Um guia prático para Salesforce AI Apex em 2025

Se é um programador ou administrador do Salesforce, não pode escapar ao burburinho em torno da IA. Essa conversa leva quase sempre ao Apex, a linguagem que executa toda a lógica personalizada nas nossas organizações. Agora, é também o nosso bilhete para construir funcionalidades alimentadas por IA.

Mas há um senão: "Salesforce AI Apex" não é apenas uma coisa. Na verdade, são dois conceitos completamente diferentes. Por um lado, temos a IA que tenta escrever código Apex para si. Por outro, temos o código Apex que escreve para chamar modelos de IA, alimentando automações inteligentes dentro da sua organização.

Ambos têm o seu lugar, mas o segundo caminho, o de construir automações genuinamente inteligentes, está repleto de armadilhas ocultas que podem levar um projeto a uma paragem abrupta. Neste guia, vamos analisar ambos os lados da moeda, explorar as dores de cabeça de construir IA da forma nativa e mostrar-lhe uma alternativa muito mais sensata e poderosa.

O que é o Salesforce AI Apex para desenvolvimento?

"Salesforce AI" é, na verdade, um termo abrangente para um conjunto de diferentes ferramentas e APIs. Quando se fala em desenvolvimento Apex, irá deparar-se principalmente com dois tipos de IA.

Uma captura de ecrã da página de visão geral da IA do Salesforce, ilustrando as várias ferramentas e APIs disponíveis.

Einstein para programadores: O assistente de programação

Primeiro, temos as ferramentas concebidas para o ajudar a escrever código mais rapidamente. Pense nelas como um parceiro de programação. A principal aqui é o Einstein for Developers. Foi criado para resolver um problema que muitos de nós já enfrentámos: as IAs de uso geral como o ChatGPT simplesmente não percebem o Salesforce. Geram com confiança Apex que na verdade é Java disfarçado ou produzem código LWC que quebra o shadow DOM.

Uma captura de ecrã da página inicial do Einstein for Developers, mostrando as suas funcionalidades para o desenvolvimento com Salesforce AI Apex.

O Einstein for Developers visa corrigir isto ao ser treinado nas próprias linguagens do Salesforce. Os seus principais truques incluem:

• Linguagem Natural para Código: Diz-lhe o que quer em linguagem simples, e ele gera uma função Apex.

• Autocompletar Código: Dá-lhe sugestões de código em tempo real enquanto escreve, diretamente no seu IDE.

• Geração de Casos de Teste: Pode escrever testes unitários para as suas classes Apex, o que pode poupar imenso tempo.

É um bom começo, mas como irá descobrir, não é uma solução mágica. Funciona mais como um programador júnior que precisa de supervisão constante.

Sim, esse é o maior problema. Eles não têm um conhecimento suficientemente profundo das peculiaridades do Apex ou dos limites do governador. Vão dar-lhe com confiança um código que parece plausível, mas que vai explodir assim que chegar a uma organização real. O próprio Einstein for Developers da Salesforce está a melhorar, uma vez que é treinado especificamente nas suas coisas. Também descobri que o GitHub Copilot é um pouco mais fiável do que o ChatGPT base, mas ainda assim tem de o supervisionar. O principal é dar-lhe muito contexto. Basicamente, tem de lhe fornecer a classe inteira e dizer-lhe especificamente para ter cuidado com SOQL em loops ou outros limites comuns. Poupa alguma digitação, mas não pode simplesmente confiar nele para escrever uma funcionalidade.

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Ainda tem de lhe fornecer imenso contexto e rever cuidadosamente tudo o que ele produz. Poupa-lhe alguma digitação, mas não pode simplesmente entregar-lhe um pedido de funcionalidade e ir embora.

A API de Modelos: Usar Apex para automação com IA

É aqui que as coisas se tornam realmente poderosas. Esta segunda abordagem não se trata de escrever código; trata-se de usar Apex para chamar Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) para integrar funcionalidades de IA generativa diretamente nas suas automações do Salesforce.

A principal ferramenta para o trabalho é a API de Modelos do Salesforce, à qual pode aceder através da classe "aiplatform.ModelsAPI" em Apex. Isto desbloqueia a capacidade de criar algumas automações personalizadas verdadeiramente incríveis que podem:

• Resumir um histórico de caso de suporte ridiculamente longo e confuso.

• Elaborar um e-mail personalizado para um cliente com o tom certo.

• Determinar se o feedback de um cliente num inquérito é positivo ou negativo.

• Criar incorporações de vetores a partir dos seus artigos da base de conhecimento para construir uma pesquisa mais inteligente.

É aqui que pode ter um impacto real no negócio. Mas, como vamos ver, é também aqui que começam as verdadeiras dores de cabeça. Aqui está uma pequena amostra de como uma chamada básica se parece em Apex:

// Um exemplo simplificado para gerar texto  

aiplatform.ModelsAPI.createGenerations_Request request = new aiplatform.ModelsAPI.createGenerations_Request();  

request.modelName = 'sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT4OmniMini';  

aiplatform.ModelsAPI_GenerationRequest requestBody = new aiplatform.ModelsAPI_GenerationRequest();  

requestBody.prompt = 'Elabore um e-mail de seguimento para um cliente que reportou um problema de faturação.';  

request.body = requestBody;  

try {  

    aiplatform.ModelsAPI modelsAPI = new aiplatform.ModelsAPI();  

    aiplatform.ModelsAPI.createGenerations_Response response = modelsAPI.createGenerations(request);  

    System.debug('Rascunho do e-mail gerado: ' + response.Code200.generation.generatedText);  

} catch(aiplatform.ModelsAPI.createGenerations_ResponseException e) {  

    System.debug('Ocorreu um erro: ' + e);  

}  

Este pequeno trecho de código transmite a ideia, mas chegar daqui a uma funcionalidade fiável e pronta para produção é um caminho muito mais longo.

Construir automações de IA com Salesforce AI Apex

Ok, então sabemos que podemos usar Apex para falar com um LLM. Vamos ser realistas sobre o que é preciso para construir uma funcionalidade de IA útil com esta abordagem nativa.

O processo nativo e a sua promessa

O fluxo de trabalho típico de um programador é algo como isto: escrever uma classe Apex, chamar a "ModelsAPI", criar cuidadosamente um pedido com um prompt super detalhado, enviá-lo e depois analisar a resposta para usar num acionador, fluxo ou LWC.

A promessa é o controlo total. Pode integrar a IA profundamente na sua configuração existente do Salesforce. Mas esse controlo tem um preço muito, muito alto.

As dores de cabeça ocultas da abordagem nativa

Assim que começa a construir, esbarra numa parede de problemas práticos que o atrasam, frustram os seus colegas de negócio e introduzem uma quantidade surpreendente de risco.

• Ciclos de desenvolvimento dolorosamente lentos: Cada funcionalidade de IA, por mais pequena que seja, precisa de um programador para escrever, testar e implementar novo código Apex. Se a equipa de suporte quiser mudar o tom de um e-mail automatizado, isso é um ticket de desenvolvimento. Se o marketing precisar de ajustar um prompt de resumo, isso é outro ticket. Isto cria um enorme estrangulamento e torna impossível para as equipas de negócio experimentarem e melhorarem o resultado da IA por conta própria.

• Conhecimento desconectado: A Models API é apenas um canal para um LLM genérico. Não sabe nada sobre os produtos da sua empresa, políticas internas ou conversas passadas com clientes. Para obter respostas úteis, tem de lhe fornecer contexto detalhadamente. Construir um sistema para isto (um processo chamado Geração Aumentada por Recuperação, ou RAG) é um projeto de engenharia monstruoso. Significa escrever chamadas Apex personalizadas para extrair dados de locais como Confluence, Google Docs, o seu centro de ajuda e casos passados do Salesforce, tudo apenas para fazer uma única pergunta.

Gráfico Mermaid

graph TD  

    A[Consulta do Utilizador no Salesforce] --> B{Chamada Apex};  

    B --> C[Recuperar Dados do Confluence];  

    B --> D[Recuperar Dados do Google Docs];  

    B --> E[Recuperar Dados do Centro de Ajuda];  

    B --> F[Recuperar Dados de Casos Anteriores];  

    C --> G{Combinar e Adicionar Contexto};  

    D --> G;  

    E --> G;  

    F --> G;  

    G --> H[Enviar para o LLM via Models API];  

    H --> I[Receber Resposta do LLM];  

    I --> J[Exibir ao Utilizador no Salesforce];  

• Fluxos de trabalho rígidos e difíceis de gerir: Toda a sua lógica de IA está enterrada no código Apex. Não há um painel de controlo amigável onde um gestor de suporte ou líder de TI possa gerir o comportamento da IA. Eles não podem configurar novas regras de escalonamento, ajustar a personalidade da IA ou dizer-lhe quais as perguntas a evitar sem abrir um pedido e esperar pelo próximo sprint de desenvolvimento.

• Falta total de testes e simulação: Como sabe se o seu novo e brilhante prompt de "resumo de caso" funcionará bem em milhares de casos do mundo real? Com uma abordagem puramente Apex, não sabe. Não há forma de simular o desempenho da IA em dados históricos antes de entrar em produção. Basicamente, está a implementar e a esperar pelo melhor, o que é uma perspetiva aterradora para qualquer automação virada para o cliente.

• Preços e governação opacos: Os preços do Salesforce para as suas ferramentas de IA estão muitas vezes escondidos atrás de um botão "Contactar Vendas", o que torna quase impossível prever os custos. Além disso, tentar gerir limites de taxa de API, segurança e diferentes modelos de IA para cada funcionalidade personalizada transforma-se rapidamente num pesadelo de governação.

Uma captura de ecrã da página de preços do Salesforce, destacando o botão "Contactar Vendas" para as ferramentas de IA.

Uma forma melhor: Unificar com uma plataforma de IA dedicada

A boa notícia é que não precisa de construir toda esta infraestrutura do zero. Em vez de ficar atolado em projetos Apex intermináveis, pode usar uma plataforma de IA dedicada que faz o trabalho pesado por si.

Apresentando o eesel AI: O motor de automação self-service

É aqui que uma ferramenta como o eesel AI entra. Não é um substituto para o Salesforce; é uma plataforma inteligente e self-service que se liga diretamente a ele. O seu trabalho é conectar-se a todo o conhecimento da sua empresa, dar-lhe um motor de fluxo de trabalho poderoso mas fácil de usar, e permitir-lhe construir, testar e implementar agentes de IA sem escrever uma única linha de código.

Uma captura de ecrã da página inicial do eesel AI, apresentando o motor de automação self-service.

Como o eesel AI resolve os desafios do desenvolvimento nativo

Vamos revisitar aquelas dores de cabeça ocultas e ver como uma plataforma como o eesel AI resolve cada uma delas.

• Entre em produção em minutos, não em meses: Em vez de passar semanas num projeto Apex personalizado, o eesel AI usa integrações de um clique. Pode conectar o Salesforce, o seu centro de ajuda e outras bases de conhecimento e ter um agente de IA a funcionar em minutos. Tudo é self-service, por isso não precisa de passar por uma chamada de vendas ou esperar por um longo processo de integração.

• Unifique o conhecimento instantaneamente: Esqueça aquele sistema RAG complicado que temia construir. O eesel AI conecta-se ao seu conhecimento onde quer que ele esteja, seja em casos do Salesforce, Confluence, Google Docs ou mais de 100 outras fontes. Ele dá automaticamente à IA o contexto de que precisa para fornecer respostas precisas e relevantes desde o primeiro dia.

Um infográfico a demonstrar como o eesel AI unifica o conhecimento de múltiplas fontes para melhorar as capacidades do Salesforce AI Apex.

• Controlo total para todos: Com o eesel AI, os utilizadores de negócio obtêm um editor de prompts poderoso e uma interface sem código para definir a persona da IA, definir regras e acionar ações (como etiquetar um ticket no Zendesk ou escalonar um caso). Isto capacita as equipas que realmente conhecem os fluxos de trabalho a gerir a IA elas mesmas, libertando-o para trabalhar em problemas mais complexos.

• Teste com confiança: Este é um ponto muito importante. O eesel AI tem um modo de simulação poderoso que lhe permite testar a sua configuração de IA em milhares dos seus tickets históricos reais do Salesforce. Pode ver exatamente como teria respondido, obter previsões sólidas sobre as taxas de resolução e calcular o seu potencial ROI antes de o ligar. Acabou-se o trabalho de adivinhação arriscado.

Uma captura de ecrã mostrando o modo de simulação do eesel AI, uma funcionalidade chave para testar automações com Salesforce AI Apex.

Salesforce AI Apex: Foco na automação inteligente, não apenas em código complexo

Quando falamos de "Salesforce AI Apex", é importante separar os dois mundos: a IA que o ajuda a escrever código e a IA que impulsiona o seu negócio.

Embora os assistentes de programação com IA estejam a melhorar, o verdadeiro valor para a maioria das empresas vem da criação de automações inteligentes. O caminho nativo, construí-las do zero com Apex e a Models API, é lento, inflexível e surpreendentemente arriscado. Obriga-o a gastar imenso tempo de desenvolvimento apenas a construir as peças fundamentais que todo o bom sistema de IA necessita.

Uma plataforma dedicada como o eesel AI oferece um caminho mais rápido, mais flexível e, em última análise, mais poderoso. Ele lida com as partes complicadas como a integração de conhecimento, testes e gestão de fluxos de trabalho, para que se possa focar no que realmente importa: entregar automações inteligentes que poupam tempo às pessoas e tornam os clientes mais felizes.

Este vídeo explica como potenciar o seu código Apex com o Einstein for Developers da IA do Salesforce.

Em vez de iniciar um projeto Apex personalizado complexo e caro, pode alcançar os seus objetivos de automação com IA muito mais rapidamente. Pode dar às suas equipas de suporte e TI ferramentas que elas podem realmente gerir sozinhas, libertando o seu valioso tempo de programador para o trabalho que verdadeiramente necessita da sua especialização.

Pronto para ver como pode ser fácil? Comece o seu teste gratuito do eesel AI e conecte a sua instância do Salesforce em apenas alguns minutos.