Salesforce & IBM: Revolutionizing Experiences with Generative AI
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人工智能的能力正在以惊人的速度增长。公司必须利用生成式 AI 来改变日常客户和员工体验。在本期 IBM 智能对话节目中，Jacob Goldstein 与 Salesforce 产品高级副总裁：AI、分析和数据 Susan Emerson 和 IBM 咨询公司生成式 AI 全球管理合伙人 Matthew Candy 坐在一起。他们讨论了两家科技创新者长达数十年的合作关系的最新发展，探讨了 AI 为客户体验带来的机遇，并分析了如何通过更好的体验消除所有摩擦。访问我们的网站：ibm.com/smartalks 阅读 IBM 商业价值研究所发布的《首席执行官生成式 AI 指南》，了解更多关于提升体验的信息。这是 IBM 的付费广告。请访问 omnystudio.com/listener 获取隐私信息。</context> <raw_text>0 您好，您好。欢迎收听 IBM 智能对话，这是 Pushkin Industries、iHeartRadio 和 IBM 推出的播客。我是 Malcolm Glaupo。在本季节目中，我们将继续与新的创造者、有远见的企业家进行对话，他们正在创造性地将技术应用于业务以推动变革，但重点关注人工智能的变革力量及其作为业务变革倍增器的意义。

今天的节目重点介绍了合作的力量。IBM 长期以来一直支持“更好的一起”的理念，并拥抱伙伴关系。他们与 Salesforce 的合作已有二十多年，但最近围绕生成式 AI 启动了一项新的合作工作。

Pushkin 的 Jacob Goldstein 与 Matt Candy 和 Susan Emerson 坐在一起。Matt 是 IBM 咨询公司生成式 AI 的全球管理合伙人，帮助世界各地的客户和合作伙伴拥抱这个新的技术时代。Susan 是 Salesforce 的高级副总裁，致力于 AI 分析和数据。

他们讨论了两家科技巨头之间的历史性合作，探讨了 AI 为客户服务带来的机遇，并介绍了企业如何使用生成式 AI 与客户互动。好的，让我们开始对话吧。感谢你们今天早上来。我很想知道你们俩

是如何接触到生成式 AI 的，或者说它就像对我们所有人一样，不知不觉地出现了，但你们是如何开始从事生成式 AI 工作的呢？多年来，作为我在 Salesforce 的职责的一部分，我在 Salesforce 的 Einstein 品牌下推出了许多分析、数据和机器学习产品。

因此，当 Salesforce 转向利用生成式 AI 的时机时，我自然而然地成为了利用生成式 AI 的高级团队的一员。这变得很有趣，但当我与客户交谈时，我看到的是

每个人都面临的一个问题，即如何将生成式 AI 整合到他们的业务、员工队伍和技术堆栈中，它实际上为分析数据和 AI 的其他效用打开了很多大门。因此，这在整合方面产生了一个巨大的拉动效应，不仅是生成式 AI，还包括围绕我们如何更好地利用数据来完成日常工作展开的更广泛的讨论。这就是 Salesforce 生成式 AI 现状的一个很好的框架。Matt，请告诉我们这与 IBM 采用该领域的方式是如何契合的。是的，我想这个问题有三个方面。所以它有技术方面。IBM 有一个技术组织。所以

多年来，事实上几十年来，IBM 一直在这个领域工作，我们正在构建一个生成式 AI 堆栈，允许组织采用针对企业和业务用途的生成式 AI 技术，在其组织内部使用。

然后在咨询业务中，我们有 160,000 人每天与各个行业的客户、受监管的行业和政府组织合作。

因此，这是一项非常重要的技术，这些公司将利用这项技术来推动其企业、流程以及为客户构建的体验的下一阶段转型。因此，我们与合作伙伴（例如 Salesforce、AWS、Microsoft）以及我们自己的技术广泛合作。最后，我想说第三个角度是

是我们必须完成的重塑咨询业务的工作。因此，如果我考虑咨询和系统集成，最终我们是知识工作者，对吧？因此，从行业角度来看，我认为我们的行业与许多其他行业一样，将经历这项技术带来的某种程度的破坏，但这也将为我们创造巨大的机遇。Jacob，这三个方面。

很好。这就是你们公司和你们工作的观点。我很想知道从当今世界上的消费者和员工的角度来谈谈 AI。首先是消费者，当我作为一个人，作为世界上的消费者时，我今天是如何体验 AI 的呢？我将给您一个很好的用例。三周前我在西班牙特内里费岛度假。

我当时正试图为当晚的晚餐找到一个停车位。我在这个购物中心旁边找到了这个区域。那里有一个标志。我无法确定它是否表示我可以在那里停车。所以我拍下了标志的照片。

我把它上传到一个 AI 工具上，我说，这是什么意思？它基本上向我解释了标志的意思，并告诉我我不应该在那里停车。所以我继续开车，找到了另一个停车位。但这让我在不到 60 秒的时间内，可能避免了因在那里停车而被罚款 100 欧元。只是一个简单的例子，但我认为这些工具能够消除我们日常生活中的摩擦的能力是

能够使我们在日常生活中所做的事情变得简单和更流畅。这就是我认为 Matt 这位消费者将如何从这种技术中受益的方式。从我的角度来看，这也是一个旅行故事。我花了很多时间出差，但最近不得不送我的妹妹和她的家人去他们从未去过的地方参加婚礼。

而且，嗯，使用一些生成式工具为他们制定一个完整的计划非常快捷方便，因为他们喜欢远足和户外活动，喜欢在人不太多的地方远足。因此，生成式 AI 很快为我提供了一个很棒的远足行程，嗯，为他们，为目的地。诸如此类的事情。很好。然后

AI 和更普遍的自动化对员工、对劳动力有什么影响？

这有很多方面需要考虑。生成式 AI 确实可以通过提供这些与技术互动的一致方式以及这些自然语言体验来提升员工队伍的各个方面。所以我认为它改变了一切，因为它为我们找到了内容，它为我们生成了内容，它使我们更容易使用我们的参与和运营系统。

对于许多组织来说，它可以成为一个提升因素，因为它可以带来更一致的员工体验，因为这些工具可以始终存在于我们的工作系统中。我将在这里给您一个 IBM 的小例子。我们有一个名为 Ask HR 的东西。

这就是我们用来与人力资源服务互动的对话式 AI 接口，现在 94% 的员工互动都是通过该接口在没有人为干预的情况下进行的，但您永远不会知道这一点，所以如果我考虑一下我们的人力资源流程，我们有这个令人惊叹的基于对话的 AI，我们将其用于我们所有的人力资源互动，并通过 Slack 提供服务

因此，Slack 成为我们访问许多不同的企业流程和功能以及我们提供 AI 服务的入口。事实上，我很快就要飞回英国了，我们 Ask HR 的老板提醒我英国正在下雨，我应该带把伞。

英国不是总在下雨吗？是的，我认为这不需要 AI。我认为这只是硬编码的。如果是英国，那就带伞。没错。这只是一个规则。这只是一个规则。对。您可以进行对话，并且，你知道，我需要预订假期。我需要将某人调到不同的经理手下。我需要弄清楚这项政策。

AI 基本上会在不同的系统中导航，以便能够帮助获取该信息，对其进行总结，并能够执行我需要执行的事务。它只是消除了所有这些复杂性，并使事情更容易完成。当您与公司合作实施生成式 AI 时，您发现他们的主要关注点是什么？

我的意思是，我每周都会与许多客户交谈，在过去的几个月里，大多数组织只是在重新调整方向，即我们现在处于什么阶段？这项技术能够做什么？为了参与，我需要建立哪些风险、治理和框架？

并与所有人交谈。与我的供应商交谈，与我的云提供商交谈，与我的顾问交谈，与学者交谈，并通常让您的双脚着地。并且

这种非结构化的动手键盘摆弄技术似乎正在转向，让我们取得一些成果。让我们打开这些东西并开始行动。这就是我在 Salesforce 生态系统中所看到的。Matt，你的视角也更广阔。你看到了什么？是的，我完全同意。我认为，你知道，有很多……

双脚着地，实验，只是试图建立知识，能够尝试建立几乎是内部组织的观点和参考框架。我看到了很多我认为是 AI 的随机行为，即实验。但我认为人们现在展望 2024 年，这完全是关于现在的采用和扩展。

变得非常清楚的是，组织已经开始意识到这将是一个他们将生活在其中的多模式世界。没有一种 AI 是其组织的答案。因此，他们将拥有许多不同的生成式 AI 模型和技术，这些模型和技术将存在于组织中，为不同的用例、不同的领域、不同的产品和服务提供服务。

因此，必须弄清楚他们将如何在这个他们将身处其中的开放世界中导航和管理，以及他们将不得不做出的决定。我认为我看到的第二件事是，人们现在变得非常清楚，这需要成为我所说的用例主导和结果导向。因此，真正需要从考虑我们试图解决的业务成果和问题开始，并且

因此，我如何使用生成式 AI 作为解决该问题的机制的一部分？我认为 Susan 和 Salesforce 团队所做的事情就是一个很好的例子。他们拥有这个令人难以置信的平台和引擎，允许公司改变其销售和服务流程，并将数据掌握在用户手中，以便能够做出更好的决策等等，

因此，现在通过将生成式 AI 编织到该平台中，我们将能够使这些流程工作流程更高效。对。因此，它是生成式 AI 加上所有这些其他令人惊叹的东西，但它将由业务成果主导，并将由用例以及我们试图改进的业务问题或工作流程主导。然后我认为第三件事是从实验转向规模化。我认为每个人在这个旅程中都还处于早期阶段。

但很明显的是，每个人现在都意识到并开始制定这些基本规则、护栏、框架，以允许他们在整个组织中扩展这一点。所以我认为 2024 年我们将迎来激动人心的时刻。因此，现在我们已经到了这个时刻，公司必须弄清楚哪些关键因素才能扩展生成式 AI？

我会将其分为两类，并遵循 Matt 关于用例定义和结果导向所说的内容，百分之百同意这一点，即从价值假设开始，同时人们也越来越了解技术以了解其界限。但是，最大的，你知道，一组对话是在企业领域，对吧？

在开始使用再生 AI 方面，如何以安全的方式使用数据，这不仅是关于生成式 AI 和幻觉的更大主题，在媒体中谈论起来很有趣。这是一个有趣的词，对吧？如果它不被称为幻觉，人们就不会谈论它那么多。这只是错误。

那些并非事实的东西。我们在 Salesforce 围绕使用动态和结构化数据基础进行了大量工作，因此我们可以向大型语言模型提供非常强大且非幼稚的提示指令以获得回报。因此，总而言之，使用大型语言模型的组织最关注的是以安全、可信、未公开的方式使用其数据，并且

并减少幻觉的机会并最大限度地提高相关内容。- 太好了，Matt，Susan 谈到了组织在扩展生成式 AI 时所关注的内容以及 Salesforce 如何努力解决这些问题。你在 IBM 看到什么？- 是的，所以我认为肯定从生成式 AI 的扩展角度来看，你知道，这个治理主题，

以及组织将如何管理所有这些内部存在的模型，他们如何管理偏差、公平性、模型漂移。

如果你考虑一下输入模型的数据和它一开始给出的输出，这并不是因为模型发生了变化，而是因为世界的背景发生了变化。因此，能够管理这种模型漂移将是一件非常重要的事情。我认为数据非常重要。因此，质量、访问、安全、一个

围绕企业内部的数据对于扩展生成式 AI 至关重要。我认为另一个将非常重要的因素，而且我认为许多组织甚至还没有在他们的思考中达到这一点，那就是围绕 ESG 影响。所以碳，你知道，使用这项技术并非没有碳成本。

碳，意思是它非常耗能。正确。是的。模型的训练。因此，在我考虑自己减少碳排放的组织责任时，考虑碳排放披露以及我将其融入业务的哪些地方以及我使用了多少以及它的碳成本，我认为所有这些都将成为人们考虑这项技术扩展影响时重要的因素。

AI 已经使新的体验成为可能，但我们必须注意如何在继续扩展生成式 AI 时集成这项新技术。Matt 从 IBM 的角度触及了一些关键方面。治理、偏差、公平性和安全性都是组织旨在扩展其生成式 AI 使用时需要考虑的关键因素。环境方面尤其重要。

听到像 Matt 和 Susan 这样的领先思想家强调这些问题，令人耳目一新。随着这项技术不断发展，这些因素对于组织来说正变得越来越重要。IBM 和 Salesforce 之间具有历史意义的合作正在帮助解决公司在扩展 AI 时面临的问题。

因此，IBM 和 Salesforce 最近宣布了一项关于生成式 AI 的新的合作项目。请告诉我更多关于这方面的信息。我们与 Salesforce 的合作已有二十多年了。因此，在我们的咨询业务中，

我们使用 Salesforce 技术来帮助我们的客户实施该技术以改变他们的业务。我们拥有一个庞大的团队，拥有超过 12,000 名获得 Salesforce 平台认证的人员。因此，随着 Susan 和她的团队以及 Salesforce 中更广泛的团队将更多功能融入围绕生成式 AI 的平台中，那么我们的使命就非常简单。那就是帮助客户改进。

正在使用 Salesforce 平台的客户采用这些功能，以帮助他们在其组织内获得更多益处。我们也是 IBM 内部 Salesforce 技术的重要用户。我们是全球 Salesforce 最大的客户之一。因此，随着我们继续改变 IBM 内部自己的销售和服务流程，那么他们将生成式 AI 功能融入 Sales Cloud、Service Cloud、Slack 等中，

这将成为对我们来说非常重要的事情，它将推动公司内部的生产力。然后我想说的另一件事是，当我考虑我们与客户所做的工作时，

你知道，当他们在他们的生成式 AI 之旅中实施和使用时，他们将利用和利用平台内的 Salesforce 功能及其生成式 AI 技术，但是当你开始考虑超出 CRM 范围的流程和工作流程时，它会运行到供应链和组织的财务领域，因此我们正在与客户一起开展工作，我们正在使用 IBM 的 X 平台来帮助

访问从企业所有这些后台区域中存在的数据源生成见解，并将该数据传递到 Salesforce，进入这些客户互动点

并进入使用 Salesforce 的 AI 和生成式 AI 技术为这些客户提供服务的员工。因此，这是一种 1+1=3 的方式，你知道，更好的一起，你知道，能够将我们的技术结合起来，为这些客户的问题提供服务，因为你考虑了这些贯穿他们企业的流程。所以，是的，我们在市场上所做的工作中有着巨大的、巨大的统一性，以帮助客户。

是的。

目前合适的是从价值假设是什么、用例是什么以及方法的顺序是什么开始，只是为了关注，然后是那些可以帮助组织评估其 AI 准备情况的事情，以及

然后是他们的方法，就像我们之前谈到的框架和护栏一样。鉴于技术的现状，我们对哪些用例感到满意，这些用例面向员工或客户？因此，创建这些更大的路线图，说明如何在一系列举措中处理这个问题。

它可以从根本上改变我们与技术互动的方式，以及这对培训、变革管理和从根本上改变您与 Salesforce 等系统互动方式的用例意味着什么。对我们来说，这是一个巨大的合作机会。

你正在用一般性的术语谈论。我对特别考虑生成式 AI 如何从根本上导致更好的业务成果感兴趣，对吧？这看起来像什么？你如何衡量它？你知道，那里有一个特定的底线问题，对吧？例如，AI 如何使企业更好地工作以及以何种方式工作？

作为产品和服务的消费者，我们都热爱和尊重优质服务，例如及时获得快速答案、快速解决问题等等。从使用生成式和预测功能的角度来看，代理商与客户互动，这里有很多……

大量机会可以消除流程中的摩擦，例如查找答案、解决问题，例如使用这些生成式功能，这些功能将更容易地将答案和内容提供给与客户合作的人工代理。

现在，当组织准备好转向更多面向客户的自动化时，将其提升到下一步，这将是消费者将与我们想要的产品和服务品牌一起享受的另一个渠道，例如快速解答和解决客户问题。众所周知，卓越的客户体验会带来回头客。现在，在销售方面，也许不同的例子是

我认为预测和生成能力在这些领域非常有效地结合在一起，例如关注业务成果。一个典型的例子是，你知道，帮助我们了解客户健康的预测。

这位客户是否参与？这位客户是否有风险？帮助我们了解最佳产品或最佳对话的预测。所有这些都有助于将销售团队的时间集中在客户或地区上。因此，这种深入的关注将所有精力都集中在一个目标上，可以说是我们应该与客户互动的地方。

并且那些拥有这些能力的以目标为导向的销售组织只会带来更好的业绩和客户体验。

现在，让我们再加入生成能力，我们使用生成能力来协助和增强销售团队，我们使用生成能力来做所有事情，例如生成个性化和相关的客户互动内容。例如，利用我们的客户数据（如参与历史、产品购买、服务历史）来创建电子邮件或广告系列。

自动化的规模以前从未如此之大。而且，你知道，甚至可以更进一步地使用 JetEditive，我们从中消除销售团队日常工作中的所有管理摩擦，并为他们做一些事情，例如总结他们的通话或为他们制定会议计划。

而且，你知道，从广义上讲，使用生成式 AI 将与 Salesforce 等系统的交互模式从点击和培训（人们必须专注于流程）更改为更具参与性和更易于使用的对话式用户体验。所有这些加在一起简直令人难以置信，具有变革意义，并使所有企业和员工的工作效率更高。

因此，我只想再花一点时间讨论 IBM 和 Salesforce 在生成式 AI 方面的合作关系。有一个短语对我来说很有趣。我认为“生态系统伙伴关系”在这里是相关的。那么什么是生态系统伙伴关系，为什么它有助于创建可扩展的 AI 解决方案？开放的理念，对吧？

我认为这可能是我们作为科技公司、我们作为咨询公司和系统集成商以及我们客户需要考虑的最重要的前提之一。通过采取开放式方法可以创造的价值来源非常重要。因此，如果我考虑一下，对我们来说，生态系统意味着确保我们拥有所有

与技术提供商、服务提供商所需的不同伙伴关系，我们可以为我们的客户带来正确的功能组合来解决他们遇到的问题。而不是认为仅仅

我们内部拥有的或我们与我们合作的另一个合作伙伴拥有的才是正确的。因此，我认为我们的客户遇到的每个问题都是通过一系列技术来解决的，这些技术共同为创造业务成果服务。我想简要谈谈伦理和治理。

大约 80% 的首席执行官认为可解释性、伦理、偏差、信任是 AI 采用道路上的主要担忧。因此，我很想知道企业领导者如何应对这些问题，特别是 Salesforce 和 IBM 如何将这些担忧融入他们与客户合作的方式中。

你知道，自从上个十年的中期以来，我们一直在将预测性机器学习融入我们的产品中。那时，我们从那时起就开始了我们所有的伦理和治理工作，即以符合伦理和安全的方式参与 AI 的框架，并为客户提供有关这些计划的大量指导。我们在 Salesforce 中所关注的机器学习始终高度关注可解释性。

因此，如果我们正在做出，你知道，预测性建议来解释我们是如何做到这一点的，你知道，无论用户在与之互动时是否看到这一点。因此，他们对与之互动充满信心，但对于构建它的人员也是如此。因此，我们在预测方面拥有这种长期存在的氛围和能力，并且，

在生成式方面，你知道，目前市场的现状是，对于大多数人来说，大型语言模型在很大程度上是黑盒，因为它们在如何生成内容方面并非完全可解释。话虽如此，但在审核方面、在透明度方面、在提交给这些大型语言模型的提示是什么方面，您可以做很多事情。

这些大型语言模型在返回方面提供了什么？然后，人类做了什么来改变它、使用它或调整它？因此，我们一直在更新我们所有的伦理和治理框架。现在，我想我会称之为安全组件，即如何以安全的方式使用数据，嗯，

使用这些透明的治理模型？是的，我的意思是，这是 IBM 多年来一直在努力的领域。因此，你知道，我们内部的 AI 伦理委员会对我们在公司中所做的一切进行管理并提供框架和指导。我们做了很多工作来帮助我们的客户和组织制定其 AI 治理战略。

以及他们自己的内部政策、模型、方法、伦理委员会等等。因此，你知道，帮助他们制定这些基本规则和护栏、组织流程变更等等，我认为这是我们之前讨论的扩展讨论中非常重要的一部分，因为人们将更多地将这项技术在内部推出。

然后我认为，嗯，组织将不得不做很多事情来考虑，尤其是在生成式领域，围绕他们正在使用的所有不同类型的模型，他们正在训练、调整和构建的模型，以及他们如何管理所有这些模型的可解释性、偏差漂移以及实际的监管要求，例如，如果您

如果您考虑一下世界各地正在发生的事情，不同的国家/地区，欧盟 AI 法案，将会有许多不同的监管要求出现。因此，对于跨多个国家/地区运营的跨国公司来说，

他们将如何确保他们不仅遵守他们自己的内部政策，还遵守国家/地区的规定，以及可能还遵守行业监管要求。

因此，我们在帮助他们管理复杂性方面做了很多工作，并将继续这样做。但 IBM 坚定地认为，我们相信这完全是关于规范 AI 风险，而不是 AI 算法。因此，专注于精确监管。因此，你知道，使用现有的机构和监管机构来提供控制，而不是试图规范技术。

因此，生成式 AI 的变化快得令人难以置信，对吧？一年半前，我们不会进行这场对话。我们今天在这里。一切都在现在发生。我很想知道你们俩对生成式 AI 的近期未来有什么看法，对吧？如果我们一年后回来，或者说两年后回来谈论你们在生成式 AI 方面的工作，我们会谈论什么？我有时会用这个例子。我有三个孩子，我认为

他们中没有一个去过银行存支票，对吧？他们拿出手机，用相机扫描支票，就完成了。我很惊讶他们甚至知道支票是干什么用的，但是的。好吧，是的。有时他们的父母会

给他们一张。就像他们直接存款一样。无论如何，就像这种体验一样，你的意思是说我去分行兑现支票？我只是用我的手机这样做。我认为在某种程度上，我们在工作中使用的系统也是如此。我可以想象向我的孩子们解释，

哦，是的。在 Salesforce，你知道，当有人第一天上班时，你知道，作为服务代理或销售人员，他们会在屏幕上打开标签，他们会接受培训以了解在哪里点击，他们会有文档化的流程和手册等等。

这向他们展示了如何从A点到达B点。随着时间的推移，他们只是与自然语言提示进行交互。但这从根本上改变了我们与工作中记录系统交互的方式。

它会更具对话性。您无需单击某些内容，而只需进行对话即可。更具对话性。是的，我认为这是自图形用户界面发明以来，我们在与技术交互方式上最大的范式转变。它将使我们几乎能够……

搁置组织中围绕系统孤岛、流程孤岛和流程的所有复杂性，因为您只需在此所有复杂性之上叠加这个简单的自然语言界面即可。是的，我认为这将以我们从未见过的方式放大每个团队中每个人的潜力。我认为，当您展望未来几年时，苏珊，只是补充您刚才谈到的关于银行业务的观点，

我认为有一个很好的例子，如果您回想起70年代和80年代自动取款机（ATM）推出的时候，当时人们的反应并不是对便利性的赞赏，而是担心我们将使银行出纳的工作自动化

正确。但是现在想想看，实际上发生的是这项技术使银行能够扩展其分支网络，比以往任何时候都多，银行出纳比以往任何时候都多。即使我们使工作量自动化，银行出纳的就业和薪水也在增加。

当他们不必花时间为人们清点现金时，他们能够做更多有价值的事情，对吧？以及新型的金融产品和服务以及抵押贷款。因此，如果我回想起70年代和80年代，然后展望我们今天的处境，我们将释放员工和企业的这种创造力和潜力，从而节省他们在某些事情上花费的时间，这些事情，你知道，他们可以做更多增值的任务。所以我认为我们会感到惊讶

我认为，围绕着将会发生的事情以及公司和人们将能够做的事情，当我们给予他们时间和空间去做这些事情时。很好。为了结束，我想谈谈你们两人如何在自己的工作中运用创造力。首先是您，马特，我知道您喜欢通过设计将创造力和技术结合起来。您在自己的创作过程中使用生成式 AI 吗？

是的，所以我坚信这种经验和人工智能的结合将是产生影响的关键。就像这些大型语言模型和这项技术实际上已经存在多年了。直到2022年末，OpenAI才围绕它构建了一个数字体验，并将其交到人们手中，突然之间，这项技术的变革力量才被认识到。所以我认为我们展现这些能力的方式

并将它们交到人们手中，以便能够以真正无摩擦的方式采用它，这对于这项技术的采用和扩展至关重要。所以我认为公司最重要的事情是将人而不是技术放在其战略的核心位置。

为了更广泛地谈谈您的工作，苏珊，我的意思是，我知道您已经将 Salesforce 的 AI 产品推向市场，并且，您知道，很多产品都是基于 Salesforce 业务构建的，旨在帮助人们建立更强大的客户关系，对吧？所以我很想知道，你在这项工作中带来了哪些创造力？

我在 Salesforce 使用的一些产品非常注重视觉效果。我个人的观点是，世界可能非常嘈杂。我们只是被各种各样的时间需求所淹没，通过这么多渠道，对吧？例如，电话正在响。您正在收到即时消息。您正在收到 Slack 消息。您正在收到私信。您正在收到电子邮件。您的电话正在响。有一些流程正在向您施压。

如果我们可以使用非常好的设计来过滤并清除杂草，因为，你知道，我们在 Salesforce 有这样一句话，那就是一切，如果一切都很重要，那么什么都不重要。因此，使用非常好的设计来创建 Salesforce 中的用户体验，以最强大的方式将事物栩栩如生。所以我总是从这个角度考虑。就像如果我要把它放在 Salesforce 的屏幕上一样，你知道，

我没有放什么？这是最重要的事情吗？这是将每个人与公司更大目标统一起来的事情吗？所以我每天都在使用这种设计思维，无论我是在构建演示还是与公司高管交谈，因为我看到了他们如何将我们的产品部署到实际产品开发中的愿景。

为了将我们一直在讨论的这两个主题结合起来，一方面是生态系统合作伙伴关系，另一方面是创造力。我的意思是，您能否谈谈与合作伙伴合作如何促进不同类型的创造力？更多的视角总是比少数视角更好。我完全同意。我认为思想越多，视角越多。是的。

经验越多……你知道，如果我考虑一下我们与客户进行的一些最佳会议、最佳研讨会和最佳工作，那就是当您拥有来自不止一个行业，而是来自许多行业的人时，因为实际上，这些其他领域中发生的邻近性和事件会引发新的想法和新思路，因此

当我们与 Salesforce 合作帮助客户改变他们的前台、销售服务营销流程时，我们获得的丰富性，我们都带来了这些独特的经验。我认为这只会为我们的客户带来更好的结果和更好的视角。

好吧，您一直在问有关技术和人工智能以及创造力在同一句子中的使用的问题。我还想到的一件事是，就保持高度创造力而言，实际上是从所有这些事情中抽离出来的过程。所以对我来说，进行一次没有耳机在头上的越野跑总是一种非常好的方式

释放和释放许多创造力，只是这段停机时间和非结构化时间，你的大脑可以自由运行，实际上并没有任何设备在我的头上或我的脸上辅助。我认为有了这种断开连接时间的赞扬，我们应该说再见并断开连接。很高兴与你们交谈。了解你们的工作以及公司之间的关系非常有趣。感谢您的时间。谢谢，雅各布。谢谢。

我们要特别感谢雅各布、马特和苏珊阐明了生成式 AI 的可能性。这项技术在未来创造新体验方面具有巨大的前景，但需要像 IBM 和 Salesforce 这样的合作伙伴关系才能实现扩展能力。正如我们与苏珊和马特的谈话所说明的那样，我们正处于采用的激动人心的阶段。

大多数公司已经超越了实验阶段，现在正优先考虑扩展。组织现在的重点领域包括管理多个 AI 模型，以及考虑具体的用例和预期结果。但是，对于公司来说，独自做到这一点很难。

为了释放生成式 AI 在改变体验方面的真正潜力，他们将需要像 IBM 和 Salesforce 这样的合作伙伴关系才能实现的扩展能力。这次谈话展示了团队合作的希望。当大型公司将他们的智慧结合起来推动技术进步时，他们的合作努力有可能彻底改变各个行业。

一个快速的编程说明。我们将休假一段时间，并在几周后推出新剧集。IBM 的 Smart Talks 由 Matt Romano、Joey Fishground、David Jha 和 Jacob Goldstein 制作。我们的编辑是 Lydia Jean Cott。我们的工程师是 Jason Gembrell、Sarah Bruguere 和 Ben Tolliday。主题曲由 Gramascope 创作。

特别感谢 Andy Kelly、Kathy Callahan 和 8 Bar 和 IBM 团队，以及 Pushkin 营销团队。IBM 的 Smart Talks 是 Pushkin Industries 和 iHeartMedia 的 Ruby Studio 制作的。要查找更多 Pushkin 播客，请在 iHeartRadio 应用程序、Apple Podcasts 或您收听播客的任何地方收听。我是马尔科姆·格拉德威尔。这是 IBM 的付费广告。