Una guía práctica para Salesforce AI Model Builder

Seamos sinceros, el término "inteligencia artificial" se usa a la ligera. Pero ya no es solo un concepto futurista; es una herramienta real que las empresas están utilizando para realizar tareas y tomar mejores decisiones. Si tu empresa funciona con Salesforce, probablemente hayas oído hablar de Salesforce AI Model Builder. Se posiciona como una plataforma principal para crear modelos de IA personalizados que pueden extraer información predictiva de los datos de tu propio negocio.

Pero, ¿qué hace realmente y es la herramienta adecuada para tu equipo?

Esta guía es una descripción directa de Salesforce AI Model Builder. Desglosaremos sus características, para qué sirve y los aspectos prácticos que debes considerar antes de empezar. Veremos quién se beneficia realmente de él y discutiremos algunas alternativas más simples y rápidas si tu objetivo principal es automatizar la atención al cliente.

¿Qué es Salesforce AI Model Builder?

Salesforce AI Model Builder forma parte de Einstein 1 Studio, que es la gran plataforma de IA de Salesforce. En pocas palabras, es una herramienta de bajo código que te permite hacer dos cosas principales:

1. Construir modelos de IA predictivos desde cero. Puedes alimentarlo con tus datos históricos de Salesforce para entrenar modelos que predigan resultados futuros, como la probabilidad de que un cliente se vaya, si un lead se convertirá o el valor potencial de vida de un cliente.

2. Conectar modelos de lenguaje grandes (LLM) externos. Esto a menudo se llama una función "Trae tu propio modelo" (BYOM). Te permite conectar modelos de IA generativa de lugares como OpenAI, Google Vertex AI y Amazon SageMaker directamente en tu configuración de Salesforce.

Todo está envuelto en la Capa de Confianza de Einstein (Einstein Trust Layer), que actúa como una manta de seguridad para tus datos. Está diseñada para enmascarar información sensible y evitar que tus datos se utilicen para entrenar esos grandes modelos de IA públicos. La idea general es darte un solo lugar para crear, gestionar y usar modelos de IA sin salir nunca del ecosistema de Salesforce. Es potente, sin duda, pero definitivamente está diseñado para personas que ya se sienten cómodas con el modelado de datos y quieren construir una solución personalizada desde cero.

Capacidades principales de Salesforce AI Model Builder

Model Builder está diseñado para ser flexible, ofreciéndote varios caminos diferentes dependiendo de lo que intentes lograr con la IA. Veamos lo que puede hacer.

Recurso 1: [captura de pantalla] , El panel de control de Salesforce AI Model Builder, que muestra las opciones principales para crear o conectar un modelo.

Construcción de modelos predictivos desde cero

La promesa original de Model Builder reside en la creación de tus propios modelos predictivos. Esto es perfecto para responder preguntas de negocio que tienen un número o una simple respuesta de sí/no. Por ejemplo:

• Regresión: Predecir un número específico, como los ingresos potenciales de un nuevo acuerdo de ventas.

• Clasificación binaria: Predecir uno de dos resultados, como si es probable que un cliente abandone ("Sí" o "No").

Para lograr esto, tienes que entrenar el modelo en algo llamado Objeto de Modelo de Datos (DMO) de Salesforce Data Cloud. Esta no es una tarea pequeña. Requiere mucha preparación de datos para asegurarse de que todo esté limpio, organizado y listo para usar. Aunque la interfaz es de bajo código, el trabajo detrás de escena requiere un buen conocimiento de tus datos y del problema que intentas resolver.

Trae tu propio modelo (BYOM) para IA generativa

Para tareas como redactar correos electrónicos o resumir notas de reuniones, Model Builder te permite conectar tus propios LLM preentrenados. Esto es un gran avance para las empresas que ya han elegido un proveedor de IA o tienen sus propios modelos personalizados alojados en otro lugar. Puedes conectar modelos de:

• Amazon SageMaker

• Google Vertex AI

• Azure OpenAI

• OpenAI

Este enfoque "agnóstico" te da flexibilidad, pero también te hace responsable de gestionar esos modelos externos, sus claves de API y todos los costos asociados. Aporta control a Salesforce, pero no elimina por arte de magia la complejidad de tratar con servicios de IA de terceros.

El proceso: Qué se necesita para construir un modelo

Construir un modelo no es tan simple como hacer clic en un botón. Es una serie de pasos que requiere una reflexión seria, incluso con una interfaz amigable. Aquí tienes un vistazo rápido al recorrido:

1. Seleccionar datos: Empiezas eligiendo un Objeto de Modelo de Datos (DMO) de tus datos de Salesforce.

2. Establecer objetivo: Decides qué quieres que haga el modelo, como alcanzar un determinado KPI o evitar un resultado negativo.

3. Preparar variables: Eliges a qué campos de datos debe prestar atención el modelo.

4. Elegir algoritmo: Seleccionas un método estadístico para que el modelo lo utilice, como GLM, GBM o XGBoost.

5. Revisar y entrenar: Después de verificar tu configuración, le dices al modelo que comience a aprender.

6. Activar modelo: Una vez que ha terminado de entrenar y te gustan los resultados, puedes activar el modelo.

Recurso 2: [Flujo de trabajo] , Un gráfico de Mermaid que ilustra el proceso de seis pasos para construir un modelo en Salesforce AI Model Builder.

Todo este proceso apunta a una simple verdad: herramientas como Salesforce AI Model Builder te dan el poder de construir, pero tú sigues siendo el que construye. Para los equipos que solo necesitan una solución que funcione de inmediato, esto puede parecer como si te dieran una caja de piezas de motor cuando todo lo que querías era un coche.

¿Para quién es realmente Salesforce AI Model Builder?

Es importante determinar si eres el público objetivo de Model Builder. Es una herramienta potente y definitivamente no es una solución universal, especialmente para los equipos de soporte que necesitan moverse rápido.

El perfil de usuario ideal

Salesforce AI Model Builder es la mejor opción para:

• Grandes empresas que están completamente comprometidas con el ecosistema de Salesforce.

• Equipos con analistas o científicos de datos que puedan manejar la preparación de los datos y determinar si un modelo está funcionando bien.

• Desarrolladores que necesitan un lugar central para conectar diferentes LLM externos a sus aplicaciones personalizadas de Salesforce.

• Empresas que construyen modelos predictivos complejos para ventas y marketing que están directamente vinculados a sus datos de CRM.

Para estas personas, Model Builder ofrece un nivel fantástico de control e integración dentro de un entorno seguro que ya conocen.

Dónde podría no ser una buena opción

Por otro lado, probablemente no sea la mejor opción para:

• Equipos de soporte al cliente y TI que necesitan reducir su volumen de tickets y ayudar a sus agentes ahora, no dentro de seis meses.

• Empresas que no tienen expertos en ciencia de datos para gestionar la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y las revisiones continuas.

• Negocios cuyo conocimiento reside en diferentes plataformas fuera de Salesforce, como Confluence, Google Docs, Slack u otros centros de ayuda como Zendesk o Freshdesk.

Para estos equipos, el tiempo, el dinero y la experiencia necesarios para obtener algún valor de una plataforma "constructora" pueden ser un verdadero obstáculo. Una solución lista para usar que se centra en un resultado específico, como la automatización de tickets, suele ser una opción mucho más práctica.

Aquí es exactamente donde entra en juego una solución como eesel AI. En lugar de pedirte que construyas un modelo, te ofrece una aplicación diseñada específicamente que simplemente conectas a tus herramientas. Aprende de tus tickets anteriores, artículos de ayuda y documentos internos por sí sola, proporcionándote un Agente de IA que puede resolver problemas de los clientes desde el primer día.

Salesforce AI Model Builder vs. eesel AI

Característica	Salesforce AI Model Builder	eesel AI
Tiempo de Valorización	Meses (preparación de datos, entrenamiento, pruebas)	Minutos (integraciones con un solo clic)
Experiencia Requerida	Ciencia de datos, desarrollo en Salesforce	Ninguna (completamente autoservicio)
Caso de Uso Principal	Modelos predictivos y generativos personalizados	Soporte al cliente automatizado y preguntas y respuestas internas
Fuentes de Conocimiento	Principalmente Salesforce Data Cloud	Más de 100 integraciones (Zendesk, Confluence, Slack, etc.)
Implementación	Requiere llamadas de ventas y configuración	Radicalmente autoservicio, puedes empezar por tu cuenta
Modelo de Precios	Complejo, incluido en grandes licencias	Transparente, planes mensuales predecibles

Limitaciones y consideraciones prácticas

Antes de comprometerte con Salesforce AI Model Builder, es una buena idea pensar en las desventajas prácticas. Es una herramienta poderosa, pero estos factores pueden tener un gran impacto en tu cronograma, presupuesto y en si realmente tienes éxito.

1. Estás encerrado en el mundo de Salesforce

Model Builder está diseñado para vivir y respirar Salesforce. Su principal fortaleza es el uso de datos que ya están en Data Cloud. Si el conocimiento de tu empresa no está todo en un solo lugar, si está disperso en una wiki de Confluence, Google Docs compartidos o un centro de ayuda de Zendesk, te será muy difícil llevar esa información a tu modelo sin un proyecto de datos masivo. Este es un gran obstáculo para los equipos que utilizan una combinación de diferentes herramientas para hacer su trabajo.

En contraste, plataformas como eesel AI están construidas para reunir todo ese conocimiento desconectado. Tiene integraciones de un solo clic para conectar y aprender instantáneamente de todas tus fuentes, sin importar dónde se encuentren.

2. El trabajo oculto detrás del "sin código"

La interfaz de "clics, no código" para construir modelos suena genial, pero es solo el último paso de un proceso mucho más largo. El verdadero trabajo está en:

• Preparación de datos: Limpiar, modificar y organizar tus datos en un DMO utilizable es un trabajo muy técnico que puede llevar fácilmente semanas o meses.

• Evaluación del modelo: Una vez que un modelo está entrenado, ¿cómo sabes si es bueno? Analizar métricas como la precisión requiere conocimientos estadísticos para evitar tomar malas decisiones de negocio basadas en un modelo defectuoso.

• Mantenimiento continuo: Los modelos de IA no son algo que puedas configurar y olvidar. Necesitan ser monitoreados y reentrenados a medida que tus datos cambian, lo que consume tiempo y recursos.

3. El complejo sistema de precios y licencias

Obtener acceso a Einstein 1 Studio y Data Cloud generalmente significa contratar licencias de Salesforce a nivel empresarial. El precio suele estar empaquetado y no es muy claro, lo que dificulta calcular el costo real de construir e implementar un solo modelo. Esto puede ser una inversión enorme, especialmente si solo intentas resolver un problema específico como automatizar tickets de soporte simples.

Esta es una gran diferencia con los precios claros y predecibles de la mayoría de las herramientas de software modernas. Por ejemplo, el precio de eesel AI se basa en el uso, sin tarifas adicionales por resolución, por lo que puedes escalar sin sorpresas financieras desagradables.

Un constructor potente para el equipo adecuado

Salesforce AI Model Builder es una herramienta impresionante y estratégica para grandes empresas que ya están profundamente inmersas en la plataforma de Salesforce y tienen los recursos tecnológicos para gestionar un proyecto de IA personalizado. Te ofrece un control increíble para construir tus propios modelos predictivos y un único lugar para gestionar la IA generativa en un entorno seguro.

Sin embargo, para los equipos de soporte al cliente y TI cuyo objetivo principal es automatizar resoluciones y trabajar de manera más eficiente, puede ser un camino largo y costoso. El viaje desde los datos brutos hasta un modelo de IA funcional es largo y requiere habilidades especiales que la mayoría de los equipos de soporte simplemente no tienen.

Este video ofrece una excelente visión general de Salesforce Model Builder y cómo se puede utilizar para impulsar la productividad.

Si tu objetivo es ofrecer un soporte rápido, preciso y automatizado hoy mismo, probablemente deberías buscar una solución diseñada específicamente para ello. eesel AI ofrece una plataforma súper simple y de autoservicio que se conecta directamente a las herramientas que ya utilizas. Puedes estar en funcionamiento en minutos, no en meses, y empezar a ver resultados de inmediato.

¿Listo para ver lo que una plataforma de soporte de IA diseñada para un propósito específico puede hacer? Prueba eesel AI gratis o reserva una demostración con nuestro equipo.