Inteligencia artificial sin complicaciones para su aplicación: conozca Salesforce Einstein

La revolución de la IA ya está transformando el mundo del consumo.

A veces, se trata de formas cotidianas, como recomendaciones de productos, y a veces, de formas magníficas: los implantes cocleares, que brindan audición artificial a quienes nacen completamente sordos, han cambiado a IA para una experiencia de usuario final superior.

La revolución de la IA está conduciendo a un mundo más inteligente, y este mundo más inteligente se ha construido sobre las megatendencias que todos hemos presenciado en los últimos 20 años: la web, la nube, las redes sociales, los dispositivos móviles y el Internet de las cosas ( IoT).

Con la tecnología de la nube, tenemos, como desarrolladores, una capacidad informática y de almacenamiento prácticamente ilimitada, y es realmente esa combinación de datos masivos y potencia informática masiva lo que está conduciendo a esta revolución. Ahora que todos están conectados entre sí y con todo de una forma u otra, todas estas conexiones están generando órdenes de magnitud de más datos para que la nube de IA los procese que nunca.

Experimenta la nube de IA todos los días como consumidor. Cuando ve una recomendación de producto en Amazon, una recomendación de película en Netflix o una foto que se identifica y etiqueta automáticamente en su feed de Facebook, está experimentando el poder de la IA.

Ahora, ¿no sería genial si la aplicación en la que está trabajando, ya sea una aplicación de Salesforce o no, de alguna manera también pudiera proporcionar estas experiencias más inteligentes impulsadas por IA? Por ejemplo, ¿qué pasaría si nuestro negocio y nuestra aplicación de ventas pudieran trabajar juntos para decirnos qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse, o si nuestra aplicación de servicio pudiera usar la nube de IA para decirnos qué casos es probable que se escalen?

Desafortunadamente, para muchos equipos de desarrollo de Salesforce, parece demasiado complejo y costoso aplicar IA al proceso comercial de su aplicación. Primero, comienza con la ciencia de datos y, para hacer ciencia de datos, debe recopilar e integrar todos los datos necesarios. Y luego necesita hacer disputas de datos, transformar los datos para que pueda usarlos para el aprendizaje automático. Y luego, según su experiencia, es posible que incluso necesite ayuda externa de científicos de datos para crear modelos predictivos, mantenerlos, actualizarlos y crear una infraestructura confiable, segura y escalable. Luego, después de todo ese trabajo, debe tomar estas predicciones y ponerlas en el contexto del usuario comercial.

Ingrese a Salesforce Einstein

Sabiendo que la IA a menudo estaba fuera de su alcance, Salesforce adquirió empresas como MetaMind (especialistas en aprendizaje profundo), Implisit Insights (aplicando IA específicamente al proceso de ventas) y PredictionIO (aprendizaje automático y análisis de big data) para ayudarlos a construir Salesforce Einstein.

Salesforce Einstein es AI para Salesforce y está integrado directamente en la plataforma. Como dijo el gerente general de Einstein: "Toma el CRM número uno del mundo y lo convierte en el CRM más inteligente del mundo". Con la oferta de IA de Salesforce, ahora puede capacitar a los profesionales de ventas, servicios, marketing y TI de una empresa para que den lo mejor de sí mismos haciendo que cada interacción con el cliente sea más rápida, más inteligente y más predictiva.

Aprendizaje profundo: Visión de Einstein y Lenguaje de Einstein

Salesforce Einstein debería poner la nube de IA al alcance de los desarrolladores. Quizás. Pero, ¿por dónde deberías empezar? Lo primero que debe saber es que la IA tiene tres componentes principales:

• Datos
• Algoritmos
• Cálculo

Big data en general ha sido un tema candente durante los últimos años. Todos están emocionados de tener nuevas fuentes de datos, nuevas formas de analizarlos y nuevas formas de almacenarlos.

Esto va a ser una gran parte de cómo llevamos la inteligencia artificial a la empresa, pero gran parte del esfuerzo de desarrollo de la IA se ha centrado en el algoritmo. Estos son algoritmos complejos que se están construyendo, ampliando y, de hecho, tienen nuevas investigaciones de los sectores público y privado. Puede estar seguro de que los algoritmos de nube de IA seguirán siendo innovadores y seguirán impulsando nuevas funciones para sus aplicaciones y para las experiencias de los clientes.

El aspecto de la computación del que probablemente también haya oído hablar últimamente: las GPU, las TPU, las nuevas inversiones y las nuevas investigaciones de las mejores compañías de hardware se dirigen hacia la potencia de la computación, asegurando que estos algoritmos tengan la infraestructura que necesitan para seguir siendo innovadores. y poder proporcionar información sobre sus datos.

Antes de analizar cómo puede desarrollar algo que aproveche esta tecnología, profundicemos en algunos detalles más de lo que enfrentará.

Los datos

Hay dos formas de datos a considerar aquí: estructurados y no estructurados.

Los datos estructurados incluyen sus datos de ERP y la mayoría de sus datos de CRM; podrían ser datos provenientes de dispositivos IoT, por ejemplo. Este tipo de datos ya se pueden buscar fácilmente mediante algoritmos básicos.

Los datos no estructurados pueden ser sus datos de imágenes, mensajes de correo electrónico, presentaciones de PowerPoint, documentos de Word, etc. Aquí es donde entran en juego los algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, que simplifican enormemente la forma en que buscamos a través de este tipo de datos.

el algoritmo

El aprendizaje profundo es un término complicado: muchos desarrolladores e ingenieros de DevOps se sienten abrumados por él. Piensan que no tienen la infraestructura para manejar redes neuronales. Piensan que necesitan un doctorado para comprender suficientemente el modelo de vanguardia que se incorporará para descomponerlo en un proceso de pensamiento más manejable. Afortunadamente, saber lo suficiente para poder aprovecharlo es mucho más accesible que eso.

Comencemos de esta manera: tiene un archivo de entrada. Esto podría ser una imagen, un archivo de audio o un archivo de texto. Y desea obtener resultados perspicaces de él. Salesforce Einstein tiene un conjunto de API que puede usar para que este proceso sea realmente fluido: no tiene que saber nada sobre lo que sucede en el medio.

Con Salesforce Einstein, es muy fácil integrar el aprendizaje profundo en sus aplicaciones. Le proporciona una infraestructura bien alojada que administra sus modelos como un servicio y, por lo tanto, se ocupa de cualquier necesidad de escalabilidad. Por lo tanto, le facilita cargar, entrenar y comprender las métricas de su modelo y, al final, proporciona predicciones en tiempo real en un modelo previamente entrenado o un modelo personalizado que usted crea.

Si incluso eso le suena extraño, los siguientes ejemplos lo pondrán rápidamente al día.

Computación: Visión de Einstein

Este es uno de los servicios de aprendizaje profundo que ofrece Salesforce Einstein. No todos los modelos de aprendizaje profundo o redes neuronales son iguales: se utilizan arquitecturas específicas para problemas específicos. Y en el caso de la visión por computadora, la nube de IA usa lo que se llama una red neuronal convolucional, lo que significa que cada capa aprende de la anterior. Entonces, cuando una red de este tipo se entrena con datos de imágenes, reconstruye la imagen desde cero para comprender sus diferentes componentes. Primero observará la unidad más pequeña de una imagen, el píxel, y luego comprenderá los bordes, y luego la siguiente capa comprenderá las partes o elementos del objeto y, finalmente, llegará a los objetos completos.

Y todo el proceso está a cargo de usted, por lo que puede concentrarse en el valor comercial que puede desbloquear para sus clientes con visión artificial en lugar de en el proceso en sí.

Piense en cómo se podría transformar la industria del transporte mediante el uso de drones para monitorear las carreteras; nadie necesitaría enviar un equipo de limpieza.

O cómo las empresas de CPG, en lugar de enviar personas para registrar manualmente los productos en un estante, podrían simplemente tomar una fotografía y analizarla automáticamente.

O cómo se puede revolucionar el comercio minorista de consumo con la búsqueda visual, o cómo las compañías de seguros pueden automatizar la clasificación de reclamos, o cómo el cuidado de la salud puede aprovechar el procesamiento de imágenes.

Todos estos escenarios pueden cubrirse con la clasificación de imágenes de Einstein, que forma parte de Einstein Vision. Todo lo que necesita es un modelo, que es más o menos solo un conjunto de etiquetas de clasificación.

Construir un modelo personalizado

Puede crear sus propios modelos personalizados y luego integrarlos en sus flujos de trabajo, ya sea un flujo de trabajo de Salesforce o una aplicación externa.

Construir su propio modelo personalizado implica solo tres pasos:

1. Cree su propio conjunto de datos, según lo que necesite hacer su modelo personalizado. Digamos que quiere poder distinguir la diferencia entre los refrigeradores de tres puertas y los refrigeradores de dos puertas. Deberá recopilar un montón de imágenes de refrigeradores de dos puertas y colocarlas en una carpeta, y luego un montón de imágenes de refrigeradores de tres puertas y colocarlas en otra carpeta.
2. Entrena a tu modelo. Ahora, independientemente de los conjuntos de datos que recopiló en el paso anterior, los carga y la nube de IA entrenará el modelo en función de ese conjunto de datos. El hecho de que ya separó las imágenes es todo lo que necesita para el entrenamiento. Una vez que se entrene el nuevo modelo de datos, recibirá su ID.
3. ¡Úsalo para la predicción! Ahora puede obtener predicciones sobre imágenes que el modelo nunca antes había visto. Es tan simple como hacer una llamada a la API usando la nueva identificación del modelo.

Computación: Lenguaje de Einstein

Si las imágenes no son lo que necesitas procesar, es probable que estés buscando entrenar usando texto. Para ello, la nube de IA de Salesforce cuenta con Einstein Language, que actualmente se compone de dos servicios: Einstein Intent y Einstein Sentiment.

• Einstein Intent es un clasificador general del tipo de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Le permite definir sus propias clases y cargar datos que representan esas clases.
• Einstein Sentiment es un modelo preentrenado que puede analizar el lenguaje humano para derivar los sentimientos del contenido y las declaraciones de los usuarios circundantes y clasificarlos en clases positivas, negativas y neutrales.

Los servicios de Einstein Language funcionan igual que nuestro ejemplo de clasificación de imágenes. Aquí, también definiremos las clases.

En el ejemplo anterior, la intención es enrutar casos. Cada vez que llega un caso, queremos analizarlo y enrutarlo al departamento correcto: envío, facturación, producto, ventas... podemos definir tantas clases como necesitemos. Pero en el caso de Einstein Sentiment, las clases son fijas, por lo que solo tenemos positivo, negativo o neutral.

Una vez que haya separado los datos en diferentes clases, puede entrenar sus modelos. Entrenar el modelo es muy fácil con la API provista. Al igual que con Einstein Vision, una vez que se entrena el modelo, tendrá su ID de modelo y estará listo para obtener predicciones.

Salesforce Einstein: Hacia un comienzo inteligente

Ahora que tiene una idea de las posibilidades que Salesforce Einstein pone a su alcance como desarrollador de Salesforce, y lo fácil que sería ayudar a sus clientes o empleadores a aprovechar la nube de IA, comenzar solo requiere configurar una cuenta. ¡Esperamos escuchar cómo está utilizando la nube de IA para revolucionar su propia aplicación!