Salesforce Commerce Cloud: el punto de partida hacia el Agentic Unified Commerce

Dreamforce 2025 ha puesto el foco en un nuevo paradigma:Agentic Unified Commerce.

Se trata de agentes de inteligencia artificial que no solo recomiendan, sino que ejecutan acciones (buscan, enrutan, pagan o gestionan devoluciones) sobre los sistemas de ecommerce, OMS y tienda física, para garantizar la trazabilidad y operar dentro de “guardarraíles”: medidas de protección que aseguran un uso seguro, ético y responsable de la tecnología.

Con el partnership entre OpenAI, Stripe y Salesforce, la presentación de ACP (Agentic Commerce Protocol) y Instant Checkout marca un antes y un después.

Por primera vez, el cliente podrá interactuar en un canal conversacional (por ejemplo, en ChatGPT) y pasar de descubrir a decidir y pagar dentro del mismo hilo. Es decir, el cobro se procesa de forma segura con Stripe, mientras que el pedido y los datos permanecen en los sistemas internos de la empresa (Commerce, OMS o ERP).

La clave del éxito de este nuevo modelo radica en tres pilares:

1. Datos operativos fiables con precio, stock y SLA en tiempo real.
2. Gobernanza clara sobre políticas de precios y promociones.
3. Observabilidad de los agentes, con trazabilidad sobre qué hicieron y por qué.

Estamos pasando de “IA que asiste” a “IA que actúa”. Por eso, a los responsables de plataformas de comercio electrónico les recomiendo empezar con pilotos acotados (un país, una línea) y medir CR, AOV, NPS post-compra, costes y fraude. Antes de escalar, prioriza: 

• datos en tiempo real.
• guardarraíles comerciales claros.
• catálogo de herramientas ACP bien definido (qué acciones puede tomar el agente)

De la teoría a la acción: Salesforce Commerce Cloud

A continuación presentamos algunos de los casos de uso más relevantes que están definiendo el modelo Agentic Unified Commerce, donde los agentes no solo recomiendan, sino que ejecutan y optimizan procesos en tiempo real.

Personal Shopper conversacional (B2C): del chat al checkout embebido con Stripe

Imagina un cliente que inicia una conversación en la web, la app o incluso en ChatGPT. El agente entiende su intención, consulta el catálogo, el stock y los precios, compone el carrito, aplica la promoción válida y finaliza la compra con Instant Checkout. Todo, sin salir del chat.

• Trigger: chat/voz en web, app o ChatGPT.
• Acción del agente: entiende intención, consulta catálogo/stock/precio, compone carrito, aplica promo válida, paga con Instant Checkout y crea pedido.
• Herramientas ACP: SearchCatalog, GetPrice, AddToCart, Checkout, CreateOrder.
• KPIs: CR conversacional, AOV, tiempo de compra, tasa de devolución. 

Recuperación de abandono: oferta/bundle “justo a tiempo” en el mismo hilo

Cuando un cliente abandona el carrito o muestra señales de intención, el agente calcula en tiempo real la “mejor siguiente oferta” —ya sea un bundle, una opción de envío o financiación— y la presenta directamente en el hilo conversacional.

• Trigger: carrito abandonado o sesión con señales de intención.
• Acción: el agente recalcula la “mejor siguiente oferta” (bundle, envío, financiación) y re-engancha en el mismo hilo.
• Herramientas: GetCustomerContext, RecommendBundle, ApplyOffer.
• KPIs: uplift en recuperación, margen neto, tasa de canibalización

Postventa y autoservicio inteligente

Ante preguntas como “¿Dónde está mi pedido?” o “Quiero cambiar de talla”, el agente actúa de forma autónoma: consulta el estado, ofrece opciones (cambio, devolución o retención), emite la etiqueta y coordina el nuevo envío.

• Trigger: “¿Dónde está mi pedido?”, “Quiero cambiar de talla”.
• Acción: el agente consulta estado, propone opciones (hold, cambio, devolución), emite etiqueta y re-coordina envío.
• Herramientas: TrackOrder, CreateReturn, ExchangeItem, BookCourier. 
• KPIs: FCR (resolución en primer contacto), tiempo medio de resolución, coste por caso.

Enrutamiento dinámico de pedidos (OMS “vivo”): decide almacén/tienda óptimos, re-ruta ante roturas de stock

Cada pedido se convierte en una decisión en tiempo real. El agente elige el punto de fulfillment óptimo considerando coste, SLA o saturación y re-ruta automáticamente si detecta roturas de stock.

• Trigger: creación/actualización de pedido.
• Acción: decide el fulfillment óptimo (tienda vs. almacén) según coste, SLA, saturación, split. Re-ruta si hay rotura.
• Herramientas: CheckInventory, RouteOrder, SplitShipment, NotifyCustomer.
• KPIs: coste por pedido, on-time rate, % re-ruteos exitosos, NPS post-compra.

B2B Quick-Order con reglas complejas

En el entorno B2B, los agentes preparan pedidos masivos validados con reglas contractuales: precios escalonados, mínimos, sustitutos y disponibilidad. Todo queda aprovisionado y enviado al ERP sin intervención manual.

• Trigger: comprador B2B entra con contrato y listas frecuentes.
• Acción: arma pedido masivo, valida precios escalonados, mínimos, sustitutos, aprovisiona y envía a ERP.
• Herramientas: GetContractPrice, ValidateOrderRules, SubmitPO.
• KPIs: tiempo de pedido, errores por regla, líneas por pedido, satisfacción del comprador.

Ventas asistidas en tienda (Clienteling agentic)

En el punto de venta, el asistente escanea al cliente o el producto y el agente sugiere tallas, alternativas o cross-sell, comprueba el stock cercano y cierra la venta desde el móvil con pago embebido. Una experiencia fluida que conecta el mundo físico y digital.

• Trigger: el asistente de venta escanea cliente/producto.
• Acción: el agente sugiere alternativas/tallas, comprueba stock cercano, cierra la venta desde el móvil con pago embebido.
• Herramientas: FindNearbyInventory, RecommendCrossSell, MobileCheckout.
• KPIs: tasa de conversión en tienda, UPT, ventas perdidas evitadas.

El factor humano: donde la tecnología cobra sentido

Por avanzada que sea la tecnología, son las personas quienes priorizan, controlan y hacen que todo funcione en el día a día. La IA puede ejecutar, pero la dirección sigue siendo humana.

En la práctica, cada rol cumple una función clave:

• El Product Owner o responsable del canal selecciona los 2–3 casos más relevantes y mide su impacto.
• Marketing, Marca y Legal establecen los límites: precios, tono, políticas y marco de actuación.
• El equipo de AgentOps supervisa lo que hacen los agentes, interpreta sus decisiones y puede pausar la operación si algo no va bien.
• Datos garantiza la fiabilidad de la información crítica: precios, stock y tiempos de entrega.
• Atención al cliente y tienda física validan la experiencia real, asegurando coherencia entre lo digital y lo humano.
• Finalmente, IT expone herramientas seguras, auditables y trazables, que permiten operar con confianza.

En definitiva: lla tecnología impulsa pero las personas dirigen. Sin equipos, criterios y cuidado humano, no hay ecommerce que funcione de verdad.