Para ser justos, los agentes de IA están en todas partes en este momento. Hemos dejado atrás los simples chatbots de ayer para entrar en una nueva era de compañeros de equipo autónomos que realmente pueden razonar, planificar y actuar. Es un cambio bastante emocionante, y Salesforce ha entrado en la contienda con una apuesta importante: Salesforce Agentforce. La promesa es enorme, con el objetivo de automatizar tareas complejas en ventas, servicio y marketing.
Pero junto con todas las demostraciones impecables y las grandes promesas, viene una dosis saludable de escepticismo. Usted ve la publicidad, pero luego ve a usuarios reales en foros como Reddit preguntándose si está listo para producción o si es solo otro momento de "demostración genial". Para eso es esta guía. Vamos a atravesar el ruido y darle una visión clara de qué es esta herramienta, cómo funciona realmente, sus complejidades en el mundo real y qué debería considerar antes de dar el paso.
¿Qué es Salesforce Agentforce?
Entonces, ¿qué es Salesforce Agentforce cuando se elimina la jerga de marketing? En su esencia, es una plataforma para construir y desplegar sus propios agentes de IA autónomos. Estos no son solo chatbots que aparecen para responder una pregunta rápida; están diseñados para ser proactivos y realizar tareas de varios pasos tanto para sus empleados como para sus clientes.
Piense en ello menos como una herramienta simple de preguntas y respuestas y más como un empleado digital que puede manejar flujos de trabajo complicados. Por ejemplo, un agente podría tomar un correo electrónico vago de un cliente, deducir que quiere devolver un pedido, buscar los detalles del pedido, compararlo con su política de devoluciones y luego iniciar el proceso de reembolso, todo sin que un humano intervenga.
Para que esto sea un poco más concreto, Salesforce ha presentado algunos tipos de agentes listos para usar que usted puede construir, como un Agente de Servicio (Service Agent) para resolver casos, un Representante de Desarrollo de Ventas (SDR) para calificar clientes potenciales, un Coach de Ventas e incluso un Merchandiser para tareas de comercio electrónico. Puede ver la alineación completa en la página oficial de Agentforce. La idea es darle un punto de partida para construir agentes que se adapten a su negocio.
Cómo funciona Salesforce Agentforce: Un vistazo bajo el capó
La tecnología detrás de esta herramienta es bastante sofisticada. No es solo una aplicación, sino una mezcla de diferentes partes que se comunican entre sí para realizar las tareas.
El motor de razonamiento Atlas
El corazón del sistema es el Motor de razonamiento Atlas (Atlas Reasoning Engine). Este es el componente que permite que un agente realmente piense. Cuando recibe una solicitud, no solo busca palabras clave. En cambio, deduce lo que el usuario quiere, desglosa la solicitud en una serie de pasos lógicos y luego ejecuta un plan para llevarlo a cabo.
Lo hace utilizando un proceso llamado bucle ReAct, que significa Razonar (Reason), Actuar (Act) y Observar (Observe). Esto es un paso adelante respecto al razonamiento de IA más simple. El agente piensa qué hacer, realiza una acción (como llamar a una API), verifica el resultado de esa acción y luego adapta su siguiente paso en función del resultado. Continúa en este bucle hasta que se completa el objetivo. Esta guía visual del bucle ReAct ayuda a aclarar cómo funciona.
El primer paso en este bucle es la Clasificación de Temas (Topic Classification). El motor mapea la solicitud del usuario a un "tema" específico que usted ha definido, como 'gestión de pedidos' o 'consulta de facturación'. Esto le ayuda a reducir el conocimiento y las acciones relevantes que necesita usar, haciendo que todo el proceso sea mucho más eficiente.
El papel de Data Cloud y RAG
Un cerebro es tan bueno como la información a la que tiene acceso, y ahí es donde entra Salesforce Data Cloud. Aunque técnicamente no lo necesita, el sistema está diseñado para funcionar mejor con él. De hecho, algunos expertos dicen que Agentforce requiere Data Cloud para funcionar según lo previsto.
Data Cloud actúa como la base, reuniendo todos los datos de su empresa (desde registros de Salesforce hasta sistemas externos) en una única fuente de verdad unificada. Esto es vital para el agente.
La plataforma utiliza luego una técnica llamada Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para extraer información de este conjunto de datos. En términos simples, RAG es cómo el agente busca en todos esos datos unificados para encontrar los hechos más relevantes para fundamentar sus respuestas. De esta manera, es mucho menos probable que la IA invente cosas. Es una gran función, pero resalta una dependencia importante. Como señaló sabiamente un usuario, la adopción de la IA suele ser primero un problema de datos.
Bloques de construcción: Temas, acciones y medidas de protección
Entonces, ¿cómo se construye realmente uno de estos agentes? Se utiliza el Agent Builder, que le ofrece tres componentes principales para trabajar:
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Temas (Topics): Estas son las áreas de especialización del agente. Usted los define según lo que quiera que el agente maneje, como 'gestión de pedidos' o 'restablecimiento de contraseñas'.
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Acciones (Actions): Estas son las tareas específicas que un agente puede realizar. Una acción puede ser cualquier cosa, desde ejecutar un Salesforce Flow, llamar a una clase Apex o incluso conectarse a un sistema externo utilizando una API de MuleSoft.
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Medidas de protección (Guardrails): Estas son las reglas que evitan que su agente se desvíe del camino. Puede definirlas utilizando instrucciones en lenguaje natural. También hay una Capa de Confianza de Einstein (Einstein Trust Layer) integrada que gestiona aspectos como la privacidad de los datos y la detección de toxicidad para mantener sus datos seguros.
Para ver estos componentes en acción, esta demostración oficial de Salesforce proporciona un recorrido útil sobre cómo un agente de servicio de IA construido con Agentforce gestiona una interacción con un cliente de principio a fin.
Una demostración en video de cómo Salesforce Agentforce automatiza las interacciones con los clientes con un agente de servicio de IA.
¿Cuánto cuesta Salesforce Agentforce?
Aquí es donde las cosas se complican un poco. No hay una tarifa mensual fija y sencilla para esta plataforma. En su lugar, el precio se basa en el consumo, lo que puede dificultar la predicción de sus costos.
Según la página oficial de precios, existen dos modelos principales:
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Flex Credits: Este es un modelo de pago por acción. Usted compra créditos en paquetes, como 100,000 créditos por $500, y cada tarea consume una cierta cantidad de créditos. Por ejemplo, una sola tarea de gestión de casos podría usar 60 créditos, lo que equivale a $0.30 por tarea.
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Conversaciones: Este es un modelo de tarifa plana diseñado para agentes orientados al cliente. Cuesta una tarifa fija de $2.00 por conversación.
Además de eso, existen licencias adicionales para sus empleados. Si desea que tengan acceso ilimitado a los agentes internos, es un costo extra de $125 por usuario al mes. Eso puede acumularse rápidamente. El costo total de propiedad también debe incluir las posibles licencias de otros productos de Salesforce que pueda necesitar, como Data Cloud o MuleSoft. Este modelo de precios variables hace que sea muy difícil presupuestar, especialmente si planea escalar.
Los desafíos prácticos de la implementación
Aunque las demostraciones se ven increíbles, poner esto en marcha en un entorno empresarial real no siempre es sencillo. Hay algunos obstáculos que debe conocer antes de firmar cualquier contrato, basados en los comentarios de usuarios que realmente lo han puesto en producción.
Es una plataforma, no una herramienta lista para usar
Lo primero que hay que entender es que esta es una plataforma sobre la cual se construye, no una herramienta que simplemente se enciende. Como explicó un usuario con experiencia en implementación, la lista de roles requeridos es extensa:
Usted necesitará dedicar un tiempo significativo en el Agent Builder definiendo sus temas, conectando acciones a su lógica existente y escribiendo instrucciones detalladas para que el agente las siga. Es una plataforma centrada en el desarrollador que necesita un equipo técnico para gestionar el ciclo de construcción y prueba. Esta es una gran diferencia en comparación con las soluciones diseñadas para un uso inmediato. Por ejemplo, a diferencia de los compañeros de equipo de IA a los que puede invitar a su centro de ayuda y tener funcionando en minutos, este es un proyecto de desarrollo en toda regla.
La dependencia del estado de los datos
Mencionamos esto antes, pero vale la pena repetirlo: el rendimiento aquí está directamente ligado a la calidad de sus datos. Si sus datos están desordenados y repartidos en una docena de sistemas aislados, el agente tendrá dificultades para encontrar el contexto adecuado y dar respuestas precisas.
Este es un obstáculo enorme para muchas empresas. Un usuario señaló que para muchas organizaciones, el 2025 es un "año de preparación" para la IA porque su progreso está estancado por la calidad de los datos. Algunas plataformas evitan esto aprendiendo directamente de sus fuentes de conocimiento existentes, como tickets de soporte pasados, centros de ayuda y Google Docs, sin necesidad de un proyecto de datos masivo por adelantado. Esto facilita mucho el comenzar rápidamente.
Probando y ajustando su configuración
Otro comentario desde las trincheras es que puede ser bastante difícil de probar porque las respuestas no siempre son consistentes. La IA puede responder de manera diferente al mismo prompt exacto, lo que hace que el ajuste sea un verdadero desafío.
Por ejemplo, un cliente que escribe "restablecer contraseña" frente a "¿restablecer mi contraseña?" podría activar comportamientos completamente diferentes. Esto significa que tiene que pasar mucho tiempo ajustando sus prompts e instrucciones para cubrir todas las pequeñas variaciones en la forma en que las personas piden las cosas. Aquí es donde un enfoque de "humano en el bucle" (human-in-the-loop) puede ser un salvavidas. Un compañero de equipo de IA como eesel AI puede comenzar simplemente redactando respuestas para que sus agentes humanos las revisen y aprueben. Esto permite que la IA aprenda de forma segura en el trabajo sin el riesgo de enviar una respuesta autónoma extraña a un cliente.
Cuándo necesita un compañero de equipo de IA en su lugar
En resumen, esta es una plataforma de grado empresarial seriamente robusta. Es perfecta para empresas que están profundamente invertidas en el ecosistema de Salesforce y tienen el tiempo, el presupuesto y el talento técnico para construir agentes de IA personalizados desde cero.
Pero para muchos equipos, ese nivel de complejidad y costo es inasumible. Solo necesitan un ayudante de IA que pueda empezar a contribuir ahora mismo.
Si eso suena más a su caso, una alternativa como eesel AI podría ser una mejor opción. Está diseñado para ser un compañero de equipo de IA al que usted invita, no una plataforma que construye. Aborda directamente los mayores obstáculos de una plataforma como Agentforce:
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Puesta en marcha en minutos: Usted simplemente conecta su centro de ayuda y sus fuentes de conocimiento con un clic, y comienza a funcionar. No se necesita un largo proceso de configuración.
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Humano en el bucle por defecto: Usted puede comenzar de forma segura desde el primer día con un AI Copilot que redacta respuestas para su equipo. La IA aprende de sus ediciones y comentarios sin ningún riesgo.
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Aprende de lo que ya tiene: Lee sus tickets pasados, centros de ayuda y documentos de más de 120+ integraciones. No necesita un lago de datos unificado y perfecto para obtener respuestas de alta calidad.
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Precios transparentes: Usted obtiene un modelo simple basado en interacciones (empezando en $239/mes por 1,000 interacciones) sin los complejos sistemas de créditos.
Aquí tiene una comparación rápida para que quede cristalino:
| Función | Salesforce Agentforce | eesel AI |
|---|---|---|
| Tiempo de configuración | Semanas a meses | Minutos |
| Incorporación | Necesita configuración técnica | Se invita al centro de ayuda, aprende automáticamente |
| Uso inicial | Construir, probar y luego desplegar | Redacta respuestas para revisión humana desde el día uno |
| Requisito de datos | Mejor con datos unificados en Data Cloud | Aprende directamente de tickets y documentos existentes |
| Ideal para | Empresas con grandes presupuestos de Salesforce | Equipos que quieren un compañero de IA listo para usar |
Eligiendo la IA adecuada
Esta es una plataforma potente y ambiciosa. Para una gran empresa centrada en Salesforce con un equipo de desarrollo dedicado, ofrece una forma de construir agentes de IA personalizados y profundamente integrados. No se puede negar su potencial.
Pero la mejor herramienta siempre depende de las necesidades específicas, los recursos y el cronograma de su equipo. Si está buscando un proyecto de desarrollo empresarial, es un fuerte contendiente. Pero si lo que realmente necesita es un compañero de equipo de IA que pueda unirse a su equipo, fichar y empezar a ayudar hoy mismo sin todo el trabajo pesado, una solución como eesel AI está construida exactamente para eso.
¿Listo para ver cómo un compañero de equipo de IA puede trabajar para usted? Comience una prueba gratuita de eesel AI.
Explore más recursos de IA de Salesforce: Agente de IA de Salesforce, Precios de Salesforce Agentforce, Funciones de IA de Salesforce Einstein, Precios de Salesforce, Automatización de Salesforce, Chatbot de Salesforce, Alternativas a Salesforce y Reseña de Salesforce. Para desarrolladores, consulte Herramientas de IA para desarrolladores de Salesforce, Configuración de Salesforce GPT y Herramientas de HubSpot GPT.
Preguntas frecuentes
Es una plataforma dentro de Salesforce que permite a las empresas crear y desplegar agentes de IA autónomos. Estos agentes pueden gestionar tareas como el servicio al cliente, la calificación de clientes potenciales de ventas y la gestión de pedidos mediante el razonamiento de pasos y la ejecución de acciones en diferentes sistemas.
El precio se basa en el uso en lugar de una tarifa mensual fija. Usted puede pagar aproximadamente $2.00 por conversación para agentes orientados al cliente o comprar paquetes de "Flex Credits" (por ejemplo, $500 por 100,000 créditos), donde cada acción que realiza el agente consume una cierta cantidad de créditos.
Generalmente se considera un proyecto de desarrollo en lugar de una herramienta de tipo "conectar y usar". Usted necesita definir temas, conectar acciones específicas como Apex o Flows, y escribir instrucciones detalladas, lo que usualmente requiere un equipo técnico y varias semanas de trabajo.
Aunque puede funcionar con varias fuentes de datos, rinde mejor cuando sus datos están unificados en Salesforce Data Cloud. Si sus datos están desordenados o aislados, el agente puede tener dificultades para proporcionar respuestas precisas o conscientes del contexto, por lo que la limpieza de datos es un primer paso común.
Sí, uno de sus usos principales es como Agente de Servicio (Service Agent). Puede configurarse para resolver casos, gestionar consultas de facturación y administrar devoluciones de pedidos de forma autónoma conectándose a sus flujos de trabajo de Salesforce existentes y API externas.
La mayoría de los chatbots simples siguen guiones rígidos, pero esta plataforma utiliza el motor de razonamiento Atlas para "pensar" y adaptarse. Sin embargo, este poder adicional conlleva más complejidad y costos más altos en comparación con compañeros de equipo de IA listos para usar como eesel AI.
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Article by
Kenneth Pangan
Escritor y especialista en marketing por más de diez años, Kenneth Pangan divide su tiempo entre la historia, la política y el arte, con frecuentes interrupciones de sus perros que exigen atención.
