Una guía práctica de Salesforce AI en Data Cloud

Seamos sinceros, ahora mismo hay mucho ruido en torno a la IA en el sector de los CRM. Salesforce está a la cabeza, hablando de su Data Cloud y su IA Einstein como el próximo gran avance en las relaciones con los clientes. Todo suena impresionante, pero si solo estás intentando averiguar qué significa todo esto para tu equipo, no estás solo. ¿Qué es exactamente la IA de Salesforce en Data Cloud, cómo funciona realmente y qué se necesita para ponerla en marcha?

Este artículo está aquí para ir al grano y dejar de lado la palabrería. Te ofreceremos una visión clara y directa de las características de la plataforma, los verdaderos quebraderos de cabeza que supone su configuración y su famoso y confuso sistema de precios. Nuestro objetivo es ayudarte a decidir si esta enorme plataforma es la opción adecuada para ti, o si una solución más flexible que simplemente se conecte a las herramientas que ya utilizas podría tener más sentido.

¿Qué es la IA de Salesforce en Data Cloud?

En primer lugar, la IA de Salesforce en Data Cloud no es algo que puedas comprar sin más. En realidad, es un paquete: una potente plataforma de datos unida a una capa de IA aún más potente. Para que cualquiera de las nuevas y llamativas funciones de IA generativa funcione, necesitas que ambas partes trabajen juntas.

El papel de Salesforce Data Cloud

En esencia, Salesforce Data Cloud es un centro masivo para todos los datos de tus clientes. Su trabajo principal es extraer, limpiar y conectar información de todas partes. Estamos hablando de datos de aplicaciones de Salesforce como Sales Cloud y Service Cloud, pero también de tu sitio web, aplicaciones móviles o incluso otros almacenes de datos.

El objetivo es construir un único perfil completo para cada cliente, lo que Salesforce llama el "Customer 360". Esto te da una visión en tiempo real de cada punto de contacto que un cliente ha tenido con tu empresa, que es el combustible que cualquier IA inteligente necesita para funcionar.

Una captura de pantalla del panel de Salesforce Service Cloud que muestra la vista unificada "Customer 360", un componente central de la IA de Salesforce en Data Cloud.

El papel de Salesforce Einstein AI

Einstein AI es la marca de todas las herramientas de IA de Salesforce. Esto abarca las antiguas funciones de IA predictiva que existen desde hace tiempo, además de las nuevas funciones de IA generativa que tanto entusiasman a todo el mundo. Los grandes nombres aquí son Agentforce, un compañero de IA para los representantes de ventas y de servicios, y Prompt Builder, que te permite crear prompts personalizados basados en los datos de tu propia empresa.

El Prompt Builder de Salesforce, que permite a los equipos crear prompts personalizados para la IA de Salesforce en Data Cloud.

Cómo funcionan los componentes juntos

Aquí es donde las cosas suelen complicarse. No puedes simplemente pulsar un interruptor y activar las nuevas funciones de IA generativa como Agentforce por sí solas. Requieren absolutamente que Data Cloud funcione. Sin él, la IA va a ciegas y no puede darte respuestas que sean relevantes, precisas o seguras para tus clientes.

Data Cloud proporciona los datos de "anclaje" que hacen que la IA sea inteligente sobre tu negocio. Alimenta esta información unificada de los clientes a los modelos de IA a través de algo llamado Einstein Trust Layer, que también se encarga de tareas importantes como ocultar PII sensible y asegurarse de que tus datos privados no se utilicen para entrenar algún modelo público. En pocas palabras, Data Cloud es el punto de partida obligatorio para toda la configuración de IA generativa de Salesforce.

Características clave

Entonces, ¿qué puedes hacer realmente con esta configuración? Las características están definitivamente dirigidas a grandes empresas con grandes necesidades operativas, pero aun así es bueno saber lo que hay bajo el capó.

Unificación de datos e integración sin copia

Uno de los grandes puntos a favor es la capacidad de Data Cloud para extraer datos de prácticamente cualquier lugar. Una característica clave aquí es la integración "Zero-Copy" (sin copia). Esto te permite conectar Data Cloud directamente a almacenes de datos externos como Snowflake, Google BigQuery y Databricks sin tener que copiar todos esos datos. Para las grandes empresas que ya han invertido millones en estas plataformas, esto es una gran ventaja porque significa que no tienen que crear otro silo de datos.

Pero seamos realistas: para la mayoría de los equipos que solo quieren que su IA se comunique con su servicio de asistencia existente como Zendesk o su base de conocimientos como Confluence, esto es como matar moscas a cañonazos. Una herramienta como eesel AI te lleva allí mucho más rápido al integrarse directamente con las herramientas que ya tienes. Puedes tenerla funcionando en minutos, sin necesidad de una plataforma de datos separada.

Aplicaciones de IA generativa como Agentforce

Aquí es donde se supone que ocurre lo bueno. Una vez que todos tus datos están en Data Cloud, puedes empezar a usar aplicaciones como Agentforce. Este asistente de IA se encuentra dentro de la interfaz de Salesforce y puede ayudar a tu equipo con cosas como:

• Escribir correos electrónicos de ventas personalizados que no suenen robóticos.

• Darte un resumen de una larga llamada de soporte al cliente o de una cadena de tickets.

• Gestionar tareas aburridas como categorizar nuevos casos de soporte.

La promesa es que, como la IA se basa en los ricos datos de los clientes en Data Cloud, sus sugerencias son mucho más útiles que las que obtendrías de una herramienta de IA genérica.

Una captura de pantalla que muestra la función Agentforce en la IA de Salesforce en Data Cloud resumiendo un caso de soporte al cliente.

El Einstein Trust Layer y los modelos de IA personalizados

La seguridad y la privacidad son, obviamente, preocupaciones enormes con la IA generativa. Salesforce se ocupa de esto con su Einstein Trust Layer. Enmascara automáticamente los datos sensibles, comprueba si hay lenguaje tóxico en las respuestas de la IA y se asegura de que tus datos no sean almacenados o utilizados por modelos de IA de terceros. Esto significa que los datos de tus clientes siguen siendo tuyos.

Para las empresas que tienen sus propios equipos de ciencia de datos, Salesforce también tiene Einstein Studio. Esto te permite traer tu propio modelo de IA (BYOM) y conectarlo a tus datos de Salesforce, dándote mucho más control sobre cómo usas la IA.

La realidad de la implementación y sus limitaciones

Aunque la lista de características suena genial, la realidad del día a día para poner en marcha la IA de Salesforce en Data Cloud es otra historia. Vale la pena conocer los desafíos antes de lanzarse.

Un gran proyecto, no un simple plug-in

No basta con "activar" Data Cloud. Como te dirán muchos consultores, un lanzamiento exitoso necesita un serio "diseño, planificación y arquitectura adecuados desde el principio". Es un proyecto enorme que generalmente requiere la contratación de consultores especializados, la formación de un equipo interno dedicado y esperar meses antes de ver algún resultado. No es una herramienta que puedas probar en un fin de semana; es una iniciativa corporativa masiva y de arriba abajo.

La dependencia oculta de Data Cloud

Uno de los puntos de confusión más comunes es cómo Data Cloud se conecta a las funciones de IA. Puede que oigas hablar de una SKU "gratuita" o de "0 $" de Data Cloud que se incluye con algunas licencias, pero no te dejes engañar: no puedes usar Agentforce ni ninguna otra herramienta de IA generativa sin él. Es un requisito técnico para el registro, el seguimiento del uso y el funcionamiento del Trust Layer. Así que, aunque no pagues por Data Cloud por adelantado, sigues atado a su complejidad y arquitectura.

El riesgo de quedar atrapado en el ecosistema

Todo el sistema está diseñado para funcionar mejor cuando todo tu negocio (ventas, servicio, marketing) ya se ejecuta en Salesforce. Si tus equipos utilizan una mezcla de diferentes herramientas, pasarás todo tu tiempo tratando de volcar esos datos en Salesforce, lo que puede resultar forzado e incómodo.

Una infografía que compara el ecosistema cerrado de la IA de Salesforce en Data Cloud con un enfoque más flexible e integrado.

Aquí es donde una plataforma todo en uno puede complicarse. En cambio, una herramienta como eesel AI está diseñada para la simplicidad y la flexibilidad. Con integraciones de un solo clic, se conecta directamente a los servicios de asistencia y a las fuentes de conocimiento que realmente utilizas, ya sea Freshdesk, Intercom, Google Docs o Slack. No tienes que revisar toda tu configuración actual ni empezar un proyecto de datos gigante solo para probar la IA. Puedes estar en funcionamiento en minutos.

Mejor aún, el modo de simulación de eesel AI te permite probar de forma segura su automatización en miles de tus tickets pasados. Puedes ver exactamente cómo habría respondido la IA, obtener una previsión sólida de tu tasa de resolución y ajustar su comportamiento antes de que interactúe con un cliente real. Esto te permite desplegar la automatización con confianza, lo que dista mucho del enfoque de "todo o nada" de las plataformas más grandes.

La opacidad de los precios

Uno de los mayores quebraderos de cabeza que encontrarás al investigar la IA de Salesforce es la total falta de precios claros. Para cualquiera que intente gestionar un presupuesto, esto puede ser un impedimento total.

Un modelo complejo basado en el consumo

Salesforce no tiene un precio simple y fijo para sus servicios de IA y Data Cloud. En su lugar, tu factura es una mezcla confusa de diferentes factores:

• Créditos de consumo: Pagas en función de cuánto usas la IA y el procesamiento de datos.

• Almacenamiento de datos: Cuantos más datos tengas en Data Cloud, más pagas.

• Complementos premium: Las funciones adicionales cuestan más dinero.

Para empeorar las cosas, no encontrarás una página de precios en ninguna parte. Todos los enlaces te dirigen a un formulario de "Contactar con Ventas". Esto hace que sea casi imposible predecir tus costes, especialmente porque el uso de la IA puede ser muy variable. Como se han quejado algunos usuarios en Reddit, el precio es tan vago que es difícil incluso conseguir la aprobación para un proyecto piloto.

La alternativa: precios transparentes y predecibles

Este es otro punto en el que un enfoque diferente puede ahorrar muchos quebraderos de cabeza. Con eesel AI, los precios son simples y transparentes. Los planes se basan en niveles claros que crecen contigo, para que siempre sepas lo que estás pagando.

Lo más importante es que eesel AI tiene una política de "sin tarifas por resolución". Esto significa que tu factura no se disparará de repente solo porque tuviste un mes ajetreado con un alto volumen de tickets. Este tipo de presupuesto predecible es un cambio bienvenido frente a los modelos turbios basados en el consumo de las plataformas empresariales, y te permite escalar tu automatización sin preocuparte por costes sorpresa.

IA de Salesforce en Data Cloud: potente para algunos, demasiado compleja para muchos

No hay duda de que la IA de Salesforce en Data Cloud es una plataforma potente y profundamente integrada. Para las empresas gigantes que ya están totalmente comprometidas con el ecosistema de Salesforce y tienen el presupuesto y el equipo para un proyecto de implementación de meses, puede ser una herramienta fantástica.

Pero ese poder viene con una tonelada de complejidad, un alto riesgo de quedar atado a un solo proveedor y un modelo de precios que es de todo menos claro. Para la mayoría de los equipos de soporte, TI y operaciones, una solución más ágil y de autoservicio que funcione con las herramientas que ya conocen y aprecian es una forma mucho más práctica y asequible de empezar con la IA.

Pon la IA a trabajar para ti en minutos, no en meses

Si necesitas una solución de IA que se conecte a tus herramientas actuales, empiece a ofrecer valor desde el primer día y tenga precios predecibles, eesel AI fue creada para ti. Puedes simular su rendimiento con tus propios datos y ponerla en marcha en cuestión de minutos.