Salesforce lanserer AI Cloud for å bringe modeller til bedriften
Salesforce lanserer en ny serie med produkter som tar sikte på å styrke sin posisjon i det ultra-konkurransedyktige AI-området.
Kalt AI Cloud, suiten, som inkluderer verktøy designet for å levere «bedriftsklar» AI, er Salesforces siste tverrfaglige forsøk på å utvide produktporteføljen med AI-funksjoner. På mange måter er det en fortsettelse av det generative AI-initiativet som selskapet lanserte i mars, som har som mål å inkorporere generativ AI på tvers av hele Salesforce-plattformen.
“Det handler egentlig om å bringe generativ AI på en pålitelig måte til bedriften,” sa Adam Caplan, SVP for fremvoksende teknologi hos Salesforce, til TechCrunch i et telefonintervju. “Vi beveger oss utrolig raskt for å utnytte historien vi har innen AI og bygge dette inn i stabelen vår på en pålitelig måte.”
AI Cloud er vert for og betjener AI-modeller – spesielt tekstgenererende modeller – fra en rekke partnere, inkludert Amazon Web Services, Anthropic, Cohere og OpenAI på Salesforces skyinfrastruktur. Førstepartsmodeller er tilgjengelige fra Salesforces AI-forskningsavdeling, og driver funksjoner som kodegenerering og automatisering av forretningsprosesser. Eller kunder kan ta med en spesialtrent modell til plattformen mens de lagrer data på sin egen infrastruktur.
Innbilskheten er ikke langt unna Amazons nylig lanserte Bedrock, som gir en familie med modeller som er trent internt av AWS, samt forhåndstrente modeller fra oppstartspartnere.
“Det vi gjør er at vi i utgangspunktet tar en økosystemtilnærming – en åpen tilnærming – og jobber med den beste modellen for best mulig bruk,” sa Caplan.
Generativ AI overalt
De Salesforce-bygde modellene i AI Cloud driver nye muligheter i Salesforces flaggskipprodukter, inkludert Data Cloud, Tableau, Flow og MuleSoft. Det er ni modeller totalt: Sales GPT, Service GPT, Marketing GPT, Commerce GPT, Slack GPT, Tableau GPT, Flow GPT og Apex GPT.
Salgs-GPT kan raskt lage personlig tilpassede e-poster automatisk, mens Service GPT kan lage servicebriefinger, saksoppsummeringer og arbeidsordrer basert på saksdata og kundehistorikk. Markedsføring GPT og Commerce GPT kan i mellomtiden generere målgruppesegmenter for målretting og skreddersydd produktbeskrivelser til hver kjøper basert på deres kundedata, eller gi anbefalinger som hvordan du kan øke gjennomsnittlig ordreverdi.
Bildekreditt: Salesforce
Slack GPT, Tableau GPT, Flow GPT og Apex GPT er litt mer spesialiserte i naturen. Slack GPT og Flow GPT lar brukere bygge arbeidsflyter uten kode som bygger inn AI-handlinger, enten det er i Slack eller Flow. Tableau GPT kan generere visualiseringer basert på naturlig språkforespørsler og overflatedatainnsikt. Når det gjelder Apex GPT, kan den skanne etter kodesårbarheter og foreslå innebygd kode for Apex, Salesforces proprietære programmeringsspråk.
Flere av modellene er live per i dag, inkludert Slack GPT, Commerce GPT, Sales GPT og Service GPT. Resten – minus Flow GPT, som lander i oktober – er planlagt å ankomme så tidlig som denne måneden.
Bildekreditt: Salesforce
En iøynefallende utelatelse i Cloud AI er en bildegenereringsmodell på linje med DALL-E 2 og Stable Diffusion. Caplan sa at det er i arbeid, og erkjenner nytten for å lage markedsføringskampanjer, landingssider, e-poster og mer. Men han la til at det er en rekke barrierer – fra opphavsrett til toksisitet – Salesforce tar sikte på å overvinne før de slipper den.
Tillitslag
Så hva annet skiller AI Cloud? Vel, Salesforce kårer Einstein Trust Layer, en ny AI-modererings- og redaksjonstjeneste. I likhet med Nvidias NeMo Guardrails, forsøker Einstein Trust Layer å forhindre tekstgenererende modeller fra å beholde sensitive data, for eksempel kundebestillinger og telefonnumre.
Einstein Trust Layer er rettet mot selskaper med strenge overholdelses- og styringskrav som normalt utelukker dem fra å bruke generative AI-verktøy, sier Caplan. Selvfølgelig er det på tide. En voksende liste over firmaer, inkludert Amazon, Goldman Sachs og Verizon, har forbudt eller begrenset bruken av generativ AI som ChatGPT, med henvisning til personvernrisiko.
“Spørsmålet nummer én fra hver kunde er rundt tillit og sikkerhet og hvordan vi kan gjøre det mulig for dem som bedrift å nærme seg disse nye teknologiene – denne nye verdenen – på en sikker måte,” sa Caplan.
Einstein Trust Layer sitter mellom en app eller tjeneste og en tekstgenererende modell, og oppdager når en melding kan inneholde sensitiv informasjon og fjerner den automatisk på baksiden før den når modellen. Tjenesten kan også filtrere etter toksisitet (f.eks. sexisme, rasisme og andre former for diskriminering), enten i en melding eller i svaret fra en modell.
Brukere som kobler modeller fra tredjepartsplattformer som Amazon SageMaker eller Googles Vertex AI til AI Cloud kan fortsatt trykke Einstein Trust Layer, sier Salesforce. Og for OpenAI-kunder sier Salesforce at de har etablert et “tillitspartnerskap” med OpenAI for å levere felles innholdsmoderering ved å bruke OpenAIs sikkerhetsverktøy i forbindelse med Einstein Trust Layer.
Moderering av modeller og meldinger er vanskelige saker, og Salesforce har mye i veien for konkurranse. Microsoft, som bare forrige måned debuterte en ny AI-tjeneste for å moderere tekst og bilder, inkludert fra modeller, tilbyr modelltilpasningsalternativer som ligner på Einstein Trust Layer via Azure OpenAI Service (om enn bare for OpenAI-modeller).
Kanskje det er derfor, for ytterligere å skille AI Cloud fra de andre administrerte AI-tjenestetilbudene der ute, lanserer Salesforce en rekke prompte “maler” og hurtigmalbyggingsverktøy. Salesforce sier at malens “optimaliserte” AI-meldinger bruker “harmoniserte” data for å jorde modellgenererte utdata i sammenheng med et selskaps behov, noe som påvirker kvaliteten og relevansen til det genererte innholdet.
Det er i interessen å redusere tiden og kostnadene for å tilpasse en generativ AI-modell i AI Cloud til en bestemt brukssituasjon, sa Caplan. For eksempel kan en kunde lage en mal som “instruerer” en modell til å ordlegge e-postsvar på en måte som er på linje med en husstil, eller som henter inn spesifikk kundeinformasjon fra en Salesforce-database.
“Det er virkelig et grunnleggende skifte når det gjelder kvaliteten på en e-post og forskjellen mellom mer generisk kopi versus kopi basert på kundeforholdsadministrasjonsdata,” sa Caplan.
Selvfølgelig er prompt engineering ikke en ny vitenskap. Og andre generative AI-plattformer, som Writer, Jasper og til og med Grammarly, gir måter å styre modellenes svar mot visse stiler. Uten tvil er det virkelige verdiforslaget her – i det minste den Salesforce understreker – hvor lett Salesforce-data kan kobles til (og manipuleres av) en modell.
For kunder som allerede er forankret i Salesforce-produktøkosystemet, er det sannsynligvis et overbevisende salgsargument.
“AI pluss data pluss kundeforholdsstyring er en veldig kraftig kombinasjon,” sa Caplan. “Vi kan fortsette å gjøre disse spørsmålene smartere og bedre. Og det kommer til å være veldig kraftig, i tillegg til å trene modellene og levere mer verdi til kundene våre og lignende ting på tvers av stabelen.»
AI Cloud vil lanseres en gang i år, sier Salesforce, med Einstein Trust Layer satt til å bli allment tilgjengelig senere denne måneden.