Marco Hernansanz, máximo responsable de Salesforce para el sur de Europa, Oriente Medio y África, defiende que la IA agéntica ha entrado en una fase distinta: menos centrada en la demostración tecnológica y más orientada a producción, gobierno del dato, orquestación y resultados medibles. En plena discusión sobre el futuro del SaaS, Salesforce intenta demostrar que los agentes no destruyen el software empresarial, sino que obligan a rediseñarlo.
El futuro del software empresarial ya no se entiende solo desde la evolución del producto, sino desde el modo en que las organizaciones empiezan a rediseñar su operativa alrededor de la inteligencia artificial. La incorporación de agentes obliga a revisar qué procesos pueden delegarse, qué controles deben mantenerse, qué datos son necesarios para actuar con precisión y cómo se mide su impacto real en productividad, experiencia de cliente y organización interna.
En ese contexto, Salesforce atraviesa un momento especialmente relevante. La compañía que durante casi tres décadas ayudó a popularizar el software como servicio se enfrenta ahora a un cambio de ciclo que afecta directamente al mercado que la convirtió en una referencia global: la misma inteligencia artificial que promete acelerar su siguiente etapa de crecimiento alimenta también la idea de que el SaaS, tal como lo hemos conocido, podría perder parte de su sentido. Si los agentes ejecutan tareas, construyen aplicaciones y operan sobre datos, la duda que empieza a instalarse en el mercado es si las grandes plataformas empresariales seguirán justificando su valor o si cada compañía podrá apoyarse en la IA para construir su propio software a medida.
Hernansanz, es tajante y no compra esa lectura. Para él, la discusión sobre el «SaaSpocalypse» parte de una simplificación: confundir la capacidad de un modelo de lenguaje con la complejidad real de operar una empresa. En su visión, los LLM son una innovación enorme, pero no constituyen por sí solos una plataforma empresarial. Les falta contexto, seguridad, flujos de trabajo, permisos, gobierno, integración y capacidad de actuar dentro de procesos críticos.
Esa fue, en buena medida, la idea que sobrevoló el Agentforce World Tour Madrid 2026. Ante más de 3.500 asistentes en IFEMA, Salesforce no quiso presentar la IA agéntica como una promesa futurista, sino como una tecnología que empieza a entrar en producción en procesos concretos. Banca, educación, atención al cliente, ventas, recursos humanos, utilities o administración pública aparecen ya como terrenos de prueba reales. No necesariamente como grandes transformaciones de golpe, sino como una transición más gradual y, por eso mismo, más creíble.
Hernansanz lo explica desde una posición singular, su responsabilidad regional abarca el sur de Europa, África, Europa del Este, la zona mediterránea y Oriente Medio. Además, tras la salida de Enrique Polo como Country Leader de Salesforce en España, también ha asumido temporalmente el liderazgo directo del mercado español. Eso le permite leer el momento desde dos planos: el de la estrategia global de Salesforce y el de la adopción concreta en mercados que avanzan a velocidades distintas, con sectores, culturas empresariales y niveles de madurez diferentes.
La primera impresión que deja la conversación es que Salesforce quiere mover el centro de gravedad del debate. Durante los últimos dos años, buena parte de la industria ha hablado de modelos, copilotos y asistentes. Salesforce intenta llevar la discusión a otro lugar: qué hace falta para que un agente no solo responda, sino que actúe dentro de una empresa sin romper seguridad, cumplimiento, trazabilidad ni responsabilidad.
«Hay una confusión, una simplificación, que asocia las empresas agénticas a las empresas que producen los modelos LLM», afirma Hernansanz. «Los modelos son una gran innovación, pero el modelo LLM por sí mismo, en un entorno empresarial, no proporciona la seguridad, no proporciona los flujos de trabajo, no proporciona una solución integrada para actuar».
La reflexión es importante porque delimita el terreno en el que Salesforce quiere competir. No contra los modelos fundacionales, sino alrededor de ellos. No como sustituto de OpenAI, Anthropic, Google o cualquier otro laboratorio de IA, sino como la capa empresarial que permite que esa inteligencia pueda utilizarse con datos, procesos, permisos y controles. La empresa agéntica, en este enfoque, no nace del modelo. Nace de la combinación entre dato, software, agente e interfaz.
Ese marco se ha convertido casi en la gramática oficial de Salesforce. Hernansanz lo resume en cuatro capas inseparables: sistema de contexto, sistema de trabajo, sistema de agentes y sistema de interacción. Data 360 proporciona el contexto. Customer 360 y las aplicaciones empresariales sostienen los flujos de trabajo. Agentforce aporta los agentes. Slack y otras interfaces permiten que humanos y agentes colaboren en el punto donde realmente ocurre el trabajo.
«Una plataforma agéntica tiene que tener cuatro capas«, explica. «El dato, el sistema de contexto, el sistema de trabajo, el sistema de agente y el sistema de interacción. Estas cuatro no son separables».
La afirmación parece técnica, pero tiene una lectura estratégica. Salesforce está diciendo al mercado que la IA agéntica no puede entenderse como una capa añadida sobre el software existente. Tampoco como una herramienta conversacional que se conecta puntualmente a una aplicación. Su propuesta es más ambiciosa: convertir la plataforma en un entorno donde los agentes puedan operar sobre procesos ya codificados, con datos gobernados y bajo reglas empresariales. En otras palabras, que el CRM deje de ser solo el lugar donde se registra la relación con el cliente y pase a ser también el entorno desde el que parte de esa relación se ejecuta.
El anuncio posterior de Headless 360 encaja exactamente en esa dirección. Presentado tras el evento de Madrid, en la décima edición de TDX, Headless 360 refuerza la idea de que el futuro de la plataforma no dependerá únicamente de interfaces tradicionales. En un modelo «headless», los agentes pueden acceder directamente a datos, procesos, automatizaciones y lógica de negocio a través de APIs y herramientas de desarrollo. La interfaz deja de ser el centro. Lo importante pasa a ser la capacidad de convertir inteligencia en acción.
Ese cambio tiene más calado de lo que parece. Durante décadas, el software empresarial ha estado organizado alrededor del usuario humano: pantallas, formularios, paneles, menús, flujos y aprobaciones.
Headless 360 apunta a otro diseño: una plataforma programable, accesible desde Slack, asistentes conversacionales, aplicaciones propias o agentes que actúan sobre procesos sin exigir que el empleado entre necesariamente en una aplicación. Si la visión se cumple, el software deja de ser un destino al que se accede y se convierte en una infraestructura operativa sobre la que actúan personas y agentes.
Hernansanz ya anticipaba esa dirección en Madrid cuando hablaba del futuro de la interfaz. «Esto nos va a cambiar la forma de trabajar con el software», decía. «La interfaz va a ser conversacional. Nosotros vemos Slack como una futura puerta de entrada a las aplicaciones de Salesforce. Quizá no tenga que volver a entrar en una aplicación de Salesforce. Quizá desde Slack puedo gestionar todos mis agentes, mis aplicaciones de Salesforce y aplicaciones de otros sitios».
La ambición es clara, pero Salesforce sabe que el mercado todavía está lejos de una adopción masiva y homogénea. Por eso el mensaje del evento de Madrid insistió tanto en el paso de pilotos a producción. El directivo sostiene que Agentforce, lanzado hace unos 17 meses, es el producto de mayor crecimiento en la historia de Salesforce. Combinado con Data Cloud, ahora Data 360, el negocio se acerca ya a los 3.000 millones de dólares, según explicó ante los medios. A nivel global habla de decenas de miles de clientes. En España, de cientos de clientes utilizando Salesforce y de «unas cuantas decenas» con proyectos grandes y reales en producción.
Ese matiz importa porque no estamos ante una adopción universal ni ante una transformación completa de las organizaciones, sino ante los primeros casos en producción, muchos de ellos acotados, apoyados en procesos existentes y planteados con una lógica prudente.
Repsol ha empezado con un agente para ordenar bombonas de butano a través de WhatsApp. Iberia trabaja con agentes para asistencia interna en recursos humanos. Movistar aplica agentes en atención al cliente. CaixaBank avanza tanto en asistencia a empleados como en procesos externos vinculados a clientes. Salesforce, por su parte, se presenta como «cliente cero» de su propia tecnología, con más de 20 agentes internos en producción utilizados por sus 80.000 empleados.
La duda de fondo es hasta qué punto esos casos anticipan una transformación real o representan, por ahora, una mejora incremental sobre procesos ya existentes. Hernansanz no esquiva el punto y reconoce que las empresas están empezando por donde resulta más natural: procesos ya codificados en software que pueden «agentificarse» sin poner en riesgo el modelo de negocio.
«Cuando pasas a producción hay que tener en cuenta infraestructuras, seguridad, compliance, escalabilidad», explica. «No vas a empezar con algo que te rompa totalmente el modelo de negocio. Por eso creo que es natural que los ejemplos que vemos estén donde Salesforce tiene una ventaja: ya tengo estos flujos de trabajo codificados en herramientas de software. Ahora el agente es una pieza autónoma de software que se pone por arriba y aprovecha mucho de todo lo que ya tengo codificado».
La frase «enciendo el interruptor y lo convierto en agente» resume bien esta primera etapa. No porque el proceso sea tan sencillo como activar una función, sino porque describe el punto de partida: antes de rediseñar la empresa alrededor de agentes, las compañías están probando cómo hacer autónomos flujos que ya existen. Es una fase de aprendizaje, de ajuste y de control. La transformación más profunda, si llega, vendrá después.
«Probablemente en un año hablemos de proyectos más disruptivos totalmente en producción», apunta Hernansanz. «Pero creo que la gente está empezando de la forma natural. Todo eso te va a dar un aprendizaje. Cuando se bloqueen las cosas en producción será por seguridad, por organización empresarial, por gobernanza. Cuando enciendas la luz y vayas afinando esos procesos, entonces dirás: vale, esto funciona, ahora estoy listo».
El aprendizaje más interesante de Salesforce como usuario interno no tiene que ver solo con productividad, sino con gobierno. Hernansanz cuenta que, cuando la compañía empezó a «agentificar» procesos, ocurrió algo previsible en cualquier organización grande: los agentes empezaron a crecer como setas. Cada equipo veía oportunidades, cada función detectaba tareas automatizables, cada flujo podía convertirse en candidato. La imagen es potente porque anticipa uno de los próximos problemas de la IA empresarial: después de los silos de datos pueden llegar los silos de agentes.
Ahí aparece una de las ideas que mejor resumen el cambio de fase. «Hace un año y medio, la gente pensaba en un superagente que iba a resolver todo. El superagente no existe. Lo que hay es muchos agentes haciendo tareas y esos agentes hay que orquestarlos».
La idea desplaza el debate desde la inteligencia individual del agente hacia la arquitectura del sistema. En una empresa real no habrá un único agente omnisciente resolviendo ventas, soporte, finanzas, recursos humanos y operaciones. Habrá agentes especializados, con permisos distintos, conectados a sistemas diferentes, operando sobre tareas concretas y necesitando coordinación. Esa coordinación será técnica, pero también organizativa. Quién crea agentes. Quién los aprueba. Quién controla sus acciones. Quién responde ante un error. Cómo se evita la duplicidad. Cómo se audita lo que han hecho.
Salesforce intenta responder a esa necesidad con MuleSoft Fabric y con una visión de ecosistema abierto. Hernansanz insiste en que los agentes de Salesforce tendrán que hablar con agentes de SAP, Workday, OpenAI y otros proveedores. La empresa agéntica, si quiere ser viable, no puede ser un jardín cerrado. Pero la apertura no elimina la disputa por el centro de control. En realidad, la hace más relevante. Quien orqueste agentes, datos, flujos y permisos ocupará una posición decisiva en el stack empresarial.
Esa tensión se parece a la que vivió el software empresarial con la integración de APIs, pero con una diferencia importante: aquí no se conectan solo sistemas, se conectan capacidades de decisión y acción. Cuando un agente recomienda, ejecuta, escala o interactúa con un cliente, la integración deja de ser un asunto técnico para convertirse en una cuestión de responsabilidad operativa.
La evolución de CaixaBank ilustra bien ese cambio. En el evento de Madrid, el banco apareció como uno de los casos más maduros. No solo porque haya pasado de la visión a la ejecución, sino porque muestra cómo una organización regulada empieza a llevar agentes desde la asistencia interna hacia la interacción directa con clientes.
«El año pasado había muchos más casos de asistencia a empleados internos para que sean más productivos», explica Hernansanz. «Este año hay más casos de agentes trabajando directamente con clientes. No solamente hago que seas más productivo y tú hablas con el cliente, sino que ahora, para ciertas tareas, pongo al agente directamente con el cliente. Obviamente con guardrails, con sistemas de escalado. Tú resuelves esto, pero si pasa de aquí me lo pasas a mí y me das un resumen».
Este punto resulta central para entender la fase actual. Mientras los agentes ayudan al empleado, el riesgo se mantiene relativamente contenido. Cuando empiezan a hablar con clientes, conceder crédito, gestionar incidencias, tramitar solicitudes o influir en decisiones comerciales, el nivel de exigencia cambia. Ya no basta con que la respuesta sea plausible. Tiene que ser correcta, trazable, autorizada y coherente con las políticas de la organización.
Por eso el debate sobre el dato ha vuelto al centro. En un ciclo de mercado dominado por agentes, demos y lenguaje natural, la adquisición de Informatica por Salesforce adquiere una relevancia estratégica mayor de la que podría parecer a primera vista. Hernansanz reconoce que la integración ha avanzado rápido, alrededor de un 80%, y que debería completarse durante el año. Pero lo relevante no está solo en el calendario de integración, sino en lo que Informatica aporta: MDM, gobierno del dato, linaje y capacidades que Salesforce necesitaba reforzar para sostener su propuesta agéntica.
«Lo que no teníamos, sobre todo la parte de MDM y de gobernanza del dato, es muy importante», explica. «Si te fijas, lo que hemos estado adquiriendo, integrando y desarrollando en Salesforce en los últimos dos años tiene mucho foco en el dato. Informatica complementa muy bien la solución que tenemos en MuleSoft».
La lectura empresarial es clara. Si el agente actúa sobre información incompleta, duplicada, desactualizada o mal gobernada, el riesgo no es solo que responda mal, sino que ejecute mal. La IA generativa podía tolerar cierta ambigüedad mientras se mantuviera en el terreno de la asistencia. La IA agéntica no tiene ese margen cuando entra en procesos de negocio. En banca, administración pública, utilities, sanidad, educación o atención al cliente, el dato deja de ser un insumo y se convierte en la base de la responsabilidad.
Otro aspecto relevante de la conversación es la diferencia entre grandes empresas y compañías medianas o pequeñas. Los casos visibles del evento fueron grandes marcas, algo lógico en una puesta en escena de este tipo. Pero Hernansanz sostiene que también hay adopción en empresas más pequeñas, y que en algunos casos el despliegue es incluso más sencillo. La razón es menos tecnológica que organizativa: menos capas legales, menos estructuras de compliance, menos fricción interna.
«En la parte baja del mercado hay agilidad», señala. «Una gran empresa puede tener un departamento legal o de compliance que se pregunte: si el agente responde algo mal, ¿de quién es la responsabilidad legal?».
Ese comentario introduce una variable que a menudo se subestima. La velocidad de adopción de la IA no depende solo de presupuesto, talento o tecnología. Depende también del modo en que una organización toma decisiones, reparte responsabilidades y tolera el riesgo. Una empresa pequeña puede moverse antes porque tiene menos estructuras de control. Una gran empresa puede tener más recursos, pero necesita más tiempo para aprobar, probar, escalar y gobernar. En la IA agéntica, la burocracia no siempre es resistencia al cambio. A veces es la forma que adopta la responsabilidad.
España, según Hernansanz, se encuentra en un buen momento dentro de la región. La compara especialmente con Italia, mercado que considera muy similar por composición empresarial y estructura económica. España habría empezado con fuerza en banca, con CaixaBank como referencia visible; Italia, en cambio, estaría mostrando más tracción inicial en industria, utilities y energía. Lo interesante es que ambos mercados empiezan a observarse mutuamente. Lo que funciona en banca en España despierta interés en Italia. Lo que avanza en industria en Italia puede servir de referencia para España.
«Todo el mundo está en un momento similar», resume. «En función de dónde aparece un banco, una utility o una empresa tecnológica que tracciona, esa industria va un poco antes. Pero hemos visto en todos los mercados un cambio muy grande de piloto y experimentación a producción, foco en producción y ROI».
El futuro de Salesforce, tal como lo describe Hernansanz, no pasa por una sucesión clásica de productos. Él mismo reconoce que hace diez años era más sencillo explicar el roadmap: cada año había una nube nueva, una solución comprada o desarrollada. Ahora el ciclo de innovación se ha acelerado tanto que hablar de roadmap cerrado pierde parte de su sentido. Prefiere hablar de visión: humanos y agentes trabajando juntos, multitud de agentes conectados y orquestados, una interfaz conversacional y una base de software que sigue siendo necesaria porque codifica procesos, reglas y trabajo empresarial.
Esa última parte es importante. La narrativa agéntica puede llevar a imaginar que el software desaparece detrás de la conversación. Hernansanz plantea lo contrario: el software de base seguirá existiendo porque representa la codificación de cómo funciona una empresa. Lo que cambia es la manera de interactuar con él y la capacidad de automatizar partes de su ejecución.
El encuentro deja así una lectura menos espectacular, pero más relevante para la empresa. La IA agéntica no sustituye de golpe al software empresarial, ni convierte a cada compañía en su propio proveedor tecnológico, ni elimina la necesidad de plataformas. Lo que hace es elevar el nivel de exigencia sobre esas plataformas. Ya no basta con almacenar datos, mostrar pantallas o automatizar flujos rígidos. Tienen que convertirse en entornos donde agentes y humanos trabajen con contexto, permisos, trazabilidad y capacidad de acción.
Salesforce está intentando situarse en el centro de esa transición. La operación con Informatica, la evolución de Data 360, Agentforce, Slack, MuleSoft Fabric y ahora Headless 360 forman parte de un mismo movimiento: transformar una plataforma nacida para gestionar la relación con el cliente en una arquitectura para operar esa relación de forma más autónoma.
La promesa es potente. También lo son las preguntas que abre. Cuántos agentes puede gobernar una organización sin reproducir los silos que ya sufrió con los datos. Qué tareas deben quedar siempre bajo criterio humano. Cómo se mide el rendimiento de un agente frente al de un empleado. Qué ocurre con los modelos de licencia cuando una parte del trabajo deja de depender directamente de usuarios humanos. Y hasta qué punto las empresas están preparadas para rediseñar procesos, no solo para añadir IA sobre procesos antiguos.
Salesforce quiere convencer al mercado de que pertenece a la categoría de plataformas que pueden salir reforzadas de este cambio de ciclo. En Madrid, con clientes ya en producción, con el debate del SaaS en plena ebullición y con Headless 360 marcando el siguiente paso de la plataforma, el mensaje fue menos defensivo de lo que podría parecer. No se trataba solo de proteger el negocio actual, sino de afirmar que, en la era de los agentes, la verdadera disputa no será entre software e inteligencia artificial, sino entre plataformas capaces de gobernar la acción y herramientas que solo prometen generarla.
