Einstein Copilot: cos’è, cosa può fare e come funziona

Salesforce ha recentemente annunciato Einstein Copilot, l’assistente virtuale basato su intelligenza artificiale generativa. Qui di seguito capiremo insieme di cosa si tratta.

Cos’è Einstein Copilot?

Prima di tutto, cos’è un Copilot? Un Copilot è un assistente virtuale che supporta un utente nello svolgimento di svariate attività. Il termine è preso in prestito da contesti differenti, come quello dell’aviazione o dell’automobilismo, e richiama quello di “copilota”, una persona che fornisce supporto al pilota principale nell’esecuzione delle attività di guida. 

Nell’ambito del software, un copilot può assumere diverse forme e svolgere svariate attività. Negli ultimi anni, per esempio, si sono largamente diffusi assistenti sotto forma di chatbot che, grazie all’intelligenza artificiale predittiva, sono in grado di cogliere l’intento dell’utente e guidarlo nell’ottenere risposte a determinati quesiti, esplorare grandi volumi di dati o valutare l’azione migliore da compiere a fronte di determinati input.

Ma come mai si è recentemente tornati a parlare di copilot, anche nel mondo del business? Il recente avvento e la diffusione così rapida dell’intelligenza artificiale generativa hanno permesso di ampliare notevolmente il ruolo di supporto svolto da questi assistenti virtuali. L’intelligenza artificiale generativa è infatti un ramo dell’intelligenza artificiale che sviluppa modelli in grado di generare testo, immagini e suoni con un’accuratezza estremamente vicina alla capacità umana. Questo è reso possibile, fra le altre cose, dal fatto che questi modelli siano addestrati su un volume di informazioni (per esempio, testi scritti) largamente più ampio di quanto fosse possibile in passato. Il risultato sono una serie di modelli in grado di comprendere il linguaggio umano (e quindi comprendere la richiesta che viene fatta da un umano) e di rispondere in maniera dettagliata ed in linguaggio naturale facendo leva sull’ampio set di dati che costituisce la loro “base di conoscenza”. Esempi di questi modelli sono: GPT di OpenAI, BERT di Google o CodeGen di Salesforce.

Modelli di questo tipo, inseriti in contesti di business, sono in grado di fornire assistenza e suggerimenti contestuali tramite risposte più accurate alle domande degli utenti. Ed è qui che entra in gioco Einstein Copilot.

Einstein Copilot è il nuovo assistente virtuale di Salesforce, integrato nativamente in tutte le applicazioni della piattaforma per offrire un’esperienza utente coerente e di valore. Einstein Copilot può rispondere a domande, generare contenuti e automatizzare dinamicamente svariate attività per garantire una maggiore produttività e supportare attività di customer relationship management più personalizzate.

Einstein Copilot fa parte della piattaforma Einstein 1 di Salesforce, che integra interfacce utente, una varietà di modelli di intelligenza artificiale e dati in una singola piattaforma basata su un linguaggio comune, quello dei metadati. 

Cosa può fare Einstein Copilot?

Le applicazioni di Einstein Copilot sono svariate, a seconda dell’ambito di business in cui esso viene adoperato. Vediamo alcuni esempi.

• Vendite: Einstein Copilot consente alle figure di vendita di riassumere informazioni sui loro clienti o sulle opportunità, comporre comunicazioni personalizzate o generare attività di ingaggio personalizzate sulla base del contesto e delle preferenze del cliente;

• Assistenza Clienti: Einstein Copilot semplifica la risoluzione dei casi di supporto generando risposte automatiche e formulando ipotesi risolutive a partire della basi di conoscenza aziendali, siano esse in Salesforce o in sistemi terzi;

• Marketing: Einstein Copilot supporta la creazione di nuove campagne, di landing page personalizzate sulle preferenze di navigazione e acquisto dei consumatori e di moduli di contatto che si popolano in base ai dati del profilo unificato del cliente provenienti da tutta la piattaforma Salesforce;

• Ecommerce: Einstein Copilot può essere utilizzato per la creazione di vetrine digitali ad alta conversione e per personalizzare e progettare diversi componenti attraverso il linguaggio naturale. Einstein Copilot può anche automatizzare attività lunghe e ripetitive complessi come la creazione di descrizioni prodotto in più lingue, campagne promozionali personalizzate e metadati che migliorino le conversioni;

• Sviluppo: Einstein Copilot è in grado di generare codice Apex, suggerire linee di codice più efficaci ed effettuare verifiche di vulnerabilità del codice direttamente dall’ambiente di sviluppo;

• Analisi dei dati: in Tableau, Einstein Copilot può suggerire insights azionabili, effettuare esplorazioni dei dati più veloci e aiutare gli utenti a creare calcoli e visualizzazioni dei dati più pertinenti attraverso l’uso del linguaggio naturale.

Come funziona Einstein Copilot?

Einstein Copilot si compone di quattro elementi fondamentali: il copilot, le azioni, il servizio di pianificazione (Planner) e, ovviamente, i large language model (LLM).

Copilot

Einstein Copilot è un assistente AI conversazionale integrato nell’interfaccia di Salesforce. È possibile configurare e avviare un copilot per gli utenti Salesforce ed inserirlo all’interno dei flussi di lavoro della piattaforma.

Azioni

Le azioni sono il modo in cui un copilot svolge le attività. Un copilot include una libreria di azioni, che è un insieme di compiti che il copilot può eseguire. Ad esempio, se un utente chiede aiuto a Einstein Copilot per scrivere una email, il copilot avvia un’azione che scrive e rivede l’email e la collega ai dati pertinenti di Salesforce.

Salesforce fornisce alcune azioni standard, questo significa che, una volta attivo, Einstein Copilot è pronto ad assistere gli utenti con alcune attività standard in Salesforce. È anche possibile creare azioni personalizzate per supportare compiti specifici per la propria organizzazione.

Servizio di pianificazione

Il motore di pianificazione di Einstein Copilot interviene durante una conversazione per orchestrare le azioni necessarie a svolgere un determinato compito e per comunicare con il large language model. 

Large Language Model (LLM)

Einstein Copilot sfrutta le capacità di un LLM per comunicare con gli utenti e fornire le risposte più pertinenti alle loro richieste.

Tutti questi elementi possono essere gestiti e monitorati all’interno del Copilot Builder, uno degli strumenti per la programmazione low-code inclusi in Einstein 1 Studio.

Qui di seguito proveremo a capire come questi elementi collaborano fra di loro per il funzionamento di Einstein Copilot. Come scenario d’esempio, immaginiamo che un utente chieda ad Einstein Copilot di creare un riassunto della trattativa che sta portando avanti con il cliente Acme.

1. L’ utente avvia una conversazione con Einstein attraverso il pannello di chat: può selezionare un’azione fra quelle suggerite – sono azioni dinamiche in base alla pagina del record – oppure l’utente può scrivere la propria domanda (prompt). Attraverso l’Einstein Trust Layer, il prompt viene inviato al LLM per identificare l’intento dell’utente.

2. In base all’intento dell’utente, il servizio di panificazione (Planner) definisce un piano d’azione, ovvero l’insieme di azioni (copilot action) da utilizzare per poter rispondere all’utente. Per farlo, il Planner invia al LLM un prompt che include tutte le azioni disponibili nel Copilot e alle quali l’utente ha accesso, insieme al contesto e ad una parte della conversazione. Il LLM userà poi i nomi e le istruzioni di ciascuna azione per identificare la o le migliori da eseguire (e in quale ordine eseguirle). 

3. Einstein Copilot esegue le azioni previste dal piano. Nel nostro esempio, viene prima eseguita l’azione “Identify Record by Name” per individuare il record della trattativa commerciale a cui l’utente fa riferimento. In questo caso si tratta dell’ oggetto Salesforce di tipo opportunità. Successivamente, viene eseguita l’azione “Summarize Record”: questa azione individua il prompt template più consono a riassumere un’opportunità e lo invia al LLM per generare il riassunto.

4. Infine, Einstein Copilot presenta la risposta all’utente: il contenuto generato dal LLM viene presentato all’utente in forma di testo. A questo punto l’utente potrà decidere se continuare questa conversazione, proseguendo con la richiesta successiva, oppure cambiare completamente argomento.

Questo è solo un esempio di come l’intelligenza artificiale generativa possa essere usata in Salesforce per supportare diverse attività aziendali. Per esempio, per comprendere come sia facile costruire dei Prompt Template all’interno di Salesforce, vi invito a leggere l’articolo relativo. Qualora vogliate invece approfondire le modalità con cui Salesforce supporta l’integrazione con modelli di machine learning ed AI generativa di terze parti, il blog post che approfondisce Data Cloud è il posto che fa per voi.