Salesforce ha ampliado Agentforce con una cartera de agentes de IA preparados para tareas concretas de ventas, atención al cliente, comercio, recursos humanos y operaciones. La novedad desplaza el foco desde la creación de agentes genéricos hacia paquetes configurados para procesos empresariales específicos y añade una capacidad destinada a automatizaciones de mayor alcance: mantener objetivos y planes activos durante días o semanas.
La propuesta llega en un momento de crecimiento acelerado del negocio de IA de Salesforce. Al cierre de su segundo trimestre fiscal de 2027, Agentforce superaba los 1.500 millones de dólares de ingresos recurrentes anuales, un 240% más interanual, mientras Agentforce y Data 360 sumaban cerca de 3.900 millones. La compañía contabilizaba además 7.000 millones de «Agentic Work Units» (AWU) ejecutadas entre Agentforce y Slack, 3.200 millones de ellas durante el trimestre.
La AWU es una métrica definida por Salesforce para medir tareas realizadas por sus sistemas, como procesar una petición, completar una cadena de razonamiento o invocar una herramienta. No es una unidad estandarizada de la industria, por lo que sirve principalmente para seguir la evolución del uso dentro de su propia plataforma.
Agentes preparados para ventas, servicio y operaciones
El nuevo catálogo pretende reducir el trabajo previo de diseño. En lugar de empezar desde un agente vacío, las empresas reciben modelos con acciones, habilidades y estructuras de datos asociadas a un puesto o proceso, que después pueden adaptar a sus reglas y sistemas.
Casey se orienta a atención al cliente y puede resolver consultas por voz, SMS, WhatsApp y chat web, con funciones preconfiguradas para preguntas frecuentes, devoluciones, gestión de cuentas y escalado a personas. Paige cubre solicitudes internas de TI y recursos humanos desde Slack, portales y otras herramientas de trabajo. Carter se dirige al comercio digital, con búsqueda y comparación de productos, respuesta a dudas y pago dentro de la conversación.
Marshall se centra en procesos de cadena de suministro y back office, con ejecución determinista y registro de las acciones realizadas. Piper trabaja sobre generación de demanda B2B, interactuando con visitantes e interesados desde la web y el correo para cualificar oportunidades. Hunter actúa como agente comercial saliente, desde la investigación de cuentas hasta el contacto y seguimiento del pipeline.
La mayoría de estos agentes están ya disponibles de forma general. Hunter permanece en piloto y Salesforce prevé su disponibilidad general en noviembre de 2026.
La cartera incorpora además Fin, la plataforma de agente de atención al cliente que pertenecía a Intercom. Salesforce cerró su adquisición el 10 de septiembre, después de anunciar en junio una operación valorada en unos 3.600 millones de dólares. Unos meses antes, el 1 de abril, había completado la compra de Qualified, creadora de Piper, por una contraprestación valorada en 1.200 millones de dólares. Estas adquisiciones explican parte de la ampliación del catálogo: Salesforce está integrando productos especializados ya desplegados en clientes junto a sus propios agentes.
Agentforce amplía el trabajo más allá de una conversación
La pieza técnicamente más relevante es el nuevo entorno de ejecución de largo horizonte de Agentforce. Hasta ahora, buena parte de los agentes empresariales estaban diseñados alrededor de una interacción o una tarea delimitada. Salesforce quiere que puedan mantener un objetivo, conservar el estado y revisar un plan conforme cambien las condiciones.
Hunter será el primer agente que utilizará este runtime. Un comercial podrá, por ejemplo, pedirle que recupere oportunidades en riesgo antes de cerrar el trimestre. El sistema convierte esa instrucción en un objetivo medible, establece un plan, determina qué herramientas y datos necesita y aplica límites sobre qué acciones puede ejecutar por sí mismo y cuáles requieren aprobación.
La arquitectura se apoya en tres elementos. La memoria mantiene el contexto y el progreso entre sesiones; la ejecución duradera permite reanudar planes y modificarlos sin comenzar desde cero; y el «dynamic steering» adapta el comportamiento del agente en función de las indicaciones que vaya dando el usuario. Salesforce prevé extender este modelo a otros agentes y permitir que los clientes construyan los suyos sobre la misma infraestructura.
Ese salto amplía también el problema de control. Un agente que opera durante semanas puede realizar muchas más acciones, acceder a más datos y acumular cambios de contexto que uno limitado a una conversación. Salesforce intenta acotar ese riesgo con Agent Script, su lenguaje para definir el comportamiento de los agentes, que combina instrucciones en lenguaje natural con reglas deterministas. La compañía abrió en 2026 su herramienta de autoría bajo licencia Apache 2.0, incluidos el parser, el compilador y otros componentes de desarrollo.
Aprendizaje, coordinación y optimización
Junto al runtime, Salesforce está añadiendo mecanismos para transferir conocimiento operativo y coordinar varios agentes. AI Skills permitirá que un empleado enseñe a Agentforce Coworker cómo completar una tarea para reutilizar después ese procedimiento. La función está en piloto y tiene prevista su disponibilidad general en octubre de 2026.
Multi-Agent Orchestration, ya disponible, distribuye trabajo entre agentes especializados cuando un proceso atraviesa varios roles o sistemas. Agent Optimizer, previsto también para octubre, analizará agentes, subagentes, acciones y trazas de sesiones para detectar oportunidades de mejora y apoyar las pruebas.
La combinación apunta a una arquitectura con agentes especializados en lugar de un único asistente que intente cubrir todas las funciones. Para las empresas, esa división puede facilitar la asignación de permisos, responsabilidades y controles, aunque también eleva la necesidad de gobernar qué agente accede a cada sistema y cómo se supervisan los traspasos entre ellos.
Salesforce acompaña el lanzamiento con resultados de clientes. La compañía afirma que el agente de Engine resuelve por completo el 50% de sus consultas de chat, que Hunter genera el 60% del pipeline de Perk y que Paige resuelve el 70% de las solicitudes administrativas de Autism Queensland. Hibbett atribuye a su agente el 90% de los recorridos principales de compra, Asana ha multiplicado por cuatro el volumen de conversaciones con Piper y Anthropic registra una resolución autónoma del 79% de las conversaciones atendidas por Fin. Son métricas de casos concretos y no implican el mismo rendimiento en otras implantaciones.
El coste pasa a depender del trabajo ejecutado
La expansión funcional mantiene el modelo comercial basado en consumo de Agentforce. En Europa, Salesforce publica un precio de 500 euros por 100.000 Flex Credits, y una acción estándar consume 20 créditos. También ofrece un modelo de dos euros por conversación para determinados agentes orientados al cliente, además de licencias por usuario y paquetes con uso incluido.
La consecuencia operativa es que los agentes de largo recorrido obligarán a vigilar tanto la precisión y la tasa de resolución como el número de acciones que ejecutan para alcanzar un resultado. Cuanto más autónomo y persistente sea un agente, mayor importancia tendrán los límites de permisos, la observabilidad y el control del consumo.
Con esta cartera, Salesforce extiende Agentforce hacia una capa de ejecución de procesos empresariales, con agentes que combinan contexto de Customer 360, reglas programáticas y capacidad para mantener objetivos durante periodos prolongados. Para las organizaciones que los desplieguen, la cuestión práctica será sostener esa autonomía con costes previsibles, trazabilidad suficiente y controles que permitan delegar trabajo sin perder supervisión sobre decisiones que afectan a clientes, operaciones e ingresos.
