Salesforce bringt sieben KI-Agenten für konkrete Unternehmensaufgaben

Salesforce hat vor seiner Jahreskonferenz Dreamforce sieben vorkonfigurierte Agentforce-KI-Agenten vorgestellt. Ergänzt wird das Paket durch eine neue Runtime für langfristige Aufgaben und eine gemeinsame Governance-Architektur. Nach Angaben des Unternehmens greifen die Agenten auf den Kontext von Customer 360 und bestehende Geschäftsprozesse zu, statt als isolierte Chatbots zu arbeiten. 23

Sieben Agenten, sieben klar umrissene Aufgaben

Jeder Agent ist auf einen bestimmten Unternehmensbereich zugeschnitten. Sechs waren zum Zeitpunkt der Ankündigung allgemein verfügbar; Hunter befand sich noch in der Pilotphase. 23

• Casey – Kundenservice: Bearbeitet Serviceanfragen über Telefonie, SMS, WhatsApp und Webchat. Vorgefertigte Abläufe decken häufige Fragen, Retouren, Kontoverwaltung und die Übergabe an menschliche Mitarbeitende ab. Salesforce verweist auf Engine: Dort habe der Help Agent 50 % der Chat-Anfragen vollständig gelöst. Allgemein verfügbar. 23

• Paige – IT- und HR-Service: Bearbeitet IT- und HR-Anfragen von Beschäftigten in Slack, Mitarbeiterportalen und vorhandenen Arbeitsplatz-Tools. Als Beispiel nennt Salesforce Autism Queensland, wo Paige 70 % der Verwaltungsanfragen gelöst habe. Allgemein verfügbar. 23

• Carter – Commerce: Hilft Kundinnen und Kunden beim Finden und Vergleichen von Produkten, beantwortet Fragen und unterstützt den Kaufabschluss direkt im Chat. Salesforce nennt Hibbett AI, wo Carter nach einer sechswöchigen Einführung 90 % der zentralen Einkaufsprozesse bearbeitet habe. Allgemein verfügbar. 23

• Marshall – Lieferkette: Orchestriert Backoffice- und Lieferkettenprozesse, automatisiert manuelle Arbeit mit deterministischer Ausführung und führt ein prüfbares Protokoll aller Aktionen. Allgemein verfügbar. 23

• Piper – B2B-Inbound-Vertrieb: Spricht eingehende Leads über Websites und Postfächer an, qualifiziert sie und unterstützt deren Konvertierung für Vertriebs- und Marketingteams. Bei Asana habe Piper laut Salesforce das Vierfache an Gesprächsvolumen erzeugt; eine typische Einführung dauere 45 Tage. Allgemein verfügbar. 23

• Fin – Customer Experience: Steuert komplexe Customer-Experience-Abläufe über mehrere Kanäle hinweg. Dabei kommen Operator für Kundenprozesse und Fin Apex Custom Models für CX zum Einsatz. Salesforce nennt Anthropic als Beispiel, wo Fin 79 % der bei ihm eingehenden Gespräche autonom gelöst habe. Allgemein verfügbar. 23

• Hunter – Outbound-Vertrieb: Recherchiert potenzielle Kunden und unterstützt Vertriebsmitarbeitende bei der Ansprache über längere Verkaufszyklen hinweg. Salesforce verweist auf Perk, wo Hunter 60 % der Vertriebspipeline aufgebaut habe. Zum Zeitpunkt der Ankündigung im Pilotbetrieb; allgemeine Verfügbarkeit für November 2026 geplant. 23

Die genannten Ergebnisse stammen aus von Salesforce angeführten Kundenbeispielen und sind keine unabhängigen Benchmarks. Für Kaufentscheidungen sollten Unternehmen die Leistung mit eigenen Daten, Integrationen, Eskalationsvorgaben und Messstandards prüfen.

Eine Runtime für Arbeit, die länger dauert als ein Chat

Die neue Long-Horizon-Runtime soll Agenten ermöglichen, über Tage oder Wochen auf ein Ziel hinzuarbeiten, statt eine Aufgabe mit einer einzelnen Interaktion abzuschließen. Hunter ist der erste benannte Agent auf dieser Runtime. 36

Salesforce beschreibt drei Kernfunktionen:

• Memory: Bewahrt relevanten Kontext und den Arbeitsfortschritt über Sitzungen hinweg.
• Dauerhafte Ausführung: Pläne können über längere Zeit weiterlaufen, nach Unterbrechungen fortgesetzt und wiederhergestellt werden.
• Dynamische Steuerung: Nutzerinnen und Nutzer können den Agenten umleiten, wenn sich Prioritäten oder Rahmenbedingungen ändern.

Als Beispiel nennt Salesforce einen Vertriebsmitarbeiter, der Hunter auffordert, gefährdete Deals vor Quartalsende zu retten. Der Agent soll daraus ein messbares Ziel ableiten, einen Plan erstellen und über einen längeren Zeitraum darauf hinarbeiten. 36

Für den Unternehmenseinsatz ist das ein entscheidender Unterschied: Ein Agent muss nicht nur eine gute Antwort formulieren. Er muss passenden Kontext erhalten, geänderte Anweisungen beachten und Aufgaben zuverlässig über Systemgrenzen und Unterbrechungen hinweg abwickeln können.

7 Milliarden „Agentic Work Units“ laut Salesforce

Salesforce erklärt, in den vergangenen zwei Jahren über Agentforce und Slack 7 Milliarden Agentic Work Units (AWUs) ausgeliefert zu haben, darunter 3,2 Milliarden im zweiten Quartal. 23

AWUs sind die unternehmenseigene Kennzahl für über die Plattform erledigte Arbeit. Die Zahl zeigt die von Salesforce berichtete Nutzungsgröße, lässt sich aber nicht ohne zusätzliche Ergebnisdaten direkt mit Kapitalrendite, Genauigkeit, Kosteneinsparungen oder der Zahl autonom abgeschlossener Aufgaben gleichsetzen.

Trusted Enterprise AI Harness: eine Kontrollschicht für Agenten und Modelle

Parallel zu den Agenten stellte Salesforce das Trusted Enterprise AI Harness vor. Die gemeinsame Architektur soll Organisationen zentrale Mechanismen für Kontext, Sicherheit und Governance bieten, statt dass jedes Team diese Grundlagen für jede KI-Anwendung separat aufbauen muss. 40

Salesforce fasst das Harness in sechs Bereiche:

• Trusted Context
• Trusted Agency
• Trusted Action
• Trusted Governance
• Trusted Security
• Trusted Models

Die geplante AI Control Plane soll als zentrale Steuerungsinstanz für Agenten und KI-Systeme im Unternehmen dienen. Nach Salesforce-Angaben unterstützt der Ansatz eigene und externe Modelle, Agenten und Systeme. Die Auswahl von Modellen soll sich unter anderem an Genauigkeit, Leistung, Kosten und fachlichen Anforderungen orientieren. 40

Für Unternehmen liegt darin der praktische Kern der Ankündigung: Die benannten Agenten sind vorgefertigte Einstiegspunkte. Das Harness soll die schwierigere Betriebsfrage beantworten – wie sich Identitäten, Berechtigungen, Datenzugriff, Aktionen und Modellentscheidungen kontrollieren lassen, wenn KI-Deployments wachsen.

Dreamforce im Kontext der Debatte über fortgeschrittene KI

Die Dreamforce 2026 fand vom 15. bis 17. September im Moscone Center in San Francisco statt; erwartet wurden mehr als 43.000 Teilnehmende. Marc Benioff und OpenAI-Chef Sam Altman sollten darüber sprechen, wie OpenAI die Entwicklung moderner KI vorantreibt und gemeinsam mit Salesforce daraus vertrauenswürdige Werkzeuge für Unternehmen macht. 5061

Die Veranstaltung fiel in eine breitere Debatte über das Entwicklungstempo leistungsfähiger KI-Systeme. Reuters berichtete, Altman habe OpenAI-Beschäftigten gesagt, das Unternehmen sei angesichts wachsender Sicherheitsbedenken offen dafür, die Entwicklung gemeinsam mit anderen KI-Laboren zu verlangsamen. 47

Salesforces Ankündigung beantwortet diese industriepolitische Frage nicht. Der Fokus ist enger: Agenten sollen innerhalb von Unternehmensdaten, Workflows, Berechtigungen, Überwachung und Governance eingesetzt werden. Für interessierte Organisationen ist deshalb nicht allein entscheidend, ob ein Agent eine Aufgabe ausführen kann – sondern ob dies innerhalb der erforderlichen Kontrollmechanismen zuverlässig gelingt.