Se tem estado atento à IA para negócios, provavelmente já ouviu o burburinho, especialmente após os grandes anúncios da Salesforce na Dreamforce. Parece que toda a gente está a falar sobre agentes de IA, e a Salesforce está firmemente no centro dessa conversa.
Eles lançaram a Agentforce, a sua visão para uma força de trabalho de IA autónoma para o seu negócio. Mas, depois de ultrapassar as demonstrações impressionantes e as grandes promessas, o que é que isso realmente significa para a sua equipa no dia a dia?
Vamos analisar o que é um agente de IA da Salesforce, como funciona, o que pode fazer com ele e algumas das limitações do mundo real que precisa de considerar antes de mergulhar de cabeça.
O que é um agente de IA da Salesforce (também conhecido como Agentforce)?
Ok, então quando as pessoas dizem "agente de IA da Salesforce", estão na verdade a falar sobre as ferramentas dentro de uma plataforma chamada Agentforce.
Simplificando, a Agentforce é um conjunto de ferramentas para construir e usar agentes de IA autónomos que podem gerir tarefas nas suas equipas de vendas, serviços e marketing sem que uma pessoa precise de guiar cada passo. Esta é uma grande mudança em relação à sua IA anterior, o Einstein Copilot. Enquanto o Einstein foi construído para ajudar um humano, escrevendo um e-mail ou resumindo um caso, a Agentforce foi projetada para ser um "trabalhador digital" que pode lidar com trabalhos de várias etapas por si só.
A tecnologia que torna isto possível tem duas partes principais:
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Atlas Reasoning Engine: Pode pensar nisto como o cérebro do agente. É a parte que interpreta um pedido (como "um cliente quer devolver o seu último pedido"), divide-o em passos mais pequenos e cria um plano para o executar.
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Data Cloud: Esta é a memória e o conhecimento do agente. A Agentforce depende da Salesforce Data Cloud para extrair e conectar todos os dados do seu negócio. Este é um ponto muito importante, e voltaremos a explicar por que pode ser tanto uma grande vantagem como uma grande dor de cabeça.
Como um agente de IA da Salesforce é construído e configurado
Colocar um agente de IA da Salesforce a funcionar não é tão fácil como carregar num botão. Ele usa um "Agent Builder" de baixo código, mas ainda assim precisa de pôr as mãos na massa para configurar algumas partes móveis para que ele faça o que quer. É aqui que as coisas podem começar a parecer complicadas.
Os blocos de construção: Tópicos, ações e instruções
Para pôr um agente a funcionar, precisa de configurar três coisas principais:
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Tópicos: Basicamente, são os "trabalhos a serem feitos" que quer que o agente trate. Por exemplo, um tópico pode ser "processar a devolução de um produto", "verificar o estado de um pedido" ou "atualizar as informações da conta de um cliente".
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Ações: Estas são as ferramentas específicas que o agente tem permissão para usar para concluir um trabalho. As ações estão diretamente ligadas ao backend da Salesforce, o que significa que podem envolver a execução de um Flow, a execução de algum código Apex ou o uso de um Prompt Template. Isto geralmente significa que precisará de um administrador de Salesforce experiente ou até mesmo de um programador para configurar e supervisionar estas ações.
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Instruções: São escritas em linguagem corrente e atuam como a lógica que diz ao agente o que fazer. Usa as instruções para guiar o agente sobre como lidar com um tópico e quando deve usar uma ação específica.
A dependência do ecossistema Salesforce
Agora, aqui está o senão: para que um agente de IA da Salesforce funcione realmente bem, os seus dados e ações precisam de residir quase completamente dentro do mundo Salesforce.
Se quiser que o agente responda a uma pergunta usando um guia interno, esse guia precisa de estar na Data Cloud. Se quiser que ele execute uma tarefa, precisa de um Flow pré-construído ou uma classe Apex pronta a usar. Tentar obter informações de sistemas externos, como uma base de conhecimento separada no Confluence ou uma pasta partilhada de Google Docs, significa que tem de construir conectores e canalizar todos esses dados para a Data Cloud primeiro. Isso pode ser um processo lento, caro e confuso.
Casos de uso vs. limitações práticas
A Salesforce pintou um quadro entusiasmante do que os seus agentes de IA podem fazer, mas é inteligente equilibrar esse potencial com as dores de cabeça do mundo real do seu sistema fechado.
Casos de uso anunciados
A Salesforce está a destacar alguns agentes prontos a usar para diferentes equipas:
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Agente de Atendimento ao Cliente: Construído para resolver problemas de suporte ao cliente 24/7 sem a necessidade de intervenção humana.
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Agente Representante de Desenvolvimento de Vendas (SDR): Pode qualificar novos leads de forma independente, responder a perguntas sobre produtos e agendar reuniões para a equipa de vendas.
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Agente de Campanhas de Marketing: Ajuda a criar ideias de campanhas, a criar listas de público-alvo e até a escrever textos de marketing.
O desafio oculto: Uma abordagem de "jardim murado" cria silos de dados
O principal problema com a Agentforce é que ela vive num jardim murado. Se o conhecimento mais útil da sua empresa estiver armazenado fora da Salesforce, o seu agente de IA estará a trabalhar com uma mão atada às costas.
Pense nisso: os seus engenheiros escrevem sobre novas funcionalidades no Confluence? As suas equipas de suporte mantêm guias detalhados de resolução de problemas no Notion ou no Google Docs? Todo o seu histórico de suporte, cheio de soluções valiosas, está num helpdesk que não é da Salesforce, como o Zendesk ou o Freshdesk? Se a resposta for sim, a Agentforce não consegue aceder a nada disso facilmente.
Isto coloca-o numa posição complicada. Para fazer a Agentforce brilhar, a Salesforce está basicamente a incentivá-lo a mover todos os seus dados e fluxos de trabalho para a plataforma deles. Isso não é apenas uma simples atualização de software; é um projeto massivo, que abrange toda a empresa e pode arrastar-se por meses ou até anos.
| Característica | Agente de IA da Salesforce (Agentforce) | eesel AI |
|---|---|---|
| Fontes de Conhecimento | Principalmente dados da Salesforce; fontes externas necessitam de uma configuração complexa da Data Cloud. | Conecta-se instantaneamente a mais de 100 fontes (Zendesk, Freshdesk, Confluence, Google Docs, Slack, etc.). |
| Integração com Helpdesk | Feito para o Salesforce Service Cloud. | Integra-se no seu helpdesk atual (Zendesk, Freshdesk, Intercom) sem uma grande migração. |
| Tempo de Configuração | Semanas a meses, muitas vezes necessita de consultores especializados. | Comece a funcionar em minutos com uma plataforma que pode configurar sozinho. |
| Flexibilidade | Prende-o ao mundo da Salesforce. | Funciona com as suas ferramentas existentes, para que seja livre de usar as melhores aplicações para o trabalho. |
Compreender o seu preço e implementação
Além dos obstáculos técnicos, também tem de pensar no custo e no esforço necessários para pôr a Agentforce a funcionar.
O modelo de preços: Pagamento por conversação
A Salesforce anunciou que o preço da Agentforce começará em 2 $ por conversação.
À primeira vista, pode parecer bastante simples, mas um modelo baseado no consumo tem uma falha enorme: é totalmente imprevisível. Se tiver um mês movimentado no suporte ou uma campanha de marketing que traga uma avalanche de perguntas, a sua fatura de IA pode disparar sem aviso. É um modelo que basicamente o penaliza por fazer crescer o seu negócio.
E esse preço nem sequer cobre os custos, muitas vezes elevados, das licenças da Data Cloud, de outros produtos da Salesforce de que possa precisar, e dos serviços de implementação de consultores que provavelmente terá de contratar para pôr tudo a funcionar em conjunto.
A realidade da implementação: Não é tão simples como carregar num botão
Perguntas frequentes
Um agente de IA da Salesforce, também conhecido como Agentforce, é um trabalhador digital autónomo projetado para lidar com tarefas de várias etapas em vendas, serviços e marketing sem orientação humana constante. Ao contrário do Einstein Copilot, que auxilia os humanos sugerindo conteúdo ou resumindo, a Agentforce tem como objetivo concluir trabalhos inteiros de forma independente.
Os principais componentes técnicos incluem o Atlas Reasoning Engine, que funciona como o "cérebro" do agente para planear e decompor pedidos, e a Data Cloud, que serve como a sua memória e base de conhecimento, conectando todos os dados de negócio relevantes dentro do ecossistema Salesforce.
Os agentes de IA da Salesforce podem abordar várias necessidades de negócio, como fornecer suporte ao cliente automatizado 24/7, qualificar leads de vendas de forma independente e agendar reuniões, e ajudar as equipas de marketing com ideias de campanhas e geração de conteúdo. São projetados para automatizar processos rotineiros, mas complexos, de várias etapas.
A forte dependência do ecossistema Salesforce significa que, para um agente de IA da Salesforce ter um desempenho ótimo, os seus dados e ações devem residir principalmente na Salesforce. A integração de fontes de conhecimento externas como o Confluence ou o Google Docs requer um esforço significativo para construir conectores e canalizar esses dados para a Data Cloud, o que pode ser um processo lento e dispendioso.
O preço de um agente de IA da Salesforce começa em 2 $ por conversação, com base num modelo de consumo. Isto pode levar a custos imprevisíveis que aumentam rapidamente com o aumento do uso. Além disso, este preço não cobre outras despesas potenciais, como licenças da Data Cloud, outros produtos Salesforce necessários ou os significativos serviços de implementação de consultores.
A implementação de um agente de IA da Salesforce não é um processo simples e rápido; normalmente envolve semanas a meses de trabalho dedicado. Requer um investimento inicial substancial em design, mapeamento de processos, limpeza de dados e configuração meticulosa de tópicos, ações e instruções, necessitando frequentemente de conhecimentos especializados de um administrador ou programador Salesforce.
Um agente de IA da Salesforce é mais adequado para grandes empresas que estão profunda e totalmente comprometidas com a plataforma Salesforce, utilizando-a de forma abrangente nas suas funções de vendas, serviços, marketing e gestão de dados. Para empresas que valorizam a agilidade ou usam uma mistura diversificada das melhores ferramentas do mercado, a sua abordagem de "jardim murado" pode apresentar limitações significativas.
