Las novedades presentadas por Salesforce en Dreamforce 2026 apuntan hacia un cambio en la forma de utilizar la inteligencia artificial en las empresas: agentes capaces de trabajar sobre datos, procesos y aplicaciones, con la confianza y la gobernanza como condiciones para pasar de la experimentación a la ejecución.
La conversación sobre inteligencia artificial en las empresas está entrando en una nueva fase. Después de un primer periodo marcado por los asistentes capaces de generar textos, resumir información o responder preguntas; el siguiente reto es conseguir que la IA pueda participar directamente en los procesos de negocio.
Es el escenario que Salesforce denomina empresa agéntica: un modelo en el que agentes de IA trabajan junto a las personas utilizando los datos, procesos y sistemas de una organización. La diferencia respecto a los modelos tradicionales está en que el software deja de ser únicamente una interfaz a la que el empleado acude para convertirse también en una capa capaz de impulsar acciones a través de distintos entornos.
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Arquitectura abierta y reglas de negocio
En Dreamforce 2026, Salesforce ha presentado varias novedades orientadas precisamente a esa evolución. Entre ellas destaca AIforce, una nueva capa de interfaz que lleva los datos, aplicaciones, flujos de trabajo y contexto de negocio a los entornos donde ya trabajan los usuarios. Su propuesta incluye Claudeforce, que conecta Salesforce con Claude; Slackforce, que permite generar y consultar información desde Slack; y Agentforce Coworker, un compañero de IA integrado en Salesforce.
La compañía también está apostando por una arquitectura abierta. Salesforce permite que agentes externos en entornos como Claude, Cursor o ChatGPT puedan utilizar funciones de la plataforma mediante MCP y API, sin necesidad de construir integraciones específicas para cada caso. La idea es que la interfaz pueda cambiar, mientras los datos, la lógica de negocio y los controles permanezcan conectados.
Las cuentas con agentes en producción crecieron un 70% respecto al trimestre anterior y las unidades de trabajo agéntico, un 97%
El otro gran elemento es la confianza. Salesforce ha presentado Enterprise AI Harness, un marco que reúne contexto, agentes, acción, gobernanza, seguridad y elección de modelos. El objetivo es combinar la capacidad probabilística de los modelos de lenguaje con las reglas deterministas del negocio: permisos, políticas y procesos que permiten que una acción automatizada sea previsible y controlable.
Métricas de adopción
La evolución del producto parece ir acompañada de una adopción creciente. Según los datos facilitados por Salesforce, los ingresos recurrentes anuales de Agentforce alcanzaron los 1.500 millones de dólares en el segundo trimestre del ejercicio, un 240% más que un año antes. Las cuentas con agentes en producción crecieron un 70% respecto al trimestre anterior y las unidades de trabajo agéntico, un 97%. Además, el uso de servidores MCP y de la plataforma Salesforce Headless se multiplicó por seis en un solo trimestre.
Estos datos dibujan una transición relevante: la IA empresarial empieza a medirse no solo por su capacidad para generar contenido o responder consultas, sino también por su capacidad para integrarse en el trabajo cotidiano y ejecutar procesos.
El desafío, en adelante, será menos tecnológico que organizativo: decidir qué tareas pueden delegarse, en qué condiciones y dónde debe mantenerse la intervención humana. En ese equilibrio entre autonomía y control se juega buena parte de la siguiente etapa de la IA empresarial.
