Salesforce меняет стратегию разработки ИИ на основе оперативной обратной связи от клиентов

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта заставляет ИТ-гигантов выпускать новые продукты быстрее, чем когда-либо. Компания Salesforce нашла способ адаптироваться к высокой скорости изменений, фактически передав формирование дорожной карты своих ИИ-решений в руки пользователей. Вместо традиционного долгосрочного планирования компания внедряет систему краудсорсинга идей и тестирования функций в реальном времени.

Еженедельное взаимодействие вместо ежегодных отчетов

Хотя многие технологические компании сотрудничают со своими клиентами для получения отзывов, подход Salesforce отличается масштабом и интенсивностью. Облачный гигант проводит рабочие встречи с некоторыми партнерами еженедельно, что позволяет моментально вносить коррективы в программный код. По словам исполнительного вице-президента Salesforce AI Джайеша Говиндараджана, база из 18 000 клиентов стала для компании неисчерпаемым источником данных, необходимых для обучения нейросетей и развития автономных систем.

В обзоре стратегии отмечается, что такой подход позволил Salesforce стать одним из лидеров в области разработки ИИ-агентов — программного обеспечения, способного выполнять задачи автономно, без постоянного контроля со стороны человека. Основной акцент делается на создании «агентурной операционной системы», которая дополняет возможности больших языковых моделей (LLM).

Решение проблемы «последней мили» в ИТ-инженерии

Президент и технический директор Salesforce по проектированию Муралидхар Кришнапрасад подчеркивает, что при появлении больших языковых моделей бизнес столкнулся с отсутствием инструментов для их практического применения. Именно необходимость преодоления этого разрыва подтолкнула компанию к запуску платформы Agentforce. Основные направления развития теперь включают:

• Контекстуализация действий агентов в рамках бизнес-процессов;
• Инструменты мониторинга и наблюдаемости за поведением ИИ;
• Детерминированные средства контроля для обеспечения точности результатов.

Разработчики больше не могут ждать по три или шесть месяцев, чтобы получить отзыв о новой функции. Код обновляется еженедельно, а новые возможности тестируются в ограниченных группах пользователей перед широким релизом.

Реальные примеры: от бронирования отелей до банковских сервисов

Одним из активных участников программы тестирования стала платформа Engine, специализирующаяся на управлении поездками. Основатель компании Элиа Уоллен отметил, что прямое взаимодействие позволяет им получать доступ к ИИ-инструментам еще до их официального выхода. Например, после жалобы на неестественное звучание голосового ИИ-помощника при бронировании отеля, Salesforce оперативно изменила алгоритм, что привело к улучшению результатов A/B-тестирования.

Другой пример — федеральный кредитный союз PenFed. Организация самостоятельно разработала рабочий процесс для управления ИТ-услугами (ITSM) внутри платформы Agentforce. Увидев успех этого решения, Salesforce масштабировала его, сделав доступным для всех остальных корпоративных клиентов.

Риски и внутренние ресурсы

Несмотря на очевидные плюсы, эксперты отмечают и потенциальные риски такой стратегии. Опираясь исключительно на запросы текущих клиентов, компания может упустить долгосрочные технологические тренды, так как многие предприятия сами еще не до конца понимают роль ИИ в своем бизнесе. Кроме того, готовность компаний участвовать в бета-тестировании не всегда гарантирует продление дорогостоящих контрактов в будущем.

Для минимизации ошибок Salesforce активно практикует внутреннее использование собственных разработок. Сотрудники компании являются самыми активными пользователями создаваемых ИИ-инструментов, что позволяет находить ошибки еще до того, как они попадут к внешним заказчикам. По мнению руководства, способность быстро перераспределять ресурсы и адаптироваться к изменениям, которые могут произойти буквально за месяц, — единственно возможный способ выживания в современной ИИ-индустрии.