Salesforce presenta 7 agenti AI Agentforce: cosa cambia per le aziende

Salesforce arriva a Dreamforce con una proposta precisa: rendere gli agenti di intelligenza artificiale più vicini a strumenti operativi aziendali che a semplici chatbot. L’azienda ha presentato sette agenti Agentforce già associati a funzioni specifiche, un nuovo runtime per portare avanti attività per giorni o settimane e un’architettura comune di controllo e governance. Secondo Salesforce, gli agenti sono connessi al contesto di Customer 360 e ai processi già utilizzati dall’impresa, anziché agire come assistenti isolati. 23

I sette agenti Agentforce

Il portafoglio assegna a ogni agente un compito aziendale circoscritto. Al momento dell’annuncio, sei risultavano disponibili in generale; Hunter era ancora in fase pilota. 23

• Casey — assistenza clienti: gestisce richieste via voce, SMS, WhatsApp e chat web. I flussi preconfigurati riguardano FAQ, resi, gestione dell’account e passaggio a un operatore umano. Salesforce cita il caso di Engine, dove il suo help agent avrebbe risolto integralmente il 50% delle richieste in chat. Disponibilità generale. 23

• Paige — assistenza IT e HR: risponde alle richieste interne dei dipendenti in ambito informatico e risorse umane attraverso Slack, portali per il personale e strumenti di lavoro esistenti. Salesforce cita Autism Queensland, dove Paige avrebbe risolto il 70% delle richieste amministrative. Disponibilità generale. 23

• Carter — commercio: aiuta gli utenti a trovare e confrontare prodotti, risponde alle domande e supporta il checkout direttamente in chat. Salesforce cita Hibbett AI, che avrebbe gestito il 90% dei principali percorsi di acquisto dopo sei settimane di implementazione. Disponibilità generale. 23

• Marshall — supply chain: orchestra processi di back office e filiera, automatizza operazioni manuali con esecuzione deterministica e conserva un registro verificabile delle azioni svolte. Disponibilità generale. 23

• Piper — vendite B2B inbound: interagisce con i lead in entrata, li qualifica e li accompagna verso la conversione tramite siti web e caselle di posta, per team commerciali e marketing. Salesforce cita Asana, dove Piper avrebbe generato un volume di conversazioni quattro volte superiore, e indica 45 giorni come tempo tipico di implementazione. Disponibilità generale. 23

• Fin — customer experience: gestisce workflow complessi di esperienza cliente su più canali, usando Operator per le operazioni rivolte ai clienti e modelli personalizzati Fin Apex per la CX. Salesforce cita Anthropic, dove Fin avrebbe risolto autonomamente il 79% delle conversazioni ricevute. Disponibilità generale. 23

• Hunter — vendite outbound: ricerca potenziali clienti e conduce attività di contatto insieme ai venditori lungo cicli commerciali estesi. Salesforce cita Perk, dove Hunter avrebbe costruito il 60% della pipeline. In pilota al momento dell’annuncio; disponibilità generale prevista per novembre 2026. 23

I risultati dei clienti citati sono esempi forniti da Salesforce, non benchmark verificati in modo indipendente. Per chi valuta l’adozione, restano quindi da testare su dati e integrazioni propri le prestazioni effettive, le regole di escalation e i criteri di misurazione.

Un runtime per il lavoro che non termina con una chat

Il nuovo runtime di lunga durata è pensato per consentire a un agente di perseguire un obiettivo nell’arco di giorni o settimane, invece di esaurirsi in una singola interazione. Hunter è il primo agente nominato a utilizzare questa tecnologia. 36

Salesforce indica tre capacità principali:

• Memoria, per mantenere contesto e stato di avanzamento tra sessioni diverse;
• Esecuzione persistente, per proseguire, riprendere e recuperare un piano di lavoro nel tempo;
• Riorientamento dinamico, che consente alle persone di modificare le priorità dell’agente quando cambiano le circostanze.

L’esempio fornito dall’azienda è quello di un venditore che chiede a Hunter di recuperare le trattative a rischio prima della fine del trimestre: l’agente trasformerebbe la richiesta in un obiettivo misurabile, preparerebbe un piano e lavorerebbe per raggiungerlo nel tempo. 36

È un passaggio rilevante per l’uso in impresa: un agente utile nella ricerca di prospect o nell’assistenza non deve soltanto produrre una risposta, ma conservare il contesto appropriato, rispettare istruzioni che cambiano e gestire processi interrotti o distribuiti su più sistemi.

I 7 miliardi di Agentic Work Units dichiarati da Salesforce

Salesforce afferma di aver erogato 7 miliardi di Agentic Work Units (AWU) tramite Agentforce e Slack nei due anni precedenti, incluse 3,2 miliardi nel secondo trimestre. 23

Le AWU sono la metrica usata da Salesforce per misurare l’attività svolta tramite la piattaforma. Il dato segnala la scala di utilizzo riportata dall’azienda, ma non equivale di per sé a una misurazione diretta di ritorno sull’investimento, accuratezza, risparmi di costo o completamento autonomo delle attività senza dati aggiuntivi sugli esiti.

Enterprise AI Harness: un livello unico di controllo

In parallelo, Salesforce ha introdotto il Trusted Enterprise AI Harness, un’architettura comune progettata per offrire alle organizzazioni controlli condivisi, senza richiedere a ogni team di ricostruire separatamente meccanismi di contesto, sicurezza e governance per ciascuna esperienza AI. 40

L’harness riunisce sei capacità:

• Contesto affidabile (Trusted Context)
• Capacità d’azione affidabile (Trusted Agency)
• Azione affidabile (Trusted Action)
• Governance affidabile (Trusted Governance)
• Sicurezza affidabile (Trusted Security)
• Modelli affidabili (Trusted Models)

Il previsto AI Control Plane dovrebbe diventare il punto centrale per amministrare agenti e sistemi AI nell’organizzazione. Salesforce afferma che l’approccio supporta modelli, agenti e sistemi sia propri sia di terze parti; la scelta del modello può basarsi su accuratezza, prestazioni, costo ed esigenze aziendali. 40

Questo è probabilmente il nodo più concreto dell’annuncio per le aziende: gli agenti preconfigurati possono accelerare la partenza, ma la questione decisiva con la crescita dei progetti è come governare identità, autorizzazioni, accesso ai dati, azioni eseguibili e selezione dei modelli.

Il contesto di Dreamforce e il dibattito sull’AI avanzata

Dreamforce 2026 era in programma dal 15 al 17 settembre a San Francisco, al Moscone Center, con oltre 43.000 partecipanti attesi. Marc Benioff e il CEO di OpenAI Sam Altman avrebbero dovuto discutere di come OpenAI stia avanzando la frontiera dell’AI e collaborando con Salesforce per trasformarla in strumenti affidabili per il business. 5061

L’evento si svolge mentre prosegue un confronto più ampio sulla velocità di sviluppo dei sistemi di AI avanzata. Reuters ha riferito che Altman avrebbe detto ai dipendenti di OpenAI che l’azienda è disponibile a rallentare lo sviluppo insieme ad altri laboratori, in risposta alle crescenti preoccupazioni legate alla sicurezza. 47

L’annuncio di Salesforce non risolve questa discussione di settore. Il suo obiettivo è più circoscritto: far lavorare gli agenti all’interno di dati, workflow, permessi, monitoraggio e regole di governance aziendali. Per le organizzazioni che stanno valutando Agentforce, il test non è quindi solo se un agente sappia svolgere un compito, ma se possa farlo in modo affidabile entro i controlli richiesti dal business.