En el vertiginoso mundo del servicio al cliente, mantenerse a la vanguardia exige más que nunca innovación constante. Salesforce, el líder indiscutible en soluciones CRM, ha dado un salto cuántico con la introducción y evolución de Agentforce, una tecnología que realmente está transformando la manera en que las empresas interactúan con sus clientes. Pero, ¿qué es exactamente Agentforce hoy en día, y por qué sigue generando tanto interés en la industria, especialmente para aquellos que ya confiamos en el ecosistema de Salesforce o lo estamos evaluando como la columna vertebral de nuestro negocio? ¡Vamos a sumergirnos en los detalles de esta emocionante y potente herramienta!¿Qué es Agentforce y cómo funciona en realidad?
En esencia, Agentforce es la apuesta de Salesforce por la inteligencia artificial aplicada de forma autónoma al servicio al cliente. Imagínalo como un equipo de agentes virtuales basados en IA, diseñados para llevar a cabo tareas especializadas que asisten tanto a nuestros valiosos empleados como a nuestros clientes. Estos agentes no son simples chatbots; utilizan modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) para analizar y comprender el contexto completo de las interacciones con los clientes, o para activarse automáticamente ante ciertos eventos.
Desde su inicio y su anterior denominación como «Einstein Copilot», Agentforce ha evolucionado estratégicamente para enfatizar sus capacidades autónomas («agentic»), diferenciándose del concepto más genérico de «copiloto» que sugiere un rol meramente de apoyo. Esta distinción es crucial: Agentforce no solo asiste, sino que actúa dentro de los parámetros que definimos.
En el corazón de esta tecnología encontramos el Agentforce Reasoning Engine, podríamos describirlo como el cerebro operativo del agente. Este motor está diseñado para enriquecer la interacción del usuario mediante conversaciones más rápidas, competentes y con múltiples turnos. Piensa en cómo un humano analiza un problema; el Atlas Reasoning Engine emula ese proceso, interpretando consultas, refinando información y recuperando los datos más relevantes para asegurar respuestas precisas y confiables.
Algunas de sus características clave incluyen:
- Chat multi-turno: Facilita una comunicación interactiva, recordando y adaptándose al contexto de la conversación para una mayor precisión en el servicio.
- Clasificación por temas: Organiza las expresiones del usuario en categorías predefinidas, garantizando respuestas que realmente se ajustan a lo que necesitan.
- Instrucciones y acciones: Cada tema viene con instrucciones y acciones específicas, como verificar el estado de un pedido u obtener detalles adicionales, ayudando a los usuarios de manera más eficiente.
- Recuperación de conocimiento avanzada (RAG): Utiliza múltiples técnicas, incluyendo la generación aumentada de recuperación, para refinar iterativamente la calidad de las consultas y extraer los fragmentos de conocimiento más relevantes para cada usuario, evaluando la calidad de las respuestas.
- Acceso seguro a datos: Gracias al Einstein Trust Layer, los agentes pueden acceder a datos de los usuarios, ampliando su base de conocimientos y ofreciendo respuestas personalizadas para cada situación.
¿Para qué podemos utilizar Agentforce en nuestra empresa?
La versatilidad de Agentforce es uno de sus mayores atractivos, especialmente para aquellos que ya estamos inmersos en el ecosistema Salesforce. Podemos implementar agentes estándar preconfigurados o, aún mejor, crear los nuestros propios a partir de plantillas listas para usar y herramientas familiares de Salesforce como Flows, Prompt Templates, Apex y Data Cloud.
Salesforce ha desarrollado una serie de agentes preconstruidos diseñados para abordar necesidades específicas en diversas áreas de la empresa, esto acelera enormemente la implementación y nos permite obtener valor rápidamente:
- Agente de Servicio: Un reemplazo inteligente para los chatbots tradicionales, capaz de manejar una amplia gama de problemas de servicio sin necesidad de escenarios preprogramados, mejorando la eficiencia y la satisfacción del cliente.
- Representante de Desarrollo de Ventas (SDR): Interactúa con prospectos las 24 horas del día, respondiendo preguntas, manejando objeciones y programando reuniones, todo basado en datos de CRM y fuentes externas. Esto libera a nuestros equipos de ventas para enfocarse en construir relaciones más profundas.
- Coach de Ventas: Ofrece sesiones de juego de roles personalizadas a nuestros vendedores, utilizando datos de Salesforce e IA generativa para practicar discursos y manejar objeciones específicas para cada oportunidad.
- Merchandiser: Asiste a nuestros equipos de comercio electrónico con la configuración del sitio, objetivos, promociones, descripciones de productos e insights basados en datos, simplificando las tareas diarias.
- Agente de Compras: Mejora la experiencia de compra B2B, ayudando a los compradores a encontrar productos, realizar compras y rastrear pedidos a través de chat o portales de ventas.
- Personal Shopper: Actúa como un conserje digital en nuestros sitios de comercio electrónico o aplicaciones de mensajería, ofreciendo recomendaciones personalizadas y asistiendo con búsquedas.
- Optimizador de Campañas: Automatiza todo el ciclo de vida de las campañas de marketing, utilizando IA para analizar, generar, personalizar y optimizar basándose en nuestros objetivos comerciales.
- Agentforce (anteriormente Einstein Copilot): Apoya directamente a nuestros empleados en su flujo de trabajo, buscando datos, creando planes de acción y ejecutándolos para aumentar la eficiencia en el día a día.
La clave aquí es que estos agentes se integran de forma nativa con todas nuestras aplicaciones de Salesforce, incluyendo Customer 360, MuleSoft, Apex y Salesforce Flow, lo que nos permite extender sus capacidades a través de flujos de trabajo y acciones ya optimizadas. Además, la integración con Data Cloud es fundamental, ya que permite a Agentforce acceder y utilizar los datos unificados de nuestros clientes en tiempo real, proporcionando un contexto completo para interacciones mucho más inteligentes y personalizadas.
La Evolución: ¿En qué se diferencia Agentforce de lo que conocíamos?
Para aquellos que ya hemos experimentado con Einstein Copilot o los Einstein Bots, es crucial entender la transformación que ha llevado a Agentforce a ser una solución mucho más potente:
- Configuración: Mientras que Einstein Bots requerían un entrenamiento manual de modelos de lenguaje natural (NLMs) y el diseño detallado de diálogos, Agentforce Service Agent se configura en minutos con temas y acciones preconfiguradas. Está
- impulsado por IA generativa y LLMs, ofreciendo flexibilidad y conversaciones más naturales.
- Mantenimiento: Mantener actualizados los diálogos e intenciones de los Einstein Bots podía ser una tarea ardua. Con Agentforce Service Agent, la mejora continua se logra actualizando temas, acciones e instrucciones predeterminadas, o creando rápidamente nuevas a medida que evolucionan las necesidades de servicio.
- Manejo del Contexto y Excepciones: Esta es una diferencia fundamental. Los Einstein Bots a menudo se limitaban a responder la última pregunta sin recordar el contexto completo de la conversación. Agentforce Service Agent entiende el lenguaje humano, responde a preguntas de seguimiento y maneja excepciones no planificadas, manteniendo el hilo de toda la interacción.
- Flexibilidad: Agentforce Service Agent ofrece mucha mayor flexibilidad y capacidad de adaptación a situaciones imprevistas en comparación con la rigidez de los Einstein Bots, que estaban limitados a escenarios preprogramados.
- Casos de Uso: Si bien los Einstein Bots aún pueden ser preferibles en industrias reguladas con procesos muy específicos, Agentforce Service Agent es ideal para la mayoría de las situaciones de servicio al cliente, especialmente aquellas que requieren comprensión contextual y respuestas más humanas.
El cambio de nombre de Einstein Copilot a Agentforce no es solo semántico; refleja una evolución estratégica para enfatizar las capacidades autónomas de la plataforma. Salesforce busca distanciarse de la etiqueta «copiloto» a medida que Agentforce asume funciones más independientes, marcando una tendencia hacia agentes de IA más sofisticados en toda la industria.
Los bloques de construcción: Componentes clave de un agente Agentforce
Para comprender cómo podemos aprovechar al máximo Agentforce, es esencial conocer sus componentes fundamentales:
- Rol: Define el propósito del agente, las tareas que debe realizar y los objetivos generales que debe alcanzar dentro de nuestro equipo.
- Conocimiento: Representa los datos que el agente necesita para tener éxito. Esto puede incluir artículos de conocimiento internos, datos de nuestro CRM, datos externos a través de Data Cloud, sitios web públicos y más.
- Acciones: Son los objetivos concretos que el agente puede cumplir. Se trata de tareas predefinidas que puede ejecutar basándose en un disparador o una instrucción. Por ejemplo, podría iniciar un flujo de trabajo, enviar una plantilla de correo electrónico o ejecutar código Apex.
- Barreras o Límites: Son las directrices bajo las cuales opera el agente. Pueden ser instrucciones en lenguaje natural que le indican lo que puede y no puede hacer, cuándo debe escalar la conversación a un agente humano, o pueden provenir de las características de seguridad integradas en el Einstein Trust Layer.
- Canales: Son las aplicaciones donde el agente realiza su trabajo. Esto podría ser nuestro sitio web, el CRM, nuestra aplicación móvil, Slack y más.
Estos componentes trabajan en armonía para crear agentes de IA capaces, flexibles y seguros que pueden manejar una amplia gama de tareas de servicio al cliente de manera eficiente y efectiva.
Beneficios tangibles: ¿Por qué implementar Agentforce?
Integrar Agentforce en nuestra estrategia de servicio al cliente puede generar numerosos beneficios, tanto para nuestros equipos como para nuestros clientes:
- Disponibilidad 24/7: Los agentes están siempre listos para responder preguntas, enrutar casos y cumplir con los objetivos de servicio en cualquier canal, a cualquier hora.
- Respuestas Naturales: Gracias a la IA generativa, los agentes pueden elaborar respuestas conversacionales que entienden el contexto y se ajustan a la voz y el tono de nuestra marca.
- Mayor Claridad: Podemos instruir a los agentes para que hagan preguntas específicas de nuestro negocio, recopilando y compartiendo información más precisa.
- Transferencias Fluidas: Cuando es necesario, los agentes de IA pueden transferir o escalar conversaciones sin problemas a nuestros agentes humanos para problemas más complejos.
- Implementación Ágil: La configuración es rápida, con plantillas específicas de servicio y flujos de trabajo existentes. Ya no necesitamos escribir diálogos extensos o entrenar modelos de lenguaje desde cero.
- Basado en Datos Confiables: Los agentes se basan en fuentes creíbles como nuestros artículos de conocimiento, casos resueltos y datos del CRM, todo protegido por el Trust Layer.
- Optimización de Recursos: Al automatizar tareas rutinarias, nuestro personal humano puede enfocarse en casos más complejos y de alto valor, mejorando la eficiencia operativa.
- Mejora de la Satisfacción del Cliente: Respuestas rápidas, precisas y consistentes, disponibles en todo momento, llevan a un nivel de servicio sin precedentes.
- Escalabilidad sin Sacrificar Calidad: A medida que nuestro negocio crece, Agentforce puede manejar un volumen creciente de interacciones sin comprometer la calidad del servicio.
- Obtención de Insights Valiosos: El análisis de las interacciones de los agentes de IA nos proporciona una comprensión más profunda de las necesidades y preferencias de nuestros clientes.
- Mantenernos a la Vanguardia: En un mundo donde la IA está redefiniendo las expectativas de servicio al cliente, Agentforce nos asegura estar al frente de esta revolución tecnológica.
Potenciando la inteligencia: Agent Topics y el Atlas Reasoning Engine
Dos componentes internos son clave para la potencia de Agentforce:
- Agent Topics (Temas del Agente): Son categorías de información que definen el alcance de lo que un agente puede hacer. Piensa en ellos como las especialidades de cada agente virtual. Al asignar temas a un agente, ampliamos sus habilidades y conocimientos, pero también establecemos límites, definiendo lo que no puede hacer. Los temas organizan la información de manera lógica, facilitan la personalización y mejoran la precisión de las respuestas. Cada tema tiene una configuración que incluye una descripción y un alcance, lo que nos da un control granular sobre las capacidades del agente.
- Atlas Reasoning Engine: Como mencionamos, es el «cerebro» del sistema. Permite a los agentes «pensar» y tomar decisiones basadas en la información y el contexto. Sus capacidades incluyen el razonamiento paso a paso (desglosando el proceso de pensamiento), la identificación de temas relevantes para una consulta específica y la ejecución de acciones basadas en esos temas.
El presente y el futuro: Desarrollos y actualizaciones recientes de Agentforce
Salesforce no se ha quedado quieto y ha continuado innovando rápidamente con Agentforce. Las versiones 2.0 y 2dx han introducido mejoras significativas, consolidando a Agentforce como una verdadera «plataforma de trabajo digital para empresas»:
- Agentforce 2.0: Llegó con una nueva biblioteca de habilidades preconstruidas, un Agent Builder mejorado que interpreta instrucciones en lenguaje natural para generar agentes automáticamente, integración con MuleSoft para acciones entre sistemas, habilidades de Tableau para visualización de datos e integración con Slack para colaboración en equipo.
- Agentforce 2dx: Amplió aún más las capacidades con agentes de IA proactivos que pueden operar de forma autónoma en segundo plano en cualquier proceso empresarial e interactuar a través de experiencias multimodales. Un hito importante fue la introducción de AgentExchange, un mercado para acciones y agentes preconstruidos por socios y la comunidad, acelerando la implementación de soluciones de IA.
- Integración con Google Gemini: Salesforce se ha asociado con Google para integrar los modelos Gemini en Agentforce, lo que permite capacidades multimodales (trabajar con imágenes, audio y video) e integración con la búsqueda de Google, ofreciendo aún más opciones y capacidades avanzadas de IA.
Esta rápida evolución demuestra el compromiso de Salesforce con la mejora continua de Agentforce para abordar una gama cada vez más amplia de necesidades empresariales.
¿Quién está adoptando Agentforce y cómo lo están usando?
Si bien algunos informes han señalado una adopción inicial más lenta de lo esperado, Agentforce ya cuenta con una adopción significativa en el mercado empresarial. Salesforce está invirtiendo fuertemente en su crecimiento a nivel mundial, como lo demuestra la inversión de mil millones de dólares en Singapur.
Agentforce se está utilizando en una variedad de casos de uso en las diferentes nubes de Salesforce:
- Sales Cloud: Nutrición de leads, entrenamiento de ventas, cotización automatizada, automatización de procesos de ventas complejos, optimización de cotización y contratación, asistencia para el desarrollo de ventas.
- Service Cloud: Enrutamiento inteligente de casos, soporte omnicanal, gestión del servicio de campo, intercambio de conocimientos, automatización de tickets, gestión de escalaciones de problemas.
- Marketing Cloud: Optimización de campañas, alcance personalizado.
- Commerce Cloud: Experiencias de compra personalizadas, recomendaciones de productos, seguimiento de pedidos, gestión de devoluciones.
Además, se está aplicando en industrias específicas como el comercio minorista, la atención médica, las finanzas y la fabricación.
Consideraciones técnicas: Lo que debemos tener en cuenta
Se han reportado algunos problemas técnicos, como el chat de Agentforce que no se carga en las páginas de registro, para los cuales existen posibles soluciones como la reactivación del agente o de Einstein. Es fundamental tener en cuenta que Data Cloud debe estar habilitado para que Agentforce funcione correctamente.
Para evitar problemas como salidas inexactas o «alucinaciones» por parte de los agentes, se requiere una configuración y pruebas cuidadosas. Es posible que nuestros equipos necesiten mejorar sus habilidades en tecnologías de IA para utilizar Agentforce de manera efectiva, y aquellos que no estén familiarizados con el ecosistema de Salesforce podrían encontrar compleja la configuración inicial.
La seguridad primero: Protección de datos y cumplimiento
La seguridad de Agentforce se basa en un modelo de responsabilidad compartida, donde Salesforce proporciona la capa de confianza, pero nosotros como clientes somos responsables de asegurar nuestros datos dentro de los flujos de trabajo de Agentforce. Existen riesgos potenciales al manejar datos confidenciales e interactuar con contenido externo, por lo que es crucial implementar requisitos de autenticación estrictos y hacer cumplir la seguridad a nivel de campo y registro para los agentes de IA.
Soluciones de terceros como Varonis y EzProtect ofrecen seguridad mejorada al identificar datos confidenciales, limitar el acceso, prevenir el uso indebido y escanear en busca de amenazas. Salesforce también ofrece sus propias funciones de seguridad como Shield y Security Center. Es vital tratar a los agentes de IA con los mismos protocolos de seguridad que a los usuarios humanos.
El factor económico: Precios y licencias de Agentforce
El modelo de precios de Agentforce se basa en conversaciones, comenzando en un precio por conversación, con posibles descuentos por volumen. Los usuarios existentes del plan Enterprise pueden acceder al nivel gratuito de Salesforce Foundations, que ofrece un número limitado de conversaciones y leads de Agentforce, junto con créditos de Data Cloud. Cada conversación consume Solicitudes de Einstein, y podrían aplicarse cargos por exceso. Para adquirir Agentforce, se requieren licencias de Service Cloud o Sales Cloud. Algunos usuarios perciben este modelo de precios como potencialmente caro, especialmente para equipos pequeños o para un uso de gran volumen.
Es importante entender el consumo de Solicitudes de Einstein para presupuestar con precisión y evaluar si el retorno de la inversión justifica el costo por conversación, especialmente para organizaciones con grandes volúmenes de interacciones.
¿Quiénes son los competidores? El panorama competitivo
El mercado de agentes de IA es cada vez más competitivo, con importantes actores tecnológicos y proveedores especializados ofreciendo diversas soluciones. Entre los competidores clave de Agentforce se encuentran GPTBots.ai, ControlHippo, Zendesk, Microsoft Copilot Studio, IBM watsonx.ai, ServiceNow AI Agents y Vertex AI de Google.
Un diferenciador clave para Agentforce es su profunda integración con el ecosistema de Salesforce. Esta integración nativa simplifica la implementación, garantiza un flujo de datos sin problemas y permite a los agentes aprovechar el contexto completo de las interacciones con los clientes dentro del entorno de Salesforce, lo que puede ser una ventaja significativa para quienes ya dependemos de esta plataforma.
Mirando hacia adelante: Perspectivas de los analistas y el futuro de Agentforce
Los analistas de la industria se muestran entusiasmados con Agentforce como una oportunidad a largo plazo para que Salesforce avance hacia un modelo impulsado por agentes virtuales. Existe la creencia de que los precios basados en el consumo resultarán positivos para Salesforce a largo plazo. La estrategia de Salesforce se centra en mejorar y simplificar la adopción de Agentforce, lo que indica un compromiso sólido con esta plataforma. Además, se reconoce el potencial de los agentes de IA para transformar positivamente la experiencia del desarrollador.
Se espera que la capacidad de Agentforce para manejar tareas rutinarias y aumentar el trabajo de nuestros empleados humanos genere ganancias de eficiencia y ahorros de costos significativos en el futuro.
Agentforce, un aliado estratégico para el servicio al cliente del futuro
En resumen, Agentforce representa una herramienta impulsada por IA en rápida evolución y con un potencial transformador dentro del ecosistema de Salesforce. Sus características clave, como la operación autónoma, la adaptación de datos en tiempo real y la integración con nuestros flujos de trabajo de Salesforce, respaldadas por Data Cloud y herramientas de bajo código, lo convierten en una solución robusta para mejorar la interacción con nuestros clientes.
Si bien la adopción está en curso y existen consideraciones sobre la complejidad y el precio, el sentimiento general dentro de la comunidad de Salesforce es positivo, reconociendo su capacidad para automatizar tareas y mejorar la eficiencia. Los desafíos técnicos y de seguridad se están abordando continuamente. Para aquellos que ya utilizamos Salesforce, Agentforce se presenta como una extensión natural y poderosa de nuestras capacidades. Para quienes están considerando Salesforce, la inclusión de Agentforce como parte integral de la plataforma podría ser un factor determinante en su decisión, ofreciendo una visión del futuro del servicio al cliente impulsado por la inteligencia artificial.
Preguntas Frecuentes (FAQ) sobre Agentforce
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