Publicado el: 9 de mayo de 2025 / Actualización del: 9 de mayo de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Inteligencia artificial: por qué Salesforces Agentforce (todavía) no comienza - Las alternativas independientes son mejores - Imagen: xpert.digital
Salesforce Agent Force: entre la visión y la realidad en la Edad de Ai
Agentes autónomos en la empresa: por qué Salesforce está luchando
Desde la primera presentación en septiembre de 2024, Salesforce AgentForce ha sido una de las plataformas de IA más prometedoras para crear agentes autónomos en el entorno corporativo. A pesar de los grandes anuncios y los objetivos ambiciosos del CEO de Salesforce, Marc Benioff, incluida la visión de activar mil millones de agentes a fines de la realidad de 2025, muestra una imagen más diferenciada. La plataforma, que va más allá de los chatbots convencionales y se supone que controla los procesos comerciales complejos de forma independiente, lucha con los obstáculos de adopción. Si bien Salesforce tiene algunos éxitos, los pronósticos de ventas permanecen detrás de las expectativas, y la amplia penetración del mercado es larga en llegar.
¿Qué es Salesforce Agentforce?
Agentforce representa la visión de Salesforce de una "tercera ola del KI", según la IA y Copiloten predictivos. Es una plataforma que permite a las empresas crear y usar agentes de IA autónomos que van más allá de las funciones de los chatbots y asistentes convencionales. Estos agentes toman decisiones de forma independiente, optimizan los procesos y actúan de forma independiente, sin requerir una vigilancia humana constante.
Adecuado para:
Funciones y arquitectura centrales
La plataforma AgentForce se basa en varios componentes clave que en conjunto forman un poderoso ecosistema:
- Agent Builder: una herramienta de código bajo/sin código con la que las empresas pueden configurar sus propios agentes de IA utilizando herramientas de Salesforce como flujos, plantillas de inmediato, APEX y API.
- Motor de razonamiento de Atlas: actúa como un "cerebro" de Agentforce, donde los usuarios pueden definir parámetros de diálogos en lenguaje natural. El motor divide tareas complejas en pasos parciales más pequeños, evalúa cada paso y sugiere un plan para el procedimiento adicional.
- Einstein Trust Layer: protege efectivamente los datos de Salesforce del acceso no autorizado por los proveedores de tercera parte y, por lo tanto, permite el uso seguro de diferentes modelos de idiomas grandes (LLM).
- Integración con el ecosistema de Salesforce: Agentforce está nativo integrado en todo el cliente de Salesforce 360, lo que significa que los agentes pueden usar el contexto completo del cliente de las aplicaciones CRM.
Los agentes de IA pueden usarse en diversas áreas de negocio, incluidos el servicio al cliente, las ventas, el marketing y el comercio. Puede asumir tareas como responder consultas de clientes, la calificación de los clientes potenciales de ventas y la optimización de las campañas de marketing.
Desafíos y obstáculos de adopción
A pesar del gran potencial, Agentforce tiene que enfrentar varios desafíos que ralentizan su adopción. Estos se pueden dividir en diferentes categorías:
Curva de complejidad y aprendizaje
Uno de los mayores obstáculos es la complejidad de la plataforma. Los usuarios informan que la implementación y el control de AgentForce requieren una curva de aprendizaje empinada. Incluso después de la provisión de instrucciones correctas, el gasto a menudo contiene demasiada información innecesaria. La configuración de un agente se describe como un tiempo de tiempo porque hay que administrar demasiadas instrucciones.
Problemas de rendimiento
Los usuarios informan tiempos de carga lentos y ocasionalmente funciones que no son reaccionantes. La interfaz de usuario a veces se percibe como abrumadora, con demasiadas funciones y pestañas, lo que puede afectar la eficiencia.
Opciones de adaptación limitadas
Las funciones de adaptación avanzadas a veces no son compatibles, lo que limita el atractivo de la plataforma para empresas con requisitos específicos. El mercado de agentes se describe como "delgado" en comparación con los competidores, lo que significa que los equipos tienen que crear muchas funciones desde cero.
Problemas de integración
Los problemas con las integraciones de terceros pueden conducir a errores de sincronización de datos. La documentación se percibe como pobre, especialmente en el caso de integraciones complejas, y los desarrolladores a menudo dependen de foros para encontrar soluciones.
Costos y precios impredecibles
Los costos operativos totales pueden ser prohibitivos para las empresas más pequeñas. Los usuarios informan facturas impredecibles con un uso cada vez mayor, con el presupuesto superado en unos pocos meses, lo que dificulta planificar el trimestre.
Gobierno y cumplimiento
Las herramientas de gobernanza se describen como solo mediocres, especialmente para empresas en industrias reguladas. Los equipos de cumplimiento a menudo tienen que crear soluciones para funciones que en realidad deberían ser estándar.
Rendimiento del mercado y efectos financieros
Los desafíos en la adopción de Agentforce tienen efectos directos en los pronósticos financieros de Salesforce:
- En febrero de 2025, Salesforce anunció que su pronóstico de ventas para el año financiero 2026 fue de $ 40.5 a 40.9 mil millones bajo las expectativas de los analistas de $ 41.35 mil millones. Esta decepción se atribuyó principalmente a la introducción más lenta de la plataforma AgentForce.
- Rebecca Wettemann, CEO de la compañía de análisis Valoir, comentó sobre la situación con las palabras de que después de las malas experiencias con experimentos generativos de IA, las empresas no están dispuestas a "exhibir cheques en blanco hasta que Salesforce demuestre que Agentforce realmente funciona". El siguiente o dos trimestres será crucial para Salesforce.
- Parker Snook, analista senior de investigación de M Science, notó que la monetización de AgentForce "puede haber comenzado más lentamente de lo que muchos esperaban".
Desarrollos positivos e historias de éxito
A pesar de los desafíos, también hay señales positivas para Agentforce:
Base de clientes en crecimiento
Salesforce ha completado 5,000 acuerdos de AgentForce en febrero de 2025, incluidos más de 3.000 acuerdos pagados con clientes conocidos como Singapur Air, Equinox y Jacuzzi.
Implementaciones exitosas
Algunas compañías informan resultados positivos con Agentforce:
- OpenTable: dentro de las tres semanas posteriores a la implementación de AgentForce, la compañía administra el 73% de las solicitudes web de restaurantes, un aumento del 50% en comparación con su herramienta anterior.
- Goodyear: con AgentForce for the Field, el especialista en neumáticos tiene como objetivo acortar los tiempos de reparación al proporcionar a los técnicos de información del vehículo y automatizar la programación.
- Pfizer: La Compañía MedTech utiliza AgentForce para mejorar sus procesos orientados al cliente y apoyar a 20,000 empleados en ventas y compromiso.
Éxitos internos en Salesforce
Salesforce también usa AgentForce internamente. Desde el inicio de la plataforma en octubre, Agentforce ha resuelto un 84% de 380,000 consultas de servicio, con solo el 2% de la escalada humana necesaria. Además, la oferta de ciclos cúbicos se aceleró en más del 75%.
Estrategias para acelerar la adopción
Para acelerar la adopción de AgentForce, Salesforce ha implementado varias estrategias:
Integración con plataformas existentes
Salesforce ha integrado AgentForce con sus plataformas existentes como CRM, Slack, MuleSoft y Tableau para reducir el obstáculo de entrada.
Opciones de adaptación y flexibilidad
La plataforma ofrece opciones de adaptación que permiten a las empresas crear agentes de IA para sus necesidades específicas.
Modelo de precios basado en el uso
Salesforce ha introducido un modelo de precio basado en uso para AgentForce, en el que cada conversación cuesta $ 2. Este enfoque está destinado a alentar a los usuarios a interactuar con más frecuencia con la plataforma.
Mejoras continuas
En diciembre de 2024, Salesforce Agentforce 2.0 anunció, que ofrece innovaciones esenciales, como una biblioteca con habilidades llave en mano, la integración de los agentes de IA en holgura, así como las habilidades de recurrencia avanzadas y las funciones de trapo.
¿Comenzará Agentforce?
El futuro de Agentforce depende de qué tan bien Salesforce pueda dominar los desafíos actuales. Los expertos están de acuerdo en que el retorno de Salesforce a las tasas de crecimiento de dos dígitos depende del éxito de la plataforma AgentForce.
El siguiente o dos trimestres será crucial para demostrar que Agentforce puede entregar las ventajas prometidas. Si Salesforce puede eliminar con éxito las preocupaciones sobre la complejidad, el rendimiento, la integración y los costos, la plataforma tiene el potencial de convertirse en un canal de juego en el campo de los agentes autónomos de IA.
La visión de Marc Benioff de activar mil millones de agentes con Agentforce a fines de 2025 sigue siendo ambiciosa, pero no imposible si la adopción gana en los próximos meses.
Adecuado para:
Agente de IA autónomo: ¿Por qué todavía duda en presentar su introducción?
Salesforce Agentforce representa un progreso significativo en la evolución de las plataformas de IA para las empresas. La combinación de habilidades de decisión autónoma, una integración profunda en el ecosistema de Salesforce y el enfoque de desarrollo de bajo código ofrece una promesa de valor convincente.
Sin embargo, la adopción más lenta muestra que el camino hacia la introducción generalizada de los agentes autónomos de IA está pavimentado con desafíos. Las empresas dudan en invertir en nuevas tecnologías de IA sin ver evidencia clara de su efectividad y retorno de la inversión.
Para Salesforce, esto significa que no solo tiene que superar los obstáculos técnicos, sino que también tiene que ganar la confianza de los clientes mostrando historias de éxito convincentes y resultados medibles. Los próximos meses mostrarán si Agentforce puede desarrollar todo su potencial y conducir al avance prometido.
Adecuado para:
Su transformación de IA, integración de IA y experto en la industria de la plataforma de IA
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Konrad Wolfenstein
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