Si has estado pendiente de la IA para empresas, probablemente hayas oído el revuelo, especialmente después de los grandes anuncios de Salesforce en Dreamforce. Parece que todo el mundo habla de agentes de IA, y Salesforce está firmemente en el centro de esa conversación.
Han lanzado Agentforce, su visión de una fuerza de trabajo de IA autónoma para tu negocio. Pero una vez que dejas atrás las demostraciones pulidas y las grandes promesas, ¿qué significa realmente para tu equipo en el día a día?
Vamos a desglosar qué es un agente de IA de Salesforce, cómo funciona, qué puedes hacer con él y algunas de las limitaciones del mundo real que debes considerar antes de lanzarte.
¿Qué es un agente de IA de Salesforce (también conocido como Agentforce)?
Bien, cuando la gente dice "agente de IA de Salesforce", en realidad se refieren a las herramientas dentro de una plataforma llamada Agentforce.
En pocas palabras, Agentforce es un conjunto de herramientas para crear y utilizar agentes de IA autónomos que pueden gestionar tareas en tus equipos de ventas, servicio y marketing sin que una persona necesite guiar cada paso. Este es un gran cambio con respecto a su IA anterior, Einstein Copilot. Mientras que Einstein fue creado para ayudar a un humano escribiendo un correo electrónico o resumiendo un caso, Agentforce está diseñado para ser un "trabajador digital" que puede manejar trabajos de varios pasos por sí mismo.
La tecnología que hace esto posible tiene dos partes clave:
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Atlas Reasoning Engine: Puedes pensar en esto como el cerebro del agente. Es la parte que interpreta una solicitud (como "un cliente quiere devolver su último pedido"), la descompone en pasos más pequeños y crea un plan para llevarla a cabo.
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Data Cloud: Esta es la memoria y el conocimiento del agente. Agentforce depende de Salesforce Data Cloud para extraer y conectar todos los datos de tu empresa. Este es un punto muy importante, y volveremos a por qué puede ser tanto una gran ventaja como un gran dolor de cabeza.
Cómo se crea y configura un agente de IA de Salesforce
Poner en marcha un agente de IA de Salesforce no es tan fácil como pulsar un interruptor. Utiliza un "Agent Builder" de bajo código, pero aún tienes que ensuciarte las manos configurando varias piezas móviles para que haga lo que quieres. Aquí es donde las cosas pueden empezar a parecer complicadas.
Los componentes básicos: temas, acciones e instrucciones
Para poner en marcha un agente, tienes que configurar tres cosas principales:
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Temas: Básicamente, son los "trabajos a realizar" que quieres que el agente se encargue. Por ejemplo, un tema podría ser "procesar la devolución de un producto", "consultar el estado de un pedido" o "actualizar la información de la cuenta de un cliente".
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Acciones: Son las herramientas específicas que el agente puede utilizar para completar un trabajo. Las acciones están directamente vinculadas al backend de Salesforce, lo que significa que pueden implicar la ejecución de un Flujo, la ejecución de código Apex o el uso de una Plantilla de Prompt. Esto generalmente significa que necesitarás un administrador de Salesforce experimentado o incluso un desarrollador para configurar y supervisar estas acciones.
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Instrucciones: Están escritas en lenguaje natural y actúan como la lógica que le dice al agente qué hacer. Usas las instrucciones para guiar al agente sobre cómo manejar un tema y cuándo debe usar una acción específica.
La dependencia del ecosistema de Salesforce
Ahora, aquí está el truco: para que un agente de IA de Salesforce funcione realmente bien, sus datos y acciones deben residir casi por completo dentro del mundo de Salesforce.
Si quieres que el agente responda una pregunta usando una guía interna, esa guía debe estar en Data Cloud. Si quieres que realice una tarea, necesita un Flujo predefinido o una clase de Apex lista para usarse. Intentar obtener información de sistemas externos, como una base de conocimientos separada en Confluence o una carpeta compartida de Google Docs, significa que primero tienes que construir conectores y canalizar todos esos datos hacia Data Cloud. Eso puede ser un proceso lento, caro y complicado.
Casos de uso frente a limitaciones prácticas
Salesforce ha pintado un panorama emocionante de lo que sus agentes de IA pueden hacer, pero es inteligente equilibrar ese potencial con los problemas del mundo real de su sistema cerrado.
Casos de uso anunciados
Salesforce está destacando algunos agentes listos para usar para diferentes equipos:
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Agente de Servicio al Cliente: Diseñado para resolver problemas de soporte al cliente 24/7 sin necesidad de que un humano intervenga.
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Agente Representante de Desarrollo de Ventas (SDR): Puede calificar nuevos leads de forma independiente, responder preguntas sobre productos y programar reuniones para el equipo de ventas.
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Agente de Campañas de Marketing: Ayuda a generar ideas para campañas, crear listas de audiencias segmentadas e incluso escribir textos de marketing.
El desafío oculto: un enfoque de ecosistema cerrado crea silos de datos
El principal problema con Agentforce es que vive en un ecosistema cerrado. Si el conocimiento más útil de tu empresa está almacenado fuera de Salesforce, tu agente de IA estará trabajando con una mano atada a la espalda.
Piénsalo: ¿tus ingenieros documentan las nuevas funciones en Confluence? ¿Tus equipos de soporte mantienen guías detalladas de solución de problemas en Notion o Google Docs? ¿Todo tu historial de soporte, lleno de soluciones valiosísimas, está en un helpdesk que no es de Salesforce, como Zendesk o Freshdesk? Si la respuesta es sí, Agentforce no puede acceder a nada de eso fácilmente.
Esto te pone en una posición complicada. Para que Agentforce funcione a la perfección, Salesforce básicamente te está animando a mover todos tus datos y flujos de trabajo a su plataforma. Eso no es solo una simple actualización de software; es un proyecto masivo a nivel de toda la empresa que puede prolongarse durante meses o incluso años.
| Característica | Agente de IA de Salesforce (Agentforce) | eesel AI |
|---|---|---|
| Fuentes de conocimiento | Principalmente datos de Salesforce; las fuentes externas requieren una configuración compleja de Data Cloud. | Se conecta instantáneamente a más de 100 fuentes (Zendesk, Freshdesk, Confluence, Google Docs, Slack, etc.). |
| Integración con Helpdesk | Diseñado para Salesforce Service Cloud. | Se integra en tu helpdesk actual (Zendesk, Freshdesk, Intercom) sin una gran migración. |
| Tiempo de configuración | De semanas a meses, a menudo requiere consultores especializados. | Empieza a funcionar en minutos con una plataforma que puedes configurar tú mismo. |
| Flexibilidad | Te encierra en el mundo de Salesforce. | Funciona con tus herramientas existentes, por lo que eres libre de usar las mejores aplicaciones para cada tarea. |
Entendiendo su precio e implementación
Además de los obstáculos técnicos, también tienes que pensar en el costo y el esfuerzo que se necesita para poner en marcha Agentforce.
El modelo de precios: pago por conversación
Salesforce ha dicho que el precio de Agentforce comenzará en 2 $ por conversación.
A primera vista, eso puede sonar bastante simple, pero un modelo basado en el consumo tiene un gran defecto: es totalmente impredecible. Si tienes un mes con mucho trabajo de soporte o una campaña de marketing que genera una avalancha de preguntas, tu factura de IA podría dispararse sin previo aviso. Es un modelo que básicamente te penaliza por hacer crecer tu negocio.
Y ese precio ni siquiera cubre los costos, a menudo elevados, de las licencias de Data Cloud, otros productos de Salesforce que puedas necesitar y los servicios de implementación de consultores que probablemente tendrás que contratar para que todo funcione en conjunto.
La realidad de la implementación: no es tan simple como pulsar un interruptor
Preguntas frecuentes
Un agente de IA de Salesforce, también conocido como Agentforce, es un trabajador digital autónomo diseñado para gestionar tareas de varios pasos en ventas, servicio y marketing sin una guía humana constante. A diferencia de Einstein Copilot, que asiste a los humanos sugiriendo contenido o resumiendo, Agentforce tiene como objetivo completar trabajos enteros de forma independiente.
Los componentes técnicos principales incluyen el Atlas Reasoning Engine, que funciona como el "cerebro" del agente para planificar y desglosar solicitudes, y Data Cloud, que sirve como su memoria y base de conocimientos al conectar todos los datos empresariales relevantes dentro del ecosistema de Salesforce.
Los agentes de IA de Salesforce pueden abordar diversas necesidades empresariales, como proporcionar soporte al cliente automatizado 24/7, calificar de forma independiente clientes potenciales de ventas y programar reuniones, y ayudar a los equipos de marketing con ideas para campañas y generación de contenido. Están diseñados para automatizar procesos rutinarios pero complejos de varios pasos.
La fuerte dependencia del ecosistema de Salesforce significa que, para que un agente de IA de Salesforce funcione de manera óptima, sus datos y acciones deben residir principalmente dentro de Salesforce. La integración de fuentes de conocimiento externas como Confluence o Google Docs requiere un esfuerzo significativo para construir conectores y canalizar esos datos hacia Data Cloud, lo que puede ser un proceso lento y costoso.
El precio de un agente de IA de Salesforce comienza en 2 $ por conversación, basado en un modelo de consumo. Esto puede llevar a costos impredecibles que aumentan rápidamente con un mayor uso. Además, este precio no cubre otros gastos potenciales como las licencias de Data Cloud, otros productos de Salesforce necesarios o los significativos servicios de implementación de consultores.
La implementación de un agente de IA de Salesforce no es un proceso simple y rápido; generalmente implica de semanas a meses de trabajo dedicado. Requiere una inversión inicial sustancial en diseño, mapeo de procesos, limpieza de datos y una configuración meticulosa de temas, acciones e instrucciones, lo que a menudo necesita la experiencia de un administrador o desarrollador especializado en Salesforce.
Un agente de IA de Salesforce es más adecuado para grandes empresas que están profunda y completamente comprometidas con la plataforma de Salesforce, utilizándola de manera integral en sus funciones de ventas, servicio, marketing y gestión de datos. Para las empresas que valoran la agilidad o utilizan una mezcla diversa de las mejores herramientas de su clase, su enfoque de ecosistema cerrado podría presentar limitaciones significativas.
