Mentionsy

Coffee & Force - Polish Salesforce Podcast
Coffee & Force - Polish Salesforce Podcast
08.06.2025 20:17

S04E26 – AI w Salesforce – część 3: Data Cloud, wdrożenia i przyszłość AI

W trzeciej, ostatniej części rozmowy z Urszulą Grassl z Salesforce, rozmawiamy o realnych wdrożeniach sztucznej inteligencji, sile Data Cloud i największych wyzwaniach, jakie firmy napotykają przy adopcji AI. To najbardziej praktyczna i inspirująca część naszej serii!

Dowiesz się:
📊 Jak działa Data Cloud i jak łączy rozproszone dane w jedno źródło prawdy
🏢 Jakie firmy (duże i małe) już dziś skutecznie korzystają z Einstein Copilota
⚙️ Gdzie jeszcze drzemie potencjał AI i dlaczego często nie jest wykorzystywany
🚧 Co blokuje organizacje przed wdrożeniem AI – i jak te bariery przełamać
🧠 Jakie trzy rzeczy warto zapamiętać o sztucznej inteligencji w Salesforce

To odcinek o zmianie mentalności, o technologii w służbie człowieka – i o tym, że z AI naprawdę nie trzeba czekać.

📌 Rozmowa została przeprowadzona w III kwartale 2024, czyli przed wprowadzeniem Agentforce – warto spojrzeć na to jako snapshot technologicznego „tu i teraz”, z perspektywy osoby, która współtworzy ten ekosystem.

🎧 Posłuchaj i przygotuj się na ostatni – specjalny – odcinek z nowym gościem, poświęcony w całości Agentforce.

Szukaj w treści odcinka

Znaleziono 16 wyników dla "Cloud"

Jak Data Cloud współpracuje ze sztuczną inteligencją?

Jakbyś mogła przypomnieć, dlaczego warto mieć Data Cloud?

I jaki wpływ Data Cloud w ogóle ma na sztuczną inteligencję tutaj w Salesforce?

I te modele, które mieliśmy wcześniej, które jakby działały na podstawie danych z jednego cloudu tylko, były przez to same z siebie ograniczone.

To, co Data Cloud robi, to daje nam okno, żeby dane, które już mamy, ale nie mamy ich w Salesforce'ie, żeby uczna inteligencja w Salesforce'ie była w stanie z nich skorzystać i to skorzystać nie na zasadzie teraz wiemy więcej, tylko z tego...

Data Cloud ma możliwość podłączenia różnych data lake'ów, które klienci już mogą mieć na zasadzie zero retention, czyli nie kopiujemy danych, ale umożliwiamy dostęp do nich.

I to, co Data Cloud robi, to jest umożliwienie stworzenia tych właśnie profili klienta,

I to, co Data Cloud robi, oprócz tego, że sprowadza wszystko do jednego profilu, to jest też rozumienie tylko danych,

Wiesz, dalej mam takie poczucie, że ten Data Cloud jest jeszcze nowy, mało zrozumiały, dużo osób jeszcze nie kojarzy.

Dalej oczywiście Coursa i serwis, te podstawowe Cloudy są cały czas używane, a dalej jest opór przed zrozumieniem skorzystania z Data Clouda.

Jakby dalej to jest nowy temat, który wśród takich nawet osób technicznych, dużo osób dalej jakby nie wie po co, nie czuje sensu w ogóle korzystania z Data Clouda, nie mówiąc jeszcze o doświadczeniu.

Dajemy, rozdajemy Data Cloud, dajemy możliwość spróbowania Data Cloud na małe inwestycje finansowe, że to taki powinien być no brainer.

Dla mnie to jest ciekawe, bo ja widzę, jak się zmienia sposób, w jaki mówimy o tych konceptach i wydawało mi się, że ta kolejna iteracja jest taka właśnie, że dokładnie pokazuje, że tak naprawdę to jest bardzo low risk data cloud, to jest naprawdę low risk, low investment, a można sobie różne problemy rozwiązać, których wcześniej po prostu nie dało się w elegancki sposób rozwiązać.

Mówiliśmy sobie troszeczkę wcześniej o pojedynczych funkcjonalnościach, co można robić, jakie są możliwości, a teraz z perspektywy, nie wiem, jeżeli możesz podać przykład firmy, nie musi być z nazwy, jak firma wdrożyła sobie efektywnie, nie Sales Cloud, przepraszam, w ogóle sztuczna inteligencja oczywiście może być w Sales Cloud, ale jak korzysta na co dzień, jakie są korzyści, czy już jakimiś pewnymi elementami możemy się pochwalić.

Tak jak mnie podejrzewałeś, oczywiście, że mam jeden ze sprzedaży, ponieważ kocham wszystkie Cloudy, ale Sales Cloud najbardziej.

Mieliśmy dużo rozmów wewnętrznie o tym, czy możemy w każdej naszym cloudzie na przykład powiedzieć, i to jest use case, od którego klienci powinni zaczynać.