
A tecnológica que se especializou em software de CRM tem vindo a reforçar a utilização de Inteligência Artificial (IA) nos seus produtos com o Einstein, e no final de fevereiro lançou o seu próprio copiloto, com um assistente conversacional, em linguagem natural. Na conferência TrailblazerDX, dedicada aos developers, que está a decorrer em São Francisco, nos EUA, a Salesforce reforçou a sua aposta nesta área, com mais ferramentas que pretendem democratizar o uso da IA para todos os utilizadores do seu software.
"Estamos a entrar numa era onde o futuro vai ser liderado por IA e vamos dar aos developers as ferramentas para estarem à frente", afirmou Clara Shih, CEO da Salesforce AI, numa conferência com jornalistas em que o SAPO TEK esteve presente. O Einstein Copilot deverá garantir uma nova forma de interação com o Saleforce e a vantagem é que conhece os dados, conhece a organização e os processos de negócio, mas a executiva sublinha também que é um parceiro de confiança.
Para Clara Shih, a confiança é mesmo a palavra chave. "As empresas precisam de dados fiáveis para operar. Os modelos treinados com a Wikipedia e o Reddit não servem", avisa. Mesmo assim reconhece que em muitos casos os dados que existem nas empresas são "ilhas", dispersas por várias aplicações e clouds, sem datasets unificados, que são necessários para tornar a informação útil e evitar alucinações.
No TrailblazerDX, Salesforce está a anunciar a disponibilização do Einstein 1 Studio, que traz ferramentas low-code para que os utilizadores e administradores do Salesforce, assim como os programadores, possam adaptar de forma fácil o Einstein Copilot, integrando funcionalidades de IA em qualquer aplicação. "Todas as pessoas podem usar o Einstein 1 Studio [...] se sabem escrever um email podem dar os comandos necessários, as prompts. É um superpoder que todos podem usar", explica.
O Einstein 1 Studio inclui o Copilot Builder, que ajuda a criar ações personalizadas de IA para tarefas específicas, e o Prompt Builder permite criar e ativar prompts personalizadas, enquanto no Model Builder se definem e importam vários modelos de IA.
O desenvolvimento pode ser feito com código ou sem código, o que torna a sua utilização possível por vários departamentos das empresas, sem estarem limitados à área de tecnologias de inormação.
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