Seamos realistas, la idea de un agente de IA que se encargue de toda tu investigación profunda, la preparación para reuniones, el análisis de tendencias de mercado o la búsqueda de historiales de clientes, suena como un sueño hecho realidad. Salesforce está entrando en este campo con su plataforma Agentforce, prometiendo una IA que puede hacer precisamente eso.
Pero, ¿qué significa realmente "investigación profunda de Agentforce" en la práctica?
En esta guía, vamos a desvelar los secretos. Desglosaremos qué es esta función, lo que realmente se necesita para que funcione, sus límites prácticos y los costos reales involucrados. Exploraremos por qué a menudo se queda atrapada dentro del ecosistema de Salesforce y cómo otras herramientas pueden ofrecerte una visión mucho más amplia al conectarse a todo el conocimiento de tu empresa, sin importar dónde esté almacenado.
¿Qué es la investigación profunda de Agentforce?
Sobre el papel, el agente de investigación profunda de Agentforce se supone que es tu asistente tras bambalinas. Está diseñado para procesar datos y encargarse de esas tareas largas y tediosas para cualquier equipo, desde ventas hasta soporte. Según Salesforce, puede abordar análisis de mercado, recopilar datos para reuniones de estrategia y ofrecer información para que todos sean más productivos.
Funciona con algo llamado el Atlas Reasoning Engine de Salesforce. Un nombre elegante, pero lo que realmente significa es que intenta entender tu pregunta, determina los pasos para obtener una respuesta y luego se pone a trabajar. Para la investigación profunda, esto significa que principalmente busca en los datos que ya están dentro del ecosistema de Salesforce, como los datos de tu CRM, el historial de soporte al cliente en Service Cloud y cualquier otra cosa que hayas logrado integrar en Salesforce Data Cloud.
Un ejemplo de un agente de IA de Agentforce gestionando una solicitud de datos dentro de Slack.El objetivo principal es ahorrar a las personas horas de trabajo manual. Por ejemplo, un gerente de ventas podría pedirle: "resume todas las oportunidades de alto valor en el pipeline y señala los riesgos clave basados en los tickets de soporte recientes". El agente se sumergiría entonces en Sales Cloud y Service Cloud para generar un informe. Suena genial, pero todo depende de una suposición fundamental: que tus datos estén perfectamente organizados y residan por completo dentro de Salesforce.
Preparación para la investigación profunda de Agentforce: Requisitos y realidad
Poner en marcha la investigación profunda de Agentforce no es tan simple como pulsar un interruptor. Es un proyecto empresarial en toda regla y, sinceramente, la lista de requisitos puede ser un gran obstáculo para muchas empresas.
El papel central de Salesforce Data Cloud
Para que Agentforce realice una investigación útil, necesita buenos datos. Y para Salesforce, eso significa que tu empresa primero debe comprometerse a implementar y centralizar toda tu información dentro de Salesforce Data Cloud. No es una tarea menor. Implica una gran cantidad de trabajo por parte de tu equipo de datos para importar, limpiar y organizar datos de todas partes. Si tus mejores conocimientos están enterrados en documentos no estructurados fuera de Salesforce, son básicamente invisibles para el agente a menos que primero emprendas este enorme proyecto de centralización de datos.
El desafío de los datos externos
Seamos sinceros, el cerebro de tu empresa está disperso por todas partes. Las especificaciones de los productos están en Confluence, las grandes decisiones se toman en Slack y los documentos de estrategia más importantes probablemente estén en Google Docs. A Agentforce le cuesta mucho echar un vistazo a esos lugares por sí solo. Para conectarse a estas fuentes externas, necesitas configurar integraciones complejas y personalizadas (a menudo usando herramientas como MuleSoft), lo que añade un costo considerable, un largo cronograma de desarrollo y más trabajo de mantenimiento en el futuro.
Esto crea un punto ciego masivo. Un agente que realiza una "investigación profunda" sin ver tus principales bases de conocimiento solo puede ofrecerte una pequeña porción de la historia, centrada en el CRM.
Aquí es donde una forma diferente de pensar realmente vale la pena. En lugar de forzarte a un gigantesco proyecto de migración de datos, una herramienta como eesel AI está diseñada para conectarse a las herramientas que ya usas en un instante. Con integraciones de un solo clic para plataformas como Confluence, Google Docs y Slack, reconstruye el conocimiento de tu empresa en minutos, no en meses, y funciona de la manera en que tu equipo ya lo hace.
La investigación profunda de Agentforce en acción: Casos de uso y limitaciones clave
Una vez que finalmente lo configuras, el agente de investigación profunda de Agentforce puede manejar algunas tareas específicas. Pero sus limitaciones aparecen bastante rápido cuando le planteas problemas empresariales del mundo real.
Posibles casos de uso dentro de Salesforce
Entonces, ¿dónde brilla realmente? Principalmente, cuando te mantienes dentro de los límites de Salesforce. Por ejemplo, puede gestionar solicitudes como:
-
Análisis del rendimiento de ventas: "Muéstrame las tasas de éxito de los acuerdos que incluyeron una demostración de producto el último trimestre".
-
Resumen del historial del cliente: "Dame un resumen de los últimos cinco casos de soporte de Acme Corp y sus resultados antes de mi llamada".
-
Identificación de clientes en riesgo: "Enumera todos los clientes empresariales con un uso decreciente del producto y sin tickets de soporte en los últimos dos meses".
Se muestra al Agente de Servicio de Agentforce gestionando una consulta de un cliente dentro del panel de control de Salesforce.La limitación del jardín amurallado
Aquí está el mayor inconveniente de la investigación profunda de Agentforce: vive en un "jardín amurallado". Y no tienes que fiarte de nuestra palabra, solo echa un vistazo a los hilos de Reddit frustrados que hay por ahí. La gente está descubriendo que la IA simplemente no puede encontrar lo que necesita porque, sorpresa, las respuestas no están ordenadamente guardadas en el CRM.
La verdadera investigación profunda necesita una visión completa del conocimiento de la empresa, que generalmente incluye:
-
Documentos técnicos en una wiki.
-
Debates internos sobre las características del producto.
-
Planes de campañas de marketing.
-
Comentarios de clientes de otras plataformas.
Un agente que no puede ver nada de eso está trabajando con una mano atada a la espalda. A menudo ofrece respuestas incompletas o incluso irrelevantes, lo que significa que tu equipo termina haciendo la investigación manual de todos modos, anulando por completo el propósito. En contraste, el Chat Interno con IA de eesel AI fue creado para esta realidad desordenada y multiplataforma, brindando a tu equipo un único asistente de IA que aprende de todo tu ecosistema de conocimiento.
El verdadero costo de la investigación profunda de Agentforce
Bien, hablemos de dinero. Porque más allá de lo que Agentforce puede y no puede hacer, el costo total es una verdadera revelación.
El modelo de precios directos
Salesforce ha compartido sus precios para Agentforce, que comienzan en 2 $ por conversación o lead. Un modelo de pago por uso como este significa que tu factura puede variar enormemente de un mes a otro. Si tus equipos de soporte o ventas tienen un mes ajetreado, podrías enfrentarte a una factura mucho más alta de lo esperado, lo que dificulta mucho la presupuestación. Básicamente, se te penaliza por hacer que tu equipo use más la herramienta.
Costos ocultos de implementación y mantenimiento
Pero, ¿esa etiqueta de precio inicial? Es solo el comienzo. El costo real para que Agentforce realice una investigación profunda y efectiva incluye:
-
Licencia de Salesforce Data Cloud: Tienes que pagar por la plataforma de datos en la que se basa Agentforce, y eso conlleva sus propias grandes tarifas de licencia.
-
Desarrollo de integraciones: Necesitarás presupuestar licencias de Mulesoft y desarrolladores para conectar cualquier herramienta que no sea de Salesforce y que contenga información importante.
-
Consultoría y servicios: Como puedes ver con socios como Slalom y TechForce, muchas empresas terminan contratando consultores caros para gestionar la complicada configuración e implementación.
-
Recursos internos: Tus propios administradores y desarrolladores tendrán que invertir mucho tiempo en configurar, probar y mantener los agentes funcionando sin problemas.
Una forma mucho más sencilla es una tarifa de suscripción plana. Los precios de eesel AI se basan en la claridad y la previsibilidad. Con planes mensuales o anuales sencillos que incluyen bots ilimitados y todas las integraciones, obtienes una IA potente sin preocuparte de que los costos se disparen. No hay tarifas por resolución, y puedes empezar por tu cuenta sin necesidad de un equipo de consultores.
| Factor de costo | Salesforce Agentforce | eesel AI |
|---|---|---|
| Modelo de precios | Basado en el uso (2 $/conversación) | Suscripción plana (desde 239 $/mes anual) |
| Previsibilidad | Baja (los costos escalan con el uso) | Alta (tarifa fija mensual/anual) |
| Costos de integración | Altos (requiere Mulesoft/desarrollo personalizado) | Incluidos (más de 100 integraciones con un solo clic) |
| Costo de configuración | Alto (a menudo requiere consultores) | Bajo (diseñado para una configuración autogestionada) |
| Cargos ocultos | Sí (Data Cloud, desarrollo personalizado, etc.) | No (planes transparentes y todo incluido) |
Investigación profunda de Agentforce: Una visión poderosa con obstáculos prácticos
Entonces, ¿cuál es el veredicto final sobre Agentforce? La visión es ciertamente impresionante. Pero cuando se analiza a fondo, existen algunos obstáculos prácticos serios. Los más grandes son estar atrapado en el mundo de Salesforce, el dolor de cabeza que supone configurarlo y un modelo de precios que puede parecer un juego de adivinanzas. Para la mayoría de los equipos, la "investigación profunda" que ofrece se siente un poco superficial porque no puede ver todo lo importante que sucede fuera del CRM.
Antes de comprometerte por completo con un sistema cerrado, vale la pena preguntarse qué es lo que tu equipo realmente necesita: un asistente de IA que trabaje donde ellos lo hacen. Las mejores herramientas de investigación son flexibles, fáciles de configurar y pueden acceder al cerebro colectivo de tu empresa a través de todas las aplicaciones que usas a diario.
Desbloquea el verdadero conocimiento de tu equipo con eesel AI
Si buscas un asistente de IA que pueda responder preguntas de forma segura e instantánea utilizando el conocimiento de todo tu stack tecnológico, desde Confluence y Google Docs hasta Slack y Zendesk, entonces el jardín amurallado de Agentforce probablemente no sea la opción adecuada.
Con eesel AI, puedes tener un potente agente de IA en funcionamiento en minutos, no en meses. Puedes darle a tu equipo las respuestas completas que necesita, sin toda la complejidad y los costos ocultos.
Preguntas frecuentes
La investigación profunda de Agentforce tiene como objetivo automatizar tareas de investigación tediosas como el análisis de mercado, la recopilación de datos para reuniones y la generación de información para diversos equipos. Procesa principalmente datos dentro del ecosistema de Salesforce utilizando su Atlas Reasoning Engine.
Es bastante desafiante, a menudo requiere un proyecto empresarial completo. Depende en gran medida de la centralización de tus datos dentro de Salesforce Data Cloud, y la conexión a fuentes externas generalmente exige integraciones complejas y personalizadas utilizando herramientas como MuleSoft.
Sí, la investigación profunda de Agentforce tiene dificultades significativas con los datos fuera del ecosistema de Salesforce. Esto incluye documentos no estructurados, wikis técnicas, discusiones en chats internos y documentos de estrategia almacenados en plataformas como Confluence, Slack o Google Docs, a menos que se construyan integraciones personalizadas extensas.
Destaca al analizar datos estrictamente dentro de Salesforce. Los ejemplos incluyen el análisis de métricas de rendimiento de ventas, el resumen del historial de clientes a partir del CRM y los casos de servicio, o la identificación de clientes en riesgo basándose en datos existentes de Salesforce como el uso de productos y los tickets de soporte.
Más allá del precio directo basado en el uso (2 $ por conversación/lead), el costo total incluye importantes cargos ocultos. Estos involucran la licencia de Salesforce Data Cloud, licencias de Mulesoft para integraciones externas, costosos servicios de consultoría para la configuración y una asignación sustancial de recursos internos para el mantenimiento continuo.
El "jardín amurallado" se refiere a su confinamiento principal dentro del ecosistema de Salesforce. Esto significa que la investigación profunda de Agentforce solo puede acceder y utilizar eficazmente los datos que han sido importados o que se originan en Salesforce, lo que limita su capacidad para proporcionar una investigación exhaustiva a partir de la base de conocimientos completa y dispersa de tu empresa.
Aunque la investigación profunda de Agentforce es potente dentro de su ecosistema, a menudo ofrece una visión limitada debido a su incapacidad para acceder fácilmente a bases de conocimiento externas. El blog sugiere alternativas como eesel AI, que se conectan a tus aplicaciones existentes con integraciones de un solo clic, ofreciendo una imagen más amplia y completa del conocimiento de la empresa sin necesidad de una gran migración de datos.
