Si è conclusa la tre giorni di Dreamforce 2024, l’annuale evento di Salesforce che riunisce a San Francisco oltre 40.000 partecipanti da tutto il mondo e milioni online sulla piattaforma Salesforce+. L’edizione di quest’anno è dedicata alle novità sull’intelligenza artificiale e a come la collaborazione tra esseri umani e agenti AI possa ridefinire il successo dei clienti aprendo nuove prospettive per il futuro delle aziende.

Il tutto si incarna nella soluzione Agentforce, una piattaforma per generare ed erogare agenti intelligenti che, dotati di competenze specifiche e con possibilità di accedere ai dati e tool aziendali, possono reagire a determinate situazioni o soddisfare richieste specifiche (anche inviate attraverso Slack, come si farebbe con un collega).

Sì, ma che cos’è un Agente AI?

Nelle ultime settimane il concetto di Agente AI è balzato in cima alle parole d’ordine propagandate da tutte le aziende tech. C’è però un piccolo problema: ciascuna di esse dà all’espressione un significato leggermente diverso, purché si adatti all’offerta e alla strategia dell’azienda. Bene quindi che Clara Shih, CEO di Salesforce AI, abbia specificato in un incontro con la stampa quali sono le cinque caratteristiche e requisiti che un Agente AI dovrebbe avere nella visione di Salesforce.

Eccoli:

Salesforce Agentforce caratteristiche

Ruolo – come per il personale umano, un agente ha competenze, capacità e privilegi di accesso specifici e differenti. Addirittura, è possibile gestire compiti e carichi di lavoro degli agenti con Omni Supervisor, come si farebbe con un dipendente.

Accesso a dati e informazioni – l’agente deve poter accedere ai dati strutturati e non strutturati che sono già sulla Data Cloud di Salesforce. Dai database del CRM alle conversazioni che avvengono su Slack, alle fonti dati esterne collegate, anche in modalità Zero Copy, che non richiede una replica sulla piattaforma.

Capacità di agire – come il nome stesso suggerisce (ma, come dicevamo, non per tutti i vendor è scontato), un Agente dovrebbe avere accesso agli strumenti per portare a termine il lavoro che gli è stato affidato. Accesso quindi ai workflow che i clienti hanno già costruito sulla piattaforma Salesforce, ma anche a tool di terze parti attraverso la gestione API di Mulesoft, per esempio.

Canali – per comunicare direttamente con il cliente o il destinatario della richiesta. Email, voce, Whatsapp, Apple Business Messaging… Tutti interfacciati nativamente.

Trust e Security – più che una capacità, la sicurezza rappresenta le fondamenta dell’intero sistema. Salesforce assicura la presenza di guardrail di sicurezza, protezione da prompt injection e un rilevatore di linguaggio tossico.

Protezione e diritti di accesso sono gli stessi garantiti dalla piattaforma Salesforce, e il fatto che all’Agente possono essere associati ruoli e diritti di accesso già presenti per la forza lavoro, semplifica l’adozione e minimizza i rischi di errata configurazione.

Atlas, il cervello della AI di Salesforce

Al centro della soluzione Agentforce c’è Atlas, un componente che Salesforce definisce “Reasoning Engine” (motore di ragionamento). Innescato da un Agente, Atlas recupera dalla Data Cloud i dati necessari all’elaborazione, pianifica la risposta, valuta i risultati ed eventualmente recupera ulteriori informazioni e ripete il ciclo fino a ottenere una risposta che ritiene soddisfacente.

Salesforce Atlas

Obiettivo di Salesforce è che tutto questo avvenga in meno di un secondo (sub-second pipeline), per i dati che sono già presenti nella Data Cloud, o connessi in modalità Zero Copy, e vettorializzati per prepararli all’elaborazione da parte del modello AI.

Secondo Rahul Auradkar, Executive Vice President e General Manager della divisione Unified Data Services & Einstein di Salesforce, Atlas e la Data Cloud permettono di mettere a frutto l’enorme mole di dati non strutturati di cui l’azienda dispone ma che non sono direttamente collegati tra loro e con le applicazioni. Il tutto riducendo i rischi, potendo contare sulle policy già impostate nella piattaforma, e con un minore costo totale rispetto alla creazione di soluzioni ad hoc per abbinare fonti dati e applicazioni differenti.

I diversi tipi di partner della rete Agentforce

Uno degli aspetti più interessanti di Agentforce è che si tratta di una piattaforma aperta alla collaborazione di partner di diverso tipo. La prima categoria è quella dei partner con cui sviluppare agenti con capacità e competenze specifiche.

Per esempio, sono stati annunciati accordi con IBM per realizzare agenti AI autonomi che le organizzazioni di settori regolamentati come i servizi finanziari, l’industria manifatturiera, le telecomunicazioni e le assicurazioni potranno implementare utilizzando i propri dati, i controlli e i sistemi on-premise. La partnership permette di abilitare l’uso sicuro dei dati Mainframe e Db2 all’interno della Data Cloud Salesforce e di personalizzare gli agenti Agentforce affinché agiscano all’interno di guardrail conformi. 

Un simile accordo con Google permette l’interoperabilità tra Salesforce e Workspace, utilizzando template e azioni Agentforce all’interno della suite di produttività, ma anche di attivare azioni in base ai dati presenti in Google BigQuery.

Altri partner si interfacciano con gli agenti per fornire i tool che permettono di compiere azioni, altri ancora abilitano la connessione dei propri sistemi alla Zero Copy Data Cloud e, infine, ci sono i partner nell’ambito della consulenza che si occupano dell’implementazione della piattaforma presso i clienti.

Agentforce partner network

I clienti possono quindi installare le estensioni di terze parti dal Salesforce AppExchange per personalizzare gli agenti Agentforce già pronti, creare nuovi agenti con competenze specifiche o implementare agenti creati dai partner per settori, linee di business o casi d’uso funzionali specializzati.

Altre novità per la Data Cloud

Durante Dreamforce, Salesforce ha annunciato una serie di nuove funzionalità per la Data Cloud. Ecco in sintesi le principali:

  • Elaborazione di contenuti audio e video non strutturati: permetterà di estrarre informazioni da fonti come telefonate con i clienti, sessioni di formazione, demo di prodotti, sondaggi di feedback, messaggi vocali, webinar e altro, consentendo di effettuare ricerche e analisi dei dati.
  • Connessioni con fonti dati di terze parti: annunciati connettori per Square, Stripe, Meta, Twilio, Splunk e altre app. Le integrazioni fornite da MuleSoft Direct for Data Cloud permettono di accedere a dati non strutturati presenti su Google Drive, Microsoft SharePoint, Confluence e Sitemap.
  • Tableau Semantics: Le aziende possono organizzare i dati in base al loro significato, creando un modello semantico standard.
  • Hybrid search: La ricerca vettoriale semantica tipica della IA può essere abbinata alla ricerca per parole chiave, per unificare informazioni non strutturate e multimodali (per esempio il numero di serie ritratto nella fotografia di un componente), con le informazioni strutturate presenti nei database.
  • Nuova community Datablazer: Salesforce ha lanciato la Datablazer Community, piattaforma online che connette leader aziendali, sviluppatori e appassionati di Data Cloud.