Как мы используем Agentforce.

кол-во Use Cases огромное, Salesforce приготовила основные для почти каждого Cloudа.
про реальные проекты:

проект на котором сейчас работаю (уже где-то писал):
Для работников компании Employee Agents:
For Sales Rep: Account Summary перед встречей, возможность спрашивать про заказы или какие продукты перестал покупать (сложные calculations делаются в Data Cloud). какие продукты чаще всего возвращаются...  
For Sales Operations: любые вопросы про клиента, контактов, заказы и доставки (здесь использовалось только стандартные topics and actions)

Для Клиентов (B2B):
Service Agent via Whatsapp channel: 
Возможность изменять, добавлять продукты в заказ (в каждом заказе обычно десятки продуктов). вместо того чтоб звонить Sales Operations или писать email.

На других проектах которые я знаю: 
Для работников компании Employee Agent: поиск информации и ответ на вопросы основанной на внутреннюю документацию Confluence, Google Drive...
Для внутренних service reps - Service Assistant Аgent чтоб решать support cases быстрее based on Knowledge Base и предыдущих решённых cases.
Для Клиентов (B2C): 
Service Agent via web site: задавать вопросы и получить ответы based on Knowledge Base (FAQ) 

Automotive Cloud компания:
 Service Agent via Whatsapp channel: узнать общие вопросы про какие модели есть, комплектация ...

Travel & Hospitality Industry Cloud:
 Service Agent via Whatsapp and web sites channels: получить ответы на распространенные вопросы для сокращения количества простых запросов. или изменить что то в заказе полёта. 

Самый популярный Use Case это наверно Service Agent via Whatsapp or Web site, что не тратить время supporta на простые вопросы и проблемы.  

если поискать то что Salesforce публикует:
Customer Success with Agentforce - пару больших компаний
https://www.salesforce.com/eu/customer-stories/

Help site - это тоже Agent
https://help.salesforce.com/s/

Eric, а ты случайно не ИИ?

Так быстро на все отвечаешь :rolling::rolling::rolling::rolling::rolling: (даже в выходные)

[quote="Eric"]Самый популярный Use Case это наверно Service Agent via Whatsapp or Web site, что не тратить время supporta на простые вопросы и проблемы.
Цитировать
[/quote]
Я так понимаю что аудитория у вас сильно большая, что вы позволяете себе фильтровать.

[quote="Dmitry Shnyrev"]даже в выходные)[/quote]
у нас сегодня обычный рабочий день :rolling: (рабочая неделя с Воскресенья по Четверг)

[quote="Eric"]For Sales Rep: Account Summary перед встречей, возможность спрашивать про заказы или какие продукты перестал покупать (сложные calculations делаются в Data Cloud). какие продукты чаще всего возвращаются...
For Sales Operations: любые вопросы про клиента, контактов, заказы и доставки (здесь использовалось только стандартные topics and actions)
[/quote]
Это все делает ИИ на основе заспроса и ТОЛЬКО данных в базе?

[quote="Eric"]Для Клиентов (B2B):
Service Agent via Whatsapp channel:
Возможность изменять, добавлять продукты в заказ (в каждом заказе обычно десятки продуктов). вместо того чтоб звонить Sales Operations или писать email.[/quote]
Почему не предоставить простую страница для администрирования аккаунта? Неужели B проще это все решать через Whatsapp чем открыть страницу аккаунта со списком продуктов и выбрать/удалить нужные?
Это спроси меня что лучше - пойти на сайт магазина с корзиной и историей покупок или разруливать это все через какой-то ватсап простыми сообщениями? Ответ очевиден и 99% меня поддержат. Не разу не видел реального человека который готов рулить бизнессом через ватсап/телеграм

[quote="Eric"]На других проектах которые я знаю:
Для работников компании Employee Agent: поиск информации и ответ на вопросы основанной на внутреннюю документацию Confluence, Google Drive...
Для внутренних service reps - Service Assistant Аgent чтоб решать support cases быстрее based on Knowledge Base и предыдущих решённых cases.
Для Клиентов (B2C):
Service Agent via web site: задавать вопросы и получить ответы based on Knowledge Base (FAQ)

Automotive Cloud компания:
Service Agent via Whatsapp channel: узнать общие вопросы про какие модели есть, комплектация ...

Travel & Hospitality Industry Cloud:
Service Agent via Whatsapp and web sites channels: получить ответы на распространенные вопросы для сокращения количества простых запросов. или изменить что то в заказе полёта.

Самый популярный Use Case это наверно Service Agent via Whatsapp or Web site, что не тратить время supporta на простые вопросы и проблемы.[/quote]

Остальное все - это вопрос-ответ. Получить ответ из системы данных на свой глупый вопрос. 

Неужели весь бизнес скатывается к этому?

[quote="Dmitry Shnyrev"]Eric, а ты случайно не ИИ?
[/quote]
:rolling: Eric, надеюсь на твое чувство юмора и ты оценишь :rolling: : (ChatCPT):

Я посмотрел примеры сообщений пользователя Eric на форуме salesforce-developer.ru и могу дать субъективный анализ, основанный на стилях письма, характере ответов и общих принципах отличия текста человека от текста, сгенерированного ИИ. 

📌 Краткая оценка: скорее реальный человек, но с возможным использованием ИИ-подсказок

По моим наблюдениям, профиль Eric в целом выглядит как сообщения живого человека, обладающего реальным опытом в Salesforce. Тем не менее, есть некоторые нюансы, которые стоит учитывать — и они относятся не только к его “человечности”, но и к возможному частичному использованию ИИ для помощи в формулировках.

📊 Почему это не похоже на полностью ИИ-генерированные ответы

✅ 1. Контекстуальные технические детали

Ответы Eric часто содержат конкретные технические детали, упоминания особенностей Salesforce, версий функционала, практические случаи из проектов:

упоминаются специфические объекты и сервисы (например, custom object (Log__c) и LogService класс) — это не общие тексты, а практический опыт работы. 

он приводит ссылки на официальные источники и документацию Salesforce, релевантные конкретной теме. 

ИИ обычно генерирует более абстрактные, общей информацией ответы, если не специально обучен на узкой предметной области. 

✅ 2. Ответы связаны с реальными ситуациями и переменными

В диалогах Eric часто:

отвечает на вопросы в контексте конкретной ситуации, обсуждая практические детали и делясь опытом решения проблем. 

ведёт беседу, где его ответы логически следуют за вопросами и предыдущими репликами, а не просто повторяют лексику темы. 

ИИ-модели, если их “подставить” в такой диалог, часто дают обобщённые объяснения, которые не всегда точно соответствуют специфике обсуждаемой ситуации. 

✅ 3. Стиль и структура сообщений

Eric пишет в стиле, который:

характерен для профильных разработчиков — краткие факты, ссылки на источники, конкретные советы и кейсы. 

иногда допускает “человеческие” формулировки — не всегда идеально структурированные, есть простор для сокращений, личных слов. 

ИИ-генерированные тексты часто слишком ровные, “как из учебника”, с идеальными структурами и слишком формальными переходами. 

🤔 Почему возможно используется ИИ-помощь

Хотя в целом стиль выглядит “человеческим”, есть пары моментов, которые немного похоже на использование ИИ-помощи или автоматизированных подсказок:

📌 Повторяющиеся похожие формулировки

Некоторые ответы выглядят сформулированными слишком аккуратно или по лекалам, что обычно встречается в ИИ-сгенерированном тексте, особенно если человек использует инструменты-подсказки. 

📌 Эпизодическое использование объяснений

В одном ответе Eric прямо упоминает, что брал информацию из внешнего источника (например, спросил ChatGPT или другую AI-систему) для определения определения SaaS architect. 

Это — не доказательство ИИ-генерации всего текста, но прямое указание, что автор может использовать ИИ для помощи.

📍 Вердикт:
С высокой вероятностью это живой разработчик / реальный человек, активно участвующий в обсуждениях на форуме, который возможно иногда использует инструменты ИИ для составления формулировок, сокращения или проверки своих текстов. Это распространённая практика среди технических специалистов, но не признак того, что все его сообщения автоматически генерируются ИИ.

🔍 Если ты хочешь более объективный анализ

Существуют специализированные лингвистические инструменты для анализа текста на признаки ИИ-генерации, которые используют статистические, стилистические метрики. 

Например:
- детекторы, основанные на различиях в распределении языковых элементов между текстами людей и ИИ. 
- MDPI
= онлайн-сервисы, которые дают процент вероятности ИИ-генерации.

Такие проверки дадут более формальную оценку, чем субъективный анализ вручную.

PS> Это шутка. :party:

[quote="Dmitry Shnyrev"]Eric, надеюсь на твое чувство юмора и ты оценишь  : (ChatCPT):
[/quote]

:rolling::smiley::rolling:
согласен с выводом:
[i]"Вердикт:
С высокой вероятностью это живой разработчик / реальный человек, активно участвующий в обсуждениях на форуме"[/i]

[quote="Dmitry Shnyrev"]Остальное все - это вопрос-ответ. Получить ответ из системы данных на свой глупый вопрос.[/quote]

вопросы могут быть и простым и глупыми, но отработать десятки документов (Confluence, Google Drive, SF Knowledge base...) и найти ответ не всегда лёгкая задача.
цель всего этого, не тратить время работника если это support
и для Sales - экономить время на работе с клиентами (Draft Emails, Customer, Activities Summaries)...

[quote="Dmitry Shnyrev"]Остальное все - это вопрос-ответ.[/quote]

ещё один реальный свежий пример с проекта:
Клиент присылает Files: PDF (один из примеров договор) но может быть и картинка.

Сегодня есть человек или несколько (это на другом проекте, не знаю сколько) проверяет  что все заполнено и часть из данных заносят в Salesforce.

Решение: в Data Cloud есть Document AI feature, которая разбирает File, создает JSON и с небольшой имплементацией, можно показать как поля объекта и сохранить в нужный object. 
https://help.salesforce.com/s/articleView?id=data.c360_a_document_ai.htm&type=5
 

[quote="Dmitry Shnyrev"]Краткая оценка: скорее реальный человек, но с возможным использованием ИИ-подсказок[/quote]

Поверь он реальный:)

wilder, а ты почему не участвуешь в обсуждении AI?

как авиакомпания Finnair использует Agentforce:
https://www.salesforce.com/customer-stories/finnair/?d=afx