Salesforce Agentforce es la plataforma de Salesforce para crear y ejecutar agentes de IA dentro de sus productos en la nube. Para los especialistas en marketing, esto significa agentes que pueden redactar resúmenes de campañas, crear segmentos de audiencia, generar contenido de correo electrónico, responder a los visitantes del sitio web y calificar clientes potenciales, todo trabajando con datos de CRM que ya residen en Salesforce, dentro de los permisos y límites establecidos por los administradores.
Salesforce anunció Agentforce en 2024 y lo ha ampliado desde entonces, reemplazando gran parte de la marca anterior Einstein Copilot. Como la mayoría de los productos de IA empresarial, los nombres, los paquetes y los precios cambian a menudo, así que confirme los detalles actuales con Salesforce en el momento en que planee un lanzamiento.
¿Qué hace realmente un agente de Agentforce?
Un agente combina un modelo de lenguaje con tres cosas: temas que definen lo que maneja, acciones que puede realizar e instrucciones sobre cómo comportarse. Las acciones pueden ser operaciones estándar de Salesforce, flujos, código Apex o llamadas a sistemas externos. La capa de razonamiento que Salesforce llama Atlas Reasoning Engine decide qué acciones ejecutar para una solicitud determinada.
El Einstein Trust Layer se sitúa entre el agente y el modelo. Salesforce lo describe como el manejo de enmascaramiento de datos, comprobaciones de toxicidad y acuerdos de retención de datos cero con los proveedores de modelos. Esa capa es una gran parte de por qué las empresas reguladas consideran Agentforce en lugar de construir sus propios agentes.
- Temas: los trabajos que cubre un agente, como el estado del pedido o la creación de resúmenes de campañas.
- Acciones: los pasos que puede tomar, construidos a partir de flujos, Apex, prompts o llamadas a API.
- Instrucciones: reglas en lenguaje natural sobre tono, límites y escalada.
- Base de datos: registros de CRM y perfiles de Data Cloud que el agente puede leer.
- Canales: chat web, aplicaciones de mensajería, correo electrónico, Slack y pantallas internas de Salesforce.
¿Qué trabajos de marketing se adaptan a Agentforce?
El ajuste es más fuerte donde el trabajo de marketing depende de los datos de CRM y sigue un patrón repetible. Las funciones de marketing de Agentforce, ofrecidas a través de Marketing Cloud y sus productos de marketing nativos de Salesforce más nuevos, se centran en la creación de campañas, la segmentación y la personalización.
Ejemplos prácticos
- Redacción de campañas: un especialista en marketing describe un objetivo y el agente propone un resumen, una audiencia, un plan de canales y un borrador de correo electrónico.
- Construcción de segmentos: el agente convierte “clientes perdidos en Izmir que compraron dos veces el año pasado” en un segmento de Data Cloud.
- Calificación de clientes potenciales: un agente en el sitio web hace preguntas de selección y reserva reuniones para visitantes calificados.
- Variantes de contenido: líneas de asunto y variantes de cuerpo de texto para pruebas, en el tono aprobado de la marca.
- Traspaso de ventas: resúmenes del historial de participación de un cliente potencial adjuntos al registro antes de que un representante llame.
¿Cuáles son los límites que los especialistas en marketing deben esperar?
Agentforce es tan bueno como los datos y las acciones que lo respaldan. Si los registros de clientes están duplicados, faltan campos de consentimiento o los datos del producto viven fuera de Salesforce, el agente producirá resultados seguros sobre una base débil. La mayoría de las decepciones iniciales se remontan a eso, no al modelo.
El costo y la complejidad son los otros límites. Agentforce ha utilizado modelos de precios basados en el consumo, incluidas opciones por conversación y basadas en créditos, y estos han cambiado con el tiempo. Construir agentes útiles también requiere tiempo de administración y desarrollo para flujos, permisos y pruebas. No es un interruptor que se enciende.
- Calidad de los datos: la deduplicación y los campos de consentimiento deben corregirse primero.
- Ampliación del alcance: los agentes con demasiados temas se vuelven impredecibles.
- Cobertura de idiomas: verifique el soporte y la calidad para español y otros mercados que no sean de habla inglesa.
- Pruebas: Salesforce proporciona herramientas de prueba, pero las conversaciones reales aún revelan casos extremos.
- Gobernanza: alguien debe poseer las instrucciones del agente y revisar los cambios.
Empiece más estrecho de lo que parece necesario. Un agente con un tema y tres acciones es fácil de probar, fácil de explicar al equipo y fácil de revertir. Una vez que se comporta bien durante un mes, agregar un segundo tema es un pequeño cambio. Los equipos que lanzan un agente que cubre diez trabajos a la vez generalmente pasan el siguiente trimestre tratando de desenredar qué instrucción causó qué respuesta extraña, y la confianza en todo el proyecto disminuye.
¿Dónde encaja Agentforce en una pila de marketing?
Para las empresas que ya están en Salesforce con Data Cloud, Agentforce es una capa natural porque los datos y los permisos existen. Para una empresa que solo usa Salesforce Sales Cloud, con marketing en otra plataforma, el valor depende de cuánto trabajo de marketing se trasladaría a Salesforce.
Las empresas más pequeñas en HubSpot, Zoho o CRM similares enfrentarían una migración para usar Agentforce, y eso rara vez se justifica solo por los agentes. La decisión debe seguir la estrategia de CRM, no al revés.
¿Cómo debe preparar los datos antes de construir agentes?
- Combine contactos y cuentas duplicados y establezca reglas de coincidencia.
- Estandarice los campos de consentimiento y preferencia de comunicación para cada canal.
- Conecte datos externos clave, como pedidos de comercio electrónico, en Data Cloud o el CRM.
- Documente las definiciones de campo para que las instrucciones del agente utilicen las correctas.
- Decida qué registros los agentes nunca pueden leer, como notas confidenciales.
Esta lista parece aburrida al lado de una demostración de IA. También es el trabajo que decide si la demostración sobrevive al contacto con clientes reales.
Cómo aplica Alien Road Agentforce para los clientes
Por ejemplo, un compromiso típico comienza con una revisión de preparación: inspeccionamos la organización de Salesforce del cliente, el modelo de datos, la configuración de consentimiento y los flujos de trabajo de marketing actuales, luego clasificamos los trabajos de los agentes candidatos por valor y riesgo. Por lo general, un agente interno, como la redacción de resúmenes de campañas, viene antes que cualquier agente orientado al cliente.
La configuración se realiza con el administrador de Salesforce o el socio del cliente: definimos temas e instrucciones, construimos o reutilizamos flujos para acciones y ejecutamos conversaciones de prueba contra escenarios reales, incluidos los incómodos. La medición rastrea el tiempo ahorrado por campaña, las tasas de error encontradas en la revisión y, para los agentes del sitio web, las reuniones calificadas reservadas en comparación con el formulario anterior. Los informes mensuales cubren esos números más cualquier cambio de instrucción realizado.
Por dónde empezar esta semana
Enumere tres tareas de marketing que su equipo repite cada mes y que utilizan datos de Salesforce. Para cada una, anote qué registros necesita y si esos registros están limpios hoy.
- Elija la tarea con datos limpios y bajo riesgo para el cliente.
- Pregunte a su equipo de cuenta de Salesforce qué paquetes de Agentforce incluye su contrato.
- Revise las tasas de duplicados y los campos de consentimiento en una muestra de 100 contactos.
- Escriba una descripción de un párrafo sobre lo que el primer agente debe y no debe hacer.
Ese párrafo se convierte en el primer borrador de las instrucciones del agente, por lo que vale la pena escribirlo con cuidado.
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