Salesforce presenta siete agentes de IA Agentforce antes de Dreamforce

Salesforce anunció antes de Dreamforce una nueva cartera de siete agentes de IA Agentforce, diseñados para tareas empresariales concretas, junto con un entorno de ejecución para trabajos que pueden extenderse durante días o semanas. La propuesta también incorpora una arquitectura común de gobierno y control de IA. Según la compañía, estos agentes se conectan con el contexto de Customer 360 y con los procesos de negocio ya existentes, en vez de funcionar como chatbots aislados. 23

Los siete agentes de Agentforce

Cada agente tiene una función empresarial definida. Salesforce indicó que seis estaban disponibles de forma general en el momento del anuncio, mientras que Hunter seguía en fase piloto. 23

• Casey, para atención al cliente: Gestiona solicitudes de servicio por voz, SMS, WhatsApp y chat web. Incluye flujos preconfigurados para preguntas frecuentes, devoluciones, gestión de cuentas y derivación a una persona. Salesforce citó el caso de Engine, donde su agente de ayuda habría resuelto por completo el 50 % de las consultas por chat. Disponibilidad general. 23

• Paige, para TI y recursos humanos: Atiende solicitudes internas de TI y RR. HH. mediante Slack, portales para empleados y herramientas de trabajo existentes. Salesforce citó a Autism Queensland, donde Paige habría resuelto el 70 % de las solicitudes administrativas. Disponibilidad general. 23

• Carter, para comercio: Ayuda a los compradores a encontrar y comparar productos, responde preguntas y permite completar compras dentro del chat. Salesforce citó a Hibbett AI, que habría gestionado el 90 % de los recorridos principales de compra tras una implementación de seis semanas. Disponibilidad general. 23

• Marshall, para cadena de suministro: Coordina procesos de back office y cadena de suministro, automatiza tareas manuales mediante ejecución determinista y conserva un registro auditable de las acciones. Disponibilidad general. 23

• Piper, para ventas B2B entrantes: Interactúa con contactos entrantes, los cualifica y los convierte a través de sitios web y bandejas de entrada para equipos de ventas y marketing. Salesforce citó a Asana, donde Piper habría generado cuatro veces más volumen de conversaciones, y señaló que una implementación típica tarda 45 días. Disponibilidad general. 23

• Fin, para experiencia del cliente: Ejecuta flujos complejos de experiencia de cliente en varios canales, con Operator para operaciones de atención y modelos personalizados Fin Apex para CX. Salesforce citó a Anthropic, donde Fin habría resuelto de forma autónoma el 79 % de las conversaciones que recibió. Disponibilidad general. 23

• Hunter, para ventas salientes: Investiga prospectos y realiza acciones de contacto junto a los representantes comerciales durante ciclos de venta prolongados. Salesforce citó a Perk, donde Hunter habría generado el 60 % del pipeline comercial. En piloto en el momento del anuncio; disponibilidad general prevista para noviembre de 2026. 23

Las cifras de resultados de clientes son ejemplos proporcionados por Salesforce, no comparativas independientes. Pueden orientar sobre los flujos de trabajo que busca automatizar la compañía, pero cada empresa deberá validar el desempeño con sus propios datos, integraciones, requisitos de escalado a personal humano y métricas.

Un runtime pensado para tareas que duran más que una conversación

El nuevo runtime de largo horizonte de Salesforce busca que un agente pueda perseguir un objetivo a lo largo de días o semanas, en lugar de terminar su trabajo al concluir una única interacción. Hunter es el primer agente anunciado que utiliza esta tecnología. 36

La empresa describe tres capacidades principales:

• Memoria, para conservar el contexto y el progreso relevantes entre sesiones.
• Ejecución duradera, para que un plan pueda continuar, reanudarse y recuperarse con el tiempo.
• Dirección dinámica, que permite a los usuarios redirigir al agente cuando cambian las circunstancias o las prioridades.

En el ejemplo de Salesforce, un vendedor podría pedir a Hunter que recupere oportunidades en riesgo antes del cierre del trimestre. El agente convertiría esa petición en un objetivo medible, elaboraría un plan y trabajaría sobre él a lo largo del tiempo. 36

La diferencia es relevante en un entorno empresarial: un agente útil para prospección, servicio o gestión operativa no solo debe producir una respuesta. También necesita mantener el contexto adecuado, respetar instrucciones que cambian y gestionar de forma fiable tareas que se interrumpen o atraviesan varios sistemas.

Los 7.000 millones de Unidades de Trabajo Agéntico reportados por Salesforce

Salesforce afirmó haber entregado 7.000 millones de Unidades de Trabajo Agéntico —Agentic Work Units o AWU— en Agentforce y Slack durante los dos años anteriores, incluidos 3.200 millones en el segundo trimestre. 23

Las AWU son la medida de actividad que utiliza Salesforce para contabilizar trabajo realizado mediante su plataforma. La cifra muestra la escala de uso que reporta la empresa, pero no equivale por sí sola a retorno de inversión, precisión, ahorro de costes ni finalización autónoma de tareas sin datos adicionales sobre resultados.

Trusted Enterprise AI Harness: una capa común de control

Junto con los agentes, Salesforce presentó Trusted Enterprise AI Harness, una arquitectura común orientada a dar a las organizaciones controles compartidos, sin que cada equipo tenga que crear por separado mecanismos de contexto, seguridad y gobernanza para cada experiencia de IA. 40

Salesforce agrupa esta arquitectura en seis capacidades:

• Contexto confiable
• Agencia confiable
• Acción confiable
• Gobernanza confiable
• Seguridad confiable
• Modelos confiables

Su propuesta de AI Control Plane busca ofrecer un punto central para administrar agentes y sistemas de IA en toda la organización. Salesforce sostiene que el enfoque admite modelos, agentes y sistemas propios y de terceros, y que la selección del modelo puede basarse en factores como precisión, rendimiento, coste y necesidades de negocio. 40

Para los equipos que evalúan el uso de agentes, esta es la parte más práctica del anuncio. Los agentes con nombre ofrecen puntos de partida ya empaquetados; la arquitectura de control pretende resolver la cuestión más compleja de operar a escala: cómo gestionar identidades, permisos, acceso a datos, acciones y elección de modelos.

El contexto de Dreamforce y el debate sobre la IA avanzada

Dreamforce 2026 estaba previsto del 15 al 17 de septiembre en San Francisco, con más de 43.000 asistentes esperados en el Moscone Center. Marc Benioff y Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, tenían programada una conversación sobre el avance de la frontera de la IA y la colaboración entre OpenAI y Salesforce para convertir esa tecnología en herramientas empresariales. 5061

El evento se celebraba en medio de un debate más amplio sobre la velocidad de desarrollo de la IA avanzada. Reuters informó que Altman dijo a empleados de OpenAI que la compañía estaba abierta a ralentizar el desarrollo en coordinación con otros laboratorios, ante el aumento de las preocupaciones por la seguridad. 47

El anuncio de Salesforce no resuelve ese debate sectorial. Su enfoque es más concreto: incorporar agentes a datos empresariales, flujos de trabajo, permisos, supervisión y mecanismos de gobierno. Por ello, para una organización que evalúe Agentforce, la cuestión clave no es únicamente si un agente puede realizar una tarea, sino si puede hacerlo de forma fiable dentro de los controles que exige su negocio.