Salesforce AI Research presentó nuevas herramientas de inteligencia artificial que marcan un antes y un después en la forma en que las empresas integran y evalúan agentes de IA. Además, ha mejorado Data Cloud con capacidades de consolidación avanzadas que aprovechan modelos de lenguaje pequeños y grandes, unificando datos de forma autónoma.
Desde la mejora de la calidad de los datos hasta el establecimiento de nuevos estándares en la medición del rendimiento de los agentes, Salesforce AI Research está proporcionando a las empresas la confianza y las herramientas necesarias para evolucionar hacia empresas con agentes, es decir, organizaciones que adoptan el trabajo digital y utilizan la IA para trabajar junto a los seres humanos.
Simulación de entornos empresariales con CRMArena-Pro
Los agentes de IA también se benefician de las pruebas y la formación mediante simulación, que los prepara para gestionar la imprevisibilidad de los escenarios empresariales cotidianos antes de implementarlos. Basándose en el CRMArena original, que se centraba en tareas de servicio B2C de un solo turno, Salesforce AI Research ha lanzado CRMArena-Pro, para probar el rendimiento de los agentes en escenarios complejos, de múltiples turnos y agentes, como la previsión de ventas, la clasificación de casos de servicio y los procesos CPQ.
Actuando como un gemelo digital de una empresa, estos entornos van más allá de los simples bancos de pruebas, ya que capturan toda la complejidad de las operaciones empresariales. Salesforce AI Research está avanzando en la formación de agentes de IA con estas simulaciones, lo que permite a las empresas probar a los agentes en escenarios como escaladas de servicio al cliente o interrupciones de la cadena de suministro antes de que estos entren en funcionamiento.
Medición de la preparación de los agentes con el índice de referencia agéntica para CRM
Con la aparición diaria de nuevos modelos y actualizaciones de IA, las empresas se enfrentan al creciente dilema de qué modelo —o combinación de modelos— es el más adecuado para ayudar a los agentes en entornos empresariales reales. La respuesta no puede provenir únicamente de los ciclos de expectación o del tamaño bruto; requiere una forma rigurosa de medir el rendimiento de los agentes dentro de flujos de trabajo empresariales específicos.
Esta necesidad imperiosa llevó a Salesforce a presentar el nuevo Agentic Benchmark for CRM, la primera herramienta de evaluación comparativa, diseñada para evaluar a los agentes de IA no en función de sus capacidades genéricas, sino en los contextos que más importan a las empresas, como el servicio de atención al cliente, el de campo, marketing y ventas. La evaluación comparativa mide a los agentes en función de cinco métricas empresariales esenciales —precisión, coste, velocidad, confianza, seguridad, y sostenibilidad— que, en conjunto, conforman una evaluación exhaustiva y basada en datos de su preparación para su implementación en el mundo real.
La sostenibilidad, la métrica más reciente de la herramienta de medición agéntica, es especialmente importante de seguir. Esta medida destaca el impacto medioambiental relativo de los sistemas de IA, que pueden requerir importantes recursos computacionales. Las empresas pueden minimizar su huella medioambiental y determinar la sostenibilidad de su IA, al tiempo que logra el rendimiento que necesita, alineando el tamaño del modelo con el nivel específico de inteligencia necesario para completar una tarea específica de la empresa. Con nuevos modelos que surgen casi cada semana, las empresas se ven abrumadas por cuál implementar y utilizar para impulsar sus agentes de IA. Este punto de referencia les ayuda a emparejar los modelos adecuados con los agentes adecuados para obtener un rendimiento fiable y de nivel empresarial.
Consolidación de datos en la conciliación de cuentas
Los datos unificados y de alta calidad son fundamentales para el rendimiento fiable y escalable de los agentes de IA. Permiten una toma de decisiones contextualizada, precisa y conforme a las normas. Los datos unificados permiten a los agentes comprender el contexto, seguir las reglas empresariales y tomar decisiones que se ajustan a los objetivos de la organización.
Sin embargo, los datos empresariales rara vez están limpios o bien organizados, lo que supone un reto constante para las empresas. Los registros de clientes suelen estar duplicados en los distintos departamentos, los campos están incompletos y las convenciones de formato y nomenclatura inconsistentes dificultan la conciliación de datos entre sistemas.
Para abordar este problema, los equipos de investigación y de productos de Salesforce AI se asociaron para perfeccionar modelos de lenguaje grandes y pequeños e impulsar Account Matching, una función que identifica y unifica de forma autónoma cuentas en conjuntos de datos dispersos e inconsistentes. En lugar de tratar «The Example Company, Inc.» y «Example Co.» como entidades separadas, el sistema ahora puede utilizar la IA para consolidarlas en un único registro oficial. A diferencia de los sistemas estáticos basados en reglas que requieren una configuración manual laboriosa, Account Matching concilia con precisión millones de registros.
Con Account Matching, las empresas tienen acceso a datos limpios y unificados que potencian a los agentes de IA con confianza, lo que permite una automatización más inteligente, una personalización más rica y decisiones más rápidas a gran escala.
