Eventi

Salesforce World Tour Milano 2024: ecco come si diventa un’AI Enterprise



Indirizzo copiato

Grazie a una formula che combina CRM, Dati, AI e Fiducia, è possibile amplificare la produttività e la capacità di offrire Customer Experience uniche. Le suggestioni emerse in occasione del Salesforce World Tour Milano 2024 con un focus sul metodo e sui tool per fare leva sull’Intelligenza Artificiale in maniera responsabile e affidabile, proteggendo i dati e le informazioni

Pubblicato il 20 giu 2024

Claudia Costa

Web Content Editor



AI Enterprise

La nuova edizione del Salesforce World Tour Milano torna a far tappa al MiCo Centro Congressi di Milano per il suo appuntamento annuale, accogliendo un pubblico di oltre 4.000 partecipanti tra aziende del settore, attori dell’innovazione, imprese clienti e partner, invitati a discutere e confrontarsi sui più recenti sviluppi delle business technology: Data management, Intelligenza artificiale e CRM (Customer Relationship Management).

L’edizione 2024 ha presentato un calendario particolarmente ricco con più di 30 aziende clienti che hanno illustrato le loro esperienze e i loro progetti di trasformazione digitale in oltre 60 sessioni verticali alcune delle quali curate dai 34 partner sponsor dell’evento.

Al centro della scena, l’Artificial Intelligence e i suoi sviluppi nel campo del Customer Relationship Management. Del resto, per le aziende è diventata una priorità essere in grado di definire un modello di adozione dell’AI affidabile e responsabile: infatti, se le potenzialità sono indubbiamente enormi richiedono la capacità di sfruttare una grande mole di dati per agire in modo preciso, efficace e personalizzato in tutte le relazioni che l’azienda intrattiene con ogni cliente.

Il potenziale dell’AI al servizio del CRM: bisogna lavorare sui dati

A fare gli onori è stata Vanessa Fortarezza, Country Leader di Salesforce Italia, che ha condotto il keynote di apertura fornendo aggiornamenti sulla strategia Salesforce e insieme a Nicola Lalla, Vice President Solution Engineering Salesforce Italia ha dimostrato come si diventa una AI Enterprise.

Il 75% del valore dell’Intelligenza Artificiale è nel front office poiché è in grado di supportare le aziende nel creare relazioni personalizzate con i propri clienti, ad essere più produttive e aumentare la marginalità – ha dichiarato Fortarezza – Il digitale e l’AI sono in cima alla lista delle priorità delle aziende e la missione di Salesforce è proprio quella di aiutarle a sfruttare appieno le potenzialità delle nuove tecnologie a vantaggio del CRM”.

La sfida principale secondo Fortarezza riguarda i dati. I modelli di AI, infatti, si allenano su grandi moli di dati e per quanto riguarda il mondo consumer, provengono da fonti Internet pubbliche, non sempre complete e nemmeno verificate, il che porta inevitabilmente a incappare in “allucinazioni” che possono minare la fiducia degli utenti nei confronti di questa tecnologia.

“L’AI Enterprise, invece, necessita di dati verificabili e sicuri, per indirizzare consapevolmente le decisioni di business. Tuttavia, i dati provenienti da CRM, ERP e data lake sono spesso intrappolati in silos. Occorre quindi armonizzare le diverse fonti e garantire al contempo sicurezza e privacy. Salesforce – ha sottolineato Fortarezza – affronta queste sfide con un percorso in cinque step che prevede di creare una relazione unica con il cliente; unificare e armonizzare i dati; collaborare con i dati attraverso l’AI; utilizzare i dati per fare analisi e ottenere insight per agire; ed infine, rendere tutto questo patrimonio informativo disponibile ai dipendenti tramite un’interfaccia conversazionale, con un unico copilota per la piattaforma, Einstein 1“.

Einstein 1 unifica dati, AI e CRM

Protagonista dell’evento è stato proprio Einstein 1, la piattaforma che unifica dati, AI e CRM, facilitando l’adozione e la personalizzazione dell’AI generativa a supporto di tutte le applicazioni dei vari sistemi aziendali grazie a Data Cloud, fornendo funzionalità avanzate di AI predittiva e generativa grazie ad Einstein e garantendo una user experience di livello superiore grazie a un unico Copilot per interagire con tutte le applicazioni Salesforce da un’unica interfaccia conversazionale.

“Abbiamo davanti una rivoluzione senza precedenti. Nulla è paragonabile al potenziale trasformativo dell’Intelligenza Artificiale. Tuttavia, non possiamo ignorare i rischi. Per diventare un’AI Enterprise occorre passare attraverso tre step: ready your mind, ready your data and ready your model. Il che significa adottare un approccio bottom-up per coinvolgere tutta l’azienda, sviluppare una chiara strategia di gestione dei dati ed infine, settare il proprio modello di AI” ha commentato Miguel Milano, President & Chief Revenue Officer Salesforce.

Gli step per diventare un’AI Enterprise

Nel concreto, costruire una AI Enterprise è un percorso che richiede la combinazione di tecnologie avanzate, strategie innovative e una visione chiara del futuro. Come ha spiegato Nicola Lalla, Vice President Solution Engineering Salesforce Italia, il primo passo è costruire una vista unica e a 360 gradi del cliente che guida la crescita e l’innovazione e rafforza le relazioni. “Salesforce offre il set di funzionalità CRM più completo al mondo, integrando soluzioni specializzate per connettere i clienti su ogni canale attraverso la piattaforma Einstein 1. L’intelligenza conversazionale è potenziata da Slack e Einstein, e l’automazione è facilitata da Flow. La piattaforma offre soluzioni low-code e no-code, ed è aperta all’integrazione con soluzioni dei partner per soddisfare requisiti unici di business. Al centro di tutto ci sono i dati“.

Imperativo raccogliere i dati in un unico luogo

Questo porta al secondo step, ha continuato Lalla, che coincide con la necessità di unificare e raccogliere tutti i dati in un unico posto. “Se chiediamo a un AI generativa come ChatGPT qualcosa sul nostro business, come le performance di una campagna di marketing, la risposta potrebbe non essere rilevante perché non conosce i dettagli del nostro business. È quindi essenziale unificare le informazioni per renderle disponibili all’AI. Per affrontare questa complessità, abbiamo creato il Data Cloud, un motore hyperscale per la gestione dei dati costruito su Salesforce che si serve di un database vettoriale ed è in grado di gestire proattivamente gli asset”.

Costruito su Einstein 1, il Data Cloud può attivare dati su qualsiasi piattaforma Salesforce, permettendo di connettere le fonti dati, armonizzarle e quindi comprendere le relazioni tra i dati, oltre che azionare i dati su piattaforme come Sales, Service, Marketing e Commerce, e integrarli nei processi di automazione con Flow.

“Grazie ai metadati, tutta la piattaforma Einstein 1 è in grado di fornire contesto e significato ai dati, creando un linguaggio comune che le applicazioni possono utilizzare indipendentemente da dove si trovino. Questo porta alla creazione di un contesto per l’AI, rendendo i dati rilevanti” ha proseguito Lalla.

Nello specifico, come ha raccontato Lalla, viene implementata la tecnica della Retrieval Augmented Generation: l’utente genera una richiesta che viene arricchita con informazioni di contesto recuperate da Salesforce e inserite nel prompt, il tutto in modalità sicura grazie al Trust Layer. È possibile utilizzare i propri dati senza copiarli fisicamente nel Data Cloud, semplicemente rimappandoli su tabelle virtuali per utilizzarli nel modello di dati comune. Una possibilità estesa anche ai fornitori di dati esterni per creare esperienze ancora più ricche.

AI Enterprise: come collaborare con l’AI e trarre valore dagli analytics

Collaborare con l’AI e saper mettere a frutto la Data Analysis, è fondamentale per il successo di una AI Enterprise. E sono proprio questi i passaggi successivi descritti da Marco Torrisi, Senior Manager Solution Engineering “L’interesse per l’AI è palpabile, poiché tutti riconoscono il suo valore nel migliorare l’esperienza del cliente, l’efficienza e la produttività. L’81% dei leader aziendali desidera creare una AI Enterprise e da oltre dieci anni, Salesforce è impegnata nello sviluppo dell’AI predittiva nel CRM con Einstein, che oggi genera miliardi di previsioni giornaliere grazie ai nostri clienti, partner e system integrator”.

Einstein Copilot, il nostro assistente conversazionale intelligente, è integrato in tutte le soluzioni Salesforce, inclusi Tableau e Slack. Tableau diventa un collega in più con cui lavorare, e Slack AI permette di utilizzare Copilot in maniera sicura per collaborare. È costantemente aggiornato con dati e metadati, e il suo valore risiede nell’integrazione con la logica aziendale, Flow e Mulesoft. Questo lo rende veramente smart e interattivo” ha continuato Torrisi.

Einstein Copilot è basato su Einstein Trust Layer che protegge i dati sensibili nel momento in cui ci si interfaccia con l’AI: nel momento in cui si genera un prompt, la confidenzialità dei dati è garantita dal Secure Data Retrieval e dal Data Masking e i dati rimangono di proprietà del cliente senza retention; mentre nel processo di generazione delle risposte vengono verificate tramite Audit Trail e Toxicity Detection, che assicurano la protezione totale dei dati.

Per consentire alle aziende di diventare esperte nell’esplorazione e nell’analisi dei dati, Salesforce ha introdotto due novità per Tableau: Tableau Pulse, che proattivamente aiuta ad analizzare i dati e a prendere decisioni di business rapide; e Copilot in Tableau, che permette di interrogare gli analytics in linguaggio naturale.

Automazione integrata e intelligente: liberare tempo per l’innovazione

L’ultimo step del viaggio verso l’AI Enterprise è rappresentato dal Trusted AI Copilot, “una soluzione completa che trasforma il modo in cui lavoriamo, migliorando l’efficienza e l’efficacia delle operazioni quotidiane. Questa tecnologia non solo rende più produttivi, ma permette anche di focalizzarsi su ciò che conta davvero, liberando tempo prezioso per l’innovazione e la crescita. Attualmente, infatti, – ha spiegato Rosalba Campanale, Principal Solution Engineer Salesforce – spendiamo il 62% del nostro tempo in attività ripetitive. Con il Trusted AI Copilot, possiamo fare di più con meno, valorizzando ogni singolo minuto della nostra giornata”.

“All’interno di Einstein 1, abbiamo introdotto il concetto di automazione intelligente. Questo significa che possiamo orchestrare flussi di lavoro che si integrano dinamicamente in applicazioni e processi, riducendo il tempo dedicato alle attività operative. Le azioni possono essere predefinite o personalizzabili, rendendo il sistema estremamente flessibile” ha affermato Campanale.

Einstein Copilot segue un semplice ciclo di azione: chiedere, pianificare, agire. Con il concetto di low code e no code, non è necessario essere sviluppatori per configurare e personalizzare processi e applicazioni e ciò democratizza lo sviluppo e permette a chiunque di partecipare attivamente all’AI.

“La nostra tecnologia è sicura, facile da usare e altamente personalizzabile, diventando un vero e proprio abilitatore. Il nostro ecosistema comprende non solo le persone, ma anche i partner di AppExchange e la tecnologia stessa – ha continuato Campanale – Abbiamo tre potenti strumenti per costruire e personalizzare un assistente di AI conversazionale per il CRM: Copilot Builder, Model Builder e Prompt Builder, tutti parte di Einstein 1 Studio, che permettono di creare e adattare le funzionalità del Copilot alle esigenze specifiche del vostro business”.

Il percorso di Lamborghini verso l’AI Enterprise

A dare sostanza alla strategia Salesforce, l’intervento di Automobili Lamborghini che attraverso le voci di Andrea Puggelli, Head of Brand Strategy & Customer Journey e Federico Boni, Head of IT ha mostrato il percorso di trasformazione digitale intrapreso per personalizzare le relazioni con i clienti attraverso una gestione ottimizzata dei dati e al supporto dell’Intelligenza Artificiale.

Dall’iconica supercar Lamborghini Miura, l’azienda ha continuato a produrre veicoli che sono “un sogno per tutti e una realtà per pochi” spingendo sulla digitalizzazione dei processi anche grazie alla tecnologia, ma quale ruolo gioca Salesforce in tutto ciò?

Puggelli ha dichiarato “Lamborghini trasforma idee visionarie in creazioni straordinarie, preservando i valori, la storia e l’identità di un marchio inconfondibile. L’esclusività del brand è garantita da un rapporto personale con i clienti, che riusciamo a costruire offrendo esperienze uniche che li fanno sentire parte della famiglia Lamborghini. Dal 2017, Salesforce supporta Lamborghini nell’implementazione di una strategia che integra canali digitali con esperienze fisiche presso concessionari ed eventi esclusivi di guida nei circuiti più importanti al mondo. Questo ha permesso di costruire un ecosistema digitale attorno ai clienti, uniformando i dati per valorizzare la visione unica del cliente e l’importanza dell’AI nella strategia IT”.

Boni ha aggiunto che Salesforce è un partner strategico che ha aiutato a sviluppare una gestione centralizzata del cliente. “Lamborghini ha centralizzato il 95% dei dati nella piattaforma di Salesforce, consentendo ai dipartimenti di lavorare in modo coordinato e creare relazioni di valore. L’investimento in Salesforce è allineato ai pilastri strategici di Lamborghini, permettendo di implementare agilmente e rapidamente soluzioni digitali su un layer tecnologico costantemente aggiornato”.

Boni si è poi soffermato sul ruolo dell’AI nell’arricchire l’esperienza del cliente “L’AI amplifica la capacità di infondere innovazione e creatività, permettendo di creare esperienze esclusive e personalizzate rispettando la privacy dei dati dei clienti. L’uso dell’AI nel CRM, con un livello di fiducia garantito rispetto alla piena attendibilità dei dati dei clienti, assicura che il brand non incappi in situazioni spiacevoli. L’AI deve essere innovativa e responsabile, portando valore sia ai clienti che alla forza vendita”.

Puggelli ha poi concluso “Grazie all’AI di Salesforce, Lamborghini può far evolvere il customer journey, trasformandosi da costruttore di veicoli supersportivi a piattaforma di intrattenimento per i clienti che offre esperienze uniche. Le nuove vetture saranno in grado di acquisire una vasta gamma di dati, garantendo al contempo i più alti livelli di privacy e sicurezza. I clienti potranno scegliere di condividere informazioni per vivere esperienze uniche ed emozionanti sia a bordo delle vetture che una volta scesi”.

L’AI amplifica le capacità umane, ma l’enfasi è sulla fiducia e sull’etica

A concludere la sessione un ospite d’eccezione, Silvio Savarese, Executive Vice President e Chief Scientist di Salesforce che da circa tre anni guida la ricerca e lo sviluppo dell’AI a livello globale.

“La GenAI sta entrando in una fase più matura. Dopo un’emergenza esplosiva che ha evidenziato le potenti capacità di questa tecnologia, ora è il momento di sviluppare percorsi che massimizzino queste potenzialità con nuove opportunità di automazione, maggiore efficienza, riduzione dei costi e un’enfasi su valori come fiducia e accuratezza. Ed è quello che Salesforce si impegna a fare ogni giorno”, ha osservato Savarese.

Savarese, a capo del Salesforce AI Research, ha raccontato: “Creiamo modelli più piccoli e più efficienti rispetto a quelli attualmente disponibili sul mercato, rendendoli più accessibili in termini di costo e riducendo al contempo l’impatto ambientale oltre che migliorando velocità e affidabilità. Questi modelli vengono poi integrati nei prodotti Salesforce”.

Savarese vede nell’AI “uno strumento che amplifica le capacità umane, trasformando il lavoratore del futuro in un direttore d’orchestra che coordina strumenti digitali. È dunque essenziale investire nelle competenze e nel reskilling per garantire che gli utenti comprendano come utilizzare queste tecnologie”.

Sulla questione dell’Intelligenza Artificiale Generale e delle decisioni autonome, Savarese ha sottolineato la necessità di garantire che l’AI sia sicura e affidabile, e che i modelli siano consapevoli dei propri limiti. Le sfide etiche, la protezione dei dati e la comprensione delle decisioni dell’AI sono fondamentali. “Dobbiamo garantire la confidenzialità dei dati, utilizzare tecniche di data masking per proteggere le informazioni sensibili e comprendere i meccanismi secondo cui l’AI prende le decisioni”.

Articoli correlati

Articolo 1 di 5