Salesforce · Infrastruttura · ficha YoctoIT

Trust Layer

El guardrail de la IA de Salesforce: grounding sobre los datos de la empresa, enmascaramiento y audit — la IA potente dentro de reglas claras.

FOCUS · LA IA CON REGLASCero retención, datos enmascarados y audit trail: la GenAI que el DPO aprueba
Material YoctoIT para clientes y partners · Salesforce, Agentforce, Tableau, Slack y los demás productos citados son marcas de Salesforce, Inc.
01 · Qué es

Einstein Trust Layer, en claro.

El Trust Layer está entre Salesforce y los modelos: ancla las respuestas a TUS datos CRM (grounding), enmascara los datos sensibles antes de que lleguen al LLM, impone cero retención a los proveedores, filtra la toxicidad y registra todo en un audit trail. Es lo que hace que Einstein y Agentforce sean adoptables en la empresa, no solo demostrables.

Zero retention
los prompts no entrenan los modelos: contratos y arquitectura lo garantizan
Masking
los datos sensibles sustituidos antes del LLM, restaurados después
Audit
cada prompt y respuesta registrados: la IA que responde también al auditor
Einstein Trust Layer
IMAGEN OFICIAL SALESFORCE · TRUST LAYER
SCHEMA UFFICIALE · PRINCIPI TRUSTED AI · FONTE: SALESFORCE
ESQUEMA OFICIAL · PRINCIPIOS TRUSTED AI · FUENTE: SALESFORCE
02 · Cómo usarlo bien

Las cosas que marcan la diferencia.

El recorrido del prompt

El usuario o el agente preguntaen lenguaje natural
Grounding CRM
Masking PII
Políticas & filtros
contexto · privacidad · control
LLM (gateway multimodelo)el motor, intercambiable
Audit trail & feedbacktodo registrado, todo mejorable
La IA en la empresa, con cinturón

Grounding sobre los datos correctos

La IA responde desde el CRM y la knowledge: la calidad del dato vuelve a ser protagonista.

Permisos respetados

El agente ve solo lo que el usuario vería: el modelo no salta los perfiles.

Políticas por caso de uso

Borradores libres, acciones con aprobación: el riesgo calibrado sobre la tarea.

El dossier para el DPO

Arquitectura, flujos y garantías documentadas: la adopción que pasa el comité.

03 · En profundidad

El Trust Layer desmontado: qué hace de verdad

El Einstein Trust Layer está entre tus datos y los LLM: el secure gateway enruta hacia los modelos (también BYO-LLM), el grounding inyecta el contexto CRM/Data Cloud, el data masking sustituye los PII antes del envío (y los restaura después), la cero retención es contractual con los proveedores (los prompts no entrenan nada), la toxicity detection evalúa las respuestas, el audit trail registra todo en Data Cloud para el DPO y el compliance.

  • Data masking — los PII tokenizados antes del LLM: el modelo nunca los ve
  • Zero retention — contratos con los proveedores: prompts y outputs no entrenan
  • Grounding — el contexto desde TUS registros: respuestas pertinentes, no genéricas
  • BYO-LLM — OpenAI, Anthropic, los tuyos en Bedrock/Vertex: el modelo se elige
  • Toxicity scoring — las respuestas evaluadas antes de llegar al usuario
  • Audit trail — cada prompt registrado en Data Cloud: la evidencia para el DPO
04 · Números y ciclo de vida

Los números que cuentan.

0
retención de los prompts en los proveedores
100%
de las interacciones de IA auditadas
PII
enmascarados automáticamente: el RGPD en el recorrido
multi
LLM: la independencia del proveedor único
La IA enterprise se juzga por los guardrails: políticas, masking y audit los configuramos nosotros — la IA que pasa el examen de legal y del DPO.
05 · Casos de uso

Dónde rinde de verdad.

GenAI en el service

Respuestas sugeridas, fundadas y registradas.

Ventas asistidas

Correos y síntesis generados desde los datos reales de la oportunidad.

Compliance de IA

El AI Act afrontado con las evidencias listas.

La IA sin guardrails se queda en demo: con el Trust Layer va a producción — bien configurado.