Salesforce lanceert bring-your-own-model voor AI

Salesforce heeft Einstein Studio gelanceerd, een bring-your-own-model (BYOM) AI-ontwikkeltool waarmee klanten AI-modellen die ze al hebben ontwikkeld op Amazon SageMaker of Google Cloud Vertex AI kunnen gebruiken voor hun eigen Salesforce-gegevens. Salesforce biedt al AI- en machine learning-mogelijkheden sinds de lancering van het Einstein-product in 2016. Eerder dit jaar lanceerde Salesforce Einstein GPT, dat generatieve AI-mogelijkheden aan de mix toevoegde. Salesforce zet naar eigen zeggen de volgende stap in de AI-reis met Einstein Studio, dat de deur openzet voor AI-modellen van derden.

Volgens Salesforce kunnen klanten met Einstein Studio gegevens die ze hebben opgeslagen in de Salesforce Data Cloud gebruiken om externe AI-modellen te trainen naast hun Einstein GPT-modellen. Tot nu toe heeft het bedrijf Amazon SageMaker van AWS en Vertex AI van Google Cloud genoemd als compatibele AI-ontwikkelomgevingen van derden, maar het werkt ook met andere AI-services, aldus het bedrijf.

Naast het feit dat klanten hun voorkeursmodellen kunnen selecteren om met Salesforce-gegevens te werken, heeft deze opzet ook het voordeel dat de verplaatsing van gegevens via ETL wordt geminimaliseerd en de algehele complexiteit wordt verminderd. Zodra beveiligde dataverbindingen tot stand zijn gebracht, krijgt de data scientist een point and click omgeving om het vooraf gebouwde model te verfijnen op Salesforce-data en het te implementeren via de gebruikelijke methoden. Salesforce-klanten kunnen hun Salesforce AI-modellen en AI-modellen van derden beheren via een controlepaneel dat bij Einstein Studio wordt geleverd. De oplossing bevat ook een modelbouwcomponent waarmee de klant het type model kan kiezen dat hij wil gebruiken.

Data Cloud Python-connector
De BYOM-mogelijkheden vereisen installatiewerk. Volgens Salesforce moeten klanten eerst een Data Cloud Python-connector gebruiken om toegang te krijgen tot Salesforce-gegevens in hun SageMaker-notebook. De connector, die is gebouwd bovenop de Query API, gebruikt een inferentie-eindpunt om gegevens te verplaatsen tussen uw voorspellingen in een Data Model Object (DMO). Zodra de DMO-verbinding is gemaakt en het model is geactiveerd in de Data Cloud, hebben gebruikers volgens Salesforce twee opties om voorspellingen van de externe AI-modellen te consumeren. Ze kunnen Ad Hoc Analysis gebruiken, waarbij gegevens in batch worden ingevoerd, of Flow Builder, waarbij real-time gegevens worden gebruikt.

De BYOM-functie werkt volgens Salesforce met zowel voorspellende als generatieve AI-types. Klanten kunnen AI-modellen bouwen die bijvoorbeeld voorspellen of klanten zullen afhaken of in wat voor soort producten ze geïnteresseerd zouden zijn, of ze kunnen GenAI gebruiken om automatisch gepersonaliseerde e-mailcampagnes te ontwikkelen.