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É preciso haver clareza sobre como exatamente a inteligência artificial generativa (IA) será cobrada, à medida que os participantes do mercado se apressam em divulgar suas ofertas e as empresas procuram evitar surpresas nas contas.
A transparência em torno do uso e do modelo comercial é algo que as organizações estão pedindo, para que possam evitar o aumento de custos ocultos, disse Tim Dillon, fundador e diretor da Tech Research Asia. Há uma preocupação geral de que sofrerão choques nas contas devido a um modelo baseado no consumo, semelhante à forma como alguns tiveram que lidar com este desafio durante os primeiros dias da nuvem, observou ele.
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É algo que fornecedores como a Salesforce terão que descobrir à medida que aumentam suas ofertas de serviços generativos de IA, disse Dillon em entrevista à Strong The One, à margem do Dreamforce 2023, realizado em São Francisco esta semana.
A adoção destas ferramentas pode crescer organicamente dentro de uma organização e, consequentemente, pode levar à falta de controlo e consciência do seu consumo. Muitas vezes também não existem políticas que orientem a utilização de IA generativa, disse ele, acrescentando que a investigação sugere que 40% das organizações na Ásia-Pacífico Japão têm políticas informais em torno de tais ferramentas, enquanto 60% têm políticas formais em vigor.
As preocupações em torno do choque nas contas são agravadas pelo abrandamento da economia, com as empresas da região a enfrentarem potenciais cortes orçamentais, observou. E se os preços estiverem indicados em dólares americanos, o consumo de IA generativa pode ser uma proposta dispendiosa para empresas em alguns mercados da Ásia-Pacífico.
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Reconhecendo que as preocupações com o choque nas contas eram válidas, Gavin Barfield, vice-presidente Asean da Salesforce e CTO de soluções, disse que os modelos de preços ainda estão sendo definidos à medida que os serviços generativos de IA são gradualmente implementados.
“Estamos nos estágios iniciais, então todas as empresas estão lutando com essas questões”, disse Barfield à Strong The One. Ele observou que os mesmos problemas surgiram quando os serviços em nuvem foram lançados pela primeira vez.
“À medida que o mercado e o produto amadurecem, estas coisas serão resolvidas”, disse ele, acrescentando que os intervenientes no mercado terão de encontrar formas de precificar os serviços de IA generativos. A própria Salesforce está analisando uma variedade de modelos de preços, mas por enquanto optou por um sistema baseado em créditos para alguns serviços, de acordo com Barfield. A quantidade de créditos consumidos depende de como o modelo de IA é chamado para executar a consulta.
Em julho, a Salesforce anunciou que o Sales GPT, fornecido com o Sales Cloud Einstein, está disponível por US$ 50 por usuário por mês e inclui um número limitado de créditos Einstein GPT. O serviço GPT, fornecido com o Service Cloud Einstein, também custa US$ 50 por usuário por mês e inclui um número limitado de créditos Einstein GPT.
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Os clientes de qualquer um dos serviços generativos de IA podem adquirir pacotes de expansão empresarial para obter mais créditos à medida que seu uso aumentar.
Como os serviços generativos de IA se baseiam num modelo de utilização, é fundamental que as empresas possam monitorizar o seu consumo, disse Jan Morgenthal, diretor digital da M1, Singapore Telco.
Falando à Strong The One na conferência, ele destacou a necessidade de ser capaz de medir e prever o quanto essas ferramentas são utilizadas em sua organização. M1 atualmente usa várias ferramentas de IA de vários fornecedores, incluindo Salesforce, e também está testando serviços generativos de IA.
Ter o valor de um dólar, por exemplo, permitirá que ele gerencie a quantidade de consultas que devem ser feitas com essas ferramentas.
Morgenthal observou que, dependendo da complexidade de um caso de uso específico e do modelo de IA necessário para automatizar ou gerar uma resposta, pode não fazer sentido em termos de ROI (retorno sobre o investimento) alimentar a consulta com IA generativa.
Esta é uma questão sobre a qual as empresas terão de ser cautelosas ou os custos poderão aumentar. A automação obtida com a IA generativa pode então não compensar o custo de sua entrega, disse ele.
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Significa também que as organizações têm de mapear os processos, incluindo a disponibilidade de dados, necessários para executar uma consulta e alcançar o resultado desejado, para que possam medir o custo da aplicação da IA generativa ao caso de utilização.
Permitir que os clientes criem seus próprios prompts
A Salesforce apresentou esta semana novas ofertas generativas de IA que, segundo seus executivos, permitiriam que os clientes corporativos personalizassem mais facilmente essas ferramentas para apoiar suas operações.
Entre eles está o Einstein Copilot, apresentado como um assistente de IA conversacional que pode ser integrado a qualquer aplicativo Salesforce, permitindo aos usuários fazer perguntas em linguagem natural.
As respostas são geradas com base em dados proprietários da empresa, alimentados pelo Salesforce Data Cloud, anteriormente chamado de Genie. O mecanismo de dados reúne todos os conjuntos de dados, incluindo dados de clientes, dados de telemetria e conversas do Slack, para criar uma visão unificada do cliente.
Atualmente, o Data Cloud processa 30 trilhões de transações por mês e conecta 100 bilhões de registros diariamente, de acordo com a Salesforce. O mecanismo de dados agora está nativamente integrado à plataforma Einstein 1, permitindo que as empresas apliquem IA, automação e análise a cada experiência do cliente.
Ele permite que o Einstein Copilot forneça opções para ações adicionais além da consulta do usuário, como um plano de ação recomendado após uma chamada de vendas.
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As organizações que desejam criar aplicativos generativos de IA com seus próprios prompts, habilidades e modelos de IA personalizados também podem fazê-lo por meio do Einstein Copilot Studio. Ele abrange o Prompt Builder, que permite aos usuários criar e testar prompts generativos de IA alinhados à sua marca corporativa e estilo de comunicação. E podem fazer isso sem qualquer conhecimento técnico, permitindo que os executivos de marketing solicitem ao Prompt Builder que gere uma mensagem personalizada com base no histórico de compras ou pedidos do cliente.
O Einstein Copilot Studio também inclui o Skills Builder, que permite às empresas criar ações personalizadas orientadas por IA para executar tarefas específicas. Por exemplo, ele pode criar uma habilidade de “análise de concorrentes” que analisa dados atuais de mercado, números de vendas e envia chamadas de API para extrair dados de fontes externas.
Além disso, um componente Model Builder permite que organizações que desejam usar seus próprios modelos de IA. Eles podem escolher um dos LLMs (modelos de linguagem grande) proprietários da Salesforce ou integrar seus modelos de IA de parceiros preditivos e generativos preferidos. Eles podem treiná-los em dados no Data Cloud sem mover ou copiar dados.
Isso significa que o Einstein Copilot pode fornecer insights e conteúdos mais precisos e adaptados à dinâmica dos funcionários ou clientes da empresa.
O Model Builder eventualmente oferecerá suporte a LLMs externos que incluem Amazon Bedrock, Vertex AI do Google Cloud, Anthropic e Cohere. Por enquanto, ele suporta apenas OpenAI.W
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O Einstein Copilot está atualmente em fase piloto, enquanto o Copilot Studio entrará em fase piloto no final deste outono. As melhorias do Einstein Trust Layer estarão disponíveis na plataforma Einstein do fornecedor a partir de outubro de 2023. Nenhum detalhe de preço está disponível para as novas ofertas.
Atualmente, o Data Cloud está incluído gratuitamente para clientes da Enterprise Edition ou superior. Abrange recursos que permitem às organizações unificar 10.000 perfis de clientes e inclui duas licenças do Tableau Creator.
Além disso, uma nova Einstein Trust Layer sustentará todos os produtos Einstein, fornecendo uma arquitetura de IA segura que, segundo a Salesforce, garantirá que as respostas generativas de IA de seus clientes sejam alimentadas por dados de qualidade que são verificados em relação a potenciais preconceitos e padrões de segurança e privacidade.
Integrada ao Salesforce Data Cloud, a camada de confiança mitiga esses riscos, verificando os dados quanto à toxicidade e aos riscos da marca, mascarando informações pessoais identificáveis e não retendo os dados do cliente.
As melhorias do Einstein Trust Layer estarão disponíveis em outubro de 2023, de acordo com a Salesforce.
“A realidade é que todas as empresas passarão por uma transformação de IA para aumentar a produtividade, impulsionar a eficiência e proporcionar experiências incríveis aos clientes e funcionários”, disse Marc Benioff, presidente e CEO da Salesforce. “Com o Einstein Copilot e o Data Cloud, estamos facilitando a criação de assistentes de IA poderosos e infundindo IA confiável no fluxo de trabalho em todos os empregos, negócios e setores. Neste novo mundo, todos agora podem ser um Einstein.”
Com sede em Cingapura, Eileen Yu reportou para a Strong The One no Dreamforce 2023 em São Francisco, EUA, a convite da Salesforce.com.
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