La mayoría de las empresas ya está experimentando con Inteligencia Artificial.
La pregunta ya no es qué puede hacer la IA, sino dónde puede generar valor real para el negocio y qué necesitamos para llevarla a producción.
Esta fue una de las principales conversaciones de nuestro encuentro “IA, más allá del hype”, celebrado el pasado 6 de octubre en Valencia junto a Salesforce. Una tarde en la que reunimos a líderes de negocio para hablar de AI Readiness, IA agéntica, casos de uso concretos y algunos de los principales avances presentados durante Dreamforce 2026.
Porque hablar de IA es sencillo.
Convertirla en resultados es el verdadero reto.
La IA puede ayudarnos a ganar tiempo, aumentar ingresos o reducir costes. Pero para conseguirlo, las organizaciones tienen que afrontar retos como la calidad y disponibilidad de los datos, la seguridad, la integración o unos costes difíciles de prever.
Por eso, antes de preguntarnos qué herramienta utilizar, deberíamos empezar por otras preguntas:
La IA no debería empezar por la tecnología. Debería empezar por el caso de uso.
Durante el encuentro también hablamos de uno de los grandes retos de la adopción de IA: las soluciones parciales.
Una herramienta para marketing. Otra para ventas. Otra para atención al cliente. Otra para analizar datos.
Cada una puede resolver un problema concreto, pero el verdadero potencial aparece cuando estas capacidades pueden trabajar conectadas con los datos, procesos y sistemas de la organización.
En este contexto, Salesforce plantea una plataforma que conecta Customer 360, Data, Analytics y Agents, integrándolos con los sistemas de la compañía.
Esto permite avanzar de una IA que simplemente asiste a una IA capaz de actuar dentro del contexto del negocio.
Y ahí es donde empieza a cobrar sentido hablar de IA agéntica.
Una de las partes más prácticas de la jornada fueron las micro-demos. En lugar de hablar de IA de forma abstracta, recorrimos diferentes momentos del ciclo de cliente para mostrar cómo puede aplicarse.
En marketing, uno de los retos es el tiempo que transcurre desde que surge una idea hasta que una campaña está preparada para ejecutarse.
La visión agéntica plantea campañas creadas con mayor rapidez, utilizando información y segmentación inteligente para acelerar la ejecución.
En la siguiente etapa del funnel, vimos cómo Qualified y Piper pueden ayudar a cualificar oportunidades y avanzar conversaciones, permitiendo que los equipos comerciales concentren su esfuerzo donde existe mayor potencial de conversión.
Reuniones, contenidos, seguimiento y gestión del pipeline consumen una parte importante del tiempo de los equipos comerciales.
La combinación de agentes y Slack permite llevar la asistencia de IA al propio espacio de trabajo, ayudando a reducir tareas operativas y mejorar la productividad.
En postventa, exploramos cómo Agentforce puede ayudar a ofrecer soporte inteligente de forma continua, resolviendo determinados casos de manera autónoma y derivando al equipo humano aquellas situaciones que requieren su intervención.
Por último, vimos el papel de Tableau Next para acercar los datos y la analítica a la toma de decisiones, reduciendo la distancia entre la información disponible y las respuestas que necesita el negocio.
El hilo conductor de todos estos casos es el mismo: la IA aporta más valor cuando está conectada con un proceso real y tiene capacidad para actuar sobre él.
A medida que aumenta el número de agentes, también crece la necesidad de controlar qué hacen, a qué información acceden, qué sistemas pueden utilizar y cómo se coordinan entre ellos.
Durante el encuentro hablamos de Agent Fabric como una forma de descubrir, orquestar, gobernar y supervisar los agentes y APIs de una organización.
Porque una estrategia de IA no puede basarse únicamente en añadir más agentes.
Necesita datos, integración, seguridad, gobierno y una forma clara de medir el valor generado.
Después de hablar de estrategia y de ver diferentes casos de uso, quisimos llevar la conversación un paso más allá.
Cerramos la jornada con un workshop en el que los asistentes pudieron construir sus propios agentes, aterrizando las posibilidades de la IA en situaciones más cercanas a su realidad.
Fue precisamente ese paso de la demo a la experimentación el que permitió hacer la conversación más tangible: qué podría hacer un agente dentro de su organización, qué información necesitaría, qué tareas tendría sentido delegarle y dónde seguiría siendo necesaria la intervención humana.
Porque cuando pasamos de ver lo que la tecnología puede hacer a construir algo propio, la pregunta cambia a: ¿Qué podría hacer la IA por mi negocio?
El encuentro de Valencia nos dejó una conclusión clara: la siguiente etapa de la IA no consiste simplemente en utilizar más herramientas.
Consiste en conectar datos, procesos, personas, aplicaciones y agentes para resolver problemas reales de negocio.
La IA agéntica abre nuevas posibilidades, pero la tecnología por sí sola no determina el resultado.
El valor aparece cuando sabemos qué queremos conseguir, dónde tiene sentido aplicar IA y cómo crear las condiciones necesarias para que pueda actuar de forma segura y escalable.
En redk ayudamos a las organizaciones a identificar oportunidades de aplicación de IA, priorizar casos de uso y convertir esa estrategia en iniciativas reales, conectando personas, procesos, datos y tecnología.
¿Quieres identificar dónde puede generar valor la IA en tu organización? Hablemos.
El punto de partida debe ser un caso de uso, no una herramienta. Antes de elegir tecnología, conviene definir qué problema de negocio se quiere resolver, qué proceso se pretende mejorar, qué datos necesita la IA, qué acciones podría ejecutar y cómo se medirá su impacto.
Debe controlar qué hacen los agentes, a qué información acceden, qué sistemas utilizan y cómo se coordinan. El artículo presenta Agent Fabric como una forma de descubrir, orquestar, gobernar y supervisar agentes y APIs, dentro de una estrategia que también requiere datos, integración, seguridad y medición del valor.
Debe abordar la calidad y disponibilidad de los datos, la seguridad, la integración con sus sistemas y unos costes que pueden resultar difíciles de prever. También necesita identificar dónde aplicar la IA, establecer mecanismos de gobierno y definir cómo medirá el valor generado.
Una IA que asiste ayuda a realizar tareas, mientras que la visión agéntica descrita en el artículo incorpora la capacidad de actuar dentro del contexto del negocio. Para ello, los agentes necesitan conectarse con los datos, procesos y sistemas de la organización, manteniendo intervención humana donde sea necesaria.
Las herramientas aisladas pueden resolver problemas concretos de marketing, ventas o atención al cliente. Su potencial aumenta cuando trabajan conectadas con los datos, procesos y sistemas de la organización. El artículo presenta la propuesta de Salesforce de conectar Customer 360, Data, Analytics y Agents con los sistemas de la compañía.
La visión agéntica plantea utilizar información y segmentación inteligente para preparar campañas con mayor rapidez. Su aplicación busca acortar el tiempo entre la aparición de una idea y la preparación de la campaña para ejecutarse, conectando la IA con un proceso concreto de captación.
En la fase de conversión, Qualified y Piper se presentan como herramientas que pueden ayudar a cualificar oportunidades y avanzar conversaciones. Esto permite que los equipos comerciales concentren su esfuerzo en las oportunidades con mayor potencial de conversión, vinculando el uso de IA a una necesidad concreta del proceso de ventas.
La combinación de agentes y Slack permite incorporar asistencia de IA al propio espacio de trabajo. El artículo sitúa esta aplicación en actividades como reuniones, contenidos, seguimiento y gestión del pipeline, con el objetivo de reducir la carga operativa y mejorar la productividad comercial.
El artículo presenta Agentforce como una herramienta que puede ofrecer soporte inteligente de forma continua. Los agentes pueden resolver determinados casos de manera autónoma y derivar al equipo humano las situaciones que requieren su intervención, combinando la actuación automatizada con la atención de personas.
El artículo destaca el papel de Tableau Next para acercar los datos y la analítica a las decisiones del negocio. El objetivo es reducir la distancia entre la información disponible y las respuestas que necesitan los responsables, conectando la analítica con necesidades reales de gestión.
