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Gen AI大潮来袭!8个Salesforce新岗位,你会选择哪个?

时间:2024-01-23 14:46:43浏览次数:31  
标签:功能 Salesforce AI GenAI Einstein GPT Gen

人工智能席卷全球,企业对如何整合GenAI有着浓厚的兴趣。为启动企业的GenAI转型浪潮,Salesforce宣布与埃森哲和德勤建立合作伙伴关系,并计划推出更多支持项目。

目前,Salesforce领域的其他咨询公司正在提高员工技能,以充分利用即将到来的需求。本篇文章整理了8种Salesforce GenAI角色类型,帮助从业者建立职业发展之路。

01

低代码AI专业人士

角色职责

  • 维护Einstein GPT功能,并进行日常增强。 
  • 通过Prompt Engineering控制为用户生成的输出。 

Salesforce在整个平台上引入GenAI功能,并以声明性(低代码)的方式提供这些功能,供Salesforce组织的管理员掌握。着眼于GenAI的管理员将负责维护Einstein 1功能,并为用户群增强这些功能。 

02

Code Gen AI专业人士

角色职责

  • 使用Einstein GPT编写代码,能够调整输出的代码并检测潜在错误。

开发人员可以使用Einstein for Developers的代码生成功能,该功能可以编写Apex代码和LWC。同时,IDE Code Builder也嵌入了Einstein。这不仅可以让熟练的开发人员腾出时间来处理更复杂的需求,还可以指导新手开发人员。 

03

企业架构师/顾问(AI领域)

角色职责

  • 与最高管理层合作,确定组织应推行的商业战略。
  • 分析相关数字以确定与商业目标相符的用例。

大型企业通常会需要企业架构师/顾问,通过与最高管理层合作 ,提供应采取的商业策略。由于CRM是任何高效组织的核心,使用Salesforce的客户将仔细审查其使用方式,以及GenAI功能为支持商业目标提供的机会。 

04

技术架构师(AI领域)

角色职责

  • 负责规划数据如何进出Salesforce。
  • 当用户想要通过Einstein GPT的Gen AI功能提出请求时,获得完整的数据是关键。 
  • 确定如何实施Salesforce内部以及与Gen AI技术的中期方向,并跟上监管的发展。 
  • 监督任何大型部署的顺利运行。 
  • 制定下一发展阶段的路线图。

CRM + 数据云 + AI,是Salesforce的黄金法宝。这强调了在用户想要通过Einstein GPT的GenAI功能提出请求时拥有完整数据的重要性。虽然数据云主要以简档解析和身份解析而闻名,但完整且高质量的数据是驱动最佳GenAI输出的核心。 

05

业务分析师(AI领域) 

角色职责

  • 确定利益相关者群体(通常是用户团队)。
  • 报告使用情况,为进一步的项目阶段奠定基础。

业务分析师是业务团队和技术团队之间的桥梁。业务分析师密切关注解决方案在实施过程中的开发情况,并负责概述应如何进行用户验收测试 (UAT)——由谁进行、测试什么以及验收标准。使用GenAI,输出可能比传统解决方案更难以预测,并且有更多的变量(例如数据源)在起作用。 

06

变革管理顾问

角色职责

  • 推动GenAI技术的采用。
  • 让可能受到GenAI威胁的用户放心。
  • 进行培训以帮助用户提高技能。

变革管理通常被Salesforce职能顾问列为一项技能。这本身就是一种专业化,需要情商与技术项目意识之间的平衡。对于这类顾问来说,其工作是推动GenAI技术的长期采用。 

07

营销策略师

角色职责

  • 通过数据云积极参与身份解析和简档统一,提供坚实的数据基础,为人工智能生成的大部分内容提供支持。 
  • 大量参与人工智能工具,例如聊天机器人和实时交互管理(RTIM)。 

Salesforce中一直有这样一句话:“Marketing owns the customer experience”。虽然策略师需要将AI应用到其他业务职能的工作流程中,但营销以其独特的要求脱颖而出。营销人员可以使用多种渠道,尤其是数字化体验方面。

另一种人工智能技术是实时交互管理 (RTIM)。这使营销人员能够通过网络、电子邮件和移动设备向客户和潜在客户实时推广相关产品和服务,并为其提供专属优惠。

08

独立软件开发商(ISV)

角色职责

  • 了解LLM(大型语言模型)的工作原理、支持其应用程序的最佳提供商以及如何将其集成到产品中。
  • 识别其产品类别中的新兴用例,并监控新的GPT功能如何改善客户的KPI。

应用程序供应商一直急于探索GPT功能并将其开发到产品中,Salesforce ISV合作伙伴网络也不例外。 

ISV应用程序构建者通常深入了解其产品的定制技术堆栈、针对目标市场的用例以及Lightning平台/API框架(取决于其产品的运行位置)。他们需要了解LLM(大型语言模型)如何工作、支持其应用程序的最佳提供商以及如何将其集成到产品中。

作者:自由侠部落

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标签:功能,Salesforce,AI,GenAI,Einstein,GPT,Gen
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