Salesforce, l’etica nell’AI generativa

La nuova Country Leader per l’Italia del campione del CRM ribadisce l’importanza del fattore umano nelle nuove tecnologie, di cui si fa alfiere Einstein Trust Layer

Autore: Edoardo Bellocchi

In azienda dal 2015, Vanessa Fortarezza, Country Leader per l’Italia di Salesforce dallo scorso agosto, ripercorre brevemente la storia del colosso del CRM, “nato nel 1999 direttamente nel cloud, puntando fin da subito sul paradigma di business della subscription e soprattutto su una piattaforma che tre volte all'anno ha una sorta di release nuova totalmente trasparente per i clienti, nella quale aggiungiamo sempre nuove funzionalità. La nostra caratteristica è che non abbiamo il concetto di versioning alla vecchia maniera delle piattaforme, ma siamo sempre all'ultima versione, con un’innovazione che oltre a essere continua guarda sempre all’etica, in base a quelli che sono i principi fondanti di Salesforce”.


Vanessa Fortarezza, Country Leader per l'Italia di Salesforce

L’etica anche nell’AI

In tema di AI, “già da 2014 avevamo creato un team dedicato a studiarne le applicazioni e nel 2016 abbiamo iniziato a integrare nella nostra piattaforma algoritmi di intelligenza predittiva, mentre nel 2018 abbiamo fondato un ufficio apposito per l'uso umano ed etico del software, con a capo l’italiano Silvio Savarese, uno scienziato che in questo momento è molto attivo sul tema dell'etica, e ci siamo dati linee guida nello sviluppo della nostra AI, con principi di onestà e accuratezza”, prosegue Vanessa Fortarezza.

Per esempio, a livello di Accuracy, “nella nostra piattaforma un codice non va in produzione se prima non è stato controllato da un umano: il controllo della persona sta alla base dei principi dello sviluppo delle nostre soluzioni. Non solo: il team di Silvio Savarese ha già pubblicato 227 ricerche sull’AI e come Salesforce abbiamo registrato 300 brevetti su questo tema. È da qui che nasce il nuovo Einstein Copilot: lanciato da poco e che entrerà via via in tutte le nostre business application”.

Del resto, oggi l’AI è percepita dal mercato come una notevole opportunità, come è anche emerso da alcune ricerche, in base alla quale l’84% dei business leader ritiene che l’AI generativa porterà a fornire un servizio migliore ai clienti, mentre il 64% degli intervistati che intende assumere persone con competenze specifiche. Non solo: tre aziende su quattro hanno dichiarato di voler adottare l’AI entro il 2027, ma una persona su due (il 52%) non ha ancora piena fiducia nell’AI, perché ritiene i propri dati non sicuri temendo che vengano assorbiti negli algoritmi LLM, che costituiscono l’ossatura dell’AI generativa.

Le persone temono che dai loro dati derivino ‘allucinazioni’, bias o ‘tossicità’, ma in realtà i dati vengono resi anonimi quando entrano in Einstein e poi vengono cancellati”, precisa Vanessa Fortarezza, spiegando che di questo si occupa Einstein 1, annunciato all’evento Dreamforce di inizio settembre, che si basa sul Data Cloud di Salesforce e ha come punto chiave Einstein Trust Layer, con dati anonimizzati e cancellati, per dati sicuri nel rispetto della data privacy.



Arriva Einstein 1

Più in dettaglio, Einstein 1 offre alle aziende la possibilità di connettere in modo sicuro qualsiasi dato a esperienze CRM basate sull’intelligenza artificiale e creare app basate sull’AI tramite funzionalità low-code. Il framework di metadati originale di Salesforce aiuta le aziende a organizzare e comprendere i dati nelle applicazioni Salesforce, il che equivale ad avere un linguaggio comune che permette di far comunicare tra loro le diverse applicazioni costruite sulla piattaforma principale. La nuova piattaforma permette di avere una visione unificata dei dati di tutta l’azienda indipendentemente da come tali dati sono strutturati nei sistemi interni, avendo così una mappatura del framework dei metadati Salesforce.

Ciò consente alle aziende di personalizzare l’esperienza di ciascun utente e di utilizzare i propri dati attraverso una varietà di servizi di piattaforma low-code, tra cui Einstein per ricevere previsioni e contenuti basati sull’intelligenza artificiale. La personalizzazione del profilo utente avviene in modo immediato ed è disponibile anche per il resto delle applicazioni aziendali principali senza dover riscrivere codici di integrazione costosi da realizzare e soggetti a errori.

Salesforce da sempre aggiorna la piattaforma tre volte all’anno e il framework dei metadati impedisce il danneggiamento di eventuali integrazioni, personalizzazioni o modelli di sicurezza. Le aziende possono così facilmente aggiungere, estendere e sfruttare le potenzialità di Salesforce man mano che la piattaforma evolve.

Data Cloud, il motore di dati iperscalabile in tempo reale di Salesforce, unifica e armonizza i dati dei clienti, i contenuti aziendali, i dati di telemetria, le conversazioni Slack e altri dati strutturati e non strutturati per creare una visione unifica del cliente. La piattaforma elabora già 30 trilioni di transazioni al mese e collega e armonizza 100 miliardi di record ogni giorno. Con il nuovo Data Cloud, ora integrato nativamente con la piattaforma Einstein 1, le aziende possono sbloccare dati isolati, creare profili cliente unci e offrire esperienze CRM completamente nuove, come Data at Scale, Automation at Scale e Analytics at Scale.

Un copilota sempre pronto

Non solo: la nuova generazione di Einstein di Salesforce include un assistente AI conversazionale in ogni applicazione CRM, tra cui Einstein Copilot, un nuovo assistente di intelligenza artificiale conversazionale pronto all’uso e integrato in ogni applicazione. Einstein Copilot è in grado di far aumentare la produttività assistendo gli utenti nel loro flusso di lavoro, consentendo loro di porre domande in linguaggio naturale e ricevere risposte pertinenti e affidabili basate su dati aziendali proprietari e protetti da Data Cloud. Inoltre, Einstein Copilot propone azioni proattive e offre opzioni aggiuntive oltre alla richiesta dell'utente, come fornire un piano d'azione consigliato dopo una chiamata di vendita, controllare lo stato dell'ordine di un consumatore o modificare la data di spedizione.

Vi è anche Einstein Copilot Studio, per dare modo alle aziende di creare una generazione completamente nuova di app basate sull'intelligenza artificiale con suggerimenti, competenze e modelli di intelligenza artificiale personalizzati per chiudere le trattative di vendita più rapidamente, semplificare il servizio clienti, creare automaticamente siti Web basati su cronologia di navigazione personalizzata, o trasformare in codice le istruzioni del linguaggio naturale, oltre a centinaia di altre attività aziendali. Einstein Copilot Studio fornisce inoltre la configurabilità per rendere Einstein Copilot disponibile per l'uso su canali rivolti ai consumatori come i siti Web per potenziare la chat in tempo reale o integrarsi con piattaforme di messaggistica come Slack, WhatsApp o SMS.



Architettura sicura

Infine, Einstein Copilot e Einstein Copilot Studio opereranno all’interno di Einstein Trust Layer, l’architettura AI sicura integrata in Salesforce che consente ai team di generare risultati AI di qualità superiore basando le risposte sui dati dei clienti, preservando al contempo la privacy e gli standard di sicurezza dei dati.

Progettato per gli standard di sicurezza aziendali, Einstein Trust Layer consente infatti di trarre vantaggio dall’AI generativa senza compromettere i dati dei clienti e, allo stesso tempo, permette alle aziende di utilizzare i propri dati affidabili per migliorare le risposte dell’AI generativa. Tra le sue caratteristiche, vi è quella di essere integrato in ogni copilot Einstein e di basare le richieste generative sui dati aziendali affidabili grazie all'integrazione con Salesforce Data Cloud. Inoltre, le aziende possono essere sicure che i loro dati non saranno mai conservati da fornitori di LLM di terze parti e il mascheramento delle informazioni personali identificabili (PII) dei clienti garantisce una maggiore privacy dei dati. Salesforce fa infine notare che un LLM con rilevatore di sicurezza lavorerà per evidenziare i rischi connessi ai brand assegnando un punteggio alle nuove generazioni di AI per garantire che le risposte siano sicure e affidabili, mentre ogni interazione con l’intelligenza artificiale sarà catturata in un audit trail sicuro e monitorato, dando alle aziende visibilità e controllo su come vengono utilizzati i loro dati.


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