La IA agéntica impulsa el negocio de Salesforce, que refuerza su presencia en la zona sur de Europa

Marco Hernansanz, EVP & CEO Southern Europe, Middle East y África en Salesforce, ha destacado el fuerte impacto de la plataforma agéntica en los resultados de la compañía. De hecho, los ingresos recurrentes anuales de Agentforce alcanzaron 1.500 millones de dólares en el segundo trimestre del presente año fiscal, un 240% más que un año antes. Además, las cuentas con agentes en producción crecieron un 70% respecto al trimestre anterior y las unidades de trabajo agéntico, un 97%.

Según ha indicado, “Salesforce es la única empresa que con su arquitectura de capas puede proporcionar una solución agéntica end to end”.

Asimismo, este responsable ha destacado las inversiones de la compañía en la región sur de Europa. Además de la anunciada recientemente en España, la firma hizo algo similar en Italia antes del verano, y cuenta con nuevas oficinas en Arabia Saudí y Polonia.

Por su parte, Natalia Escobedo, vicepresidenta sénior y directora general de Salesforce Iberia, ha destacado el talento y la innovación de la compañía, que pone el foco en la IA agéntica para todo tipo de sectores y empresas de todos los tamaños. En este sentido, desde Salesforce ven apuestas por la IA agéntica a “corto, medio y largo plazo. Empresas con pilotos y producción, empresas que ya han integrado agentes en sus procesos y otros que han transformado sus procesos con IA agéntica. La IA agéntica es una realidad en todos los sectores y tamaños de empresas españolas”.

 

Novedades en Dreamforce

Gonzalo Goñi, vicepresidente de Solution Engineering de Salesforce, hizo un repaso a los principales anuncios de la compañía en Dreamforce 2026, celebrado recientemente en San Francisco. Según lo visto en la cita californiana, Salesforce quiere acelerar la transición hacia la empresa agéntica a partir de una arquitectura tecnológica orientada a integrar agentes de inteligencia artificial en los procesos empresariales, conectándolos con los datos, las aplicaciones y las reglas de negocio de las organizaciones. El objetivo es superar el modelo tradicional de software, en el que las personas interactúan con aplicaciones específicas, y avanzar hacia un entorno en el que los agentes también puedan utilizar sus capacidades y ejecutar acciones de forma autónoma, bajo mecanismos de control y supervisión.

La propuesta parte de combinar la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje con la lógica determinista de las aplicaciones empresariales, sus permisos y sus políticas de seguridad. Para ello, Salesforce articula su arquitectura en cuatro capas: Data 360, como base de datos y contexto unificado; Customer 360, que reúne aplicaciones, procesos y reglas de negocio; Agentforce, como plataforma de creación y despliegue de agentes; y AIforce, la nueva capa de interacción que permite llevar esas capacidades a distintos entornos de trabajo.

Uno de los cambios más relevantes afecta a la forma de acceder al software. Con AIforce, Salesforce apuesta por una plataforma abierta y headless, en la que la interfaz deja de estar vinculada exclusivamente a cada aplicación.

Entre las novedades destaca Claudeforce, fruto de la alianza con Anthropic, que permite acceder a Salesforce desde Claude. Su primera implementación, Salesforce in Claude, incorpora 37 funciones de Sales para consultar información de clientes o actualizar oportunidades comerciales. También sobresale Slackforce, que integra el contexto y las capacidades de Salesforce en Slack y permite a Slackbot ejecutar acciones en la plataforma, como crear tareas. A estas opciones se suma Agentforce Coworker, un asistente integrado en Salesforce capaz de consultar registros, resumir documentos e interactuar con herramientas como Google Drive, Gmail, Calendar y Slack. Antes de realizar modificaciones, solicita confirmación al usuario.

Agentforce amplía su oferta con nuevos agentes especializados: Casey, para asistencia; Carter, para compras; Piper, para cualificación de oportunidades; Paige, para servicios al empleado; y Fin, para atención al cliente. Están diseñados para perseguir objetivos durante periodos prolongados, mantener contexto y memoria, adaptarse a los cambios y solicitar ayuda humana cuando sea necesario.

Salesforce también impulsa Agentforce Voice, su apuesta por el contact center agéntico, que ya utilizan más de 100 clientes en producción. Otra novedad es Koa, su primer modelo de razonamiento diseñado específicamente para CRM. Construido sobre NVIDIA Nemotron y entrenado exclusivamente con escenarios sintéticos, sin datos de clientes, se ejecuta en la infraestructura de Salesforce. La compañía asegura que sus resultados preliminares muestran un nivel de acierto superior al de otros modelos generalistas.

En esta arquitectura, Data 360 desempeña un papel fundamental al unificar información estructurada y no estructurada procedente de distintos sistemas. Permite acceder a plataformas como Snowflake y Databricks mediante tecnología zero-copy, evitando duplicar los datos, e incorpora capacidades de resolución de identidades para crear perfiles únicos de cliente. Sobre esta base se apoya Customer 360, que reúne las aplicaciones de Salesforce para ventas, servicio, marketing, comercio, TI e industrias, proporcionando una visión compartida del cliente y concentrando los permisos, metadatos y reglas de negocio que utilizan empleados y agentes.

La confianza y la gobernanza constituyen otro de los ejes de los anuncios. Salesforce denomina Enterprise AI Harness al conjunto de capacidades necesarias para que los agentes operen de forma segura y predecible. Este marco integra seis elementos: Trusted Models, para elegir y controlar los modelos; Trusted Context, para proporcionar datos empresariales gobernados; Trusted Agency, centrado en la creación y gestión de agentes; Trusted Action, para ejecutar acciones en sistemas propios y externos; Trusted Governance, para supervisar su actividad; y Trusted Security, que aplica controles de acceso y protección de datos.

En este ámbito destaca MuleSoft Agent Fabric, concebido como un plano de control para gestionar agentes independientemente de dónde se hayan desarrollado. También incorpora Agent Visualizer, que representa gráficamente la red de agentes y sus interacciones, y herramientas de control económico como FinOps Dashboard y Model Wallet, que permiten supervisar el gasto en tokens y establecer límites presupuestarios. Y un último anuncio, Slack Code, una capacidad que lleva el trabajo de los agentes de programación a un entorno colaborativo.