Hace un año, en Dreamforce 2022, ni siquiera se hablaba de la inteligencia artificial generativa, hoy insoslayable. Tampoco figuraba entre los asuntos relevantes a finales de febrero, cuando Salesforce abordaba su año fiscal 2024. Lo que no significa que la IA no formara parte de la oferta de esta compañía: de hecho, genera semanalmente un billón de predicciones y, casi sin hacer ruido, lleva construidos hasta cuatro de esos LLM (Large Language Models) que son el desideratum de la industria de las TI. Ha llegado, pues, el momento de mirar alrededor: muchas empresas se han apuntado a esta maratón, pero pocas reúnen cualidades como para estar en el pelotón de cabeza. Y una de ellas es Salesforce.

Sam Altman con Marc Benioff

Este fue, en muy apretada síntesis, el mensaje que ha dejado Dreamforce 2023: la inteligencia artificial generativa (GenAI por su acrónimo en inglés) ha llegado como un tsunami que se llevará por delante a quienes no sepan afrontar los desafíos que plantea. Integración, cantidad/calidad de los datos y seguridad, son algunos de ellos. Este fue el argumento que sirvió de puesta de largo a Einstein 1 Platform, novedad en la que se vuelca la experiencia de la compañía en IA y y se saca brillo a la oportuna integración acordada con Google Workspace, al que podrían seguir otros.

Antes de seguir, que conste que ha sido una experiencia extraña asistir a Dreamforce 2023, incluso para alguien avecindado en San Francisco, cuna de Salesforce y donde se eleva un rascacielos de 61 plantas que lleva el nombre de la compañía. Más extraña si cabe, porque otras conferencias históricamente ligadas a la ciudad han desertado, prefiriendo migrar a Las Vegas, más atractiva para la mayoría de los estadounidenses.

Este año, los visitantes fueron 40.000, menos que antaño pero muchos. Marc Benioff, fundador y CEO de Salesforce había anticipado que no está tomada la decisión acerca de Dreamforce 2024, pero puede que no sea en San Francisco, a menos que se encuentre remedio a la calamidad de una multitud de sintecho y al azote del fentanilo, con sus consecuencias sobre la seguridad. En pocos días, las autoridades adecentaron los aledaños del Moscone Center, con la aspiración de retener esta conferencia fetiche, cuya pérdida sería ruinosa para la economía local.

La estrella invitada fue esta vez Sam Altman, que se prodiga predicando la revolución que ha provocado su empresa OpenAI. Mantuvo en público una conversación con Benioff, que fue la señal de cuál sería el eje casi único de la conferencia de este año.

Sabe bien Salesforce que un número creciente de sus clientes exploran la GenAI con LLM propios o de terceros, por lo que es crucial para la compañía proyectar hacia el mercado una estrategia abierta, que encaje con esa demanda. Ya en mayo pasado lanzó Einstein GPT para conectarse a los modelos de OpenAI (o a un modelo externo, a elección del cliente). En junio, presentó AI Cloud, que luego cambiaría de nombre. Han sido sucesivas aproximaciones a lo que finalmente vio la luz en San Francisco.

Como está mandado, Benioff dominó la dramaturgia y hasta la escenografía de la conferencia. Según él, se ha generado una fiebre del oro de la inteligencia artificial de la que en pocos meses han nacido un número inusitado de empresa sostenidas a pulso por un capital riesgo que no ve en esta industria ninguna oportunidad de negocio tan prometedora.

Brian Millhan, director de operaciones de Salesforce, que trabaja en la compañía desde 1999 – el detalle no es ocioso – se hizo cargo en esta conferencia de un protagonismo que en otras ocasiones asumieron unos cortesanos efímeros de Benioff. El caso de Millhan es distinto: su ponencia, una de las centrales de este año, fue al grano explicando el rápido giro  de Salesforce hacia GenAI como una prueba de la capacidad de innovación de la compañía, pese a que las condiciones económicas no le han sido propicias..

La materialización de esta estrategia renovada se plasma en la plataforma Einstein 1, de la que puede decirse que fusiona Data Cloud (gratuita con tres categorías de suscripción) y Einstein, nominalmente desprendida de la sigla GPT, que por lo visto ya está ajada. Esta fusión crea un marco único de metadatos con el que se permite mover flujos de trabajo impulsados por IA para aumentar la productividad. La clave – al margen de la IA incorporada –  se encuentra en el énfasis puesto en esa capacidad de hacer fluir con rapidez y calidad datos de fuentes diversas, ya sean propia – Slack, Tableau o MuleSoft – o de terceros – Google Workplace y Microsoft 365.

Parker Harris, muy discreto y muy respetado cofundador de Salesforce, hizo honor a su rango de CTO de la compañía, encontró una forma de expresarlo con este axioma de su cosecha: “la estrategia de una empresa es tan buena como lo sea su estrategia de datos”. El paisaje que describió Harris sería más o menos este: toda empresa seria y responsable debería estar planteándose ya mismo cómo extraer la masa de datos que se ha ido acumulando durante años en silos múltiples de aplicaciones.

De ahí que Salesforce siga la corriente de unificación de datos tanto en sus propias aplicaciones como en otras fuentes. Data Cloud pasa a ocupar un primer plano en la estratega de la  compañía. Mientras su versión anterior se enfocaba en tres componente (marketing, comercio y cliente), en su nuevo formato la plataforma actúa como un datalake sin esos límites.

Tocó a otro lugarteniente de Benioff, David Schmaier, chief product officer, precisar que Salesforce ha sido el cliente cero de Einstein 1 Platform, el más interesado en unificar toda la información con independencia de su procedencia y ubicación, incluso de su estructura. Todas las soluciones de la compañía son beneficiarias de la IA, resumió Schmaier.

Einstein, una marca fácilmente reconocible, es también una familia de software. Complementando la plataforma Einstein 1, se ha presentado Einstein Copilot, para facilitar la creación de aplicaciones y flujos de trabajo impulsados por IA: pasa así a actuar como “asistente conversacional” integrado en cada solución de Salesforce, con el fin de lograr la máxima mejora de la experiencia del cliente. Esta descripción, algo estereotipada, confirma que no se pretende un mero gesto innovador: proliferan los asistentes de otras compañías. Einstein Copilot aporta algo diferente y ese algo es que los usuarios podrán hacer preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas creadas con Data Cloud, así como recibir recomendaciones para tareas específicas, montar visualizaciones de datos, enviar respuestas personalizadas a clientes resumir videollamadas, etc. Incluso los desarrolladores pueden usar lenguaje natural para  generar código y recibir sugerencias de mejora o, lo que puede ser rompedor,  escanear vulnerabilidades en sus codigos.

Además, aquí reaparece low-code, concepto algo opacado por otros brillos. En este caso, cobra protagonismo en el entorno de desarrollo Einstein Copilot Studio, de manera que el desarrollo de aplicaciones que aprovechan la IA se simplifica enormemente. Por lo que se dijo en Dreamforce, low-code sería imprescindible para atender las necesidades crecientes que plantea la automatización: por esto se recomienda la puesta en marcha de centros de excelencia. Los directivos de Salesforce sugieren prestar atención a Einstein Copilot Studio, ya que permite que los clientes personalicen las plantillas de mensajes. Tanto Einstein Copilot como Einstein Copilot Studio estarán disponibles este otoño.

Volviendo al eje de las presentaciones de Dreamforce: la multiplicación de LLM ha terminado por generar un problema de confianza, afirmó Benioff con énfasis. “El mayor temor de las empresas es perder el control de la ingente cantidad de datos que consumen esos modelos en su papel de aprendizaje”, dijo. El CEO presumió de haber sido el primero en crear la figura de Chief Trust Officer, a la que ha seguido la de Ethical and Humane Use Officer. Etiquetas al margen, lo que se quiere subrayar es que los clientes no pierden en ningún momento el control sobre sus datos y que Salesforce promueve un uso responsable de los mismos. Este fue el momento que Benioff aprovechó para soltar un titular: “la revolución de la IA es ante todo una revolución de la confianza”.

Ahí queda eso. Entra en juego la Einstein Trust Layer, desarrollada para garantizar que ningún dato sensible o confidencial se cuele en un LLM. En la fase anterior, Salesforce ya era capaz de anonimizar los datos cuando fuera preciso, de manera que – recordó un Benioff muy centrado en los productos – era capaz de proporcionar predicciones sin mirar dentro de los datos. Ahora, con la incorporacion de la GenAI, aprovecha aquella funcionalidad y la refuerza con una capa de confianza que los clientes podrán (próximamente) utilizar de la GenAI sin sacrificar la privacidad y la seguridad de sus datos.

Con la mayor formalidad, Salesforce se compromete a que ningún dato de sus clientes será utilizado para entrenar modelos, ya que mientras  enmascara toda identificación personal, asegura una completa trazabilidad de lo que Einstein Copilot hace con esos datos.

Milham, en una de sus intervenciones, aseguró que la IA no es la única área hacia la que Salesforce está volcando recursos. Los datos y su integración sigue siendo prioridades de la compañía, con MuleSoft como punta de lanza y una generación de API que está resolviendo la papeleta a muchos que tienen problemas para interconectar aplicaciones. Este fue el motivo aducido para adquirirla hace cinco años  y desde entonces se ha convertido en un factor de crecimiento, a diferencia de caprichos como Slack, que aún busca su espacio en la estrategia.

Dicho sea de paso, Mulesoft está bien situada para beneficiarse de la situación: recientemente lanzó API Experience Hub, una suerte de marketplace en el que los usuarios pueden buscar API existentes para reutilizarlas. Con la generalización de la IA puede agilizarse esa oportunidad.

Surge, de todos modos, una duda, la monetización de estos esfuerzos por no quedarse atrás. En junio, cuando Salesforce anunció AI Cloud como antesala de  Einstein 1 Platform, estaba pensada para grandes clientes dispuestos a pagar 360.000 dólares al año. No sería difícil que ahora adoptara un  enfoque modular. De momento, no deja de ser una hipótesis..

[informe de Mario Kotler, desde San Francisco]