Ogni azienda ha processi e problematiche uniche da risolvere, pertanto ha bisogno di tagliare su misura anche l’intelligenza artificiale: allo scopo Salesforce ha annunciato i nuovi servizi Einstein che consentono agli sviluppatori di personalizzare l’intelligenza artificiale utilizzando una sola stringa di codice.
Con la nuova versione di Einstein, in sostanza, Salesforce consente a tutti gli sviluppatori che utilizzano la piattaforma e che conoscono i processi aziendali e il traffico dati interno ed esterno della propria organizzazione, di creare e distribuire modelli personalizzati di intelligenza artificiale, dando loro gli strumenti necessari per ottenere previsioni trasparenti, affidabili e a valore.
Le nuove funzioni di Einstein permettono di creare un’ampia varietà di servizi di machine learning direttamente all’interno della piattaforma Salesforce, in ambiente sicuro e totalmente affidabile.
In questo modo la società punta a democratizzare ulteriormente l’utilizzo dell’intelligenza artificiale assicurando a tutti gli sviluppatori la possibilità di implementare processi di intelligenza artificiale indipendentemente dalle loro competenze.
Secondo la società ora gli sviluppatori possono utilizzare una singola stringa di codice o programmare con Lightning Web Components, un framework di programmazione sulla piattaforma Lightning di Salesforce, e consegnarla agli utenti finali in pochi semplici click.
Salesforce afferma che non è necessario fare corsi di formazione o avere competenze di data science per gestire servizi di machine learning di vario tipo come traduzione, riconoscimento ottico dei caratteri, valutazione del sentiment e altro ancora. E fa qualche esempio.
Einstein Translation consente agli sviluppatori di impostare la traduzione per qualsiasi argomento o campo in semplice modalità drag-and-drop. Per esempio, nel caso di un call center che ha in gestione una customer base globale, gli sviluppatori possono utilizzare Einstein Translation per tradurre le richieste di assistenza in entrata nella lingua nativa degli operatori.
Einstein Optical Character Recognition sfrutta la visione artificiale per analizzare i documenti e aggiornare automaticamente il record Salesforce corretto, eliminando attività di data entry ripetitive e liberando il tempo per i dipendenti. Ad esempio, un venditore può facilmente caricare una fattura e un OCR (Optical Character Recognition) di Einstein analizzerà in automatico i dati non strutturati dal file immagine, trasformerà i dati in testo estraendo le informazioni per aggiornare il record Salesforce corrispondente.
La piattaforma Einstein consente agli sviluppatori di applicare l’intelligenza artificiale a ogni singolo caso d’uso e a ogni richiesta su larga scala. Oggi, le previsioni dell’intelligenza artificiale sono assimilate al processo decisionale, sia all’interno di Salesforce con Einstein Prediction Builder, sia all’esterno con Einstein Predictions Service, in modo che ogni dipendente possa prendere decisioni in modo più intelligente ed efficace.
Einstein Prediction Builder consente agli sviluppatori di prevedere qualsiasi risultato aziendale costruendo modelli di intelligenza artificiale per ogni campo o oggetto Salesforce, personalizzato o standard.
Ad esempio, gli sviluppatori possono impostare un modello custom per la valutazione del tasso di abbandono con pochi semplici click tramite lo strumento di configurazione Einstein Prediction Builder, selezionando i campi e i dati più pertinenti all’account, come la cronologia dei casi gestiti e l’analisi del sentiment. Il tasso di abbandono impostato su questi indici può quindi essere inserito direttamente nella pagina account del cliente, segnalando agli operatori i clienti ad alto rischio in modo che possano offrire interazioni individuali e personalizzate per ridurre il rischio di abbandono.
Einstein Predictions Service consente agli operatori di integrare le previsioni di Einstein Discovery in qualsiasi sistema di terze parti, come i sistemi ERP o HR. Ad esempio, un’azienda può impostare una previsione personalizzata per identificare quali dipendenti sono più propensi a lasciare l’azienda. Questo dato può poi essere integrato tramite API Einstein Predictions all’interno del sistema di gestione delle risorse umane per avviare un piano di conservazione e andare a risolvere le eventuali problematiche dei dipendenti più a rischio.
Salesforce riconosce che non è sufficiente solo rendere accessibile l’intelligenza artificiale, poiché ogni sviluppatore e utente finale dell’intelligenza artificiale dovrebbe avere il potere di utilizzare questa tecnologia in modo trasparente, responsabile e misurabile.
Per questo Salesforce con Predictive Factors permette agli sviluppatori di avere visibilità sul “perché” che sta dietro ogni previsione, consentendo loro di controllare l’accuratezza dei modelli e capire quali fattori predittivi sono stati inclusi. Con Protected Fields avvisa tramite un pop-up gli sviluppatori se ci sono pregiudizi predittivi di genere o di carattere razziale legati al proprio dataset. Con Model Metrics aiuta a valutare l’efficacia e l’impatto dei modelli di AI una volta implementati, consentendo agli sviluppatori di comprendere meglio i risultati imprevisti e potenzialmente rischiosi. Qualora fosse necessario fare una modifica, gli sviluppatori possono aggiustare il modello e visualizzare in anteprima il risultato nel record Salesforce per verificare che sia effettivamente corretto e accurato.
