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Salesforce Einstein Studio permite que você traga seu próprio modelo, começando com o Amazon SageMaker.

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A Salesforce introduziu sua camada de inteligência artificial, chamada Einstein, em 2016. Mais recentemente, no evento Salesforce World Tour em Nova York em maio, a empresa falou apenas sobre inteligência artificial generativa e Data Cloud, seu lago de dados interno. Hoje, anunciou o próximo passo nessa jornada com o lançamento do Einstein Studio e a capacidade de trazer seu próprio modelo (BYOM).

O “bring your own model” permite que os clientes tragam seus dados proprietários para o Data Cloud e criem e treinem seu modelo. Quando você combina seu modelo externo com os dados Salesforce no Data Cloud, essa é uma combinação poderosa.

Essa solução é voltada para empresas que têm equipes de dados sofisticadas e já construíram modelos em outros lugares, como o SageMaker. Essas empresas desejam usar os modelos que já construíram e investiram significativamente em outros contextos. É isso que o Einstein Studio permite que eles façam.

O Einstein Studio é um console de gerenciamento que vive no Data Cloud e permite que os clientes importem um modelo existente sem precisar realizar a ETL. Isso significa que os clientes deveriam poder importar os dados sem ter que passar pelo exercício doloroso de extraí-los, transformá-los e carregá-los. Isso é muito importante para as equipes de dados e deve tornar a solução mais atraente por conta disso.

Inicialmente, ele terá suporte para o Amazon SageMaker, mas a Salesforce também está trabalhando em um piloto com o Google Vertex AI, com planos para oferecer suporte ao Databricks, Snowflake e outros no futuro.

Enquanto o Einstein já vem com diversos modelos preditivos, como quais clientes têm maior probabilidade de cancelar o serviço, essa solução permite que os clientes projetem modelos preditivos personalizados para prever coisas como quais produtos têm maior probabilidade de precisar de manutenção ou fazer recomendações de produtos com base nos interesses do cliente.

Ele também pode trabalhar com LLMs para gerar conteúdo, como enviar um e-mail automatizado quando o produto estiver pronto para manutenção antes que ele quebre. A Salesforce quer reduzir alucinações, em que o modelo inventa coisas quando não tem uma resposta definitiva, conectando-se a um banco de dados gráfico com base nos dados internos da Salesforce. Assim, o LLM pode ver todos os dados relacionados a um determinado cliente, fornecendo ao modelo as informações necessárias para escrever um e-mail mais preciso com base nas informações do registro do cliente.

Depois de importar o modelo, você pode usá-lo em fluxos de trabalho dentro da Salesforce e gerar insights ou disparar ações, como criar um e-mail, aproveitando o trabalho que sua equipe de dados já realizou.

O Einstein Studio com a capacidade de se conectar ao Amazon SageMaker e trazer seu próprio modelo está disponível em GA a partir de hoje.