2. 人工智能：引擎
有了数据，AI 将成为推动业务转型的引擎。但这不仅仅局限于 LLM。所使用的 AI 模型必须能够预测、分析和适应企业的特定需求。没有一刀切的方法——不同的任务需要专门的模型，企业可能需要灵活性，例如在不同的地理区域部署不同的 LLM 以满足监管要求或为不同类型的工作使用量身定制的模型。Einstein Trust Layer 允许 Salesforce 客户选择任何 LLM 并安全使用它，确保合规性、治理和安全性，同时可以为每个特定的业务环境利用最合适的模型。
人工智能并非一成不变，它必须实时学习和适应。由不断发展的业务数据驱动的持续反馈循环对于保持人工智能的相关性和有效性至关重要。这些循环确保模型能够动态适应新的见解、市场条件和运营变化，从而使它们能够提供持续有 黎巴嫩 whatsapp 号码数据 效的业务成果。这种适应性将人工智能从静态工具转变为不断发展的转型引擎。
3. 自动化：自主行动
人工智能的真正价值不在于洞察力，而在于行动。法学硕士仅仅提出建议是不够的，真正的企业价值来自于对这些建议采取行动。这需要与业务工作流系统、API 和自动化工具进行深度集成。例如，Salesforce 的 Flow 和 MuleSoft 是实现这种自主行动的必要组件。Flow 提供自动化层，而 MuleSoft 处理 API 集成，使人工智能代理能够跨多个系统无缝运行。
想象一下，AI 代理不仅可以识别供应链问题，还可以自主制定缓解计划并在整个企业生态系统中执行。例如，如果检测到潜在的库存短缺，AI 代理可以触发工作流程来重新分配资源、调整采购计划，甚至实时与供应商沟通。
这种自主行动意味着人工智能代理不仅仅提供高级建议或回答问题——它们还会成为企业运营中新的积极参与者。