Salesforce Genie lleva el uso compartido de datos a Amazon SageMaker y Einstein • TechCrunch

Salesforce es la empresa SaaS más exitosa del mundo. AWS es el jugador de infraestructura más grande y los dos gigantes se han unido a lo largo de los años cada vez que tiene sentido. Como un par de ejemplos, los dos firmaron un acuerdo en 2016 para Salesforce utilizar la infraestructura de AWS. En 2018, se unieron para facilitar el intercambio de datos entre las dos plataformas.

Este año, están ampliando la asociación una vez más con un anuncio esta semana en Dreamforce en San Francisco. Este implica mover los datos de Salesforce a SageMaker, donde los clientes pueden crear modelos de aprendizaje automático basados ​​en esos datos. Cuando hayan terminado, pueden volver a moverlo a Salesforce, donde Einstein puede usar ese modelo para impulsar tareas inteligentes.

Todo el proceso es posible gracias a Genie, la capa de integración de datos que la compañía anunció ayer.

Rahul Auradkar, EVP y GM para servicios de datos unificados y Einstein en Salesforce, dice que ciertos clientes crearon flujos de trabajo en SageMaker y querían facilitarles el trabajo donde se sintieran más cómodos, mientras aprovechaban los datos dentro de Salesforce para crear sus modelos.

Él dice que comienza con mover los datos de Salesforce CDP a SageMaker utilizando Genie como conducto de datos. “A partir de ahí, construyes el modelo y luego nos reunimos con los científicos de datos donde están, esencialmente permitiéndoles a los científicos de datos usar sus herramientas familiares en SageMaker para construir sus modelos. Luego, pueden llevar los modelos a Einstein y ejecutar la inferencia allí”, dijo.

Liz Miller, analista de Constellation Research, dice que la asociación beneficia a los clientes de Salesforce de varias maneras. “Para aquellos que tienen equipos de datos y análisis y han estado trabajando en IA y modelos, esto facilita llevar esos modelos a Genie y abrirlos a la gran cantidad de datos que Genie puede contener. Esta ha sido una solicitud de los clientes, especialmente de las grandes empresas, según me han dicho los ejecutivos de Salesforce”, dijo.

Ella agrega: “Para muchos clientes, y escuchamos esto a menudo, los modelos y especialmente los modelos y proyectos de IA pueden estancarse porque solo se pueden soltar en conjuntos de datos limitados o no hay suficientes datos de clientes para alcanzar un nivel satisfactorio de velocidad de decisión. Entonces, esta asociación conecta los modelos con la última milla de aprendizaje”.

También podría implicar simplemente la comodidad con SageMaker como la herramienta de creación de modelos elegida por el cliente, o posiblemente porque el modelo utiliza datos del cliente y otros datos externos. Por ejemplo, una empresa de atención médica puede usar datos de clientes junto con datos de ensayos clínicos almacenados en un repositorio externo fuera de Salesforce y desea construir el modelo usando ambos tipos de datos dentro de SageMaker.

“La integración de SageMaker permite a estas organizaciones utilizar modelos de IA personalizados que aprovechan los datos de clientes en tiempo real de Salesforce y la investigación de ensayos clínicos juntos”, explicó un portavoz de la empresa.

Si bien Einstein viene con muchos procesos inteligentes, como encontrar el cliente con más probabilidades de comprar o, por el contrario, el que tiene más probabilidades de abandonar, a menudo habrá escenarios personalizados que no estarán disponibles de forma inmediata, y poder moverse varios tipos de datos en un modelo en SageMaker y luego nuevamente en Salesforce, podría resultar útil para una cantidad de clientes.

El anuncio de Genie de esta semana probablemente conducirá a asociaciones similares en el tiempo más allá de esta, ya que otras empresas buscan aprovechar los datos de Salesforce en sus flujos de trabajo.

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