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Módulo 4: Ecosistema Einstein (Herramientas)
Trust Layer, Prompt Builder y Herramientas CRM
⏱️ Tiempo estimado de lectura: 20 minutos
Capítulo 9: Einstein Trust Layer
Es la arquitectura de seguridad que permite usar LLMs externos (como OpenAI) sin exponer los datos de la empresa.
Componentes Clave:
1. Secure Gateway: Puerta de enlace segura.
2. Data Masking (Enmascaramiento): Reemplaza datos sensibles (emails, nombres) con texto genérico antes de enviarlos al LLM.
3. Zero Data Retention (Cero Retención): Acuerdo legal y técnico por el cual el proveedor del LLM NO guarda tus datos ni los usa para entrenar su modelo.
4. Toxicity Detection: Escanea la respuesta del LLM en busca de contenido dañino antes de mostrársela al usuario.
Componentes Clave:
1. Secure Gateway: Puerta de enlace segura.
2. Data Masking (Enmascaramiento): Reemplaza datos sensibles (emails, nombres) con texto genérico antes de enviarlos al LLM.
3. Zero Data Retention (Cero Retención): Acuerdo legal y técnico por el cual el proveedor del LLM NO guarda tus datos ni los usa para entrenar su modelo.
4. Toxicity Detection: Escanea la respuesta del LLM en busca de contenido dañino antes de mostrársela al usuario.
Puntos Clave
- ✓ El Trust Layer hace que la IA Generativa sea segura para empresas.
- ✓ Tus datos NUNCA entrenan el modelo público (Zero Retention).
Capítulo 10: Herramientas Generativas y Predictivas
Herramientas Generativas (Crean):
- Einstein Copilot: Asistente conversacional (chatbot para empleados) integrado en la barra lateral. Puede realizar acciones (buscar registros, resumir llamadas).
- Prompt Builder: Herramienta para crear, probar y gestionar plantillas de prompts reutilizables. Permite incluir datos dinámicos (Grounding).
Herramientas Predictivas (Calculan):
- Lead Scoring: Puntúa clientes potenciales.
- Einstein Bots: Chatbots tradicionales basados en menús (no generativos).
- Opportunity Forecasting: Predice cuánto venderás este mes.
- Einstein Copilot: Asistente conversacional (chatbot para empleados) integrado en la barra lateral. Puede realizar acciones (buscar registros, resumir llamadas).
- Prompt Builder: Herramienta para crear, probar y gestionar plantillas de prompts reutilizables. Permite incluir datos dinámicos (Grounding).
Herramientas Predictivas (Calculan):
- Lead Scoring: Puntúa clientes potenciales.
- Einstein Bots: Chatbots tradicionales basados en menús (no generativos).
- Opportunity Forecasting: Predice cuánto venderás este mes.
Puntos Clave
- ✓ Copilot = Asistente de chat.
- ✓ Prompt Builder = Crear plantillas.
- ✓ Lead Scoring = Predictivo (no generativo).
Capítulo 11: Ingeniería de Prompts
Es el arte de escribir instrucciones efectivas para obtener la mejor respuesta del LLM.
Elementos de un buen Prompt:
1. Rol: ¿Quién debe ser la IA? (Ej: 'Actúa como un experto en ventas').
2. Tarea: ¿Qué quieres que haga? (Ej: 'Escribe un email').
3. Contexto: Antecedentes necesarios (Ej: 'El cliente está enfadado por un retraso').
4. Restricciones/Formato: Longitud, tono, estilo (Ej: 'Menos de 100 palabras, tono formal').
Iteración: Es normal no obtener el resultado perfecto a la primera. Debes refinar el prompt repetidamente.
Elementos de un buen Prompt:
1. Rol: ¿Quién debe ser la IA? (Ej: 'Actúa como un experto en ventas').
2. Tarea: ¿Qué quieres que haga? (Ej: 'Escribe un email').
3. Contexto: Antecedentes necesarios (Ej: 'El cliente está enfadado por un retraso').
4. Restricciones/Formato: Longitud, tono, estilo (Ej: 'Menos de 100 palabras, tono formal').
Iteración: Es normal no obtener el resultado perfecto a la primera. Debes refinar el prompt repetidamente.
Puntos Clave
- ✓ Más contexto = Mejor respuesta.
- ✓ Define siempre el Rol y la Tarea claramente.