Intelligenza artificiale per la tua app: scopri Salesforce Einstein

La rivoluzione dell'IA sta già trasformando il mondo dei consumatori.

A volte, è nei modi di tutti i giorni come i consigli sui prodotti, e a volte è in modi magnifici: gli impianti cocleari, che forniscono un udito artificiale per i nati completamente sordi, sono passati all'IA per un'esperienza utente finale superiore.

La rivoluzione dell'IA sta portando a un mondo più intelligente e questo mondo più intelligente è stato costruito sui mega-trend a cui tutti abbiamo assistito negli ultimi 20 anni: il web, il cloud, i social, i dispositivi mobili e l'Internet delle cose ( IoT).

Con la tecnologia cloud, come sviluppatori, abbiamo una capacità di elaborazione e archiviazione virtualmente illimitata, ed è davvero quella combinazione di enormi quantità di dati e enorme potenza di calcolo che sta portando a questa rivoluzione. Ora che tutti sono connessi gli uni agli altri e a tutto in un modo o nell'altro, tutte queste connessioni stanno generando ordini di grandezza in più di dati che il cloud di intelligenza artificiale può elaborare che mai.

Sperimenta il cloud AI ogni giorno come consumatore. Quando vedi un consiglio su un prodotto su Amazon, un consiglio su un film su Netflix o una foto che viene automaticamente identificata e taggata nel tuo feed di Facebook, stai sperimentando la potenza dell'IA.

Non sarebbe fantastico se l'app su cui stai lavorando, indipendentemente dal fatto che sia un'app Salesforce o meno, potesse in qualche modo anche fornire queste esperienze più intelligenti e basate sull'intelligenza artificiale? Ad esempio, cosa accadrebbe se la nostra azienda e la nostra app di vendita potessero collaborare per dirci quali lead hanno maggiori probabilità di convertire, o la nostra app di servizio potesse utilizzare il cloud AI per dirci quali casi potrebbero subire un'escalation?

Sfortunatamente, per molti team di sviluppo Salesforce, sembra troppo complesso e costoso applicare l'IA al processo aziendale della loro app. Innanzitutto, inizia con la scienza dei dati e, per fare scienza dei dati, devi raccogliere e integrare tutti i dati richiesti. E poi devi occuparti di dati, trasformandoli in modo da poterli utilizzare per l'apprendimento automatico. E poi, a seconda della tua esperienza, potresti anche aver bisogno dell'aiuto esterno di data scientist per creare modelli predittivi, mantenerli, aggiornarli e creare un'infrastruttura affidabile, sicura e scalabile. Quindi, dopo tutto quel lavoro, devi prendere queste previsioni e inserirle nel contesto dell'utente aziendale.

Entra in Salesforce Einstein

Sapendo che l'IA era spesso fuori portata, Salesforce ha acquisito aziende come MetaMind (specialisti dell'apprendimento approfondito), Implisit Insights (applicando l'IA in modo specifico al processo di vendita) e PredictionIO (apprendimento automatico e analisi dei big data) per aiutarli a costruire Salesforce Einstein.

Salesforce Einstein è l'IA per Salesforce ed è integrato direttamente nella piattaforma. Come ha affermato il GM di Einstein, "Prende il CRM numero uno al mondo e lo rende il CRM più intelligente del mondo". Con l'offerta AI di Salesforce, ora puoi consentire ai professionisti delle vendite, dell'assistenza, del marketing e dell'IT di un'azienda di dare il meglio di sé rendendo ogni interazione con i clienti più veloce, più intelligente e più predittiva.

Deep Learning: Einstein Vision e Einstein Language

Salesforce Einstein dovrebbe portare il cloud AI alla portata degli sviluppatori. Forse. Ma da dove dovresti iniziare? La prima cosa da sapere è che l'IA ha tre componenti principali:

• Dati
• Algoritmi
• Calcolo

I big data in generale sono stati un argomento caldo negli ultimi due anni. Tutti sono entusiasti di avere nuove fonti di dati, nuovi modi di analizzarli e nuovi modi di archiviarli.

Questa sarà una parte importante del modo in cui portiamo l'intelligenza artificiale nell'impresa, ma gran parte dello sforzo di sviluppo dell'IA è stato dal lato degli algoritmi. Si tratta di algoritmi complessi che vengono costruiti, ampliati e in realtà hanno nuove ricerche sia dal settore privato che da quello pubblico. Puoi essere certo che gli algoritmi cloud AI continueranno a essere innovativi e continueranno a promuovere nuove funzionalità per le tue applicazioni e per le esperienze dei clienti.

Anche l'aspetto computazionale di cui probabilmente hai sentito parlare di recente: GPU, TPU, nuovi investimenti e nuove ricerche di tutte le migliori società di hardware stanno andando verso la potenza di calcolo, assicurando che questi algoritmi abbiano l'infrastruttura di cui hanno bisogno per continuare a essere innovativi e per essere in grado di fornire informazioni dettagliate sui tuoi dati.

Prima di approfondire il modo in cui puoi sviluppare qualcosa che sfrutti questa tecnologia, analizziamo alcuni dettagli in più su ciò con cui avrai a che fare.

I dati

Ci sono due forme di dati da considerare qui: strutturati e non strutturati.

I dati strutturati includono i tuoi dati ERP e la maggior parte dei tuoi dati CRM; ad esempio, potrebbero essere dati provenienti da dispositivi IoT. Questo tipo di dati è già facilmente ricercabile dagli algoritmi di base.

I dati non strutturati potrebbero essere dati di immagine, messaggi di posta elettronica, presentazioni PowerPoint, documenti Word, ecc. È qui che entrano in gioco gli algoritmi di deep learning e machine learning, semplificando enormemente il modo in cui cerchiamo questo tipo di dati.

L'algoritmo

Il deep learning è un termine complicato: molti sviluppatori e ingegneri DevOps ne vengono sopraffatti. Pensano di non avere l'infrastruttura per gestire le reti neurali. Pensano di aver bisogno di un dottorato di ricerca per comprendere a sufficienza il modello all'avanguardia da incorporare al fine di scomporlo in un processo di pensiero più gestibile. Fortunatamente, conoscerne abbastanza per essere in grado di sfruttarlo è molto più accessibile di così.

Iniziamo così: hai un file di input. Potrebbe trattarsi di un'immagine, un file audio o un file di testo. E vuoi trarne un risultato approfondito. Salesforce Einstein dispone di una serie di API che puoi utilizzare per rendere questo processo davvero semplice: non devi sapere nulla di ciò che accade nel mezzo.

Con Salesforce Einstein è molto facile incorporare il deep learning nelle tue applicazioni. Ti fornisce un'infrastruttura ben ospitata che gestisce i tuoi modelli come servizio e quindi si prende cura di qualsiasi esigenza di scalabilità. In questo modo è facile caricare, addestrare e comprendere le metriche del modello e, alla fine, fornire previsioni in tempo reale su un modello pre-addestrato o su un modello personalizzato che crei.

Se anche questo ti suona estraneo, i prossimi esempi ti aggiorneranno rapidamente.

Calcolo: Einstein Vision

Questo è uno dei servizi di deep learning offerti da Salesforce Einstein. Non tutti i modelli di deep learning o le reti neurali sono uguali: architetture specifiche vengono utilizzate per problemi specifici. E nel caso della visione artificiale, il cloud AI utilizza quella che viene chiamata una rete neurale convoluzionale, il che significa che ogni livello impara dal precedente. Quindi, quando una tale rete viene addestrata sui dati dell'immagine, ricostruisce l'immagine da zero per comprenderne i diversi componenti. Prima osserverà l'unità più piccola di un'immagine, il pixel, quindi comprenderà i bordi, quindi il livello successivo comprenderà parti o elementi dell'oggetto, quindi alla fine arriverà a oggetti interi.

E l'intero processo è curato per te, così puoi concentrarti sul valore aziendale che puoi sbloccare per i tuoi clienti con la visione artificiale invece che sul processo stesso.

Pensa a come l'industria dei trasporti potrebbe essere trasformata utilizzando i droni per monitorare le autostrade: nessuno avrebbe bisogno di inviare una squadra di pulizia.

O come le aziende CPG, invece di inviare persone a registrare manualmente i prodotti su uno scaffale, potrebbero semplicemente scattare una foto e farla analizzare automaticamente.

O come rivoluzionare la vendita al dettaglio dei consumatori con la ricerca visiva, o come le compagnie assicurative possono automatizzare il triage dei sinistri o come l'elaborazione delle immagini può essere sfruttata dall'assistenza sanitaria.

Tutti questi scenari possono essere coperti da Einstein Image Classification, che fa parte di Einstein Vision. Tutto ciò che serve è un modello, che è più o meno solo un insieme di etichette di classificazione.

Costruisci un modello personalizzato

Puoi creare i tuoi modelli personalizzati e poi integrarli nei tuoi flussi di lavoro, che si tratti di un flusso di lavoro Salesforce o di un'applicazione esterna.

Costruire il tuo modello personalizzato richiede solo tre passaggi:

1. Crea il tuo set di dati, in base a ciò che deve fare il tuo modello personalizzato. Supponiamo di voler essere in grado di distinguere tra frigoriferi a tre porte e frigoriferi a due porte. Dovrai raccogliere un mucchio di immagini di frigoriferi a due porte e inserirle in una cartella, quindi un mucchio di immagini di frigoriferi a tre porte e metterle in un'altra cartella.
2. Allena il tuo modello. Ora, qualunque sia il set di dati che hai raccolto nel passaggio precedente, lo carichi e il cloud AI addestrerà il modello in base a quel set di dati. Il fatto che tu abbia già separato le immagini è tutto ciò che serve per l'allenamento. Una volta addestrato il nuovo modello di dati, riceverai il suo ID.
3. Usalo per la previsione! Ora puoi ottenere previsioni su immagini che il modello non ha mai visto prima. È semplice come effettuare una chiamata API utilizzando il nuovo ID modello.

Calcolo: Linguaggio Einstein

Se le immagini non sono ciò che devi elaborare, è probabile che tu stia cercando di allenarti utilizzando il testo. Per questo, il cloud AI di Salesforce ha Einstein Language, che è attualmente composto da due servizi: Einstein Intent e Einstein Sentiment.

• Einstein Intent è un classificatore generale del tipo di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Ti consente di definire le tue classi e caricare i dati che rappresentano tali classi.
• Einstein Sentiment è un modello pre-addestrato che è in grado di analizzare il linguaggio umano per ricavare i sentimenti del contenuto e delle dichiarazioni degli utenti circostanti e classificarli in classi positive, negative e neutre.

I servizi di Einstein Language funzionano proprio come il nostro esempio di classificazione delle immagini. Qui definiremo anche le classi.

Nell'esempio precedente, l'intento riguarda l'instradamento dei casi. Ogni volta che arriva un caso, vogliamo analizzarlo e indirizzarlo al reparto giusto: spedizione, fatturazione, prodotto, vendite... possiamo definire tutte le classi di cui abbiamo bisogno. Ma nel caso di Einstein Sentiment, le classi sono fisse, quindi abbiamo solo positivo, negativo o neutro.

Dopo aver separato i dati in classi diverse, puoi addestrare i tuoi modelli. L'addestramento del modello è molto semplice con l'API fornita. Proprio come con Einstein Vision, una volta addestrato il modello, avrai il tuo ID modello e sarai pronto per ottenere previsioni.

Salesforce Einstein: un inizio intelligente

Ora che hai un assaggio delle possibilità che Salesforce Einstein offre alla tua portata come sviluppatore Salesforce e quanto sarebbe facile aiutare i tuoi clienti o datori di lavoro a sfruttare il cloud di intelligenza artificiale, iniziare richiede semplicemente la creazione di un account. Non vediamo l'ora di sapere come stai utilizzando il cloud AI per rivoluzionare la tua app!