Creare app con intelligenza artificiale: la guida completa passo dopo passo

L'intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente rimodellando il modo in cui viviamo e lavoriamo, integrandosi in tutto, dalle ricerche online alle comunicazioni via e-mail. Mentre l'AI è sempre più radicata nella nostra vita quotidiana, le aspettative dei clienti evolvono, alla ricerca di esperienze più rapide, intuitive e altamente personalizzate.

Per stare al passo con questa tendenza, il 97% dei dirigenti sente l'urgente necessità di adottare e integrare strumenti di AI. A mano a mano che i vantaggi dell'AI appaiono più evidenti, sempre più aziende sviluppano applicazioni basate sull'intelligenza artificiale, ma non si limitano a questo: utilizzano l'AI anche nel processo di realizzazione delle applicazioni stesse.

In questo articolo approfondiremo cosa comporta lo sviluppo tramite AI, le best practice per creare applicazioni basate sull'intelligenza artificiale e cosa riserva il futuro per l'AI nello sviluppo di applicazioni.

Lo sviluppo di app AI è il processo di creazione di applicazioni che integrano l'intelligenza artificiale per eseguire attività che solitamente richiedono l'intelligenza umana. I team di sviluppo sfruttano strumenti pro-code, low-code e no-code, spesso incorporando l'AI stessa, per semplificare e accelerare il processo.

Queste applicazioni AI si basano su algoritmi avanzati, modelli di apprendimento automatico, modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e analisi dei dati per automatizzare i flussi di lavoro, migliorare l'esperienza utente e fornire insight intelligenti e imperniati sui dati.

Alcune delle caratteristiche principali delle app AI includono:

• Integrazione dell'AI: le app di intelligenza artificiale incorporano funzionalità come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la visione artificiale, l'analisi predittiva e/o l'apprendimento automatico per creare applicazioni più intelligenti ed efficienti.
• Automazione ed efficienza: automatizzando le attività ripetitive, le app AI possono migliorare significativamente la produttività e l'efficienza operativa.
• Personalizzazione: con le applicazioni di intelligenza artificiale è possibile analizzare i dati degli utenti per fornire consigli, contenuti e interazioni personalizzati.
• Processo decisionale basato sui dati: queste app utilizzano set di dati di grandi dimensioni per identificare modelli, prevedere risultati e aiutare a prendere decisioni aziendali più informate.

Probabilmente conosci già alcune applicazioni di intelligenza artificiale come:

• Assistenti vocali: app come Siri, Alexa e Google Assistant utilizzano l'NLP per comprendere e rispondere alle domande degli utenti.
• Strumenti di riconoscimento delle immagini: le app come Google Foto o i software di riconoscimento facciale utilizzano la visione artificiale per l'identificazione e l'organizzazione delle immagini.
• AI generativa: app come ChatGPT utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni per scrivere contenuti, rispondere ai prompt e interagire con gli utenti.
• Analisi predittiva: le app finanziarie basate sull'AI forniscono previsioni e consigli sugli investimenti supportati dai dati degli utenti.

Per creare app con intelligenza artificiale dovrai seguire i seguenti passaggi fondamentali:

• Identifica il problema: inizia evidenziando il risultato atteso dall'app.
• Metti in ordine i tuoi dati: stabilisci da dove provengono i dati e come addestrerai l'AI (se la alleni internamente).
• Integra la privacy dei dati e le barriere di protezione: metti la sicurezza al primo posto fin dall'inizio e sviluppa l'app affinché protegga i dati della tua clientela.
• Usa gli strumenti giusti: utilizza strumenti pro-code, low-code, no-code o AI per aiutarti a creare l'app.
• Implementa e monitora: testa e quindi utilizza l'app. Poi monitora le prestazioni e apporta modifiche se necessario.

La creazione di un'app di intelligenza artificiale può richiedere da poche ore a poche settimane, fino a diversi mesi, a seconda di vari fattori (tra cui la qualità e la disponibilità dei dati, l'uso di codice nuovo o personalizzato e la complessità dell'app). Altri aspetti che influenzano il tempo di sviluppo includono:

• Livello di personalizzazione del modello AI
• Competenza ed esperienza del team
• Numero di sviluppatori che lavorano al progetto
• Test necessari per la garanzia di qualità
• Sicurezza, privacy e considerazioni etiche
• Caratteristiche e funzionalità dell'app

Il costo dello sviluppo di un'app basata sull'AI varia notevolmente, a seconda di molteplici fattori tra cui:

• Complessità delle funzioni AI (ad esempio, automazione semplice vs. modelli avanzati di apprendimento automatico)
• Strumenti di sviluppo e piattaforme utilizzate
• Personalizzazione e integrazioni richieste
• Dimensioni del team di sviluppo

Realizzare app di intelligenza artificiale può aiutare la tua azienda a rimanere competitiva e all'avanguardia nel tuo settore. Inoltre, le app AI possono:

Le applicazioni basate sull'AI offrono esperienze personalizzate e intuitive analizzando il comportamento degli utenti, le preferenze e le interazioni passate. Queste informazioni consentono alle app di anticipare le esigenze degli utenti e di adattarsi in modo dinamico, creando esperienze più fluide e coinvolgenti.

Ad esempio, i motori di raccomandazione di piattaforme come Netflix e Amazon suggeriscono contenuti o prodotti in base ai gusti individuali, aumentando il coinvolgimento e la soddisfazione degli utenti. Allo stesso modo, gli agenti AI dell'assistenza clienti forniscono risposte istantanee alle domande più comuni, riducendo i tempi di attesa e migliorando il comfort complessivo dell'utente.

Disporre di applicazioni interne basate sull'AI può trasformare l'efficienza del tuo ambiente di lavoro automatizzando le mansioni ripetitive e dispendiose in termini di tempo. Una volta eliminate queste attività, il tuo personale può concentrarsi sul lavoro di alto valore, come prendere decisioni strategiche o progettare un nuovo prodotto. L'automazione di tali mansioni alleggerisce il carico di lavoro dei dipendenti e riduce il rischio di errore umano.

Inoltre, gli strumenti di analisi basati sull'AI forniscono insight in tempo reale che favoriscono un processo decisionale migliore. Dall'analisi predittiva per i team di vendita agli agenti AI dell'assistenza, queste soluzioni offrono immediatamente informazioni fruibili, aumentando la produttività complessiva.

Gli strumenti di comunicazione AI semplificano ulteriormente il coordinamento del team con funzionalità come i riepiloghi automatici delle riunioni, la definizione delle priorità nelle attività e i suggerimenti intelligenti per il flusso di lavoro. Riducendo al minimo il tempo dedicato alle mansioni amministrative, i dipendenti possono collaborare in modo più efficace e concentrarsi sul lavoro importante e strategico.

L'intelligenza artificiale eccelle nel trasformare i dati grezzi in informazioni significative. Integrando l'AI nelle app che stanno sviluppando, le aziende possono sfruttare l'analisi avanzata per identificare i trend, rilevare anomalie e fare previsioni basate sui dati.

Ad esempio, nella vendita al dettaglio, l'intelligenza artificiale può analizzare i modelli di acquisto per ottimizzare la gestione dell'inventario e prevedere le tendenze future, aiutando così le aziende a decidere quali prodotti mantenere o eliminare gradualmente. Nel settore sanitario, le app basate sull'AI analizzano le cartelle cliniche dei pazienti per consigliare trattamenti personalizzati, mentre nel settore finanziario rilevano le frodi individuando modelli di transazione insoliti.

Utilizzando l'AI, le organizzazioni possono trasformare i dati esistenti in informazioni fruibili, promuovendo un processo decisionale più intelligente e migliorando l'efficienza operativa.

Se stai creando un'applicazione AI, questi sono alcuni dei passaggi generali che dovresti compiere:

L'obiettivo è creare un prodotto in cui l'AI fornisca vantaggi esclusivi ai tuoi clienti o dipendenti. Definisci in che modo le funzionalità di intelligenza artificiale come la personalizzazione, la previsione o l'automazione potrebbero farlo, soddisfando così i tuoi obiettivi aziendali.

Iniziare con uno scopo chiaro aiuta a mantenere un processo di sviluppo mirato e fa sì che il tempo dedicato alla creazione di modelli AI sia un valore aggiunto per la tua azienda.

L'AI si fonda sui dati, quindi la raccolta di set di dati rilevanti e di alta qualità è un aspetto importante del processo di sviluppo. Ad esempio, se vuoi creare un motore di raccomandazione, dovrai raccogliere il maggior numero possibile di dati sul comportamento degli utenti e utilizzarli per addestrare il modello.

Organizza i dati, puliscili e assicurati che rispecchino il problema che vuoi risolvere. Prendi in considerazione la possibilità di collegare i tuoi dati proprietari interni con le tue app AI, in modo da poter utilizzare tali dati per fornire ai tuoi clienti esperienze personalizzate.

Proteggere i dati che stai usando per creare un'app di AI è fondamentale; farlo fin dall'inizio ti aiuta a garantire che i dati siano al sicuro a tutti i livelli. Potresti avere preoccupazioni sulla privacy dei dati e sulla sicurezza (ad esempio relativamente ad autorizzazioni e controlli di accesso) o persino sull'accuratezza dell'AI con i tuoi dati: installare delle protezioni può farti evitare questi problemi. Ecco alcuni modi per aggiungere sicurezza al processo di sviluppo:

• Definisci i principi etici che il tuo team utilizzerà durante la creazione dell'applicazione AI
• Implementa un team distinto in grado di verificare la presenza di distorsioni dell'AI

Aggiungi l'autenticazione a più fattori e l'accesso zero trust per prevenire potenziali violazioni dei tuoi dati e assicurarti che solo coloro che dispongono dell'autorizzazione possano accedervi

Seleziona un modello di intelligenza artificiale adatto al tuo caso d'uso, come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per i chatbot o la visione artificiale per il riconoscimento delle immagini. A seconda dei tuoi strumenti, potresti essere in grado di utilizzare alcune funzionalità di AI predefinite.

Decidi se addestrare il tuo modello o utilizzarne uno pre-addestrato. L'addestramento interno di un modello AI può richiedere molti dati, tempo e competenze per garantire l'accuratezza e ridurre al minimo le distorsioni. Se la tua azienda non dispone di queste risorse, optare per un modello pre-addestrato con una piattaforma dati integrata può essere una soluzione più pratica.

Se scegli di addestrare il tuo modello di intelligenza artificiale, dovrai adeguare i parametri, testare l'accuratezza e metterlo a punto per soddisfare le aspettative di performance. Questa fase comporta spesso la collaborazione con analisti di dati per avere la certezza che il modello sia implementato e ottimizzato in modo efficace.

Scegliere gli strumenti giusti è fondamentale per sviluppare in maniera efficiente la tua app AI. A seconda delle tue esigenze e competenze, puoi utilizzare una combinazione delle seguenti soluzioni:

• Piattaforme low-code o no-code: accelera lo sviluppo usando interfacce drag-and-drop invece della codifica manuale. Questi strumenti consentono di partecipare anche ai non sviluppatori, rendendo il processo più accessibile e collaborativo.
• Strumenti di sviluppo basati sull'AI: l'intelligenza artificiale può assistere i developer generando, completando o eseguendo il debug del codice in pochi secondi, migliorando l'efficienza e supportando attività di codifica complesse.
• Soluzioni pro-code: i linguaggi di programmazione tradizionali offrono una personalizzazione completa e una perfetta integrazione con i sistemi esistenti, rendendoli ideali per la creazione di applicazioni solide e scalabili.

Una volta che il modello di intelligenza artificiale è pronto, integralo con i sistemi front-end e back-end dell'app. Puoi farlo con le API, come fa OpenAI con ChatGPT, quindi non devi ricominciare da zero.

Conduci test rigorosi per valutare sia l'output dell'AI che l'esperienza utente complessiva. Assicurati che l'intelligenza artificiale si comporti come previsto e si adatti agli scenari del mondo reale. I test continui e i cicli di feedback ti aiutano a creare un prodotto che soddisfi le esigenze dei tuoi utenti.

Una volta che la tua app di intelligenza artificiale è attiva, il monitoraggio continuo è essenziale per garantire prestazioni ottimali e la soddisfazione degli utenti. Esamina le analisi e i feedback dei clienti per identificare le aree di miglioramento, apportando continui perfezionamenti per migliorare la user experience.

Inoltre, dai priorità al monitoraggio della sicurezza per proteggere i dati sensibili e mantenere la conformità alle normative del settore. Gli strumenti di sicurezza basati sull'AI possono rilevare anomalie, segnalare minacce e automatizzare le risposte ai potenziali rischi. Verifiche e aggiornamenti regolari della sicurezza dovrebbero far parte della tua strategia di controllo, affinché l'app sia resistente contro le minacce informatiche in evoluzione.

L'utilizzo di una piattaforma di sviluppo di applicazioni aziendali di intelligenza artificiale riduce la complessità di integrare l'AI all'interno dell'app. Queste piattaforme spesso forniscono l'accesso a modelli di intelligenza artificiale predefiniti, interfacce intuitive e supporto per l'implementazione, con una necessità di tempo e risorse notevolmente inferiore.

Solide piattaforme per lo sviluppo di applicazioni AI aziendali rendono maggiormente accessibile la creazione di queste app, eliminando la necessità di avere competenze di machine learning approfondite per ottenere un prodotto funzionale. Con modelli pre-addestrati e opzioni plug-and-play, tali piattaforme semplificano la creazione di app AI da parte dei team e delle singole persone all'interno dell'azienda.

Seguire queste best practice ti aiuterà a sviluppare un'app AI di alta qualità che sia facile da usare, scalabile e sicura.

L'intelligenza artificiale dovrebbe migliorare l'usabilità, non complicarla. Mantieni l'interfaccia intuitiva e rendi trasparenti le funzionalità dell'AI. Esegui i test dell'interfaccia utente per garantire interazioni fluide e prendi in considerazione l'aggiunta di spiegazioni sul funzionamento dell'AI, ad esempio su come vengono generati i consigli o su come gli utenti possono controllare l'automazione basata sull'intelligenza artificiale.

Prima dello sviluppo su larga scala, crea dei prototipi per testare la funzionalità e raccogliere il feedback degli utenti. La convalida precoce aiuta a identificare i difetti e a migliorare il prodotto, risparmiando tempo e risorse nelle fasi successive.

Test approfonditi, inclusi test unitari, di integrazione e accettazione dell'utente, sono essenziali per l'affidabilità e le performance. Il rilevamento e la correzione precoce di bug, vulnerabilità della sicurezza e problemi di prestazioni riduce i tempi di inattività e garantisce un'esperienza utente più fluida.

La sicurezza dovrebbe essere una priorità fin dall'inizio. Inserisci la crittografia, utilizza API sicure ed esegui continui monitoraggi e controlli per proteggere i dati degli utenti. Garantisci la conformità a normative come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e il California Consumer Privacy Act (CCPA) e adotta un approccio privacy by design per dare priorità alla trasparenza e al consenso degli utenti.

La richiesta di AI cresce di pari passo all'espansione della tua base di utenti. Scegli soluzioni basate sul cloud e framework scalabili in grado di gestire l'aumento della quantità di dati e delle interazioni senza richiedere modifiche sostanziali all'infrastruttura.

Per le app mobile usa modelli di intelligenza artificiale leggeri o l'elaborazione cloud, al fine di evitare un consumo eccessivo di batteria e risorse. Framework come TensorFlow Lite e ONNX possono aiutare a ottenere efficienti prestazioni AI sui dispositivi mobili.

La sicurezza dovrebbe essere un aspetto fondamentale dello sviluppo delle app AI, data la grande quantità di dati sensibili coinvolti. L'adozione di un approccio DevSecOps, che include la sicurezza in ogni fase dello sviluppo, garantisce che essa venga integrata fin dall'inizio all'interno dell'app di intelligenza artificiale. Ecco i principali consigli per l'utilizzo di questo metodo:

• Shift left: incorpora le misure di sicurezza nelle primissime fasi del processo di sviluppo per identificare le vulnerabilità prima che diventino rischi importanti. I test di sicurezza automatizzati, la scansione del codice e il rilevamento delle minacce basato sull'AI devono essere integrati nella pipeline CI/CD per valutare e risolvere costantemente i problemi di sicurezza durante l'intero processo di sviluppo.
• Monitoraggio continuo e conformità: data la natura sensibile dei dati elaborati dalle applicazioni di intelligenza artificiale, il monitoraggio della sicurezza in tempo reale è fondamentale. Gli strumenti di sicurezza basati sull'AI aiutano a rilevare anomalie, prevenire violazioni dei dati e garantire che la tua app sia conforme alle normative di settore come il GDPR o il CCPA.
• Controlli di sicurezza automatizzati: le soluzioni di sicurezza alimentate dall'intelligenza artificiale possono automatizzare attività delicate come le valutazioni delle vulnerabilità, la verifica dell'identità e i controlli degli accessi. L'automazione riduce l'errore umano, migliora la sicurezza e assicura una protezione uniforme in tutti i livelli dell'app.
• Collaborazione tra i team: DevSecOps promuove la collaborazione tra i team di sviluppo, sicurezza e operazioni. Questo garantisce che la sicurezza sia tenuta in considerazione nella progettazione di modelli AI, API e processi di gestione dei dati fin dall'inizio, anziché essere aggiunta in un secondo momento.
• Formazione continua sulla sicurezza: i team di sviluppo AI devono rimanere aggiornati sulle minacce in evoluzione, sulle pratiche etiche per l'AI e sugli standard di codifica sicuri. Corsi di formazione regolari aiutano a promuovere una cultura della sicurezza proattiva e rendono il team competente nella gestione dei rischi emergenti.

L'AI può inoltre rivoluzionare il modo in cui crei le tue app e aiutarti a realizzare nuovi prodotti rapidamente e con meno errori umani. Integrando gli strumenti basati sull'AI e l'automazione nel processo di sviluppo, i team di developer possono accelerare i workflow, migliorare la qualità del codice e ridurre il lavoro manuale:

• Generazione di codice basata sull'AI: lo sviluppo di app di intelligenza artificiale aumenta l'efficienza grazie all'automazione di processi complessi. Gli strumenti di codifica AI possono prevedere la riga di codice successiva, generare codice boilerplate e rifattorizzare il codice esistente per ottenere prestazioni migliori.
• Test e debug automatizzati: l'AI accelera i test rilevando bug, generando casi di test e anticipando potenziali difetti in base ai dati passati.
• DevOps migliorato con l'AI: l'automazione basata sull'intelligenza artificiale ottimizza le pipeline CI/CD prevedendo gli errori di compilazione, automatizzando l'implementazione e distribuendo le risorse in modo dinamico. Ciò comporta cicli di rilascio più rapidi e applicazioni più stabili.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per l'analisi dei requisiti: l'NLP basata sull'AI estrae informazioni dettagliate dalle storie degli utenti, dai feedback e dalla documentazione per garantire che l'app sia in linea con gli obiettivi aziendali. Può anche automatizzare le attività di documentazione.
• Ottimizzazione della sicurezza con l'AI: l'intelligenza artificiale migliora la sicurezza ricercando le vulnerabilità, eseguendo controlli di sicurezza automatizzati e riducendo gli errori della supervisione umana.
• Analisi predittiva per la gestione dei progetti: l'AI analizza i dati dei progetti precedenti per stimare le tempistiche, identificare i rischi e ottimizzare la distribuzione delle risorse, permettendo al team di sviluppo di restare al passo.

Una preoccupazione diffusa è che l'AI possa sostituire gli sviluppatori di software, rendendo la creazione di app completamente automatizzata, quasi come in un film di fantascienza. Tuttavia, la realtà è molto più equilibrata: l'intelligenza artificiale sta trasformando, e non sostituendo, il ruolo dei developer.

Molte organizzazioni vedono ora l'AI come un potente assistente che automatizza le attività di codifica ripetitive, suggerisce miglioramenti e accelera la crescita. Nel frattempo i developer umani continuano ad offrire creatività e competenza nella risoluzione dei problemi e nel processo decisionale strategico, aree in cui le capacità dell'AI sono nettamente inferiori.

Associando l'esperienza umana alle funzionalità di automazione dell'AI, gli sviluppatori possono lavorare in modo più efficiente, concentrarsi sull'innovazione e creare applicazioni migliori più velocemente. Piuttosto che sostituire i developer, l'intelligenza artificiale migliorerà la loro produttività e amplierà ogni possibile orizzonte nello sviluppo di software.

L'AI ha rivoluzionato molti settori, promuovendo l'innovazione e migliorando sia l'efficienza sia l'esperienza degli utenti. Ecco alcune storie di successo straordinarie che dimostrano l'impatto delle applicazioni create con intelligenza artificiale:

Le app di intelligenza artificiale come IBM Watson Health hanno cambiato l'assistenza sanitaria analizzando grandi quantità di dati clinici per aiutare i medici a diagnosticare le malattie. La capacità dell'app di elaborare dati non strutturati ha permesso agli ospedali di migliorare l'accuratezza diagnostica e gli esiti dei pazienti.

Infatti, i clienti di Watson hanno ridotto le ricerche di codici medici di oltre il 70% con strumenti basati sull'AI , semplificando i flussi di lavoro e risparmiando tempo. Gli strumenti diagnostici alimentati dall'intelligenza artificiale hanno avuto particolare successo nel rilevare patologie rare e tumori in fase iniziale.

Il motore di raccomandazione AI di Netflix è un ottimo esempio di personalizzazione data dall'intelligenza artificiale. Analizzando le abitudini di visualizzazione, le preferenze e le interazioni passate degli utenti, la piattaforma suggerisce contenuti su misura per ogni spettatore. Questo approccio ha aumentato il coinvolgimento delle persone, i tassi di fidelizzazione e la soddisfazione complessiva, dimostrando l'efficacia dell'AI nel curare esperienze di intrattenimento personalizzate.

Aziende come Uber e Lyft utilizzano l'AI per ottimizzare le loro piattaforme di ride-sharing. Gli algoritmi di intelligenza artificiale prevedono la domanda dei passeggeri, stabiliscono i percorsi più efficienti e ottimizzano l'assegnazione dei conducenti in tempo reale. Questi progressi hanno ridotto significativamente i tempi di attesa, migliorato l'efficienza operativa e contribuito all'espansione del servizio a livello globale.

L'AI ha trasformato piattaforme immobiliari come Zillow, che utilizza l'apprendimento automatico per generare valutazioni degli immobili altamente accurate. L'intelligenza artificiale alimenta anche i tour virtuali delle case, consentendo ai potenziali acquirenti di esplorare le proprietà da remoto. Questa innovazione ha reso le ricerche immobiliari più comode e maggiormente basate sui dati, offrendo ai buyer una migliore panoramica della casa prima di recarsi a visitarla di persona.

Con la continua evoluzione dell'intelligenza artificiale, sempre più app integreranno funzioni basate su AI per creare esperienze utente più intelligenti e personalizzate. Ecco le principali tendenze che definiranno il futuro dello sviluppo di app AI:

Gli sviluppatori si concentreranno su modelli di intelligenza artificiale in grado di analizzare le interazioni degli utenti sulle app e il web per offrire esperienze estremamente pertinenti e personalizzate. Gli algoritmi AI avanzati personalizzeranno i feed di contenuti, i risultati di ricerca e i consigli in base ai comportamenti di navigazione, alle interazioni passate e alle tendenze di utilizzo, rendendo l'esperienza di ogni utente più intuitiva e coinvolgente.

Le piattaforme di sviluppo low-code e no-code diventeranno più mainstream, consentendo alle persone con poca o nessuna competenza tecnica di creare app con intelligenza artificiale. Queste piattaforme semplificano l'integrazione dell'AI grazie agli strumenti drag-and-drop e rendono lo sviluppo di app AI più accessibile alle aziende e ai non developer.

Sempre più aziende inseriranno gli agenti AI nei loro flussi di lavoro per automatizzare i processi, assistere i team di sviluppo e ottimizzare l'efficienza del sistema. Gli agenti AI come Agentforce sono progettati per scalare le applicazioni aziendali, permettendo alle imprese di semplificare lo sviluppo e migliorare le interazioni con la clientela e il processo decisionale.

Se hai intenzione di creare applicazioni e agenti basati sull'AI o di migliorare il tuo attuale processo di sviluppo, la piattaforma di sviluppo di app e agenti AI di Salesforce rappresenta una soluzione solida e enterprise-ready. Con Salesforce il tuo team può:

• Collaborare tra i reparti: consenti un lavoro di squadra fluido in tutta l'azienda grazie a strumenti di collaborazione integrati
• Configurare i controlli di accesso e governance: garantisci la sicurezza, la conformità e le autorizzazioni appropriate per i dati e le applicazioni AI
• Connettersi con i clienti: personalizza le interazioni con la clientela e migliora il coinvolgimento con insight basati sull'AI
• Integrare sistemi e dati esterni: connetti facilmente le applicazioni AI a piattaforme e fonti di dati di terze parti
• Accelerare lo sviluppo: utilizza gli elementi personalizzati, l'automazione di Lightning Flow e il generatore di app Lightning per velocizzare il processo di sviluppo delle app AI

Mentre crei app in modo rapido ed efficace, grazie a questa soluzione la tua azienda rimane competitiva e aggiornata rispetto all'intelligenza artificiale. Se opti per le soluzioni di sviluppo di applicazioni AI personalizzate di Salesforce, i prezzi variano in base al piano selezionato e al numero di utenti.

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