L’une des promesses de l’IA générative est la possibilité de créer du code sur la base d’une demande écrite. Cela peut conduire à la possibilité de générer des requêtes SQL et de simples appels d'API pour déplacer le travail entre les systèmes.
Salesforce jette les bases d'un système de flux de travail génératif basé sur l'IA et en est aux premières étapes de sa collaboration avec les clients sur cette fonctionnalité, déclare Liam Doyle, vice-président senior et directeur général de MuleSoft Automation.
«C'est vraiment le point culminant de nombreux travaux différents que nous avons réalisés dans différents domaines. Et il ne s'agit en réalité que d'une puissante pile de bout en bout », a déclaré Doyle à fr.techtribune.net. Cela inclut Data Cloud (anciennement connu sous le nom de Genie), l'outil d'entrepôt de données de l'entreprise ; Einstein GPT, l'outil d'IA générative de l'entreprise ; et Flow, l'outil de flux de travail de l'entreprise.
Il est en fait très logique de regrouper ces trois produits, car la combinaison permet aux utilisateurs de simplement saisir quelque chose en texte brut qu'ils souhaitent accomplir, et le logiciel prendra en charge la demande pour eux d'une manière similaire à ChatGPT, mais dans un contexte commercial.
« La convergence de ces outils est le type de point final nécessaire ici, c'est-à-dire comment les clients peuvent-ils commencer à tirer parti de toutes les données disponibles que l'ensemble de leur entreprise crée, les harmoniser et leur donner un sens, puis être capable de déployer des flux de travail multi-systèmes très complexes à partir de ces données », a expliqué Doyle.
En pratique, cela signifie quelques nouveaux outils sur lesquels la société travaille actuellement avec les premiers clients de conception. Cela inclut Einstein GPT for Flow, qui combine cette interaction textuelle générative de l'IA pour créer un flux de travail avec peu ou pas de code en tapant simplement une action que vous souhaitez que le système entreprenne.
Pour l'instant, cela signifie que s'il s'agit d'un flux de travail simple, le programme le crée à la volée, mais pour les flux plus complexes, l'aide d'un programmeur humain peut être nécessaire.
L'autre outil s'appelle Data Cloud for Flow, qui utilise des déclencheurs d'événements basés sur les données pour piloter des actions dans Flow. Doyle donne un exemple : « Lorsqu'un vendeur atteint 100 ventes, j'aimerais déclencher une notification dans Slack et écrire un texte de célébration pour soutenir ce flux de travail », a-t-il déclaré. C'est un exemple assez simple, mais vous pouvez créer des interactions plus complexes basées sur plusieurs déclencheurs de données pour générer des rapports, rédiger des e-mails, envoyer des SMS ou des messages Slack, etc.
Le modèle sous-jacent est un mélange de modèles disponibles, notamment ceux d'OpenAI, google et Meta, ainsi que leur propre modèle, et les combine avec la couche d'intelligence Einstein sur laquelle la société travaille depuis 2016, selon Doyle.
L'outil est encore en développement pour le moment, mais devrait entrer en version bêta au début de juin avec l'objectif ultime de le publier l'année prochaine. Doyle dit que même s'il peut sembler prématuré de le rendre public avant même qu'il ne soit en version bêta, il affirme que l'objectif est d'aider les clients à comprendre ce qui s'en vient dans ce monde technologique en évolution rapide dans lequel nous vivons, et de cette façon, ils peuvent commencer à se préparer. et réfléchissez à la prochaine génération d’outils.
