AgentForce: el salto de Salesforce hacia el modelo Agentic Enterprise

Después de Dreamforce 2025, nos queda claro que Salesforce consolida su apuesta por la inteligencia artificial con una visión más madura y estructurada: los agentes dejan atrás la fase experimental para entrar plenamente en producción.

El 2025 ha sido un año de aprendizaje y validación, marcado por pilotos y pruebas de concepto (POCs) en los que los agentes desempeñaban funciones acotadas, bajo supervisión y centradas en casos de uso sencillos.

El 2026, en cambio, se perfila como el año de la escala: los agentes se integrarán en el núcleo operativo de las organizaciones amplificando la capacidad humana. Así nace el concepto de Agentic Enterprise: personas y agentes colaborando de manera coordinada, segura y medible.

Opinión y criterio propio sobre AgentForce

Hasta ahora, Salesforce había centrado gran parte de su estrategia de IA en agentes conversacionales orientados al cliente: asistentes de soporte, bots de autoservicio o casos de uso de ventas muy guiados, con prompts y objetivos acotados.

El paradigma era claro: peticiones definidas, interacción controlada y un foco casi exclusivo en la experiencia externa.

El gran salto que introduce AgentForce 360 es la ampliación del alcance hacia el interior de las organizaciones. Los agentes además de ser una  “cara amable” para el cliente, pasan a formar parte del core de las compañías.

Ya no hablamos solo de agentes que conversan, sino de agentes que actúan, ejecutan y colaboran con los equipos humanos: gestionan accesos, preparan contextos, orquestan flujos de trabajo y anticipan incidencias antes de que ocurran.

Para lograrlo, Salesforce ha escuchado atentamente a la industria, que demandaba más previsibilidad y control en el comportamiento de los agentes.

La respuesta llega con AgentScript, una evolución natural de los guardrails que permite definir criterios deterministas para guiar el razonamiento del agente dentro de rutas seguras, sin volver atrás al modelo rígido de los chatbots.

De este modo, las empresas pueden confiar en los resultados de los agentes, sabiendo que operan bajo principios lógicos y verificables, pero manteniendo al mismo tiempo su capacidad cognitiva y adaptativa.

En este nuevo marco, la IA deja de ser reactiva y pasa a ser aumentativa. Por lo tanto, el objetivo no es sustituir tareas, sino amplificar la capacidad humana, liberar tiempo de valor y ofrecer un contexto más rico para la toma de decisiones. 

En resumen, Salesforce pasa de ofrecer “agentes que responden” a construir una plataforma para organizaciones que piensan y actúan junto a sus agentes.

Este es, probablemente, el cambio más profundo desde la llegada de Einstein: pasar de IA como asistente a IA como compañero de trabajo.

Casos de uso de AgentForce

Un ejemplo claro de esta transición hacia el modelo agentic lo estamos experimentando en nuestra propia organización. Hemos incorporado agentes directamente en nuestros procesos de desarrollo y entrega de soluciones, convirtiéndolos en parte del core operativo.

Lo que inicialmente se percibía como una amenaza —una automatización que podría “restar” trabajo— se ha transformado en la principal ayuda de los equipos. 

Por ejemplo, hoy, los desarrolladores trabajan con una guía constante: los agentes les asisten en la escritura de código, la revisión de estándares, la documentación y la verificación de buenas prácticas. 

El resultado es doblemente positivo: se acelera la entrega y se eleva la calidad y consistencia del producto final.

Por eso, de nuevo, vemos que la IA no reemplaza al talento: lo amplifica, haciendo que cada entrega combine experiencia humana y precisión automatizada. 

Esa es, en esencia, la promesa real del Agentic Enterprise: una empresa donde humanos y agentes construyen juntos, a un ritmo y con una calidad antes inalcanzables.

Otro de nuestros casos piloto refleja muy bien el potencial real de esta nueva etapa. Hemos desarrollado un agente “silencioso” integrado en el flujo comercial, capaz de escuchar por voz un pedido dictado en lenguaje natural por un vendedor y traducirlo en acciones reales dentro de Salesforce. 

El agente interpreta la intención, realiza una búsqueda semántica en el catálogo de productos, prepara automáticamente la oportunidad, presupuesto o pedido, y verifica stock en tiempo real, sugiriendo referencias alternativas en caso de rotura. 

Lo que antes requería que el comercial introdujera manualmente referencias, validara existencias o corrigiera errores en el back office, ahora sucede de forma transparente y casi instantánea.

El impacto es claro: los equipos de ventas pueden concentrarse en lo que realmente importa —vender más y mejor—, mientras el agente se ocupa del trabajo invisible detrás del telón.

Casos como este demuestran cómo los agentes ya no solo asisten, sino que operan en paralelo al negocio, incrementando la velocidad, precisión y eficiencia comercial.