Las empresas necesitan claridad en la fijación de precios a medida que los servicios de IA generativa llegan al mercado
Empresas necesitan claridad en precios con IA generativa
Es necesario tener claridad sobre cómo se cobrará exactamente la inteligencia artificial (IA) generativa, ya que los actores del mercado se apresuran a lanzar sus ofertas y las empresas buscan evitar sorpresas en la factura.
La transparencia en torno al uso y el modelo comercial es algo que las organizaciones están pidiendo, para poder evitar costos ocultos en aumento, dijo Tim Dillon, fundador y director de Tech Research Asia. Existe una preocupación general de que experimentarán sorpresas en la factura debido a un modelo basado en el consumo, similar a cómo algunos tuvieron que lidiar con este desafío durante los primeros días de la nube, señaló.
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Es algo que los proveedores como Salesforce tendrán que descubrir a medida que aumenten sus ofertas de servicios de IA generativa, dijo Dillon en una entrevista con ENBLE, al margen de Dreamforce 2023 celebrado en San Francisco esta semana.
La adopción de estas herramientas puede crecer orgánicamente dentro de una organización y, por lo tanto, puede llevar a una falta de control y conciencia sobre su consumo. También a menudo no hay políticas que guíen el uso de la IA generativa, dijo, agregando que la investigación sugiere que el 40% de las organizaciones en Asia-Pacífico y Japón tienen políticas informales en torno a estas herramientas, mientras que el 60% tiene políticas formales en su lugar.
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Las preocupaciones sobre sorpresas en la factura se ven agravadas por la economía en desaceleración, con empresas de la región enfrentando posibles recortes presupuestarios, señaló. Y si los precios están en dólares estadounidenses, el uso de la IA generativa puede ser una propuesta costosa para las empresas en algunos mercados de Asia-Pacífico.
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Reconociendo que las preocupaciones sobre sorpresas en la factura eran válidas, Gavin Barfield, vicepresidente de Salesforce para la región de Asean y CTO de soluciones, dijo que los modelos de precios aún se están definiendo a medida que los servicios de IA generativa se implementan gradualmente.
“Estamos en las primeras etapas, por lo que todas las empresas están lidiando con estos problemas”, dijo Barfield a ENBLE. Señaló que los mismos problemas surgieron cuando se lanzaron por primera vez los servicios en la nube.
“A medida que el mercado y el producto maduren, estas cosas se resolverán”, dijo, agregando que los actores del mercado deberán encontrar formas de fijar precios a los servicios de IA generativa. Salesforce mismo está considerando una variedad de modelos de precios, pero por ahora ha optado por un sistema basado en créditos para un par de servicios, según Barfield. La cantidad de créditos consumidos depende de cómo se llame al modelo de IA para ejecutar la consulta.
En julio, Salesforce anunció que Sales GPT, que se incluye en Sales Cloud Einstein, está disponible por $50 por usuario al mes e incluye un número limitado de créditos Einstein GPT. Service GPT, que se incluye en Service Cloud Einstein, también tiene un precio de $50 por usuario al mes e incluye un número limitado de créditos Einstein GPT.
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Los clientes de cualquiera de los servicios de IA generativa pueden comprar paquetes de Expansión Empresarial para obtener más créditos cuando aumente su uso.
Debido a que los servicios de IA generativa se basan en un modelo de uso, es fundamental que las empresas puedan monitorear su consumo, dijo Jan Morgenthal, director digital de la empresa de telecomunicaciones de Singapur, M1.
Hablando con ENBLE en la conferencia, señaló la necesidad de poder medir y predecir cuánto se usan estas herramientas dentro de su organización. Actualmente, M1 utiliza varias herramientas de IA de diversos proveedores, incluido Salesforce, y también está probando servicios de IA generativa.
Tener un valor en dólares, por ejemplo, le permitirá administrar la cantidad de consultas que se deben realizar con estas herramientas.
Morgenthal señaló que, dependiendo de la complejidad de un caso de uso en particular y del modelo de IA necesario para automatizar o generar una respuesta, puede no tener sentido en términos de retorno de la inversión utilizar la IA generativa para la consulta.
Este es un problema del que las empresas deberán tener cuidado, ya que los costos pueden aumentar. La automatización lograda a través de la IA generativa puede no valer el costo de su implementación, dijo.
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También significa que las organizaciones deben mapear los procesos, incluida la disponibilidad de datos, necesarios para ejecutar una consulta y lograr el resultado deseado, para que puedan medir el costo de aplicar la IA generativa al caso de uso.
Permitir a los clientes crear sus propias indicaciones
Esta semana, Salesforce presentó nuevas ofertas de IA generativa que, según sus ejecutivos, permitirían a los clientes empresariales personalizar más fácilmente estas herramientas para respaldar sus operaciones.
Entre ellas se encuentra Einstein Copilot, anunciado como un asistente de IA conversacional que se puede integrar con cualquier aplicación de Salesforce, lo que permite a los usuarios hacer preguntas en lenguaje natural.
Las respuestas se generan en función de los datos de la empresa propietaria impulsados por Salesforce Data Cloud, anteriormente llamado Genie. El motor de datos reúne conjuntos de datos, incluidos datos de clientes, datos de telemetría y conversaciones de Slack, para crear una vista unificada del cliente.
Data Cloud procesa actualmente 30 billones de transacciones al mes y se conecta con 100 mil millones de registros diarios, según Salesforce. El motor de datos ahora está integrado de forma nativa con la plataforma Einstein 1, lo que permite a las empresas aplicar IA, automatización y análisis a cada experiencia del cliente.
Esto permite que Einstein Copilot ofrezca opciones de acciones adicionales más allá de la consulta del usuario, como un plan de acción recomendado después de una llamada de ventas.
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Las organizaciones que deseen desarrollar aplicaciones de IA generativa con sus propias indicaciones personalizadas, habilidades y modelos de IA también pueden hacerlo a través de Einstein Copilot Studio. Incluye el Prompt Builder, que permite a los usuarios crear y probar indicaciones de IA generativa que se alinean con la marca corporativa y el estilo de comunicación. Y pueden hacerlo sin experiencia técnica, lo que permite a los ejecutivos de marketing pedirle al Prompt Builder que genere un mensaje personalizado basado en el historial de compra u órdenes de un cliente.
Einstein Copilot Studio también incluye Skills Builder, que permite a las empresas crear acciones personalizadas basadas en IA para realizar tareas específicas. Por ejemplo, puede crear una habilidad de “análisis de competidores” que analice datos de mercado actuales, cifras de ventas y realice llamadas de API para extraer datos de fuentes externas.
Además, el componente Model Builder permite a las organizaciones utilizar sus propios modelos de IA. Pueden elegir uno de los LLM (modelos de lenguaje grandes) propietarios de Salesforce o integrar sus modelos de IA de socios predictivos y generativos preferidos. Pueden entrenarlos en los datos de Data Cloud sin mover ni copiar los datos.
Esto significa que Einstein Copilot puede proporcionar conocimientos y contenido más precisos adaptados a la dinámica de los empleados o clientes de la empresa.
Model Builder eventualmente admitirá LLM externos que incluyen Amazon Bedrock, Vertex AI de Google Cloud, Anthropic y Cohere. Por ahora, solo admite OpenAI.W
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Einstein Copilot actualmente está en fase de prueba, mientras que Copilot Studio ingresará a fase de prueba más adelante en otoño. Las mejoras de Einstein Trust Layer estarán disponibles en general en la plataforma Einstein del proveedor a partir de octubre de 2023. No hay detalles sobre precios disponibles para las nuevas ofertas.
Data Cloud actualmente se incluye sin costo para los clientes de la Edición Enterprise o superior. Incluye capacidades que permiten a las organizaciones unificar 10,000 perfiles de clientes e incluye dos licencias de Tableau Creator.
Además, una nueva capa de confianza de Einstein respaldará todos los productos de Einstein, proporcionando una arquitectura de IA segura que Salesforce dijo garantizará que las respuestas de IA generativas de sus clientes estén impulsadas por datos de calidad que se verifiquen en función de posibles sesgos y estándares de seguridad y privacidad.
Integrada con Salesforce Data Cloud, la Trust Layer mitiga tales riesgos, verificando los datos en cuanto a toxicidad y riesgos para la marca, enmascarando información personal identificable y no reteniendo datos de clientes.
Las mejoras de Einstein Trust Layer estarán disponibles en general en octubre de 2023, según Salesforce.
“La realidad es que todas las empresas se someterán a una transformación de IA para aumentar la productividad, impulsar la eficiencia y ofrecer experiencias increíbles para clientes y empleados”, dijo Marc Benioff, presidente y CEO de Salesforce. “Con Einstein Copilot y Data Cloud, facilitamos la creación de poderosos asistentes de IA e infundimos IA confiable en el flujo de trabajo en todos los trabajos, empresas e industrias. En este nuevo mundo, todos pueden ser un Einstein”.
Con sede en Singapur, Eileen Yu informó para ENBLE desde Dreamforce 2023 en San Francisco, EE. UU., por invitación de Salesforce.com.
