您需要了解的 8 种 Salesforce GenAI 角色类型

企业渴望探索人工智能如何提高生产力、创新和收入。最高管理层对如何最好地整合 GenAI 并维持其采用表达了浓厚的兴趣。这种兴奋也体现在组织结构图的其他级别上（除了一些引起关注的问题之外）。 

我们已经听到了大量有关 GenAI 如何融入 Salesforce 平台的公告。技术只是整体的一小部分；为了支持该技术在现实生活中的实施和采用，需要一系列专业人员。为了启动 GenAI 转型浪潮，Salesforce 宣布与埃森哲和德勤建立合作伙伴关系，并正在规划更多支持计划。 

现在，Salesforce 领域（及其他领域）的其他咨询公司正在提高员工技能，以充分利用即将到来的需求。 

尽管很难说任何人都是人工智能领域的“专家”，但鉴于技术发展日新月异，咨询公司的作用是掌握可以为您的业务带来改变的工具的脉搏，并指导您走向成功。采用。

当您听到“顾问”一词时，您会立即想到那些从事咨询工作的人。但是，重新考虑这个词，您会发现许多其他人充当组织中其他利益相关者的顾问。考虑到这一点，我们需要明确的是，当我们在这种情况下说“顾问”时，我们也可以指管理员、开发人员和其他为组织推荐增强 Salesforce 最佳方式的参与者。 

随着咨询公司和其他组织投入时间和精力让其团队学习、研究和应用所获得的 AI 知识，Salesforce AI 专业人员的“风格”可能会出现。专业人士不一定只属于其中一个，而被排除在其他之外 - 毕竟，Salesforce 的职业道路已经融合在一起。这份清单旨在展示这些专业人士的优势所在。 

那么，对于这些新兴的 Salesforce AI 专业人士“风格”，我们可以期待什么呢？

1.低代码Salesforce AI Professional

这个角色涉及：

• 维护 Einstein GPT 功能，并进行日常进一步增强。 
• 通过即时工程控制为用户生成的输出。 

Salesforce 通过在整个平台上引入 Gen AI 功能来“覆盖所有基础”，并以声明性（低代码）的方式提供这些功能，供 Salesforce 组织的管理人员（即管理员）掌握。

着眼于 Gen AI 的 Salesforce 管理员将负责维护Einstein 1功能，并从长远来看为用户群增强这些功能。 

Salesforce 希望为任何管理员提供控制如何在其 Salesforce 组织内部署和使用生成式 AI 的能力。Salesforce 管理员将通过一种称为“提示工程”的实践来达到目标——编写提示的艺术以获得最佳答案。由于提示是自然语言查询（即用户像在对话中那样打字），因此提示的编写方式因人而异。

Prompt Builder希望成为一种工具，支持管理员为用户带来更好的 GenAI 输出，使他们能够本质上创建保持提示一致的模板，确定他们应该基于的数据，并测试毒性。 

2. Code Gen Salesforce AI Professional

这个角色涉及：

• 使用 Einstein GPT 编写代码，能够编写质量提示、调整输出的代码并检测潜在错误。 

Salesforce 开发人员可以使用Einstein for Developers （以前称为 Apex GPT）的代码生成功能，它可以编写 Apex 代码和 LWC。Salesforce自己的IDE Code Builder也嵌入了Einstein。

这位具有人工智能意识的开发人员将善于在爱因斯坦身边编写代码，能够通过质量提示指导人工智能助手，调整输出的代码直到满足全部要求，并检测潜在的错误。 

这不仅可以让熟练的开发人员腾出时间来处理更复杂的需求，还可以指导那些刚刚开始编写符合最佳实践的代码的人。 

3. 企业架构师/顾问（人工智能领域） 

这个角色涉及：

• 首先与最高管理层合作，确定组织应推行的商业战略，以顾全大局。
• 分析相关数字以确定与商业目标相符的用例。

企业架构师/顾问通常被安排在大型客户组织中，通过首先与组织结构图顶部的成员（最高管理层）合作来处理更大的图景（“直升机视图”） ，提供新的视角该组织应采取哪些商业战略。

您可能听说过管理顾问，他们对技术不可知论。然而，由于 CRM 是任何高效组织的核心，使用 Salesforce 的客户将仔细审查其使用方式，以及 GenAI 功能为支持商业目标提供的机会。 

有时，目标并不全是关于加法。可以有一个减法元素使组织能够实现其目标——例如，将服务代理从键入案例注释中解放出来（并使用摘要工具代替），这将提高代理的整体生产力。因此，服务团队将不再是成本中心。 

有了高管设定的目标以及他们对改进建议的看法，他们将处理相关数据，以确定与其商业目标相符的用例。 

他们的想法是，他们的建议将通过组织实施。这导致下一类专业人士（技术架构师、业务分析师和变革管理顾问）介入以继续实现目标。

4. 技术架构师（AI专长）

这个角色涉及：

• 负责规划数据如何进出 Salesforce（从集成系统到集成系统）。
• 当用户想要通过 Einstein GPT 的 Gen AI 功能提出请求时，获得完整的数据是关键。 
• 确定如何实施 Salesforce 内部以及与 Salesforce 相关的 Gen AI 技术的中期方向，并跟上监管的发展。 
• 监督任何大型部署的顺利运行。 
• 制定下一个主要发展阶段的路线图。

技术架构师将数据主导的方法引入 Salesforce 项目，负责进出 Salesforce 的数据（来自集成系统和集成系统）。这些数据流在不同的组织中是完全不同的，这意味着他们设计系统如何充当专门针对该组织的更广泛的单一事实来源。

成为此级别的架构师需要具有使用 Salesforce（或同等）技术的实践经验，并了解 Salesforce 为何不是一座孤岛。 

技术架构师对技术有着与生俱来的热情，并且是最早探索新技术的人之一——他们甚至可以在 GenAI “病毒式传播”之前就掌握它。 

我们听说 Salesforce 提倡他们的黄金三连胜：CRM + 数据云 + AI。简而言之，这强调了在用户想要通过 Einstein GPT 的 GenAI 功能发出请求时拥有可用的全部数据的重要性。虽然数据云主要以配置文件解析和身份解析而闻名，但完整且高质量的数据是驱动最佳 GenAI 输出的核心。 

那么，技术架构师可以在哪些方面发挥关键作用呢？一种可能性是确定 GenAI 技术（无论是在 Salesforce 内部还是与 Salesforce 相关）如何实施的中期方向。我说“中期”是因为技术正在迅速变化，监管环境也是如此。跟上监管的发展是关键，这对这种新型技术能够/应该如何反映在组织的技术堆栈中产生影响。 

监督任何大型部署的顺利运行也非常适合技术架构师。当他们设计中期计划（出于上述原因而称为“中期”）时，制定下一个主要发展阶段的路线图是该角色的一部分（即使想象中的技术愿景突然抛出） “窗外”突然发生变化/进步！）

5.业务分析师 

这个角色涉及：

• 确定利益相关者群体（通常是用户团队），可能是试点子群体。
• 进行一段时间的分析，详细说明现状——在实施颠覆性技术时，细致的理解是关键。 
• 报告使用情况，为进一步的项目阶段奠定基础。

业务分析师被描述为“业务”（在公司工作的人员以及他们遵循的流程）和技术（他们利用什么来实现流程）之间的翻译者。

确定了高层目标后，业务分析师将首先确定利益相关者群体（通常是用户团队），其中可能包括用于试点 GenAI 功能的子组，这可能由用户的技术实力决定。然后，他们进行一段时间的分析，详细说明用户如何与技术交互的现状。

这种细致的理解对于正确规划 Gen 等颠覆性技术的实施至关重要——我们并不是消极地“颠覆”，而是以一种将显着改变人们工作方式的方式。 

业务分析师密切关注解决方案在实施过程中的开发情况，并负责概述应如何进行用户验收测试（UAT）——由谁进行、测试什么以及验收标准是什么。使用 GenAI，输出可能比传统解决方案更难以预测，并且有更多的变量（例如数据源）在起作用。 

他们的工作并不止于此。业务分析师还将报告使用情况，包括合规使用情况，为进一步的项目阶段奠定基础。

6.变革管理顾问

这个角色涉及：

• 推动 GenAI 技术的采用。
• 让可能受到 GenAI 担心或威胁的用户放心（“让他们站在一边”）。
• 进行培训以帮助用户提高技能。
• 灌输用户友好的合规使用指南。

变革管理是一项备受追捧的技能。通常，作为成功实施的“最后一英里”，它常常会被忽视——但如果这样做，您的巨额投资很可能会半途而废。 

变革管理通常被 Salesforce 职能顾问列为一项技能。然而，这本身就是一种专业化，需要情商与技术项目意识之间的平衡。在这种情况下，没有可遵循的蓝图。 

考虑一下，如果一个组织决定将 GenAI 引入 Salesforce（一些人日常工作的地方，他们看到 GenAI 提高了他们的生产力），但现在，他们是否担心 GenAI 技术可能会取代他们？

对于这类“顾问”来说，他们的工作是推动 GenAI 技术的长期采用。这包括安抚那些可能受到 GenAI 担忧或威胁的人（“让他们站在一边”）、在 Salesforce 中教授 GenAI 的概念并为他们提供有效使用 GenAI 的技能，以及灌输用户友好的合规使用指南。 

7.营销策略师

这个角色涉及：

• 积极参与身份解析和配置文件统一（通过数据云），这提供了坚实的数据基础，为人工智能生成的大部分内容提供支持。 
• 大量参与潜在客户和客户将与之交互的人工智能工具，例如聊天机器人和实时交互管理（RTIM）。 

近年来，流传着这样一句话：“营销拥有客户体验（CX）”。虽然战略家需要将人工智能应用到其他业务职能的工作流程中，但营销以其独特的要求而脱颖而出——营销人员可以使用更多的渠道，并且在数字体验方面，潜在客户/客户的期望越来越高。

我们已经提到了 Salesforce 的黄金三重奏：CRM +数据云+ AI（强调）。CDP 负责身份解析和配置文件统一，是一种诞生于营销部门的工具。

当时，营销部门正在处理大量潜在的“原始”或“脏”传入数据，并将其处理为可用的东西（即激活）。现在，其他部门正在处理比以往更多的数据，Salesforce 认识到了这一点，将数据云推向市场——以前的“Salesforce CDP”是营销云的一部分，构成了整个平台所有产品的支柱。 

尽管如此，营销仍然是客户体验的驱动力，并将大量涉及潜在客户和客户将与之互动的人工智能工具。一个例子是聊天机器人，它只会变得更加复杂，但需要适应组织——营销策略师将拥有的环境。 

另一种 CX 技术是实时交互管理 (RTIM)。这使组织（尤其是营销人员）能够通过网络、电子邮件和移动设备等渠道向其客户和潜在客户实时推广相关产品和服务，并为他们提供专门且独特的优惠。这里需要某种形式的客户体验策略来成功实施这一点，否则，就会变成“垃圾进，垃圾出”的情况，而人工智能的自动化会加剧这种情况。 

营销人员将能够使用支持 GPT 的工具来执行一系列任务，例如生成电子邮件副本、登陆页面以及从分析中获取见解；然而，策略师会对这些产出的质量、这些资产的影响力以及优化机会（例如转化率优化）感兴趣。 

8.独立软件开发商

• 了解 LLM（大型语言模型）如何工作、支持其应用程序的最佳提供商以及如何将其集成到他们的产品中。
• 识别其产品类别中的新兴用例，并监控新的 GPT 功能如何改善客户的 KPI。

应用程序供应商一直在急于探索 GPT 功能并将其开发到他们的产品中 - Salesforce ISV 合作伙伴网络也不例外。 

ISV 应用程序构建者通常深入了解其产品的定制技术堆栈、针对目标市场的用例以及 Lightning 平台/Salesforce API 框架（取决于其产品的运行位置）。他们需要了解 LLM（大型语言模型）如何工作、支持其应用程序的最佳提供商以及如何将其集成到他们的产品中。 

与本清单中的其他角色类似，生态系统该领域的活动将包括识别其产品类别中的新兴用例、监控新的 GPT 功能如何改善其客户的 KPI、撰写新的推荐以及其他保持竞争力的活动。

作者：自由侠部落

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