Ремонт полов
В условиях стремительного прогресса искусственного интеллекта корпорации вынуждены выпускать новые продукты быстрее, чем когда-либо, чтобы не проиграть конкурентную гонку. Компания Salesforce выбрала стратегию, которая позволяет ей адаптироваться к изменениям, даже когда направление развития технологий не до конца определено. Гигант в сфере программного обеспечения для управления клиентами фактически передал формирование дорожной карты своих ИИ-продуктов в руки самих пользователей.
Salesforce не единственная компания, работающая в тесном контакте с потребителями, однако масштабы и интенсивность этого взаимодействия выделяют её на рынке. Взаимодействие происходит не раз в квартал или год — с некоторыми ключевыми заказчиками встречи проводятся еженедельно. По словам вице-президента Salesforce AI Джайеша Говиндараджана, база из 18 000 клиентов является неисчерпаемым источником данных, необходимых для понимания реальных потребностей бизнеса.
Переход от жестких графиков к тематическому развитию
В конце 2024 года компания одной из первых представила платформу для управления ИИ-агентами — автономными системами, способными выполнять задачи без постоянного контроля человека. С тех пор темпы выпуска обновлений для голосового ИИ и мессенджера Slack только ускорились. В обзоре стратегии компании отмечается, что такой темп стал возможен благодаря отказу от жестких временных графиков в пользу работы над конкретными темами:
- Контекст работы ИИ-агентов;
- Наблюдаемость и прозрачность действий алгоритмов;
- Детерминированный контроль (предсказуемость ответов системы);
- Интеграция с существующими рабочими процессами.
Как подчеркивают в руководстве Salesforce, когда появились большие языковые модели (LLM), предприятия столкнулись с проблемой «последней мили» — отсутствием инструментов для полноценного внедрения этих моделей в бизнес-процессы. Именно решение этой проблемы стало приоритетом при разработке платформы Agentforce.
Практическое применение обратной связи
Тесное сотрудничество с инженерными командами заказчиков позволяет Salesforce исправлять ошибки и внедрять функции до того, как технология успеет устареть. Например, платформа для управления поездками Engine получила доступ к инструментам ИИ еще до их официального релиза. В ходе тестирования основатель Engine заметил, что голос ИИ-агента при бронировании отеля звучит неестественно. После передачи этой информации в Salesforce разработчики оперативно внесли изменения, что подтвердилось результатами последующих тестов.
Другой пример — кредитный союз PenFed. Организация самостоятельно разработала эффективный рабочий процесс для управления IT-услугами (ITSM), используя инструменты Agentforce. Увидев успех этого решения, Salesforce внедрила его в свою платформу как стандартный инструмент, доступный теперь всем корпоративным клиентам.
Риски стратегии «клиент на месте водителя»
Смотрите также:
Концепт Dreame Nebula Next 01 Jet Edition: гиперкар с ракетными ускорителями http://domkrat.org/kontsept-dreame-nebula-next-01-jet-edition-giperkar-s-raketnyimi-uskoritelyami/.
Интересное по теме: Суд Маска против OpenAI: обнародованы архивные документы о создании компании
Советы в статье "Илон Маск под присягой опроверг стремление Tesla к созданию искусственного общего интеллекта" здесь.
Несмотря на очевидные плюсы, эксперты отмечают и потенциальные недостатки такого подхода. Стратегия опирается на принцип «клиент всегда прав», однако многие компании сами еще не до конца понимают, какую роль ИИ должен играть в их бизнесе. В обзоре подчеркивается, что текущие потребности пользователей в тестировании бета-версий не всегда трансформируются в долгосрочные привычки использования или будущие контракты.
Чтобы минимизировать риски, Salesforce применяет свои инструменты и внутри компании. Сотрудники корпорации являются самыми активными пользователями собственных ИИ-решений, что позволяет выявлять недостатки еще до того, как с ними столкнется внешний рынок. По словам технического директора подразделения Salesforce Engineering Муралидхара Кришнапрасада, компания готова менять структуру команд и перераспределять ресурсы в зависимости от того, какие технологические прорывы произойдут в ближайшие месяцы.
