La IA Generativa es un tipo de Inteligencia Artificial que es capaz de aprender de contenido ya existente para generar, a su vez, nuevo contenido. Y en el caso de Salesforce trabajar con esta tecnología no es algo nuevo, ya que con el paso del tiempo nos ha ido ofreciendo soluciones gracias a su asistente Einstein.
Inteligencia Artificial: conceptos básicos
Para meternos en el tema, vamos a empezar definiendo algunos conceptos básicos, como el de Inteligencia Artificial: en este caso, algunas definiciones lo catalogan como la creación de agentes inteligentes que son capaces de aprender y razonar de manera autónoma.
Además, dentro de lo que es Inteligencia Artificial existe algo llamado Machine Learning o Aprendizaje Automático. Este es un subcampo de la inteligencia Artificial que, gracias al desarrollo de técnicas y el acceso a datos, permite aprender a las computadoras.
Existen diferentes modelos de Machine Learning y mencionaremos dos: modelos supervisados y los no supervisados. El aprendizaje supervisado consiste en algoritmos que, con datos específicos y etiquetados, aprenden a predecir datos futuros. Mientras que el aprendizaje no supervisado nos ayuda a clasificar datos sin la intervención humana ni la existencia de etiquetas.
Deep Learning y redes neuronales
Dentro del Machine Learning encontramos a su vez el Deep Learning. Este último es un modelo que utiliza algoritmos basados en redes neuronales para llevar a cabo su aprendizaje automático (a partir de los datos disponibles) y tomar decisiones de forma autónoma. Entre otros, algunos ejemplos pueden ser asistentes de voz como Alexa o Siri; ya que estas tecnologías son capaces de reconocer la voz y realizar acciones específicas.
Además, como parte del aprendizaje profundo también cabe destacar la mencionada IA Generativa, la cual es capaz de crear nuevo contenido de forma autónoma a partir de la información y de los patrones que previamente ha aprendido.
Y, finalmente, en relación a la Inteligencia Artificial y el Deep Learning, encontramos también otro concepto relevante. Se trata del Modelo Fundacional, un sistema de IA que es entrenado con una enorme cantidad de datos (generalmente sin estructurar) que proceden de Internet, y que abarcan texto, imágenes o vídeos. Por lo tanto, están preparados para ofrecer una amplia variedad de soluciones, como la generación de textos, la respuestas de preguntas, el diseño de imágenes, la creación de códigos o la resolución de problemas.
Salesforce Marketing Cloud y la inteligencia Artificial
Salesforce ya ha explorado las posibilidades de la Inteligencia Artificial gracias a Einstein. Esta es una solución que ha ido desarrollándose y ampliándose paulatinamente para ofrecer funciones como Sent Time Optimization, la cual utiliza la información de los consumidores para escoger el mejor momento para que nuestro cliente reciba el correo electrónico y lo abra.
Herramientas de IA de Salesforce Marketing Cloud
Por tanto, y resumiendo, las herramientas de IA que ahora tenemos a disposición en Marketing Cloud para potenciar los datos son:
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ChatGPT - Open AI. Tiene la capacidad de generar contenido y texto con lenguaje amigable, y tiene una interacción con Marketing Cloud engagement.
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Eintein GPT. Es la solución de Marketing Cloud para las nubes de Service Cloud y Sales Cloud, donde Salesforce lo ha conectado transversalmente. Junto a ello, también podemos potenciar estas herramienta con aquellos sistemas donde tengamos la información de nuestros clientes.
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Marketing GPT y Commerce GPT. Estas son las herramientas que pone Salesforce a nuestra disposición para Marketing Automation, y que están disponibles tanto para Marketing Cloud Engagement como para Commerce.
Salesforce Einstein, la integración de la IA en la plataforma Salesforce
Einstein es el primer modelo de Inteligencia Artificial Generativa para un CRM. Así, Salesforce Marketing Cloud llama 'The Einstein Trust Layer' al proceso de cómo su Inteligencia Generativa trabaja en el CRM. Este se ejecuta de la siguiente forma:
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El proceso parte desde nuestro CRM App al hacer un promt o una “solicitud”. Este lo va a ejecutar a partir de los datos de la empresa, es decir, basándose en la información que ya posee.
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El siguiente paso es “Dynamic Grounding” que consiste en ofrecer un método para poder hacer el promt de la mejor manera posible, de forma que los datos pasen a extraerse para garantizar la relevancia y el contexto de las respuestas que se ofrecerán.
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Después los datos llegan hasta el “Secure Gateway”, etapa en la que se realiza una solicitud al modelo fundacional (que puede ser el que desarrolla Salesforce u otros modelos como Open AI). En este apartado lo que se hace es asegurar los datos de los clientes y procesar el promt que hemos solicitado, para que genere el contenido en forma de email, imagen, texto, etc.
Aplicaciones en el marketing de las herramientas de IA de Salesforce
Estas últimas herramientas de IA para Marketing Cloud podemos utilizarlas en campañas omnicanales para la hiperpersonalización de las comunicaciones, obteniendo una mayor conversión y engagement. Y también tenemos la ocasión de optimizar las compras del cliente, ya sean cross y upsell, por medio de la predicción y ofreciendo tanto productos como servicios que sean acordes a compras realizadas.
Sin olvidar tampoco la posibilidad de implementar chatbots, pues estos son muy eficientes para la productividad y tienen la ventaja de usar nuestro lenguaje. Por lo que son capaces de hacer recogida de leads, sugerir nuevos productos al cliente e incluso resolver sus dudas.
Salesforce apuesta por la IA para fortalecer el marketing digital
En conclusión, Salesforce ha trabajado con Inteligencia Artificial desde hace mucho mediante Einstein y ha ido potenciado sus soluciones. Si bien lo que tenemos ahora para Marketing Cloud es una novedad, la cual nos permite interaccionar con el clientes de forma más precisa, mejorar el engagement y optimizar la predicción de compra.
