Impulsar mejores decisiones con IA predictiva y generativa

La acción de referencia Modelo predictivo en Agentforce permite a un agente de IA invocar un modelo predictivo creado en Modelos de IA (anteriormente Einstein Studio). Utilice la acción para generar predicciones on-demand dirigidas por datos, interpretar los resultados y proporcionar recomendaciones sobre cómo mejorar un resultado. La integración de la IA predictiva y generativa mejora la interpretabilidad de los resultados para realizar las mejores acciones.

A continuación le mostramos cómo funciona la acción de referencia.

• Conexión de modelo, creación y formación: En primer lugar, conecta un modelo existente o crea y entrena modelos predictivos en Modelos de IA utilizando datos históricos. Estos modelos predicen resultados basándose en variables de entrada específicas, como comportamiento de clientes, tendencias de ventas o solicitudes de servicio.
• Integración con Agentforce: Para que un modelo predictivo esté disponible en Agentforce, debe crear una acción predictiva. A continuación, los usuarios pueden seleccionar el modelo correcto para su caso de uso y establecer los parámetros necesarios para la acción.
• Predicciones On-Demand: Durante una interacción de usuario, el agente desencadena la acción de referencia Modelo predictivo. Esta acción envía los datos relevantes (como la información del cliente y el contexto de interacción) al modelo predictivo.
• Generación de predicciones: El modelo procesa los datos de entrada y genera una salida: la predicción. Por ejemplo, la probabilidad de que un cliente realice una compra a la probabilidad de que se produzca un problema de servicio.
• Perspectivas con capacidad de acción: La predicción se muestra al agente en un formato claro y comprensible. Además de la predicción, el modelo puede proporcionar predictores principales que influyeron en una predicción y recomendaciones con capacidad de acción, como acciones de seguimiento u ofertas personalizadas para un cliente.
• Toma de decisiones mejorada: Las predicciones y recomendaciones de modelos permiten a los usuarios tomar mejores decisiones. Esto puede llevar a una satisfacción mejorada del cliente y resultados comerciales.

Algunas prácticas recomendadas para configurar la acción de agente incluyen:

• Identifique casos de uso donde la IA predictiva puede ser útil analizando qué preguntas formularían sus usuarios a un agente. Por ejemplo, al predecir abandonos, los usuarios podrían querer saber cosas como: "¿Cuál es el riesgo de abandono para mi cliente?"
• Cree y entrene modelos que proporcionen las predicciones como respuestas para estas preguntas.
• Obtenga datos desde un flujo, Apex, un registro de Salesforce o directamente desde el contexto de la interacción.
• Como las acciones se pueden reutilizar, recomendamos crear una acción por modelo. En la configuración de acción, puede modificar las instrucciones del agente para describir el propósito general del modelo. También puede personalizar el número de factores y recomendaciones principales para mostrar.
• Seleccione la casilla de verificación Mostrar en conversación para todas las salidas que desea que el agente muestre al usuario.
• Cree variables de recomendación para proporcionar recomendaciones dinámicas, como sugerir una oferta de aumento de venta concreta para maximizar el valor a largo plazo. O bien, utilice instrucciones para desencadenar una acción basándose en un resultado de predicción, como una intervención de servicio proactiva si la probabilidad de una distribución es alta.
• Los valores de entrada del modelo distinguen entre mayúsculas y minúsculas. Si sabe que sus datos pueden tener un aspecto diferente al que requiere el modelo, agregue instrucciones sobre cómo dar formato a las entradas de la forma en que el modelo las inspecciona, como convertir mes en un número.
• Personalice un tema agregando instrucciones para guiar Agentforce para cuándo invocar un modelo predictivo y conectarlo a sus acciones de tema. Puede crear un nuevo tema o utilizar uno existente. Agregue instrucciones para ayudar al agente a comprender cómo responder a preguntas acerca de resultados proporcionados por el modelo.

• Utilizar la acción de referencia de agente de modelo predictivo para mejorar predicciones
  Para que un agente de IA proporcione e interprete resultados desde un modelo predictivo, debe crear una acción de agente personalizada en su organización. Veamos cómo Agentforce puede mejorar predicciones desde un modelo de desgaste predicho que se creó en el Generador de modelos.