Ayer tuve la oportunidad de reunirme en Madrid con los directivos de Salesforce y Oracle, en dos encuentros con medios organizados para revisar y ampliar los anuncios realizados, respectivamente, en Dreamforce 2026 y Oracle AI World 2026. Buena parte de esas novedades ya las hemos contado y analizado en La Ecuación Digital, donde podéis consultar la cobertura completa de ambos eventos. En las conversaciones con sus responsables, y al profundizar en sus propuestas, me llamó especialmente la atención que, pese a partir de posiciones y tecnologías diferentes, ambas compañías coinciden en varios cambios que pueden ayudar a entender cómo está evolucionando el software empresarial con la IA.
Dos compañías de la dimensión de Salesforce y Oracle no bastan por sí solas para establecer una tendencia de mercado, y tampoco están construyendo exactamente lo mismo ni parten de la misma posición. Salesforce articula su estrategia alrededor del CRM, los datos, Agentforce, Slack y MuleSoft, mientras que Oracle combina infraestructura, base de datos, aplicaciones empresariales y una fuerte especialización sectorial. Aun con esas diferencias, las conversaciones dejaron tres coincidencias especialmente relevantes.
La primera afecta a la interfaz: las aplicaciones empiezan a desacoplarse del lugar desde el que se utiliza. La segunda cambia el papel del software, que pasa de registrar y organizar trabajo a asumir parte de su ejecución. La tercera aparece como consecuencia de las anteriores: cuanto más capaces son los agentes de actuar, más importantes se vuelven los permisos, la trazabilidad, el gobierno y las capas deterministas que limitan lo que pueden hacer.
No son tres fenómenos independientes. Juntos dibujan una posible evolución del software empresarial en la era de los agentes.
La aplicación empieza a desacoplarse de su interfaz
Quizá la idea más visible en el encuentro de Salesforce fue la de un Salesforce «headless». Marco Hernansanz, EVP y CEO para el sur de Europa, Oriente Medio y África, situó entre las principales novedades de Dreamforce 2026 una capa de interfaz que permite utilizar las capacidades de Salesforce desde entornos que pueden estar fuera de la propia aplicación.
La compañía lo está materializando con distintas opciones. Cowork mantiene la interacción dentro del entorno de Salesforce; Slackforce lleva acciones de Salesforce a Slack; y Cloudforce permite acceder a determinadas capacidades desde Claude, fruto de la colaboración con Anthropic. Salesforce ha abierto además funciones de su plataforma mediante MCP, Model Context Protocol, para que otros agentes puedan utilizarlas.
Gonzalo Goñi, Solutions Engineering Director de Salesforce, lo explicó de una forma que resume bien el cambio: «Con AIforce lo que hemos hecho es desacoplar la funcionalidad que está por debajo de la forma de interactuar con esa funcionalidad».
Ese desacoplamiento tiene consecuencias que van más allá de sustituir botones por una caja de texto. Un vendedor podría consultar oportunidades, modificar información o iniciar determinadas acciones desde un asistente de IA, sin necesidad de navegar por las pantallas tradicionales del CRM. Un empleado podría resolver desde Slack una tarea que, hasta ahora, exigía abrir Salesforce. Otro usuario podría disponer de una interfaz diferente adaptada a su función, mientras todos continúan trabajando sobre la misma plataforma y los mismos datos.
Salesforce lleva esta idea bastante lejos. Hernansanz habló expresamente de «coger un Salesforce headless y hacer el deployment en interfaces que viven fuera de Salesforce». La aplicación sigue estando detrás, pero deja de ser necesariamente el lugar visible en el que comienza y termina la experiencia del usuario.
Oracle llega a un escenario parecido desde otro punto de partida. Alfonso Cossío, responsable del negocio de aplicaciones empresariales en Oracle Iberia, describió Fusion Agentic Home como una experiencia en la que el usuario deja de depender de los menús tradicionales de un ERP y pasa a expresar qué necesita obtener.
«La clave para nuestros clientes ya no va a ser cómo aprendo a utilizar el sistema, sino qué capacidades tiene el sistema y de qué forma yo extraigo el mayor valor del sistema», explicó.
A esa propuesta se suma Fusion Companion, que permite trabajar con Oracle Fusion Applications desde herramientas de inteligencia artificial compatibles como ChatGPT. La lógica se aproxima así a la de Salesforce: las capacidades empresariales pueden quedar debajo de una capa conversacional que no tiene por qué coincidir con la interfaz clásica de la aplicación.
Conviene mantener la diferencia. Salesforce está hablando explícitamente de una plataforma headless, de MCP y de exponer funcionalidad hacia diferentes entornos. Oracle combina nuevas experiencias propias para Fusion con el acceso desde asistentes externos y con una arquitectura que mantiene aplicaciones, datos e infraestructura muy vinculados. El resultado funcional, sin embargo, apunta en una dirección común: el usuario puede necesitar cada vez menos «entrar» en el CRM o en el ERP para trabajar con ellos.
Eso desplaza una parte del valor competitivo. Durante décadas, el diseño de la interfaz, la organización de los menús y los flujos de navegación han sido elementos centrales del software empresarial. Si una parte creciente del trabajo comienza desde ChatGPT, Claude, Slack o cualquier otra interfaz agéntica, la pantalla de la aplicación pierde protagonismo.
La plataforma que queda debajo puede, paradójicamente, ganar importancia. Alguien tendrá que conservar el contexto empresarial, identificar al usuario, aplicar sus permisos, acceder a los datos adecuados y ejecutar finalmente una transacción correcta. La interfaz puede reemplazarse; el sistema que sabe qué significa esa orden dentro de una compañía, no tanto.
De registrar el trabajo a ejecutar el trabajo
La segunda coincidencia apareció en la forma en que ambas compañías describieron el papel de sus aplicaciones.
Oracle utilizó una expresión particularmente clara. Cossío explicó que la compañía quiere evolucionar del «system of record», el sistema que recoge datos y organiza el negocio, hacia un «system of outcome», un sistema orientado a producir resultados.
El matiz es importante. Un ERP tradicional permite consultar una cadena de suministro, revisar una incidencia, modificar una orden o aprobar una operación. El usuario interpreta la información y decide después qué hacer. En el modelo que plantea Oracle, los agentes pueden analizar una situación, proponer un plan y ejecutar partes del proceso dentro de las políticas de la empresa.
Fusion Claw encaja en esa arquitectura como entorno de ejecución para trabajos agénticos más largos y complejos. Puede mantener un proceso durante más tiempo, revisar su planificación cuando cambian las circunstancias y continuar trabajando dentro de los permisos establecidos. Oracle distingue además entre el razonamiento necesario para resolver un problema y la ejecución repetitiva a escala, donde busca reducir coste y variabilidad.
Salesforce describe el desplazamiento desde otro ángulo. Agentforce proporciona la capa para construir y gestionar agentes capaces de utilizar las mismas acciones que ya existen en sus aplicaciones. La compañía está añadiendo además agentes preparados para tareas concretas y utiliza MuleSoft Agent Fabric para descubrir, gobernar, conectar y orquestar agentes de distintas tecnologías.
Natalia Escobedo, Senior Vice President y Country Leader de Salesforce Iberia, trasladó esa evolución al mercado español. La directiva explicó que ya conviven organizaciones que están llevando casos de uso a producción con otras que «ya están utilizando agentes para orquestar procesos de negocio end-to-end, también con la colaboración humana». Un tercer grupo, añadió, está avanzando hacia una transformación más amplia de sus procesos con IA agéntica. Una progresión que sitúa el cambio más allá de los asistentes de productividad y lo acerca directamente a la operación de las empresas.
Goñi resumió durante el encuentro el punto en el que Salesforce considera que se encuentra el mercado: hace aproximadamente un año y medio, explicó, la discusión se centraba en comprobar si los agentes funcionaban; ahora el objetivo es conseguir «procesos end-to-end agentificados».
Aquí está probablemente uno de los cambios más relevantes para las empresas. Un asistente que resume información o redacta un correo mejora la productividad individual. Un agente que puede abrir un caso, actualizar una oportunidad, realizar un pedido, modificar una planificación o coordinar otros agentes entra directamente en el proceso operativo.
La distinción cambia también la forma de medir el valor de estas tecnologías. Oracle fue explícita al relacionar la evolución de las aplicaciones con modelos comerciales menos dependientes del número de usuarios y más vinculados al resultado obtenido. Cossío explicó que el negocio seguirá manteniendo en el corto plazo componentes asociados al usuario, pero que comienza a incorporar ingresos ligados a «outcomes».
Salesforce, por su lado, ya utiliza unidades de trabajo para medir determinados consumos de Agentforce. Son modelos diferentes y todavía en evolución, pero ambos reflejan un problema que empieza a ser relevante: si una parte del trabajo deja de realizarla una persona sentada delante de una aplicación, la licencia tradicional por usuario pierde capacidad para representar por sí sola el uso del software.
También cambia la propia definición de usuario. En una arquitectura con agentes, quien llama a una API, modifica un registro o desencadena una acción puede ser una persona, un agente que actúa en su nombre u otro sistema. La aplicación empresarial debe empezar a gestionar esa combinación sin perder el contexto sobre quién está autorizado para hacer qué.
Cuanta más autonomía, más determinismo
La tercera coincidencia resulta menos llamativa comercialmente, pero probablemente sea la más importante cuando estas tecnologías llegan a procesos críticos.
Durante los primeros años de la inteligencia artificial generativa, buena parte de la conversación giró alrededor de aumentar las capacidades de los modelos. En estos encuentros, en cambio, Salesforce y Oracle dedicaron una parte considerable de sus explicaciones a cómo limitar, observar y gobernar esas capacidades.
Salesforce incorpora en Agentforce mecanismos de observabilidad y AgentScript, un lenguaje destinado a introducir determinismo. Goñi lo describió como una herramienta creada «precisamente para acotar lo que podía hacer un LLM».
La misma lógica aparece en MuleSoft Agent Fabric. Si una compañía acaba utilizando agentes creados con diferentes tecnologías, primero necesita saber cuáles existen, después gobernarlos y finalmente controlar cómo se comunican entre ellos y con las aplicaciones. El problema deja de ser únicamente construir agentes y pasa a incluir su inventario, sus permisos, las políticas que deben cumplir y las rutas mediante las que pueden invocar otros sistemas.
Oracle insistió repetidamente en el mismo principio. Sergio Sáez, director general de Oracle España, explicó que los agentes que actúan sobre aplicaciones críticas deben hacerlo «con las salvaguardas y los guardarraíles de los propios procesos de nuestro negocio».
Su ejemplo era deliberadamente sencillo: un agente no debería poder modificar el salario de una persona si esa acción requiere la autorización de un responsable. La lógica se extiende a cualquier operación empresarial sensible. Un agente puede disponer de capacidad técnica para consultar datos médicos, alterar una orden de compra o ejecutar una acción financiera, pero esa capacidad debe quedar subordinada a las mismas reglas de identidad y autorización que la organización aplica al resto de sus sistemas.
Oracle vincula ese control a uno de sus principales argumentos tecnológicos: los datos y las aplicaciones empresariales ya contienen información sobre identidades, roles, procesos y relaciones entre entidades. Sáez defendió que el acceso realizado por un agente debe poder trazarse y auditarse del mismo modo que el de una persona.
Esta preocupación introduce una aparente contradicción que en realidad define bastante bien hacia dónde se está moviendo la IA empresarial. Los proveedores quieren agentes capaces de asumir procesos cada vez más amplios, pero al mismo tiempo están incorporando más elementos deterministas alrededor de ellos.
La autonomía útil para una empresa no equivale a dejar que un modelo decida libremente. Consiste en permitirle razonar allí donde el problema admite distintas soluciones y obligarle a respetar reglas precisas cuando llega el momento de ejecutar una operación.
Ahí aparecen capas de identidad, políticas, observabilidad, presupuestos, permisos, registros de actividad, protocolos y motores de ejecución. Cuanto más se acerca la IA al núcleo operativo de una organización, menos puede depender exclusivamente del comportamiento probabilístico de un modelo.
La interfaz puede desaparecer, pero la plataforma no
Las diferencias entre Salesforce y Oracle ayudan a entender la dimensión del cambio.
Salesforce está intentando convertir su posición en CRM y datos de cliente en una plataforma desde la que agentes humanos y digitales puedan utilizar procesos empresariales a través de múltiples interfaces. Slack le proporciona un entorno de trabajo propio; MuleSoft, una capa para conectar sistemas y agentes; Data 360, el contexto; y Agentforce, la plataforma agéntica.
Oracle construye su propuesta alrededor de una integración más amplia de infraestructura, datos y aplicaciones. OCI proporciona la capacidad de cómputo; sus bases de datos y plataformas de datos aportan contexto y gobierno; Fusion y NetSuite concentran procesos empresariales; y sus soluciones verticales añaden conocimiento específico de sectores como salud, telecomunicaciones, energía o banca.
También difieren en cómo presentan la apertura. Salesforce pone mucho énfasis en MCP y en convertir sus capacidades en servicios accesibles desde otras interfaces. Oracle habla de «choice» desde una perspectiva más amplia, que incluye modelos de IA, infraestructuras, nubes y tecnologías de terceros, con acuerdos como los anunciados con OpenAI, Google o Snowflake.
Pero ambas propuestas parecen responder a una misma cuestión tecnológica: si la inteligencia artificial se convierte en la capa desde la que personas y agentes expresan objetivos, ¿qué parte del software empresarial sigue siendo imprescindible?
Los encuentros de ayer dejaron una respuesta bastante consistente. Debajo de una interfaz cada vez más flexible siguen siendo necesarios los datos, el contexto, las reglas del negocio, las aplicaciones que materializan las transacciones y los controles que determinan qué puede hacerse.
Puede que un empleado deje de abrir Salesforce para consultar una oportunidad o de recorrer los menús de Netsuite para iniciar un proceso. Eso no significa que CRM y ERP desaparezcan. Más bien pueden transformarse en una infraestructura menos visible desde la que agentes y personas consultan información y ejecutan trabajo.
Si esa evolución continúa, el cambio más importante del software empresarial no estará únicamente en añadir inteligencia artificial a las aplicaciones existentes. Estará en separar progresivamente la experiencia del usuario de la plataforma que conserva el estado real del negocio y, al mismo tiempo, ampliar el papel de esa plataforma desde registrar lo sucedido hasta participar activamente en lo que sucede después.
