Salesforce ha aperto ieri il suo evento Dreamforce con due annunci che segnano una tappa molto importante nella sua strategia di IA generativa: la nuova piattaforma Einstein 1 – che integra nativamente un’evoluzione del real-time data engine Data Cloud e l’architettura AI Einstein Trust Layer – ed Einstein Copilot, un nuovo assistente AI conversazionale che, rispetto al precedente Einstein GPT (annunciato sei mesi fa), non sarà limitato ad alcune funzioni e applicazioni, ma farà parte di tutte le soluzioni Salesforce.

In un comunicato, Salesforce descrive Copilot appunto come un assistente integrato nella user experience di ogni applicazione Salesforce, che riceve domande e risponde in linguaggio naturale, e supporta la produttività degli utenti nel quotidiano flusso di lavoro con risposte basate su dati aziendali sicuri e proprietari, ricavati da Salesforce Data Cloud.

L’assistente è completato da Einstein Copilot Studio, un tool di personalizzazione e configurazione a disposizione di partner e clienti interessati a customizzare Copilot con specifici prompt, skill e modelli AI.

Le differenze rispetto agli “altri Copilot”

Nel comunicato, Salesforce propone molti esempi dei possibili utilizzi di Copilot in tutte le sue soluzioni – Vendite, Servizi, Marketing, Commerce, Tableau – e nel lavoro degli sviluppatori.

Inoltre propone altri esempi di uso di Copilot per professionisti di settori verticali specifici, come analisti finanziari (analisi del comportamento dei clienti per proporre suggerimenti personalizzati), manager della sanità (riduzione automatica dei no-show dei pazienti), autofficine (calendarizzare gli interventi in funzione dell’analisi dei dati delle auto), e amministratori scolastici (mappatura automatica degli interessi degli studenti per proporre programmi di corsi personalizzati).

“Molti vendor stanno proponendo dei ‘copilot’: questa dell’assistente interno alla soluzione è una delle applicazioni più comuni dell’IA generativa che stanno emergendo”, ha commentato Patrick Stokes, EVP, product and industries marketing di Salesforce, in una conferenza stampa il giorno prima del Dreamforce.

“Salesforce Copilot però non si focalizza tanto sulla produttività come altri, quanto sui workflow fondamentali dell’interazione diretta con il cliente – vendite, servizio, commerce, marketing – che sono la nostra missione”.

Questa nuova interfaccia inoltre, ha aggiunto Clara Shih, CEO di Salesforce AI, offre diversi vantaggi rispetto all’uso di tool di AI generativa standalone: “Non è necessaria formazione, basta parlare direttamente a Copilot come si parla a un collega, e poi gli utenti non dovranno passare da una schermata all’altra e fare copia e incolla, cose che frenano l’adozione e rallentano l’operatività”.

Einstein Copilot Studio, un tool per personalizzare prompt, skill e modelli

Passando a Einstein Copilot Studio, le componenti principali sono tre: Prompt Builder, Skills Builder e Model Builder.

In sintesi, Prompt Builder permette di sviluppare prompt di IA generativa adattati al brand e allo stile di comunicazione della specifica azienda, senza necessità di conoscenze tecniche approfondite.

Skills Builder permette di definire azioni personalizzate e guidate dalla IA per ottenere obiettivi specifici, per esempio fare un’analisi competitiva del mercato di riferimento per preparare una riunione.

“Questo significa che non c’è un accesso indiscriminato di Copilot ai dati dell’azienda per rispondere alle domande, perché l’azienda potrà scegliere i workflow a cui Copilot può accedere e i workflow a cui non può accedere”, ha spiegato Shih.

Infine Model Builder permette agli utenti di scegliere il Large Language Model (LLM) preferito di Salesforce, o di integrare altri modelli predittivi o generativi.

Da Einstein GPT a Einstein Copilot

In pratica, dopo una prima fase sperimentale con Einstein GPT, Salesforce ha scelto di mettere a punto prima una piattaforma fondativa per l’IA generativa – Einstein 1 – e poi una nuova interfaccia, Einstein Copilot appunto.

“Abbiamo dieci anni di esperienza nell’IA con Einstein, in gran parte IA predittiva, e pochi mesi fa abbiamo lanciato Einstein GPT, che introduceva capacità generative in Einstein”, ha sottolineato Stokes. “È stato un primo esperimento, abbiamo connesso i LLM ai dati in Salesforce in modalità molto limitate, per esempio la possibilità di generare un’email verso un prospect in Sales Cloud, o una risposta al cliente in Service Cloud. Volevamo approfondire alcuni aspetti, per esempio capire quali tipi di dati collegare ai prompt per renderli abbastanza flessibili da produrre risultati utili”.

Ora invece, ha continuato Stokes, “ogni app di Salesforce avrà questa nuova interfaccia conversazionale nella colonna destra: non un bottone da cliccare, ma un modo di interagire direttamente in un ambiente sicuro”.

“Abbiamo impiegato molto tempo per costruire queste fondamenta, lavorando senza fretta per costruire qualcosa di sicuro e ricco di opzioni: l’uso di Copilot non è vincolato all’uso di Salesforce”.

Einstein Trust Layer: “I dati dei nostri clienti non sono il nostro prodotto”

La base di dati su cui lavora Copilot è la nuova evoluzione di Salesforce Data Cloud, il real time data engine a sua volta erede di Salesforce Genie, annunciato soltanto un anno fa (ne avevamo parlato qui). Data Cloud, spiega Salesforce, unifica e armonizza i vari tipi di dati sui clienti, strutturati e non, nelle applicazioni aziendali (Salesforce e non), creando una “vista unica sul cliente”, e che si basa a sua volta sul metadata framework di Salesforce.

L’uso di Data Cloud è possibile a costo zero per tutti i clienti con Salesforce Enterprise Edition o edizioni superiori, e ieri Salesforce ha lanciato una promozione per cui sarà possibile unificare 10mila profili a costo zero, ed esplorare i relativi dati con due licenze Tableau Creator.

Quanto alla parte di sicurezza e gestione della privacy, è noto che l’IA generativa provoca nelle aziende molte preoccupazioni, a cui Salesforce risponde con l’architettura AI Einstein Trust Layer, nativamente integrata nella piattaforma Einstein 1.

Tra le altre cose, Einstein Trust Layer permette di mantenere i dati in Salesforce mascherandoli ai LLM esterni, avverte gli utenti in caso di prompt o risposte potenzialmente critici, e definisce degli audit trail per controlli a posteriori.

“In realtà nella costruzione della piattaforma di IA generativa siamo partiti proprio dalla sicurezza, da Einstein Trust Layer”, ha detto Stokes.

“I dati dei nostri clienti non sono il nostro prodotto”, ha aggiunto Shih. “25 anni fa abbiamo creato un modello affidabile per permettere alle aziende di mettere i dati dei loro clienti nel cloud in modo sicuro e protetto. 10 anni fa lo abbiamo fatto per l’IA predittiva, e ora lo stiamo facendo anche per l’IA generativa”.