La compañía amplía Agentforce con asistentes especializados en ventas, atención al cliente, comercio, recursos humanos y cadena de suministro, además de una nueva arquitectura capaz de mantener objetivos activos durante días o semanas.
Salesforce ha dado un nuevo paso en su estrategia para convertir la inteligencia artificial en una fuerza de trabajo corporativa. La multinacional estadounidense ha presentado una cartera de siete agentes de IA preconfigurados para desempeñar funciones concretas dentro de las empresas, desde atención al cliente y recursos humanos hasta ventas, comercio electrónico y cadena de suministro.
La novedad no consiste únicamente en añadir nuevos asistentes a Agentforce. Salesforce también ha introducido una arquitectura denominada long-horizon runtime, diseñada para que determinados agentes puedan mantener un objetivo durante días o semanas, conservar el contexto, ejecutar planes de forma prolongada y modificar su estrategia cuando cambian las circunstancias.
El movimiento refleja una evolución significativa del mercado: las grandes compañías tecnológicas ya no presentan la IA empresarial únicamente como un copiloto que responde preguntas, sino como un sistema capaz de realizar trabajo operativo, coordinar procesos y ejecutar acciones dentro de los límites establecidos por cada empresa.
Salesforce pasa de los chatbots a agentes diseñados para un puesto concreto
La propuesta anunciada el 14 de septiembre de 2026 busca reducir uno de los principales obstáculos para la adopción empresarial de agentes de inteligencia artificial: tener que construir y configurar cada sistema desde cero.
Salesforce asegura que sus nuevos agentes llegan preparados con las habilidades, acciones y modelos de datos necesarios para una función específica y posteriormente pueden adaptarse a los procesos particulares de cada organización.
Son siete:
- Casey, destinado a atención y soporte al cliente.
- Paige, orientado a servicios internos de informática y recursos humanos.
- Carter, diseñado como asistente para compradores.
- Hunter, especializado en ventas salientes.
- Marshall, dedicado a procesos de cadena de suministro.
- Piper, pensado para captar y cualificar oportunidades comerciales entrantes.
- Fin, centrado en operaciones y atención al cliente.
Seis de ellos están ya disponibles de forma general, según Salesforce.
Hunter, sin embargo, permanece en fase piloto y la compañía prevé su disponibilidad general para noviembre de 2026.
Casey: un agente para atención al cliente
Casey está diseñado para resolver incidencias a través de diferentes canales.
Puede trabajar mediante voz, SMS, WhatsApp y chat web y dispone de capacidades preconfiguradas para responder preguntas frecuentes, gestionar devoluciones, atender cuestiones relacionadas con cuentas y trasladar determinados casos a empleados humanos.
La idea de Salesforce es que las compañías puedan partir de una estructura ya preparada y posteriormente adaptarla a sus procedimientos internos.
Casey está disponible de forma general.
Paige asume tareas internas de recursos humanos e informática
Paige se centra en las peticiones realizadas por los propios empleados.
Puede responder y gestionar solicitudes relacionadas con recursos humanos y servicios informáticos desde Slack, portales corporativos y otras herramientas utilizadas dentro de una organización.
Salesforce sostiene que uno de sus clientes, Autism Queensland, ya consigue resolver con este tipo de agente alrededor del 70 % de sus solicitudes administrativas.
La cifra procede de Salesforce y corresponde al caso concreto citado por la compañía, por lo que no puede extrapolarse automáticamente a cualquier organización.
Carter lleva los agentes de IA directamente a la tienda
Carter está orientado al comercio electrónico.
Su función consiste en ayudar a los compradores a descubrir productos, comparar alternativas, resolver dudas y completar compras directamente dentro de una conversación.
Este enfoque representa otro cambio importante respecto al chatbot clásico.
El objetivo ya no es solamente ofrecer información al cliente. El agente puede participar en diferentes fases del proceso comercial y conducir la interacción hasta una transacción.
Carter también se encuentra ya en disponibilidad general.
Marshall entra en la cadena de suministro
Uno de los agentes más alejados de las funciones tradicionales de un chatbot es Marshall.
Salesforce lo define como un agente especializado en cadena de suministro y procesos administrativos de back office.
Puede coordinar procesos de principio a fin, automatizar trabajos manuales y utilizar ejecución determinista en aquellas operaciones donde las empresas necesitan reglas estrictas en lugar de decisiones probabilísticas de un modelo de lenguaje.
Además, Salesforce afirma que mantiene un registro de auditoría de cada acción, una característica relevante cuando estos sistemas intervienen en operaciones empresariales sensibles.
Piper busca clientes potenciales que llegan a una empresa
Piper está diseñado para trabajar con oportunidades comerciales entrantes.
Opera en sitios web y bandejas de entrada para interactuar con visitantes, identificar potenciales clientes, cualificarlos y convertir esas conversaciones en oportunidades dentro del canal de ventas.
Salesforce señala que Asana ha multiplicado por cuatro el volumen de conversaciones generado mediante Piper, y asegura que sus clientes tardan de media unos 45 días en desplegarlo.
De nuevo, se trata de cifras comerciales proporcionadas por Salesforce y deben interpretarse como resultados de casos concretos, no como una garantía general de rendimiento.
Fin se especializa en atención compleja al cliente
Fin, por su parte, está orientado a la experiencia del cliente.
Salesforce afirma que puede resolver flujos de atención complejos a través de distintos canales y que está apoyado por Operator y por modelos específicos denominados Fin Apex.
La compañía cita a Anthropic como uno de los ejemplos de uso y asegura que el 79 % de las conversaciones que llegan a Fin en ese despliegue son resueltas de manera autónoma.
Hunter es el agente más ambicioso del nuevo catálogo
La pieza técnicamente más relevante del anuncio probablemente sea Hunter.
Está concebido como un agente especializado en ventas salientes capaz de trabajar durante un periodo prolongado en lugar de responder únicamente a una solicitud aislada.
Salesforce afirma que Hunter puede intervenir en diferentes fases del proceso comercial: investigar empresas, identificar posibles clientes, preparar contactos, seguir oportunidades, colaborar en propuestas y ayudar con previsiones comerciales.
La diferencia fundamental está en que puede recibir un objetivo de negocio y mantenerlo activo durante semanas.
Por ejemplo, un vendedor podría pedirle que intente recuperar oportunidades comerciales que estén en riesgo antes del cierre del trimestre.
Hunter podría entonces elaborar un plan, decidir qué información necesita, ejecutar tareas autorizadas y modificar la estrategia cuando cambien los datos disponibles.
Una IA que ya no espera permanentemente una orden
Ese planteamiento marca una diferencia considerable respecto al modelo convencional de asistente.
Un chatbot suele funcionar mediante una secuencia sencilla:
el usuario pregunta y el sistema responde.
Hunter está diseñado para funcionar de manera más continua.
Salesforce explica que puede iniciar acciones relacionadas con un objetivo previamente definido sin necesitar un nuevo prompt para cada paso, siempre dentro de los permisos y reglas establecidos por la organización.
La compañía insiste además en que las acciones sensibles pueden exigir aprobación humana.
Una propuesta comercial o una comunicación que vaya a enviarse a un cliente, por ejemplo, puede configurarse para que necesite autorización previa de un vendedor.
Salesforce crea una arquitectura para trabajos que duran semanas
Hunter es también el primer agente que utiliza la nueva arquitectura de ejecución prolongada de Agentforce.
Salesforce la denomina long-horizon runtime.
El propósito consiste en resolver una limitación evidente de muchos sistemas actuales de IA: funcionan correctamente en una sesión concreta, pero tienen dificultades cuando el trabajo se extiende durante varios días y requiere recordar decisiones anteriores.
La nueva arquitectura se apoya en tres elementos principales:
Memoria. Mantiene el contexto y el progreso entre distintas sesiones.
Ejecución duradera. Permite que un plan permanezca activo con el paso del tiempo y pueda retomarse o modificarse.
Dirección dinámica. Adapta el comportamiento del agente cuando el usuario introduce nuevas indicaciones o cambian las prioridades.
La memoria se convierte en infraestructura empresarial
La primera pieza es especialmente importante.
Si un agente trabaja durante varias semanas en una oportunidad comercial, necesita saber qué hizo anteriormente, qué información recibió, qué acciones ya se completaron y cuáles siguen pendientes.
Salesforce sostiene que su nueva memoria permite mantener contexto y progreso entre sesiones, evitando que el trabajo desaparezca cuando finaliza una conversación.
Es un salto técnico considerable respecto al uso de asistentes como simples interfaces conversacionales.
La IA empresarial empieza así a parecerse menos a una ventana de chat y más a un sistema persistente de ejecución de procesos.
Ejecución duradera para que los planes no desaparezcan
El segundo componente es la denominada durable execution.
Su objetivo es mantener un plan operativo durante periodos prolongados.
Si las circunstancias cambian, el agente puede retomarlo y corregir el rumbo sin tener que comenzar todo el proceso desde el principio.
Un vendedor podría, por ejemplo, establecer el objetivo de desarrollar oportunidades en un determinado sector.
Durante las semanas siguientes podrían aparecer nuevos clientes, cambiar prioridades internas o surgir nueva información sobre cada cuenta.
El agente debería incorporar esos cambios sin perder de vista el objetivo inicial.
Dynamic steering: el humano puede cambiar el rumbo
El tercer elemento se denomina dynamic steering.
Permite que la persona responsable modifique instrucciones y prioridades conforme avanza el trabajo.
Salesforce describe así una relación en la que el sistema conserva cierto grado de autonomía operativa, pero sigue sujeto a intervenciones humanas y reglas corporativas.
El grado real de autonomía dependerá, por tanto, de la configuración que realice cada empresa.
Hunter puede tener autorización para ejecutar ciertas tareas de manera automática y necesitar aprobación para otras.
Salesforce quiere que varios agentes trabajen como un equipo
Otra pieza importante de la nueva estrategia es Multi-Agent Orchestration.
Esta función permite distribuir tareas entre diferentes agentes especializados cuando un proceso atraviesa varios departamentos, sistemas o etapas de una relación con el cliente.
En lugar de intentar construir una única inteligencia artificial capaz de realizar cualquier función, Salesforce apuesta por una estructura más parecida a un organigrama:
varios agentes especializados coordinados para alcanzar un objetivo común.
La compañía indica que esta capacidad ya está disponible de forma general.
El planteamiento también aparece en su arquitectura SOMA, diseñada para que un agente principal pueda coordinar y delegar trabajos en otros agentes especializados dentro de una misma organización Salesforce.
Agent Script combina IA generativa con reglas tradicionales
El aumento de autonomía introduce inmediatamente una pregunta: ¿cómo impedir que un modelo lingüístico tome decisiones fuera de los límites definidos por la empresa?
Salesforce intenta responder mediante Agent Script.
Se trata del lenguaje utilizado para definir el comportamiento de los agentes en Agentforce Builder.
Su finalidad es combinar instrucciones en lenguaje natural y razonamiento mediante modelos de IA con reglas programáticas deterministas.
Esto permite definir condiciones if/else, transiciones, variables, acciones y selección de subagentes.
El resultado es lo que Salesforce denomina razonamiento híbrido: una parte del sistema puede utilizar un modelo de lenguaje para interpretar situaciones, mientras otra sigue reglas rígidas cuando la empresa necesita un comportamiento predecible.
Los agentes siguen sometidos a permisos empresariales
Salesforce insiste en que estos sistemas no deberían operar fuera de las políticas de sus clientes.
Cada agente trabaja bajo las reglas de negocio, permisos y mecanismos de seguridad configurados por la organización.
Esta cuestión es especialmente relevante a medida que la IA deja de limitarse a redactar textos y empieza a ejecutar operaciones.
Un error en un chatbot puede producir una respuesta incorrecta.
Un error en un agente con permisos para modificar registros, enviar comunicaciones, iniciar procesos o interactuar con clientes puede tener consecuencias mucho mayores.
Por eso, la gobernanza, la trazabilidad y los sistemas de aprobación se convierten en una parte central de la nueva carrera por los agentes corporativos.
Los empleados podrán enseñar una tarea a la IA una sola vez
Salesforce también prepara una función denominada AI Skills en Agentforce Coworker.
La idea es que un trabajador pueda enseñar al sistema cómo realizar una tarea y que posteriormente ese procedimiento pueda escalarse al resto de la organización y utilizarse desde diferentes interfaces.
La función se encuentra actualmente en fase piloto y Salesforce prevé su disponibilidad general en octubre de 2026.
La ambición resulta evidente: convertir conocimiento que actualmente reside en empleados concretos en capacidades reutilizables por agentes de IA.
Eso podría acelerar tareas repetitivas, aunque también plantea preguntas importantes sobre control del conocimiento interno, supervisión, calidad de los procedimientos y transformación de determinados puestos administrativos.
Salesforce también prepara un agente para mejorar a otros agentes
Otra función anunciada es Agent Optimizer.
Salesforce lo describe como una herramienta que trabajará junto a los equipos encargados de diseñar agentes para ayudarles a:
- construirlos y refinarlos;
- evaluar subagentes y acciones;
- realizar pruebas;
- analizar sesiones;
- identificar oportunidades de mejora.
Su disponibilidad general está prevista también para octubre de 2026.
La paradoja es significativa: Salesforce está comenzando a utilizar agentes para supervisar y optimizar otros agentes.
De asistentes de oficina a una nueva capa de automatización
El anuncio representa algo más profundo que una actualización de producto.
Durante la primera gran oleada de inteligencia artificial generativa, las empresas utilizaron los modelos principalmente para resumir textos, redactar correos, generar documentos o responder preguntas.
La siguiente fase está trasladando el foco hacia la ejecución.
El agente ya no debería limitarse a decir qué hay que hacer.
Debe poder hacer parte del trabajo.
Salesforce resume esta transición con una infraestructura que combina datos de Customer 360, modelos de IA, agentes especializados, memoria, herramientas operativas, reglas empresariales y mecanismos de control.
¿Están realmente “asumiendo puestos de trabajo”?
Conviene introducir un matiz importante.
Salesforce habla explícitamente de “job-ready agents”, es decir, agentes preparados para determinadas funciones profesionales. Pero eso no significa necesariamente que cada agente sustituya por completo a una persona o equivalga jurídicamente a un puesto laboral.
En muchos de los ejemplos anunciados, los agentes realizan subconjuntos de tareas, trabajan junto a empleados y mantienen mecanismos de aprobación humana.
Por tanto, el cambio más preciso por ahora es otro: Salesforce está empaquetando sistemas de IA alrededor de roles corporativos completos, en lugar de ofrecer únicamente herramientas genéricas.
Ese giro puede tener consecuencias relevantes sobre la organización del trabajo.
Si una empresa puede asignar a un agente tareas que antes ocupaban una parte significativa del tiempo de un empleado, podrá reorganizar funciones, reducir trabajo administrativo o modificar necesidades de contratación.
Pero el impacto laboral real dependerá de cada despliegue, del grado de autonomía concedido y de si los sistemas cumplen las expectativas comerciales de sus fabricantes.
Salesforce reconoce que no todo lo anunciado está disponible
Existe además una advertencia incluida por la propia compañía.
Salesforce señala que algunos de los servicios o funcionalidades descritos todavía se encuentran en desarrollo y recomienda a sus clientes tomar decisiones de compra en función únicamente de las capacidades disponibles en cada momento.
Actualmente, Casey, Paige, Carter, Marshall, Piper y Fin figuran como disponibles de manera general.
Hunter permanece en piloto hasta noviembre, mientras que AI Skills y Agent Optimizer tienen su disponibilidad general prevista para octubre.
La batalla empresarial de la IA cambia de terreno
El anuncio de Salesforce muestra hacia dónde se está desplazando la competición tecnológica.
La carrera ya no consiste únicamente en disponer del modelo capaz de responder mejor a una pregunta.
Las grandes plataformas empresariales buscan desarrollar una capa de IA que pueda entender información corporativa, mantener objetivos, utilizar herramientas internas, coordinar distintos sistemas y ejecutar trabajo durante largos periodos.
Salesforce dispone además de una ventaja evidente en esa estrategia: su plataforma ya contiene una enorme cantidad de procesos, datos de clientes, oportunidades comerciales y operaciones de servicio de las empresas que utilizan su ecosistema.
Agentforce intenta convertir esa información en combustible para una nueva generación de trabajadores digitales.
Los siete agentes anunciados son todavía el principio.
La pieza verdaderamente transformadora puede ser la arquitectura que hay debajo: sistemas que dejan de vivir únicamente durante una conversación y comienzan a mantener planes, memoria y responsabilidades durante semanas.
Si Salesforce consigue que esa tecnología funcione de manera fiable, segura y suficientemente predecible, la discusión empresarial sobre la inteligencia artificial dejará de centrarse en qué puede responder.
La pregunta pasará a ser qué parte del trabajo diario puede realizar por sí misma.
