Hacia la IA generativa para fuerza de ventas lo que refleja esta tendencia en sus diversas ofertas. La última hasta la fecha, Tableau, la plataforma de inteligencia empresarial que anuncia Tableau GPT, basada en el motor de IA Einstein GPT patentado por la compañíaque también se integró en otros productos como Slack. “Tableau GPT mejora y automatiza el análisis, la exploración, el intercambio y el consumo de datos. El motor de IA generativa presenta una serie de casos de uso realmente interesantes en los que, por ejemplo, el análisis de datos se parece más a una conversación a través de un chatbot que a arrastrar y soltar”, afirmó Pedro Arellano, jefe de producto de Tableau.
"Otros casos de uso incluyen anticipar preguntas que los usuarios podrían hacer basándose en lo que ya está en los datos o resumir información relevante a partir de cien datos", dijo Arellano. Einstein GPT, que es la base de Tableau GPT, incluye varios modelos de lenguaje importantes (LLM), incluidos los de OpenAI, Cohere y los modelos internos patentados de Salesforce, dijo Sanjeev Mohan, analista principal de la compañía. consultoría independiente SanjMo.
El fruto de importantes inversiones
Según Hyoun Park, analista principal de Amalgam Insights, estos modelos internos son el resultado de las inversiones de Salesforce en empresas con capacidades de procesamiento del lenguaje natural (NLP), así como de conocimientos sobre cómo las empresas realizan análisis. datos. “Tableau adquirió anteriormente Narrative Science, una solución generativa de lenguaje natural para análisis. Además, Salesforce ha invertido mucho en ciencia de datos a lo largo de los años, incluso con BeyondCore, Metamind y Datorama, y también cuenta con cientos de científicos de datos internos”, dijo Hyoun Park.
Además, Tableau GPT cuenta con una capa de seguridad y gobernanza de datos para proteger la información de la empresa de fugas internas y externas o accesos no autorizados, según Pedro Arellano. La incorporación de gobernanza y seguridad se puede atribuir al esfuerzo de Salesforce por generar confianza entre los clientes, especialmente en un momento en el que algunas empresas están prohibiendo el uso de ChatGPT de OpenAI por cuestiones de privacidad. dijeron los analistas. “Estas capas protegen a los usuarios a quienes les preocupa que sus indicaciones se utilicen para reciclar LLM. También pueden proteger contra las alucinaciones LLM”, afirmó el consultor de SanjMo. Se espera que Tableau GPT esté disponible en forma piloto a finales de este año, dijo la compañía.
Análisis de datos proactivo con Tableau Pulse
Salesforce también lanzó otra forma de análisis de datos en una oferta llamada Pulse, que según la compañía ofrece análisis proactivo. “Es una especie de guía personal para tus datos, quién lo sabe. De esta forma, conoce los objetivos que intenta alcanzar con sus datos. Y él te ayuda a lograrlos”, explicó Pedro Arellano. Pulse también utilizará Tableau GPT para ayudar a los usuarios empresariales a tomar mejores decisiones, más rápido, utilizando análisis automatizados de métricas personalizadas de una "manera fácil de entender", dijo el gerente de producto, y agregó que Pulse puede presentar información en lenguaje natural y en forma visual. .
Los casos de uso incluyen alertar cuando hay un cambio inusual en datos o métricas y ayudar a los usuarios a profundizar en el motivo de la anomalía, dijo la compañía. Esta información se puede compartir con colegas a través de plataformas de colaboración como Jira o Slack para encontrar una solución, añadió Salesforce. "La naturaleza automática de los análisis proporcionados por Pulse aumenta la productividad, pero también introduce coherencia e integridad, ya que los mismos análisis se aplican donde sea necesario", afirma David Menninger, director de investigación de Ventana Research. Sin embargo, Tableau podría estar alcanzando a otros proveedores, dicen los analistas.
Recuperando algún retraso
"Varios proveedores han desarrollado y están perfeccionando formas de examinar el gráfico de comportamiento individual y del usuario y las interacciones con los datos, luego obtener información y hacer recomendaciones basadas en los cambios", señala Doug. Henschen, analista principal de Constellation Research. Los productos basados en la nube tienden a tener una ventaja en el análisis de los comportamientos de los usuarios y las interacciones con datos a gran escala, afirma.
"Los productos que comenzaron como basados en servidores, como Tableau, generalmente han tardado más en desarrollar capacidades gráficas y de personalización que se pueden entregar de manera consistente en implementaciones locales y en la nube", agregó. Aunque muchos proveedores ofrecen información automatizada, agregar historias generadas por IA "ayudará a que esta información sea más completa y esté disponible en varios idiomas", dice David Menninger de Ventana. Se espera que Tableau Pulse esté disponible como prueba piloto a finales de este año, dijo la compañía.
Data Cloud para Tableau para unificar datos para análisis
Además de Pulse, Salesforce ofrece Data Cloud para Tableau para unificar los datos empresariales para su análisis. El objetivo es superponer Tableau en Data Cloud, que se lanzó el año pasado en septiembre durante Dreamforce bajo el nombre “Genie”. “Con Tableau, todos los datos de los clientes de una empresa se pueden visualizar para ayudar a los usuarios a explorar y encontrar información más fácilmente. Data Cloud también admite el intercambio de datos sin copia, lo que significa que los usuarios pueden virtualizar los datos de Data Cloud en otras bases de datos, haciéndolos accesibles instantáneamente para cualquier persona”, dijo la compañía en un comunicado. Data Cloud para Tableau también tendrá capacidades de consulta de datos, agregó la compañía. Según Doug Henschen, esta oferta tiene muchas ventajas para las empresas. "Los beneficios incluyen reunir todos los datos dispares, separar las decisiones de computación y almacenamiento, y poder realizar muchos tipos de análisis y muchos casos de uso diferentes con la nube de datos sin replicación ni copias redundantes de datos", explica.
La decisión de Salesforce de combinar su nube de datos con Tableau se puede atribuir al hecho de que Tableau ha alcanzado un techo en sus capacidades centrales de descubrimiento de análisis, según Hyon Park. “Se está presionando para que admita casos de uso analíticos cada vez más amplios que se extiendan a la gestión y el almacenamiento de datos. Incluso si Tableau no pretende convertirse en un almacén de datos completo, quiere ser una fuente de datos de referencia donde se pueda acceder a datos analíticos. Data Cloud para Tableau, sin embargo, es parte de una estrategia para competir con proveedores de almacenes y almacenes de datos, así como un esfuerzo por poseer o controlar más datos, como indica David Menninger. La integración de Tableau y Data Cloud conducirá a una competencia directa con empresas como Qlik, Tibco, IBM, Oracle y SAP, dicen los analistas. Se espera que Data Cloud para Tableau esté disponible a finales de este año.
Salesforce quiere atraer nuevos usuarios
Otras actualizaciones incluyen una función para desarrolladores, el servicio de datos VizQL (lenguaje de consulta visual), para que los usuarios integren Tableau en un flujo de trabajo automatizado, dondequiera que estén. "VizQL Data Service es una capa que se ubica sobre las fuentes y modelos de datos publicados existentes y permite a los desarrolladores crear productos de datos componibles utilizando una interfaz de programación simple", explica la compañía. En términos generales, agregar funciones de IA generativa a Tableau puede verse como un intento de atraer clientes que no son expertos en análisis o datos. Las suites de inteligencia empresarial enfrentan un problema de adopción porque al menos el 35% de los empleados no están preparados para aprender análisis o estructuras de datos, dijo Hyoun Park.
“Para superar este problema, la analítica necesita una interfaz de usuario fundamentalmente diferente. La combinación de procesamiento del lenguaje natural, generación de lenguaje natural, IA generativa y entradas sin jerga que traducen el lenguaje estándar en relaciones de datos proporciona esta interfaz de usuario”, añadió Park. Otra razón por la que estas funciones podrían atraer clientes es el desinterés de los usuarios empresariales por los paneles. “Estos usuarios preferirían utilizar un lenguaje natural teniendo en cuenta el contexto. Hasta ahora, la PNL era muy difícil de manejar para las computadoras, pero los nuevos LLM han cambiado las reglas del juego”, concluye Sanjeev Mohan.
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