Agents mesurables pour l'entreprise du futur

Simuler les environnements de travail, les agents mesurables et les données intégrées sont quelques-uns des principaux facteurs qui caractériseront l'entreprise de l'avenir.

Cela permet à Salesforce de rechercher, ce qui, au cours du dernier trimestre, a activé son équipe d'experts pour voir comment il est possible d'accélérer l'évolution des entreprises vers des modèles de plus en plus numériques basés sur une IA d'agence.

Les spécialistes de l'intelligence artificielle ont donc défini de nouvelles solutions technologiques: parmi celles-ci, la simulation d'un environnement d'entreprise pour tester les capacités des agents dans des scénarios réalistes; un nouvel outil d'analyse comparative pour mesurer les performances des agents dans plusieurs cas d'utilisation; Améliorations importantes pour les systèmes de cloud de données, qui exploitent désormais les modèles de langage de différentes tailles pour unifier automatiquement les données et améliorer sa qualité.

Les pilotes n'apprennent pas à voler au milieu de la tempête

« De la définition des nouveaux agents de mesure des normes d'agents à la gestion avancée des données, ces innovations préparent le terrain pour la création de produits de nouvelle génération qui répondent aux principaux défis du CIO et des gestionnaires informatiques », soulignent les chercheurs de Salesforce à la recherche « , offrant aux entreprises des outils concrètes pour se transformer en organisations où le travail humain et le travail numérique collaborent en pleine synergie ».

Les pilotes n'apprennent pas à voler au milieu d'une vraie tempête mais dans les simulateurs, où ils peuvent faire face à des situations extrêmes sans risque. Dans des contextes complexes, les compétences naissent dans des espaces sûrs et contrôlés, où la faillite est l'occasion d'apprendre, pas une erreur coûteuse.

Simuler les environnements d'entreprise avec des agents AI

De la même manière, même les agents au profit des tests et de la formation dans des environnements de simulation, qui les préparent à faire face à l'imprévisibilité des scénarios d'entreprise quotidiens à l'avance.

Basé sur le projet original Cormentaaxé sur les interactions B2C individuelles, la recherche Salesforce AI a développé Carma-proun système conçu pour évaluer les performances des agents à des scénarios complexes, multi-twin et multi-agents, tels que la fourniture de ventes, la gestion des billets d'assistance et les processus CPQ (configure-prox-quote).

Grâce à l'utilisation de données synthétiques, l'intégration sécurisée avec les abeilles des systèmes d'entreprise et des mesures rigoureuses de protection des données personnelles, CARMA-PRO est en mesure de développer un environnement de simulation de l'entreprise évolué et réaliste, conçu pour vérifier non seulement si un agent pour les travaux, mais si elle est en mesure de fonctionner précisément, l'efficacité et la continuité à grande échelle dans les cas d'utilisation spécifique pour la société.

Perfectionner la formation des agents à

La recherche sur l'IA de Salesforce perfectionne la formation des agents à travers ces simulations, permettant aux entreprises de les tester à l'avance dans des situations critiques, telles que l'escalade du service client ou les interruptions de la chaîne d'approvisionnement.

En intégrant l'imprévisibilité du monde réel, « les entreprises peuvent évaluer les performances avec une plus grande précision, renforcer la résilience dans les cas limites et réduire l'écart entre la phase de formation et les opérations sur le terrain », expliquez les développeurs. Le résultat? « Les agents non seulement compétents, mais également cohérents, fiables et prêts à soutenir les processus métier ».

Mesurer la préparation des agents pour

Avec l'évolution continue des modèles et des mises à jour de l'IA appliquée à l'entreprise, les entreprises sont confrontées à un défi croissant et de plus en plus délicat: comprendre quel modèle ou combinaison de modèles est vraiment le plus adapté à l'amélioration des agents dans les contextes d'entreprise réels.

Les modes du moment ou les dimensions techniques des modèles ne sont pas suffisantes: une approche rigoureuse est nécessaire, capable de mesurer ses performances dans des scénarios concrets et pertinents pour les entreprises.

Pour répondre à ce besoin, Salesforce a développé une référence agentique pour CRM, le premier outil d'analyse comparative conçu pour évaluer les agents AI dans les contextes les plus stratégiques pour les entreprises: service client, assistance sur le terrain, marketing et ventes.

Nouveaux défis, nouvelle référence

La référence analyse les agents selon cinq mesures clés: précision, coût, vitesse, fiabilité et durabilité. De cette façon, une évaluation complète et basée sur les données est garantie.

Par exemple, la durabilité, en tant que métrique plus récente, est un indicateur clé de la préparation d'un agent IA pour les entreprises. Ce paramètre met en évidence l'impact environnemental relatif des systèmes d'IA, qui nécessitent souvent de grandes ressources de calcul.

En alignant la taille du modèle au niveau de l'intelligence artificielle vraiment nécessaire pour effectuer une certaine tâche spécifique, les entreprises peuvent réduire leur empreinte environnementale et évaluer la durabilité de leur IA, sans renoncer aux services demandés. De cette façon, la référence vous permet de surmonter la complexité des modèles disponibles et fournit une méthode claire et basée sur les données pour combiner les bons modèles avec des agents à droite et plus efficace.

Le facteur central des données de l'entreprise

Sur un autre front de l'activité fondamentale et de l'innovation, celle des données de l'entreprise, l'équipe de recherche Salesforce a développé et perfectionné des modèles linguistiques pour améliorer la correspondance des comptes, la fonctionnalité qui identifie et unit automatiquement les comptes présents dans de grands ensembles de données fragmentées et incohérentes.

Par exemple, au lieu de traiter « l'exemple Company, Inc. » et « Exemple Co. » En tant qu'entités différentes, AI LE reconnaît comme une seule entreprise et les consolide dans un dossier plus complet et faisant autorité.

Contrairement aux systèmes statiques basés sur des règles, qui nécessitent des configurations manuelles complexes, « la correspondance des comptes réconcilie des millions de données en temps réel, garantissant des améliorations significatives en termes de précision », détecte les ingénieurs. Le résultat? « Nettoyer les données, les agents unifiés et prêts à nourrir l'IA, permettant une automatisation plus intelligente, une personnalisation plus riche et des décisions rapides et évolutives ».