En su show anual del 2023, sostuvo Marc Benioff, fundador y CEO de Salesforce, la tesis de que lo que faltaba a la inteligencia artificial generativa era generar… confianza. Y añadió que, en lo que a su compañía concierne, no se escatimarían esfuerzos en esa dirección. Con esta proclama ratificaba la solidez de una apuesta de años antes. En cierto modo, Salesforce juega con ventaja: tanto sus soluciones tradicionales como las que añaden IA dependen de la cantidad y calidad de los datos, que son su fuerte. El rebautizo de la plataforma Customer 360, ahora Einstein 1 Platform, es un punto de inflexión, expresión esta usada por sendos directivos españoles durante la jornada WorldTour en Madrid.
Gonzalo Goñi
En su argumentario, identificaron cuatro olas de la IA, encabezadas por una primera en la que los algoritmos se explotaban para conseguir una gestión predictiva de los datos anticipándose a determinados eventos. Los primeros desarrollos de Salesforce con el oportuno marchamo de Einstein ya ofrecían estas funcionalidades. Ahora bien, sería un grave error suponer que la primera ola se ha disipado porque la segunda está hoy de actualidad. Nada de eso.
En realidad, la segunda ola, la IA generativa (GenAI por su acrónimo en inglés) todavía está en desarrollo y su adopción es más experimental que productiva [y, aunque nadie lo reconoce así, su rentabilidad es sólo una promesa, otro motivo para no olvidarse de la primera ola]. Pero, sin duda, la segunda es más mediática que la primera. La ansiedad es tal que empieza a solaparse con una tercera ola que evoluciona hacia los agentes autónomos, como los denominó Gonzalo Goñi, Solution Engineering Solution Director de Salesforce en España. Esta fase, aun embrionaria, tiene un recorrido largo por delante y una gran diversidad de casos de uso, según Goñi.
Más allá, en un horizonte todavía lejano, apenas se vislumbra una cuarta ola, la enigmática Artificial General Intelligence (AGI) que supuestamente debería replicar la amplitud y flexibilidad que son atributos esenciales del pensamiento humano. Desde luego, una empresa como Salesforce no fantasea con la AGI aunque los periodistas pregunten por ella.
Entretanto, Salesforce sigue aplicando a conciencia la IA de primera ola mientras surfea la segunda y considera interesantes las prestaciones que facilitaría la tercera. Al explicar estos movimientos, Enrique Polo de Lara, director general de Salesforce España y Portugal, insistió en la experiencia que la compañía acumula en la democratización del dato: si algo resulta evidente – decía entonces – es la necesidad de alimentar los modelos de la GenAI con grandes volúmenes de datos que, si lo que se busca es calidad, no abundan tanto como se presume. Este es, dijo Polo de Lara, uno de los retos a los que se enfrentan las organizaciones cuando quieren poner en marcha una iniciativa y se dan de bruces con silos de información y/o una dispersión de datos en multitud de aplicaciones que, con frecuencia, no son capaces de comunicarse entre sí.
Vista atrás. Cuando en 2022 Salesforce presentó Genie en el contexto de su solución Customer 360, buscaba resolver ese problema. Ahora, en 2024, la proupesta de la compañía pasa por la evolución: de Customer 360 a Einstein 1 Platform. Goñi se explayó ante la prensa en destacar la capacidad de integración como un atributo primero. La plataforma – dijo – dispone de un framework de metadatos que, ante todo, garantiza la sincronización de cualquier modificación que se haga en todas las aplicaciones. De tal modo que, si se incorpora información adicional en la ficha de un cliente, esta es visible y explotada tanto en marketing como en ventas o soporte e manera automática.
Einstein 1 Platform se complementa con Data Cloud, que supera los límites de las bases de datos relacionales y permite trabajar con datos estructurados o no estructurados a escala poniéndolos a disposición de la IA. Ya no es sólo que se habilite la visibilidad de los datos, sino también su explotación. En el mismo contexto, a Salesforce no se le pasa por alto que por distintos motivos [seguridad, latencia, cumplimiento normativo,…] es posible que no todos los datos acaben subiendo al Data Cloud o se repartan en entornos multicloud. Por ello, explicaba Goñi en un aparte, la compañía puede presumir de una arquitectura abierta que sortea esa circunstancia.
Siempre según Goñi, “si has invertido en un datalake para consolidar tus datos, desde Data Cloud serás capaz de ver esos datos sin tener que copiarlos y sin necesitar grandes proyectos de integración y migración, que suelen ser costosos”. Ya cuando Benioff presentó Data Cloud en San Francisco, el fundador predicó que actuaría como un datalake sin límites, una arquitectura abierta para consultar los datos y utilizar modelos de IA. Retomando el argumento, Goñi afirmó días atrás en Madrid que Salesforce está procesando más de 2 billones de registros al mes con Data Cloud, pudiendo conectar con aplicaciones de terceros en la nube y citó expresamente la congruencia con AWS y Snowflake.
De esta manera, la disponibilidad de los datos es total, sea o no para nutrir soluciones impulsadas por la IA, liberalidad dirigida a las empresas que pueden probar con licencias gratuitas de Data Cloud y Tableau. El propio Polo de Lara lo apuntaba, en entrevista con este blog, al afirmar que Data Cloud integra la plataforma de Salesfore en la arquitectura de big data de los clientes, de modo que desde Einstein es posible preguntar a los modelos con datos propios o externos.
Lograda esa disponibilidad de los datos, las posibilidades de aprovecharlos para modelos de IA se amplifican, pero aun así en Salesforce se muestran cautos, proponiendo como salvaguarda Einstein Trust Layer, función que esencialmente persigue garantizar que ningún dato sensible o confidencial se cuele en un LLM (Large Language Model). Según Goñi, no se trata simplemente de que el agente de un contact center no pueda ver información sensible de un cliente, sino que ni siquiera el LLM va a manejar esa información personal, que permanecerá enmascarada.
“En nuestro caso, tenemos una política de cero retención, dónde el LLM, OpenAI o el que sea, no retiene esos datos, sino que los utiliza para facilitar una respuesta y desaparece”, puntualizó el directivo, añadiendo que, naturalmente, “los datos están en Data Cloud”.
Esta aproximación permite la utilización de modelos de IA ya implantados en una organización con una mayor tranquilidad desde el punto de vista de la privacidad. Asimismo, Salesforce replica la nomenclatura de Microsoft e incorpora Copilots en cada una de sus nubes: Sales Cloud, Marketing Cloud, Service Cloud, etcétera. Porque el objetivo, tal como se explicó en una ponencia del World Tour en Madrid, no es otro que proporcionar asistentes virtuales impulsados por GenAI para cada una de las áreas, pudiendo personalizar los prompts (para dar instrucciones al modelo de IA) gracias a Einstein 1 Studio, otra pieza de la nueva oferta de Salesforce. De esta manera, el directivo indicó que, ante una consulta volcada al sistema, este sea capaz de seleccionar en tiempo real la mejor acción a tomar de acuerdo con las variantes a su disposición. Algo que – dijo – es especialmente útil en el día a día de áreas funcionales como la de atención al cliente.
Quiere decirse que Salesforce ha incorporado la IA a su oferta de manera transversal, pero sin olvidar las aplicaciones verticales en las que lleva tiempo poniendo el acento. Con Copilot en cada una de las nubes y aplicaciones de su plataforma, la compañía va avanzando en la tercera ola de la IA y allana el camino a la narrativa positiva de que la GenAI complementa potencia, no la sustituye ni la debilita, con una variedad de casos de uso ya en explotación que facilitan la generación automática de correos electrónicos, el resumen y transcripción de llamadas telefónicas y otros usos afines, allá donde estén los datos y con garantías de seguridad y privacidad.
[informe de David Bollero]