人工智能正在成为一种主流技术。您可以在例如Apple的Siri，亚马逊的产品推荐以及Facebook识别供稿中的照片的能力中找到它的元素。
但是AI在商业世界中并不那么普遍-几年前，Salesforce开始开发Salesforce爱因斯坦时就改变了这一点。
爱因斯坦总经理约翰·鲍尔(John Ball)在向记者做简报时说：“对于大多数商人来说，人工智能太复杂了，而且触手可及。” “您必须收集和集成大量数据，将其转换为特定的机器格式，并聘请稀少的数据科学家对其进行处理，并拥有安全且可扩展的基础架构。
即使拥有所有这些，很多AI项目陷入困境的最后一英里也是您必须能够在您的业务应用程序环境中浮出水面的洞察力-对于大多数公司而言，这太难了”，鲍尔说。
为了实现“使人工智能民主化”的目标，Salesforce表示已经能够在基于云的CRM应用程序中集成AI的优势，因此它只是另一个内置功能，可以利用客户数据进行见解和预测分析，而无需客户雇用自己的数据科学家来开发类似的功能。
AI功能嵌入在Sales Cloud Einstein，Marketing Cloud Einstein，Commerce Cloud Einstein，Service Cloud Einstein和Community Cloud Einstein中-对Salesforce应用程序的更新将在下个月的公司年度Dreamforce会议上进行预览。
鲍尔说，这些功能将成为该公司每年发布3次的Salesforce平台定期更新的一部分。有些功能将免费提供，而另一些则需要额外付费。爱因斯坦的首批新功能计划于2016年10月作为冬季'17版本的一部分提供。
在简报中，Salesforce强调了一个事实，即爱因斯坦AI功能将跨每个Salesforce云应用程序，并利用所有可用数据，从客户联系信息到Chatter新闻提要，电子邮件，日历，电子商务，社交数据流中的活动，甚至包括连接到物联网(IoT)的设备。
演示展示了Salesforce爱因斯坦如何通过简单地输入一个足球图像作为过滤器(不带任何文本)，从而仅销售那些符合以下条件的客户来销售足球服装和设备的能力，Salesforce Einstein如何帮助销售体育用品的客户识别足球装备的潜在客户在他们的Twitter提要中有一个足球图像。
Salesforce专业人士已经可以使用Sales Cloud来识别潜在客户和潜在客户，但是Einstein的目标是大大减少所需的时间和精力。
例如，称为预测潜在客户评分的功能将自动分析与潜在客户相关的所有数据(包括标准和自定义字段，销售代表的活动数据以及潜在客户的行为活动)，从而为每个潜在客户生成预测得分，从而使销售代表更好处理哪些潜在客户更有可能购买。
展望未来，爱因斯坦背后的机器学习使它创建的模型能够不断从潜在客户来源，行业，职称，网络点击和电子邮件等信号中学习，以提高每个潜在客户的预测分数。
名为“机会见解”的功能将分析CRM数据，并与客户互动(例如来自潜在客户的入站电子邮件)结合起来，以在销售流程的早期识别购买信号，在交易趋势上升或下降时发送警报，并建议下一步措施以提高销售代表的能力完成交易。
自动活动捕获将分析每个电子邮件和日历约会以提供预测，自动将新的电子邮件和约会与相关的Salesforce记录相关联并记录下来，并消除销售代表花在手动数据输入上的时间。
该公司表示：“爱因斯坦的模型将自动为每位客户定制，并通过每次交互和其他数据学习，自我调整并变得更智能。”
该新闻发布之时正值人们日益关注并努力使用AI来增强业务应用程序。例如，有许多使用AI的应用程序使安排和参加会议变得更加容易。
8月，苹果以 2亿美元的价格收购了开发深度学习技术的公司Turi，而谷歌和微软长期以来一直在深度或机器学习领域进行研究，旨在从大量数据中提供可行的见解。