Salesforce ha anunciado nuevos modelos de IA, incluyendo xGen-Sales, un modelo propio entrenado y diseñado para potenciar las tareas de ventas autónomas con Agentforce, y xLAM, una nueva familia de Large Action Models diseñada para gestionar tareas complejas y generar resultados procesables. Juntos, estos modelos desarrollados por Salesforce AI Research permitirán a los clientes de Salesforce configurar y desplegar rápidamente agentes autónomos de IA que actúan, impulsando una escala sin precedentes.
Al perfeccionar xGen-Sales para aumentar la precisión de las tareas relevantes del sector, es capaz de ofrecer respuestas más precisas y rápidas, automatizando tareas de ventas como la generación de perspectivas de clientes, el enriquecimiento de listas de contactos, el resumen de llamadas y el seguimiento del proceso de ventas. Este modelo mejora las capacidades de los agentes de ventas de Agentforce, permitiéndoles nutrir de forma autónoma las canalizaciones y entrenar a los representantes con mayor precisión y rapidez. Las capacidades de xGen-Sales ya han eclipsado a otros modelos mucho mayores, según las propias evaluaciones de Salesforce.
Los humanos y los agentes impulsan juntos el éxito de los clientes.
xGen-Sales es un paso hacia la siguiente generación de modelos lingüísticos llamados Large Action Models (LAMs). A diferencia de los LLM (Large Language Models), que requieren una frecuente intervención humana y se utilizan sobre todo para generar contenidos, los LAM están especializados en la llamada a funciones, que es la capacidad de ejecutar capacidades dentro de otros sistemas y aplicaciones. En otras palabras, son capaces de desencadenar las acciones necesarias para que los agentes de IA realicen tareas para las personas de forma independiente.
Además de xGen-Sales, Salesforce AI Research ha presentado una nueva familia de LAM denominada xLAM. Los modelos xLAM ofrecen costes más bajos, un rendimiento más rápido y una mayor precisión que muchos de los modelos más grandes y complejos disponibles en la actualidad. Por ejemplo, el modelo xLAM-1B ha superado a modelos más grandes y caros a pesar de constar de sólo 1.000 millones de parámetros, que son las variables que los modelos aprenden para generar resultados y conocimientos. xLAM-1B, en concreto, es un modelo no comercial y de código abierto para ayudar a avanzar en la ciencia con la comunidad de investigación, mientras que Salesforce utiliza un modelo de mucho más rendimiento para Agentforce.
Por qué es importante: Las organizaciones necesitan agentes de IA que puedan actuar por los empleados, aumentando su trabajo para que puedan centrarse en prioridades más estratégicas. Estos modelos no sólo comprenden los trabajos que deben realizar, sino que también conocen sus propias limitaciones, por lo que los agentes que los utilizan reconocerán cuándo es el momento de entregar una tarea a un ser humano para que garantice la calidad y la finalización. Salesforce lanzó recientemente su LLM Benchmark para CRM, que ofrece a las organizaciones la oportunidad de navegar por los numerosos modelos del mercado y comparar los LLM para casos de uso de CRM.
«Construir y entrenar sus propios modelos de IA puede llevar mucho tiempo, ser costoso e increíblemente frustrante», afirma Silvio Savarese, Director Científico de Salesforce. «Con Agentforce, podemos ofrecer modelos de tamaño adecuado, creados específicamente para su negocio con sus datos para impulsar los resultados.»
Disponibilidad:
La versión no comercial y de código abierto del conjunto de LAM xLAM está disponible en Hugging Face para que la comunidad la revise y realice pruebas comparativas. Agentforce cuenta con una versión patentada mucho más avanzada.
xGen-Sales ha completado recientemente un proyecto piloto y estará disponible en breve.
Fuente N. P. Salesforce | Editado por CambioDigital OnLine
