AI sem complicações para seu aplicativo: conheça o Salesforce Einstein

A revolução da IA ​​já está transformando o mundo do consumidor.

Às vezes, é de maneiras cotidianas, como recomendações de produtos, e às vezes de maneiras magníficas: os implantes cocleares, que fornecem audição artificial para pessoas nascidas completamente surdas, mudaram para a IA para uma experiência superior do usuário final.

A revolução da IA ​​está levando a um mundo mais inteligente, e esse mundo mais inteligente foi construído com base nas megatendências que todos testemunhamos nos últimos 20 anos: a web, a nuvem, as redes sociais, os dispositivos móveis e a Internet das Coisas ( IoT).

Com a tecnologia em nuvem, temos, como desenvolvedores, capacidade virtualmente ilimitada de computação e armazenamento, e é realmente essa combinação de dados maciços e poder de computação maciço que está levando a essa revolução. Agora que todos estão conectados uns aos outros e a tudo de uma forma ou de outra, todas essas conexões estão gerando ordens de magnitude mais dados para a nuvem de IA processar do que nunca.

Você experimenta a nuvem de IA todos os dias como consumidor. Quando você vê uma recomendação de produto na Amazon, uma recomendação de filme na Netflix ou uma foto que é automaticamente identificada e marcada em seu feed do Facebook, você está experimentando o poder da IA.

Agora, não seria ótimo se o aplicativo em que você está trabalhando - seja um aplicativo Salesforce ou não - pudesse de alguma forma também fornecer essas experiências mais inteligentes e baseadas em IA? Por exemplo, e se nossa empresa e nosso aplicativo de vendas pudessem trabalhar juntos para nos dizer quais leads têm maior probabilidade de conversão, ou nosso aplicativo de serviço pudesse usar a nuvem de IA para nos informar quais casos provavelmente serão escalados?

Infelizmente, para muitas equipes de desenvolvimento do Salesforce, parece muito complexo e caro aplicar a IA ao processo de negócios de seus aplicativos. Primeiro, começa com ciência de dados e, para fazer ciência de dados, você precisa coletar e integrar todos os dados necessários. E então você precisa fazer a disputa de dados, transformando os dados para que você possa usá-los para aprendizado de máquina. E então, dependendo de sua experiência, você pode até precisar de ajuda externa de cientistas de dados para criar modelos preditivos, mantê-los, atualizá-los e criar uma infraestrutura confiável, segura e escalável. Então, depois de todo esse trabalho, você precisa pegar essas previsões e colocá-las no contexto do usuário de negócios.

Entre no Salesforce Einstein

Sabendo que a IA estava muitas vezes fora de alcance, a Salesforce adquiriu empresas como MetaMind (especialistas em aprendizado profundo), Implisit Insights (aplicando IA especificamente ao processo de vendas) e PredictionIO (aprendizado de máquina e análise de big data) para ajudá-los a construir o Salesforce Einstein.

O Salesforce Einstein é IA para Salesforce e está integrado à plataforma. Como disse o gerente geral do Einstein, “é preciso pegar o CRM número um do mundo e torná-lo o CRM mais inteligente do mundo”. Com a oferta de IA da Salesforce, agora você pode capacitar os profissionais de vendas, serviços, marketing e TI de uma empresa a serem os melhores, tornando cada interação com o cliente mais rápida, inteligente e preditiva.

Aprendizado Profundo: Visão do Einstein e Linguagem do Einstein

O Salesforce Einstein deve trazer a nuvem de IA ao alcance dos desenvolvedores. Pode ser. Mas por onde você deve começar? A primeira coisa a saber é que a IA tem três componentes principais:

• Dados
• Algoritmos
• Computação

Big data em geral tem sido um tema quente nos últimos dois anos. Todo mundo está animado para ter novas fontes de dados, novas formas de analisá-los e novas formas de armazená-los.

Isso será uma grande parte de como trazemos a inteligência artificial para a empresa, mas muito do esforço de desenvolvimento de IA está no lado do algoritmo. Esses são algoritmos complexos que estão sendo construídos, expandidos e realmente tendo novas pesquisas dos setores público e privado. Você pode ter certeza de que os algoritmos de nuvem de IA continuarão sendo inovadores e continuarão a gerar novos recursos para seus aplicativos e experiências do cliente.

O aspecto de computação que você provavelmente já ouviu falar ultimamente também: GPUs, TPUs, novos investimentos e novas pesquisas de todas as melhores empresas de hardware estão indo para o poder da computação, garantindo que esses algoritmos tenham a infraestrutura necessária para continuar sendo inovadores e ser capaz de fornecer informações sobre seus dados.

Antes de entrarmos em como você pode desenvolver algo que aproveite essa tecnologia, vamos nos aprofundar em mais alguns detalhes do que você estará lidando.

Os dados

Há duas formas de dados a serem considerados aqui: estruturados e não estruturados.

Dados estruturados incluem seus dados de ERP e a maioria de seus dados de CRM; podem ser dados saindo de dispositivos IoT, por exemplo. Esse tipo de dado já é facilmente pesquisável por algoritmos básicos.

Os dados não estruturados podem ser seus dados de imagem, mensagens de e-mail, apresentações em PowerPoint, documentos do Word etc. É aí que entram os algoritmos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina, simplificando enormemente a forma como pesquisamos esse tipo de dados.

O Algoritmo

Aprendizado profundo é um termo complicado: muitos desenvolvedores e engenheiros de DevOps ficam sobrecarregados com isso. Eles acham que não têm infraestrutura para lidar com redes neurais. Eles acham que precisam de um doutorado para entender suficientemente o modelo de última geração a ser incorporado, a fim de decompô-lo em um processo de pensamento mais gerenciável. Felizmente, saber o suficiente para poder aproveitá-lo é muito mais acessível do que isso.

Vamos começar assim: Você tem um arquivo de entrada. Pode ser uma imagem, um arquivo de áudio ou um arquivo de texto. E você deseja obter uma saída perspicaz disso. O Salesforce Einstein tem um conjunto de APIs que você pode usar para tornar esse processo realmente perfeito: você não precisa saber nada sobre o que acontece no meio.

Com o Salesforce Einstein, é muito fácil incorporar o aprendizado profundo em seus aplicativos. Ele fornece uma infraestrutura bem hospedada que gerencia seus modelos como um serviço e, portanto, atende a qualquer necessidade de escalabilidade. Assim, fica mais fácil fazer upload, treinar e entender as métricas do seu modelo e, no final, fornecer previsões em tempo real em um modelo pré-treinado ou em um modelo personalizado criado por você.

Se até isso soa estranho para você, os próximos exemplos rapidamente o deixarão atualizado.

Computação: Einstein Vision

Este é um dos serviços de deep learning oferecidos pelo Salesforce Einstein. Nem todos os modelos de aprendizado profundo ou redes neurais são iguais: arquiteturas específicas são usadas para problemas específicos. E no caso da visão computacional, a nuvem de IA usa o que é chamado de rede neural convolucional, o que significa que cada camada aprende com a anterior. Então, quando essa rede é treinada em dados de imagem, ela reconstrói a imagem desde o início para entender seus diferentes componentes. Ele primeiro olhará para a menor unidade de uma imagem, o pixel, e então entenderá as bordas, e então a próxima camada entenderá as partes ou elementos do objeto e, eventualmente, chegará aos objetos inteiros.

E todo esse processo é cuidado para você, para que você possa se concentrar no valor comercial que pode desbloquear para seus clientes com visão computacional, em vez de no processo em si.

Pense em como o setor de transporte poderia ser transformado usando drones para monitorar rodovias – ninguém precisaria enviar uma equipe de limpeza.

Ou como as empresas de CPG, em vez de enviar indivíduos para registrar manualmente os produtos em uma prateleira, poderiam apenas tirar uma foto e analisá-la automaticamente.

Ou como o varejo de consumo pode ser revolucionado com a pesquisa visual, ou como as seguradoras podem automatizar a triagem de sinistros ou como o processamento de imagens pode ser aproveitado pela assistência médica.

Todos esses cenários podem ser cobertos pelo Einstein Image Classification, que faz parte do Einstein Vision. Tudo que você precisa é de um modelo, que é mais ou menos apenas um conjunto de rótulos de classificação.

Crie um modelo personalizado

Você pode criar seus próprios modelos personalizados e integrá-los em seus fluxos de trabalho, seja um fluxo de trabalho do Salesforce ou um aplicativo externo.

Construir seu próprio modelo personalizado envolve apenas três etapas:

1. Crie seu próprio conjunto de dados, com base no que seu modelo personalizado precisa fazer. Digamos que você queira saber a diferença entre refrigeradores de três portas e refrigeradores de duas portas. Você precisará coletar um monte de imagens de geladeiras de duas portas e colocá-las em uma pasta, e depois um monte de imagens de geladeiras de três portas e colocá-las em outra pasta.
2. Treine seu modelo. Agora, quaisquer que sejam os conjuntos de dados coletados na etapa anterior, você os carrega e a nuvem de IA treinará o modelo com base nesse conjunto de dados. O fato de você já ter separado as imagens é tudo o que é necessário para o treinamento. Depois que o novo modelo de dados for treinado, você receberá seu ID.
3. Use-o para previsão! Agora você pode obter previsões em imagens que o modelo nunca viu antes. É tão simples quanto fazer uma chamada de API usando o novo ID do modelo.

Computação: Linguagem Einstein

Se as imagens não são o que você precisa processar, é provável que você queira treinar usando texto. Para isso, a nuvem de IA da Salesforce conta com o Einstein Language, que atualmente é composto por dois serviços: Einstein Intent e Einstein Sentiment.

• Einstein Intent é um classificador geral do tipo de processamento de linguagem natural (NLP). Ele permite que você defina suas próprias classes e carregue os dados que representam essas classes.
• O Einstein Sentiment é um modelo pré-treinado capaz de analisar a linguagem humana para derivar os sentimentos do conteúdo e das declarações dos usuários ao redor e classificá-los em classes positivas, negativas e neutras.

Os serviços do Einstein Language funcionam exatamente como nosso exemplo de classificação de imagem. Aqui, também definiremos classes.

No exemplo acima, a intenção é encaminhar casos. Toda vez que um caso chega, queremos analisá-lo e encaminhá-lo para o departamento certo: envio, cobrança, produto, vendas... podemos definir quantas classes precisarmos. Mas no caso do Einstein Sentiment, as classes são fixas, então temos apenas positivo, negativo ou neutro.

Depois de separar os dados em diferentes classes, você pode treinar seus modelos. Treinar o modelo é muito fácil com a API fornecida. Assim como no Einstein Vision, assim que o modelo for treinado, você terá o ID do modelo e estará pronto para obter previsões.

Salesforce Einstein: um começo inteligente

Agora que você conhece as possibilidades que o Salesforce Einstein traz ao seu alcance como desenvolvedor do Salesforce e como seria fácil ajudar seus clientes ou empregadores a aproveitar a nuvem de IA, começar requer apenas a configuração de uma conta. Estamos ansiosos para saber como você está usando a nuvem de IA para revolucionar seu próprio aplicativo!