Si eres desarrollador o administrador de Salesforce, es imposible escapar del revuelo en torno a la IA. Esa conversación casi siempre nos lleva de vuelta a Apex, el lenguaje que ejecuta toda la lógica personalizada en nuestras organizaciones. Ahora, también es nuestro pasaporte para construir funcionalidades impulsadas por IA.
Pero aquí está el truco: "Salesforce AI Apex" no es una sola cosa. En realidad, son dos conceptos completamente diferentes. Por un lado, tienes IA que intenta escribir código Apex por ti. Por otro, tienes código Apex que tú escribes para llamar a modelos de IA, impulsando automatizaciones inteligentes dentro de tu organización.
Ambos tienen su lugar, pero ese segundo camino, el de construir automatizaciones genuinamente inteligentes, está plagado de trampas ocultas que pueden detener un proyecto en seco. En esta guía, recorreremos ambos lados de la moneda, exploraremos los dolores de cabeza de construir IA de forma nativa y te mostraremos una alternativa mucho más sensata y poderosa.
¿Qué es Salesforce AI Apex para el desarrollo?
"IA de Salesforce" es en realidad un término genérico para un montón de herramientas y API diferentes. Cuando hablamos de desarrollo con Apex, principalmente te encontrarás con dos variantes de IA.
Una captura de pantalla de la página de resumen de la IA de Salesforce, que ilustra las diversas herramientas y API disponibles.Einstein para desarrolladores: El asistente de codificación
Primero, están las herramientas diseñadas para ayudarte a escribir código más rápido. Piénsalas como un compañero de codificación. La más importante aquí es Einstein for Developers. Fue creada para resolver un problema que muchos de nosotros hemos enfrentado: las IA de propósito general como ChatGPT simplemente no entienden Salesforce. Generarán con confianza código Apex que en realidad es Java disfrazado o producirán código LWC que rompe el shadow DOM.
Una captura de pantalla de la página de inicio de Einstein for Developers, mostrando sus características para el desarrollo con Salesforce AI Apex.Einstein for Developers tiene como objetivo solucionar esto al estar entrenado en los lenguajes propios de Salesforce. Sus principales trucos incluyen:
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Lenguaje natural a código: Le dices lo que quieres en lenguaje sencillo y te devuelve una función de Apex.
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Autocompletado de código: Te da sugerencias de código en tiempo real mientras escribes, directamente en tu IDE.
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Generación de casos de prueba: Puede escribir pruebas unitarias para tus clases de Apex, lo que puede ser un gran ahorro de tiempo.
Es un buen comienzo, pero como verás, no es una solución mágica. Actúa más como un desarrollador junior que necesita supervisión constante.
Aún tienes que proporcionarle muchísimo contexto y revisar cuidadosamente todo lo que produce. Te ahorra algo de tecleo, pero no puedes simplemente entregarle una solicitud de funcionalidad y despreocuparte.
La API de modelos: Usando Apex para la automatización con IA
Aquí es donde las cosas se ponen realmente potentes. Este segundo enfoque no se trata de escribir código, sino de usar Apex para llamar a Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) para integrar funcionalidades de IA generativa directamente en tus automatizaciones de Salesforce.
La herramienta principal para esto es la API de Modelos de Salesforce, a la que puedes acceder a través de la clase "aiplatform.ModelsAPI" en Apex. Esto desbloquea la capacidad de crear algunas automatizaciones personalizadas realmente geniales que pueden:
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Resumir un historial de casos de soporte ridículamente largo y enredado.
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Redactar un correo electrónico personalizado para un cliente con el tono justo.
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Determinar si los comentarios de un cliente en una encuesta son positivos o negativos.
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Crear incrustaciones vectoriales a partir de tus artículos de conocimiento para construir una búsqueda más inteligente.
Aquí es donde puedes tener un impacto real en el negocio. Pero, como estamos a punto de ver, también es donde comienzan los verdaderos dolores de cabeza. Aquí tienes un vistazo rápido de cómo se ve una llamada básica en Apex:
// Un ejemplo simplificado para generar texto
aiplatform.ModelsAPI.createGenerations_Request request = new aiplatform.ModelsAPI.createGenerations_Request();
request.modelName = 'sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT4OmniMini';
aiplatform.ModelsAPI_GenerationRequest requestBody = new aiplatform.ModelsAPI_GenerationRequest();
requestBody.prompt = 'Redacta un correo electrónico de seguimiento para un cliente que informó un problema de facturación.';
request.body = requestBody;
try {
aiplatform.ModelsAPI modelsAPI = new aiplatform.ModelsAPI();
aiplatform.ModelsAPI.createGenerations_Response response = modelsAPI.createGenerations(request);
System.debug('Borrador de correo electrónico generado: ' + response.Code200.generation.generatedText);
} catch(aiplatform.ModelsAPI.createGenerations_ResponseException e) {
System.debug('Ocurrió un error: ' + e);
}
Este pequeño fragmento transmite la idea, pero llegar desde aquí a una funcionalidad fiable y lista para producción es un camino mucho más largo.
Creación de automatizaciones de IA con Salesforce AI Apex
Bien, ya sabemos que podemos usar Apex para comunicarnos con un LLM. Seamos realistas sobre lo que se necesita para construir una funcionalidad de IA útil con este enfoque nativo.
El proceso nativo y su promesa
El flujo de trabajo típico de un desarrollador es algo así: escribir una clase de Apex, llamar a la "ModelsAPI", elaborar cuidadosamente una solicitud con un prompt súper detallado, enviarla y luego analizar la respuesta para usarla en un disparador, flujo o LWC.
La promesa es el control total. Puedes integrar la IA profundamente en tu configuración existente de Salesforce. Pero ese control tiene un precio muy, muy alto.
Los dolores de cabeza ocultos del enfoque nativo
Una vez que comienzas a construir, te topas con un muro de problemas prácticos que te ralentizan, frustran a tus colegas de negocio e introducen una cantidad sorprendente de riesgo.
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Ciclos de desarrollo dolorosamente lentos: Cada funcionalidad de IA, sin importar cuán pequeña sea, necesita que un desarrollador escriba, pruebe e implemente nuevo código Apex. Si el equipo de soporte quiere cambiar el tono de un correo electrónico automatizado, eso es un ticket de desarrollo. Si marketing necesita ajustar un prompt de resumen, eso es otro ticket. Esto crea un cuello de botella masivo y hace imposible que los equipos de negocio experimenten y mejoren los resultados de la IA por su cuenta.
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Conocimiento desconectado: La API de Modelos es solo una tubería hacia un LLM genérico. No sabe nada sobre los productos de tu empresa, las políticas internas o las conversaciones pasadas con clientes. Para obtener respuestas útiles, tienes que darle el contexto a cucharadas. Construir un sistema para esto (un proceso llamado Generación Aumentada por Recuperación, o RAG) es un proyecto de ingeniería monstruoso. Significa escribir callouts de Apex personalizados para extraer datos de lugares como Confluence, Google Docs, tu centro de ayuda y casos pasados de Salesforce, todo solo para hacer una sola pregunta.
Gráfico de Mermaid
graph TD
A[Consulta del usuario en Salesforce] --> B{Callout de Apex};
B --> C[Recuperar datos de Confluence];
B --> D[Recuperar datos de Google Docs];
B --> E[Recuperar datos del Centro de Ayuda];
B --> F[Recuperar datos de casos anteriores];
C --> G{Combinar y añadir contexto};
D --> G;
E --> G;
F --> G;
G --> H[Enviar a LLM a través de la API de Modelos];
H --> I[Recibir respuesta del LLM];
I --> J[Mostrar al usuario en Salesforce];
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Flujos de trabajo rígidos e ingobernables: Toda tu lógica de IA está enterrada en el código Apex. No hay un panel de control amigable donde un gerente de soporte o un líder de TI pueda gestionar cómo se comporta la IA. No pueden establecer nuevas reglas de escalado, ajustar la personalidad de la IA o decirle qué preguntas evitar sin presentar una solicitud y esperar al próximo sprint de desarrollo.
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Una falta total de pruebas y simulación: ¿Cómo sabes si tu nuevo y brillante prompt de "resumen de caso" funcionará bien en miles de casos del mundo real? Con un enfoque puramente de Apex, no lo sabes. No hay forma de simular el rendimiento de la IA en datos históricos antes de lanzarlo. Básicamente, estás implementando y esperando lo mejor, lo cual es una perspectiva aterradora para cualquier automatización de cara al cliente.
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Precios y gobernanza opacos: Los precios de Salesforce para sus herramientas de IA a menudo se ocultan detrás de un botón de "Contactar a Ventas", lo que hace que sea casi imposible predecir los costos. Además de eso, intentar gestionar los límites de velocidad de la API, la seguridad y los diferentes modelos de IA para cada funcionalidad personalizada se convierte rápidamente en una pesadilla de gobernanza.
Una captura de pantalla de la página de precios de Salesforce, destacando el botón 'Contactar a Ventas' para las herramientas de IA.Una mejor manera: Unificar con una plataforma de IA dedicada
La buena noticia es que no tienes que construir toda esta infraestructura desde cero. En lugar de empantanarte en interminables proyectos de Apex, puedes usar una plataforma de IA dedicada que haga el trabajo pesado por ti.
Presentando eesel AI: El motor de automatización de autoservicio
Aquí es donde entra en juego una herramienta como eesel AI. No es un reemplazo para Salesforce; es una plataforma inteligente y de autoservicio que se conecta directamente a él. Su trabajo es conectarse a todo el conocimiento de tu empresa, darte un motor de flujo de trabajo potente pero fácil de usar, y permitirte construir, probar e implementar agentes de IA sin escribir una sola línea de código.
Una captura de pantalla de la página de inicio de eesel AI, presentando el motor de automatización de autoservicio.Cómo eesel AI resuelve los desafíos del desarrollo nativo
Repasemos esos dolores de cabeza ocultos y veamos cómo una plataforma como eesel AI resuelve cada uno de ellos.
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Puesta en marcha en minutos, no en meses: En lugar de pasar semanas en un proyecto de Apex personalizado, eesel AI utiliza integraciones de un solo clic. Puedes conectar Salesforce, tu centro de ayuda y otras bases de conocimiento y tener un agente de IA funcionando en minutos. Todo es de autoservicio, por lo que no tienes que pasar por una llamada de ventas o esperar un largo proceso de incorporación.
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Unifica el conocimiento al instante: Olvídate de ese complicado sistema RAG que temías construir. eesel AI se conecta a tu conocimiento dondequiera que esté, ya sea en casos de Salesforce, Confluence, Google Docs o más de 100 otras fuentes. Le da automáticamente a la IA el contexto que necesita para proporcionar respuestas precisas y relevantes desde el primer día.
Una infografía que demuestra cómo eesel AI unifica el conocimiento de múltiples fuentes para mejorar las capacidades de Salesforce AI Apex.-
Control total para todos: Con eesel AI, los usuarios de negocio obtienen un potente editor de prompts y una interfaz sin código para definir la personalidad de la IA, establecer reglas y desencadenar acciones (como etiquetar un ticket en Zendesk o escalar un caso). Esto empodera a los equipos que realmente conocen los flujos de trabajo para que gestionen la IA ellos mismos, liberándote para trabajar en problemas más complejos.
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Prueba con confianza: Esto es enorme. eesel AI tiene un potente modo de simulación que te permite probar tu configuración de IA en miles de tus tickets históricos reales de Salesforce. Puedes ver exactamente cómo habría respondido, obtener pronósticos sólidos sobre las tasas de resolución y calcular tu ROI potencial antes de encenderlo. Se acabaron las conjeturas arriesgadas.
Una captura de pantalla que muestra el modo de simulación de eesel AI, una característica clave para probar las automatizaciones de Salesforce AI Apex.Salesforce AI Apex: Enfócate en la automatización inteligente, no solo en código complejo
Cuando hablamos de "Salesforce AI Apex", es importante separar los dos mundos: la IA que te ayuda a escribir código y la IA que impulsa tu negocio.
Si bien los asistentes de codificación de IA están mejorando, el valor real para la mayoría de las empresas proviene de la creación de automatizaciones inteligentes. El camino nativo, construirlas desde cero con Apex y la API de Modelos, es lento, inflexible y sorprendentemente arriesgado. Te obliga a dedicar una tonelada de tiempo de desarrollo solo a construir las piezas fundamentales que todo buen sistema de IA necesita.
Una plataforma dedicada como eesel AI ofrece un camino más rápido, más flexible y, en última instancia, más potente. Se encarga de las partes complicadas como la integración del conocimiento, las pruebas y la gestión de flujos de trabajo, para que puedas centrarte en lo que realmente importa: entregar automatizaciones inteligentes que ahorran tiempo a las personas y hacen más felices a los clientes.
| Característica | Apex Nativo + API de Modelos | Plataforma eesel AI |
|---|---|---|
| Tiempo de configuración | Semanas a meses | Minutos a horas |
| Fuentes de conocimiento | Integraciones de API manuales | Más de 100 integraciones con un solo clic |
| Control del flujo de trabajo | Desarrollador en código Apex | Usuarios no técnicos en la interfaz de usuario |
| Pruebas | Pruebas unitarias manuales | Simulación automatizada con datos reales |
| Mantenimiento | Cambios de código continuos | Ajustes sin código |
Este video explica cómo potenciar tu código Apex con Einstein for Developers de la IA de Salesforce.
En lugar de iniciar un proyecto de Apex personalizado, complejo y costoso, puedes alcanzar tus objetivos de automatización con IA mucho más rápido. Puedes dar a tus equipos de soporte y TI herramientas que realmente puedan gestionar por sí mismos, liberando tu valioso tiempo de desarrollador para el trabajo que realmente necesita tu experiencia.
¿Listo para ver lo fácil que puede ser? Inicia tu prueba gratuita de eesel AI y conecta tu instancia de Salesforce en solo unos minutos.
Preguntas frecuentes
Un concepto se refiere a la IA que ayuda a los desarrolladores a escribir código Apex, como Einstein for Developers. El otro implica escribir código Apex para integrar y llamar a modelos de IA con el fin de crear automatizaciones de negocio inteligentes directamente dentro de Salesforce.
El desarrollo nativo con Apex y la API de Modelos conduce a ciclos de desarrollo lentos, requiere integraciones personalizadas complejas para el conocimiento (RAG), ofrece una gestión rígida del flujo de trabajo, carece de pruebas/simulación robustas y tiene precios opacos, lo que crea importantes cuellos de botella y riesgos.
Einstein for Developers es un asistente decente para tareas como el autocompletado de código y la generación de casos de prueba. Sin embargo, todavía funciona como un desarrollador junior, requiriendo supervisión constante y contexto explícito para generar código Apex preciso y específico para Salesforce.
eesel AI proporciona una interfaz sin código con integraciones de un solo clic para fuentes de conocimiento y un potente editor de prompts. Esto permite a los usuarios de negocio definir los comportamientos de la IA, gestionar los flujos de trabajo e implementar agentes de IA sin necesidad de escribir ningún código Apex personalizado.
Las aplicaciones prácticas incluyen resumir largos historiales de casos de soporte, redactar correos electrónicos personalizados para clientes, analizar los comentarios de los clientes para determinar su sentimiento y crear funcionalidades de búsqueda más inteligentes dentro de tu base de conocimientos, todo ello con el objetivo de mejorar la eficiencia y la experiencia del cliente.
Sí, plataformas como eesel AI ofrecen modos de simulación avanzados. Estos te permiten probar tus configuraciones de IA en miles de tus datos históricos reales de Salesforce, proporcionando pronósticos claros sobre el rendimiento y el ROI antes de ponerlas en marcha.
Los precios de la IA nativa de Salesforce a menudo no son transparentes y pueden ser difíciles de predecir sin un contacto directo con el equipo de ventas. Además, la gestión de los límites de velocidad de la API, la seguridad y los múltiples modelos de IA para las características personalizadas de Salesforce AI Apex puede conducir rápidamente a complejos desafíos de gobernanza.
