Salesforce ha convertido la idea de empresa agéntica en el eje de su estrategia para la próxima década. La compañía no habla de una moda pasajera, sino de un cambio estructural en la forma en que se organiza el trabajo, donde personas y agentes de IA colaboran en la misma cadena de valor.
Según la definición oficial de Salesforce, una empresa agéntica es aquella en la que empleados humanos y agentes inteligentes comparten procesos, decisiones y objetivos, con los agentes asumiendo tareas autónomas dentro de un marco de datos y reglas de negocio bien definido.
Enrique Polo de Lara, SVP y Country Manager de Salesforce España, lo resume de forma directa: los agentes no son un simple chatbot mejorado, sino un nuevo tipo de “empleado digital” capaz de razonar, planificar y ejecutar tareas de forma autónoma. En sus palabras, “este es el año de los agentes. Mi opinión es la década de los agentes”. La promesa va más allá de la automatización clásica, apunta hacia “la hiperpersonalización y la automatización a escala cliente a cliente”, apoyándose en la calidad del dato y en una arquitectura preparada para gobernar decenas o cientos de agentes por organización.
Qué es una empresa agéntica y qué cambia frente a la IA tradicional
Salesforce sitúa la empresa agéntica como una evolución clara frente a la IA generativa “de consumo” que muchas compañías han experimentado a través de herramientas generalistas. La diferencia clave está en el contexto. En la definición de IDC sobre trabajo digital, los agentes forman parte de un subconjunto de la IA, la llamada “digital labor”, que combina automatización, IA generativa y capacidades agénticas para imitar decisiones humanas y aprender de cada tarea.
En la práctica, un agente agéntico no se limita a generar texto, sino que:
- entiende la intención del usuario y el contexto de negocio
- consulta datos internos y externos autorizados
- planifica una serie de pasos
- ejecuta acciones en sistemas corporativos, con capacidad de iterar y corregirse
Polo subraya que la mayor parte de bots programáticos que las empresas han desplegado en la última década “no podían acercarse” a este modelo, tanto por la rigidez de los flujos como por la incapacidad de razonar sobre información compleja. La empresa agéntica introduce además un elemento organizativo nuevo: el directivo ya no solo gestionará equipos humanos, también equipos mixtos de personas y agentes a los que habrá que entrenar, supervisar y medir.
Gonzalo Goñi, director de Solutions Engineering de Salesforce España, sintetiza el concepto en tres pilares: “interfaces conversacionales y una estrategia AI-first, poder desplegar agentes en cualquier función, empleado o proceso, y agentes que razonan con datos seguros y específicos para la tarea”. Esa última condición, el acceso a datos de confianza, es la que marca la frontera entre pilotos vistosos y despliegues de escala.
Una década de implantación, no un “Big Bang”
Ni Salesforce ni IDC plantean una transformación instantánea. El InfoBrief The Digital Labor Economy: Powered by Agentic AI, elaborado por IDC y patrocinado por Salesforce, calcula que la economía del trabajo digital generará un impacto acumulado de 13 billones de dólares en el PIB mundial para 2030, lo que equivale aproximadamente al 4,2 % del PIB global. La inversión en tecnologías de IA asociadas al trabajo digital alcanzará los 3,34 billones de dólares en ese periodo, con una tasa de crecimiento anual del 43 %.
En España, IDC estima un impacto acumulado de 154.000 millones de dólares ligado al trabajo digital hasta 2030 y un gasto en tecnologías de IA para este ámbito de 35.900 millones, con tasas de crecimiento superiores al 40 %. El propio Polo lo aterriza en términos de PIB: el trabajo digital asociado a agentes equivaldrá a alrededor del 8 % del PIB español acumulado entre 2026 y 2030, una cifra que no es masiva, pero sí claramente significativa.
A la vez, el directivo rebaja expectativas de corto plazo. Como ha reconocido en un encuentro con la prensa tecnológica, en el que ha participado La Ecuación Digital, “nadie tiene claro del todo cómo va a ser esta transformación”. Y añade un matiz importante: “esto no va de hacer más por menos, esto va de hacer cosas que antes no se podían hacer porque técnicamente o económicamente no eran viables”.
Su diagnóstico es que la revolución de los agentes autónomos no será inmediata. Habla abiertamente de diez años para que la empresa agéntica se consolide, y vincula ese calendario a tres frentes: calidad y gobernanza del dato, regulación laboral y privacidad, y capacidad de cambiar la cultura interna. Sin cultura del dato, sin una definición común de qué es un cliente y qué datos son “la verdad” para ventas, marketing o postventa, los modelos agénticos acaban topando con el mismo muro que las primeras iniciativas de big data.
Agentforce 360: la arquitectura de la empresa agéntica
Dreamforce 2025 ha sido el momento elegido por Salesforce para ordenar todo este discurso en un producto-plataforma: Agentforce 360. La compañía lo presenta como un ecosistema completo para diseñar, desplegar y gobernar agentes de IA que trabajan dentro del flujo de trabajo de las aplicaciones de negocio, no en paralelo.
En la capa técnica, Agentforce 360 introduce varias piezas relevantes:
Slack como sistema operativo agéntico
Slack deja de ser solo una herramienta de colaboración para convertirse, en palabras de Goñi, en “el sistema operativo de la nueva forma de trabajar”. En Slack conviven ahora personas y agentes dentro de canales compartidos, con un catálogo de agentes accesible mediante un “Agentforce Hub”.
Salesforce ya usa internamente agentes como “Sales Agent”, que resume oportunidades, próximos pasos o contexto de una cuenta en segundos, y “Manager Agent”, que responde dudas sobre políticas internas, legislación laboral o procedimientos sin que el manager tenga que navegar por intranets y documentos. Esta visión encaja con la idea de que cada empleado tenga un “compañero agéntico” propio que actúa sobre los mismos datos y con los mismos permisos que él.
La voz como canal nativo para los agentes
Otra novedad es la extensión de los agentes al canal de voz. Hasta ahora, buena parte de la automatización se concentraba en chat, web o mensajería. Con Agentforce 360, la misma lógica agéntica puede descolgar una llamada en un call center, mantener una conversación natural con el cliente y ejecutar procesos transaccionales, desde un cambio de dirección hasta una gestión de devolución.
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La clave, subraya Goñi, es que el agente se diseña una vez y se despliega en múltiples canales. Si un agente empieza en webchat, la empresa puede activarlo después en voz o WhatsApp con la misma lógica de negocio, lo que reduce la fragmentación de soluciones que Salesforces detecta en el mercado.
Agentes preconfigurados y Agentforce Builder
Salesforce ha anunciado agentes específicos para cada una de sus nubes horizontales, desde Sales y Service hasta Marketing, Commerce o las clouds sectoriales de banca, salud, energía o retail. No se trata solo de “copilotos”, sino de agentes que entienden procesos concretos, como la gestión documental de un préstamo, la preparación de una oferta compleja o la orquestación de una reclamación.
Para reducir la barrera de entrada, Agentforce Builder permite crear agentes mediante lenguaje natural. El responsable de negocio puede describir un caso de uso, por ejemplo, “quiero un agente de atención que gestione cambios de dirección en pedidos”, y la plataforma genera una primera versión del agente y los flujos asociados. Los perfiles técnicos siguen siendo necesarios para los casos complejos, pero ya no parten de un lienzo en blanco.
Datos, control y observabilidad: Data 360, AgentScript y Agentforce Observability
La tercera pata de Agentforce 360 está en el dato y en el control fino de los modelos. Salesforce ha rebautizado su Data Cloud como Data 360, reforzando el foco en datos no estructurados, desde catálogos con diagramas hasta manuales técnicos. El objetivo es que los agentes entiendan no solo texto, sino también flujos, esquemas o imágenes representadas en esos documentos.
Con AgentScript, Salesforce introduce un lenguaje para “encapsular” instrucciones deterministas alrededor de los grandes modelos de lenguaje. Goñi lo ilustra con un caso clásico: si un cliente llama para cambiar la dirección de envío, el agente puede detectar la intención con IA, pero el proceso de cambio debe seguir una lógica exacta, alineada con la integración con el operador logístico. AgentScript permite fijar ese proceso paso a paso, antes y después de la llamada al modelo, para evitar improvisaciones.
Por último, Agentforce Observability aporta un modelo de datos específico, el Session Tracing Model, y cuadros de mando segmentados en tres niveles: salud técnica del agente, comportamiento de negocio y capacidad de auditoría. La empresa puede ver qué tipos de preguntas recibe cada agente, dónde falla, qué impacto tiene en conversión o NPS y, si es necesario, reconstruir la secuencia de razonamiento que llevó a una decisión concreta.
A escala más amplia, MuleSoft Agent Fabric se ofrece como capa de orquestación entre agentes de distintos proveedores. La premisa es realista: en muchas empresas convivirán agentes de Salesforce, de otros fabricantes y desarrollos propios, y alguien tendrá que decidir qué agente llama a cuál, con qué permisos y bajo qué políticas de seguridad.
El trabajo digital como nuevo factor de producción
Más allá del discurso de producto, el dato que Salesforce quiere colocar en la agenda económica es que el trabajo digital se está convirtiendo en un factor de producción medible. IDC calcula que, de media, los trabajadores ya ahorran más del 40 % de su jornada gracias a herramientas de IA, con cifras algo mayores en TI.
En la encuesta mundial recogida en el InfoBrief, el 23 % de las empresas declara haber creado nuevos puestos ligados a estas capacidades, frente al 14 % que ha reducido roles. Para 2030, IDC estima que los sistemas de IA agéntica asumirán de media el 22 % de la carga laboral semanal global, porcentaje que en España podría acercarse al 35 % según diferentes síntesis del estudio.
Polo utiliza un símil histórico: si las tareas y profesiones del año 2025 fueran las mismas que en 1925, el paro sería masivo. En su visión, la década de los agentes no elimina empleos, reconfigura su contenido. Parte del trabajo repetitivo se delega en agentes, mientras las personas se desplazan hacia tareas de mayor valor, desde diseño de nuevos servicios hasta gestión de excepciones complejas.
España: 150 empresas en marcha, 30 en producción
En este momento, Salesforce contabiliza más de 12.500 clientes en el mundo que han adoptado Agentforce y más de 150 empresas españolas que han iniciado proyectos de empresa agéntica. De ellas, 30 tienen ya agentes en producción y alrededor de una decena muestran un uso que la compañía considera “adecuado” en términos de escala y madurez.
En paralelo, el ecosistema de talento es un indicador de tracción. Salesforce habla de más de 24.000 certificaciones activas en tecnologías de la compañía en España, con un crecimiento interanual del 6,5 %. Dentro de ese volumen, 6.800 son certificaciones vinculadas a Agentforce y 700 a Data Cloud, con incrementos anuales del 46 % y del 24 % respectivamente. Estas cifras muestran dónde se está concentrando la reconversión de skills, tanto en partners como en equipos internos.
Marta González, responsable de alianzas para Iberia, recuerda que el modelo de empresa agéntica exige una red amplia de socios. No solo integradores y desarrolladores, también partners de datos sin copia (“zero-copy”), proveedores de modelos de lenguaje, alianzas de seguridad y acuerdos de infraestructura con nubes como AWS o Google Cloud. Es un ecosistema en construcción, pero ya se apoya en acuerdos estratégicos con compañías como OpenAI, Anthropic, Google, AWS o Stripe, que se han anunciado en los últimos meses.
Movistar Plus+, un primer laboratorio de empresa agéntica
El caso de Movistar Plus+ sirve para ilustrar cómo aterriza este discurso en un negocio concreto. La unidad de televisión del grupo Telefónica lleva años empujando un modelo digital, donde el cliente contrata, gestiona y cancela servicios de forma autónoma, sin depender siempre de un call center tradicional.
Roberto Rodríguez Fernández, Customer Support Manager de Movistar Plus+, explica que el recorrido con Salesforce empezó en clave de servicio digital y fue evolucionando hacia la IA agéntica. Primero, un chatbot basado en IA predictiva en el área de cliente logado. Después, la creación de un centro de ayuda público con artículos de conocimiento gestionados desde Salesforce. El salto llegó con Agentforce, tras una prueba de concepto a finales de 2024 y una puesta en producción en marzo de 2025 en el centro de ayuda.
Computing
Ese agente responde hoy consultas e incidencias apoyándose en la base de conocimiento, con capacidad para derivar casos complejos a agentes humanos. En julio de 2025, Movistar Plus+ amplió el alcance del agente para cubrir preguntas sobre contenidos deportivos, apoyándose en Data Cloud para cruzar información de parrilla, derechos y paquetes contratables. Preguntas tan abiertas como “¿qué partidos del Madrid hay este fin de semana?” se resuelven en milisegundos, teniendo en cuenta un ecosistema con más de un millón de contenidos y diez planes de TV distintos.
Rodríguez destaca dos impactos principales. En experiencia de cliente, el salto de la IA predictiva a la generativa es evidente: “con la inteligencia artificial generativa, ante dos preguntas iguales, si tú y yo le preguntamos lo mismo a Agentforce, nos va a dar respuestas diferentes. Y eso es brutal, porque cada cliente es distinto”. El tono se adapta, la respuesta no se limita a emparejar una FAQ, y la sensación de “máquina” se diluye.
En eficiencia interna, el beneficio está en la cobertura y el dimensionamiento. La televisión se consume en horarios que no coinciden con la jornada laboral y con picos asociados a deportes, estrenos o grandes eventos. “Gracias a Agentforce hemos conseguido no volvernos locos a la hora de dimensionar”, resume. El asistente virtual atiende fuera de horario de call center y filtra consultas repetitivas en horario habitual, liberando a los agentes humanos para los casos de mayor valor.
El roadmap que plantea Movistar Plus+ encaja con la visión de empresa agéntica. Rodríguez habla de cinco líneas de trabajo: que el agente pueda abrir casos y pasarlos ya contextualizados a un humano, incorporar más variables de suscripción y origen comercial, extender Agentforce a canales como email y formularios, usar agentes para monitorizar en tiempo real el “pulso” de la demanda durante eventos en directo y avanzar hacia una hiperpersonalización que adapte el lenguaje y las recomendaciones al perfil del cliente, desde su afinidad a un club de fútbol hasta su edad.
Cuellos de botella: datos, gobernanza y ritmo de adopción
El relato es ambicioso, pero Salesforce no oculta los frenos. Polo insiste en que el principal obstáculo no es el modelo de IA, sino la estructura de los datos y la capacidad de gobernanza. Muchas empresas han creado lagos de datos que acumulan información, pero sin el grado de coherencia mínima que exigiría un “Wikipedia interno”. Marketing, ventas y postventa siguen a menudo manejando definiciones distintas de cliente, contrato o producto.
A esto se suma la dificultad de controlar accesos en entornos donde miles de empleados deberían interactuar con agentes sobre grandes volúmenes de datos sensibles. Polo recuerda que buena parte de los experimentos de IA en empresas se estancan en departamentos concretos precisamente por problemas de privacidad y de coste a la hora de controlar quién ve qué.
Gonzalo Goñi añade otro matiz técnico: los grandes modelos de lenguaje no son deterministas, están diseñados para responder como humanos, no para repetir siempre la misma salida. En entornos corporativos, especialmente regulados, ese comportamiento tiene que estar acotado. De ahí el énfasis en AgentScript, en la observabilidad y en la capacidad de auditar por qué un agente ha tomado una decisión.
Finalmente, está el ritmo de adopción. Marc Benioff ya ha reconocido públicamente que la velocidad de innovación en IA es muy superior a la capacidad media de las empresas para absorberla. Consultoras y analistas como Gartner advierten de un riesgo de “inflación de expectativas” en torno a la IA agéntica.
Salesforce asume que el ciclo de adopción será gradual, más cercano a la década que al bienio. Pero al mismo tiempo sostiene que el impacto económico acumulado será profundo y que las empresas que empiecen antes a estructurar sus datos, redefinir procesos y formar talento agéntico tendrán una ventaja competitiva difícil de recuperar por los rezagados.
Qué significa todo esto para las empresas españolas
Para el tejido empresarial español, la empresa agéntica plantea varias decisiones de primer nivel en los próximos tres a cinco años.
La primera, una agenda de datos clara. Antes de pensar en agentes, las compañías tendrán que responder a preguntas básicas: qué fuentes de datos son confiables, cómo se unifican las vistas de cliente, producto o contrato, qué reglas de acceso se aplican y quién patrocina ese cambio cultural. Sin esta base, los proyectos agénticos corren el riesgo de quedarse en demos vistosas sin escalabilidad.
La segunda, una estrategia de agentes priorizada. La experiencia de Salesforce y de casos como Movistar Plus+ muestra que el punto de entrada natural suele ser la relación con el cliente, tanto por el impacto como por la presión regulatoria. Pero rápidamente aparecen oportunidades en ventas internas, soporte a empleados, operaciones y desarrollo de software. Diseñar una hoja de ruta que combine quick wins y apuestas más profundas será clave para no dispersar recursos.
La tercera, el gobierno de un ecosistema híbrido. Ninguna gran empresa va a tener un único proveedor de IA. El reto pasará por decidir dónde tiene sentido Agentforce 360, qué agentes se conectan a qué sistemas, cómo se integran agentes de otros fabricantes a través de plataformas como MuleSoft y qué capacidades internas se deben desarrollar para monitorizar y auditar el comportamiento de los agentes en producción.
Y, de fondo, la cuestión del talento. Los datos de certificaciones en Agentforce y Data Cloud indican que el ecosistema Salesforce en España ya se está reorganizando hacia la empresa agéntica. La pregunta para los próximos años será cuántas organizaciones están dispuestas a redefinir roles, reentrenar plantillas y asumir que gestionar equipos mixtos de humanos y agentes será una competencia directiva tan relevante como lo fue en su momento entender la nube o la movilidad.
