Le capacità di xGen-Sales hanno già eclissato altri modelli molto più grandi, secondo le valutazioni di Salesforce.
L’azienda presenta xGen-Sales come un passo avanti verso la prossima generazione di modelli linguistici chiamati Large Action Models (LAM). A differenza degli LLM (Large Language Models), che richiedono un frequente coinvolgimento umano e sono utilizzati principalmente per la generazione di contenuti, i LAM sono specializzati nella chiamata di funzioni, ovvero nella capacità di eseguire funzionalità all’interno di altri sistemi e applicazioni. In altre parole, sono in grado di attivare le azioni necessarie agli agenti di intelligenza artificiale per eseguire autonomamente compiti per le persone.
Oltre a xGen-Sales, Salesforce AI Research ha rilasciato una nuova famiglia di LAM chiamata xLAM. I modelli xLAM offrono costi inferiori, prestazioni più rapide e una maggiore precisione rispetto a molti dei modelli più grandi e complessi oggi disponibili. Ad esempio, afferma l’azienda, il modello xLAM-1B ha superato modelli più grandi e costosi nonostante sia composto da appena 1 miliardo di parametri, ovvero le variabili che i modelli apprendono per generare risultati e approfondimenti. xLAM-1B, in particolare, è un modello non commerciale e open-source per contribuire a far progredire la scienza con la comunità dei ricercatori, mentre Salesforce utilizza un modello molto più performante per Agentforce.
Le organizzazioni – sottolinea Salesforce – hanno bisogno di AI agents in grado di agire al posto dei dipendenti, aumentando il loro lavoro in modo che possano concentrarsi su priorità più strategiche. Questi modelli non solo comprendono le attività che sono destinati a gestire, ma conoscono anche i propri limiti, per cui gli agenti che li utilizzano riconoscono quando è il momento di passare un compito a un essere umano per il controllo della qualità e il completamento. Salesforce ha recentemente lanciato il suo LLM Benchmark per il CRM, che offre alle aziende l’opportunità di navigare tra i numerosi modelli presenti sul mercato e di confrontare gli LLM per i casi d’uso del CRM.
“Sviluppare e addestrare i propri modelli di intelligenza artificiale può richiedere molto tempo, essere costoso e incredibilmente frustrante“, ha dichiarato Silvio Savarese, Chief Scientist di Salesforce. “Con Agentforce, siamo in grado di fornire modelli di dimensioni adeguate, costruiti specificamente per la vostra azienda e con i vostri dati per ottenere risultati“.
Per addestrare i modelli xLAM, Salesforce AI Research ha creato APIGen, una robusta pipeline proprietaria per la generazione di dati sintetici di alta qualità. I risultati positivi sono stati quasi immediati, sottolinea l’azienda: xLAM 8x22b ha conquistato il primo posto nelle classifiche Berkeley Leaderboards per le chiamate di funzione, superando GPT-4, secondo la valutazione di Salesforce. Il modello xLAM-8x7b è al sesto posto. Entrambi hanno battuto modelli molto più grandi di loro, mette in evidenza l’azienda. I quattro language model della famiglia xLAM di Salesforce comprendono:
- Tiny (xLAM-1B): Il “Tiny Giant” presenta 1B parametri. Date le sue dimensioni compatte, il modello è particolarmente adatto per le applicazioni su dispositivo, dove i modelli più grandi sono poco pratici. xLAM-1B può essere utilizzato per creare assistenti AI potenti e reattivi che possono essere eseguiti localmente su smartphone o altri dispositivi con risorse di calcolo limitate.
- Small (xLAM-7B): Il modello 7B è progettato per una rapida esplorazione accademica con risorse GPU limitate. Può essere usato per eseguire compiti di pianificazione e ragionamento per applicazioni agenziali in un ambiente leggero.
- Medium (xLAM-8x7B): Un mixture-of-experts model 8x7B, ideale per le applicazioni industriali che cercano una combinazione equilibrata di latenza, consumo di risorse e prestazioni.
- Large (xLAM-8x22B): L’8x22B è un large mixture-of-experts model che consente alle organizzazioni con un certo livello di risorse computazionali di ottenere prestazioni ottimali.
“I modelli che Salesforce sta fornendo per la sua piattaforma Agentforce ci danno la certezza di poter disporre delle capacità necessarie per implementare nel tempo funzionalità di AI autonome forti e convenienti“, ha dichiarato Rena Bhattacharyya, Chief Analyst e Practice Lead, Enterprise Technology & Services di GlobalData. “Salesforce sta davvero aprendo la strada alla rivoluzione degli agenti AI“.
Salesforce AI Research è il laboratorio di ricerca sull’intelligenza artificiale di Salesforce, che sviluppa nuove scoperte tecnologiche nel settore. Il team comprende ricercatori, ingegneri e product manager che lavorano per plasmare il futuro dell’intelligenza artificiale per le aziende attraverso ricerche fondamentali che informano direttamente lo sviluppo dei prodotti.
“Prevediamo un futuro in cui i venditori saranno potenziati dall’AI per aiutarli ad aumentare l’efficienza delle vendite, liberando tempo prezioso per concentrarsi sui clienti“, ha dichiarato MaryAnn Patel, SVP, Product Management, SVP, Product Management di Salesforce. “Il modello xGen-Sales è costruito appositamente per aiutare le aziende a realizzare soluzioni di AI generativa che aumenteranno il lavoro dei loro team di vendita con Agentforce“.
Per quanto riguarda la disponibilità, la versione non commerciale e open-source della suite di LAM xLAM è disponibile su Hugging Face per la revisione da parte della community e per i test di benchmark. Una versione proprietaria molto più avanzata è alla base di Agentforce.
xGen-Sales ha recentemente completato un progetto pilota e sarà presto disponibile a livello generale, ha annunciato Salesforce.
