Más allá del hype de la IA: las preguntas que las empresas deberían hacerse sobre agentes, datos, procesos y el futuro del CRM.
La conversación sobre la IA está cambiando.
Durante los últimos años, las empresas se han centrado en cómo la IA generativa puede ayudar a los empleados a trabajar más rápido: generando contenido, resumiendo información, respondiendo preguntas o proporcionando recomendaciones.
La siguiente etapa es diferente.
Salesforce se centra cada vez más en la Empresa Agéntica: organizaciones donde los agentes de IA pueden razonar, interactuar con sistemas empresariales y ejecutar tareas a través de flujos de trabajo, trabajando junto a las personas en lugar de simplemente asistirlas. El último Índice de Empresa Agéntica de Salesforce informa que el número promedio de agentes activados por organización casi se triplicó durante el último año, mientras que el tiempo promedio para crear un agente cayó un 53%.
Pero el auge de los agentes de IA plantea una pregunta más importante que “¿Qué pueden hacer estos agentes?”
¿Qué debería pedirle tu organización que hagan?
La respuesta requiere algo más que elegir una tecnología. Requiere analizar conjuntamente los procesos, los datos, las personas, la gobernanza y los resultados empresariales.
Un asistente de IA ayuda a una persona a completar una tarea. Un agente de IA puede potencialmente completar la tarea por sí mismo.
Esa distinción parece sencilla, pero cambia la forma en que las organizaciones deben pensar sobre la automatización.
Un agente podría calificar un cliente potencial, resolver una consulta de un cliente, actualizar un registro, activar un flujo de trabajo o coordinar varios pasos a través de diferentes sistemas. El propio Índice de Empresa Agéntica de Salesforce describe implementaciones cada vez más complejas, desde agentes de alto volumen y tareas específicas hasta agentes más versátiles capaces de manejar flujos de trabajo de varios pasos y lógica empresarial interfuncional.
La oportunidad es, por tanto, preguntarse: ¿Qué tareas deben realizar las personas, cuáles pueden ser potenciadas por la IA y cuáles podrían delegarse eventualmente a agentes?
Esa es una conversación mucho más estratégica.
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Uno de los mayores errores que pueden cometer las organizaciones es empezar por la tecnología.
Antes de decidir dónde implementar un agente, vale la pena analizar detenidamente el proceso en sí.
¿Está claramente definido? ¿Se entienden las reglas? ¿Hay transferencias innecesarias? ¿Están documentadas las excepciones? ¿Está clara la responsabilidad?
Si la respuesta es no, introducir un agente autónomo puede no resolver el problema. Simplemente podría hacer que un proceso ineficiente se ejecute más rápido o crear nuevos riesgos a una escala mucho mayor.
Un punto de partida útil es identificar procesos donde:
Aquí es donde la experiencia en CRM cobra especial importancia.
Un agente no opera de forma aislada. Se integra en un proceso que involucra datos, sistemas, personas, reglas e interacciones con los clientes.
La calidad del proceso determinará, en última instancia, el valor del agente.
Un agente inteligente con poco contexto sigue siendo un tomador de decisiones mal informado.
La expansión de Headless 360 de Salesforce refleja este desafío. La plataforma está diseñada cada vez más para permitir que agentes y aplicaciones autorizados accedan a los datos, la automatización y la lógica empresarial de Salesforce a través de diferentes experiencias, manteniendo al mismo tiempo la identidad, la seguridad y la gobernanza.
Salesforce también posiciona a Data 360 como la base para experiencias de agentes confiables, y su reciente Agentic Enterprise Index destaca la importancia de gestionar los datos para respaldar una IA fiable a gran escala.
Para las empresas, esto significa que una estrategia de IA debe comenzar con algunas preguntas poco glamurosas:
La IA puede exponer las debilidades de una estrategia de datos muy rápidamente. Si la información del cliente está fragmentada, desactualizada o mal estructurada, los agentes tendrán dificultades para ofrecer resultados fiables.
Por lo tanto, el futuro del CRM basado en agentes depende tanto de fundamentos de datos al igual que en las capacidades de IA.
Más autonomía no implica necesariamente mejores resultados.
Algunas tareas son altamente estructuradas y repetitivas. Otras requieren criterio, empatía, evaluación de riesgos o conllevan consecuencias significativas para el cliente o la empresa.
La pregunta correcta es: "¿Dónde aporta más valor la automatización que la intervención humana?"
Salesforce destaca la supervisión humana, la gobernanza y la IA responsable como componentes clave de la era de los agentes. Su labor en IA de confianza abarca áreas como las salvaguardas de los agentes, la auditabilidad, las pruebas, la gobernanza y la supervisión humana.
Para las organizaciones, esto significa definir límites claros.
Un agente puede gestionar una solicitud rutinaria de un cliente de forma independiente, mientras que una queja compleja debe ser derivada a una persona. Un agente puede preparar una recomendación de ventas, pero la decisión comercial final debe recaer en el ejecutivo de cuenta.
La transformación mediante agentes no consiste en eliminar a las personas de los procesos, sino en decidir mejor dónde aportan más valor.
El éxito de una iniciativa de IA no debe juzgarse por lo impresionante que sea la demostración, sino por si mejora un resultado de negocio relevante.
Dependiendo del caso de uso, esto podría significar:
El Agentic Enterprise Index de Salesforce ya avanza hacia este tipo de medición a través de su Agentic Work Unit, que mide una tarea discreta completada por un agente de IA. Salesforce informa que el rendimiento de Agentforce medido a través de esta métrica ha crecido a una tasa de crecimiento mensual compuesta del 15%.
Pero las organizaciones deberían ir un paso más allá.
La cuestión es si ese trabajo contribuye al resultado que realmente le importa a la empresa.
Un agente que resuelve miles de tareas de bajo valor puede ser útil. Un agente que mejora la retención de clientes, acelera los ingresos o libera a empleados cualificados para que se centren en trabajos de mayor valor puede ser transformador.
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El auge de los agentes de IA también cambia el papel del CRM.
Tradicionalmente, el CRM se ha centrado en dar a las personas acceso a la información de los clientes y ayudarles a gestionar procesos.
El modelo de agentes introduce otra capa: software capaz de utilizar esa información y ejecutar partes de esos procesos en nombre de las personas.
Esto hace que la arquitectura del CRM, la calidad de los datos y el diseño de los procesos sean aún más importantes.
Las organizaciones deben considerar:
Datos: ¿A qué contexto del cliente deben tener acceso los agentes?
Procesos: ¿Qué flujos de trabajo son adecuados para la ejecución mediante agentes?
Tecnología: ¿Qué capacidades deben conectarse?
Gobernanza: ¿Qué pueden hacer los agentes y qué requiere aprobación?
Personas: ¿Cómo cambiarán los roles y las responsabilidades?
Medición: ¿Cómo sabremos si la inversión está funcionando?
Es por esto que la transformación mediante agentes no debe ser responsabilidad exclusiva del departamento de TI.
Los equipos de marketing, ventas, atención al cliente, operaciones y tecnología tienen un papel fundamental a la hora de decidir dónde pueden los agentes generar un valor real.
Lo más interesante del cambio hacia los agentes no es que la IA pueda hacer más cosas.
Es que las empresas tienen que replantearse cómo se realiza el trabajo.
A medida que los agentes adquieren la capacidad de gestionar tareas cada vez más complejas, las empresas deberán decidir qué procesos rediseñar, qué decisiones automatizar, dónde deben seguir interviniendo las personas y cómo medir los resultados obtenidos.
Es una conversación muy distinta a simplemente preguntarse qué función de IA activar.
Y es la razón por la que creemos que las organizaciones que más aprovechen la IA agente no serán necesariamente las que desplieguen más agentes.
Serán aquellas que sean más reflexivas sobre dónde deben estar los agentes.
No necesitas automatizarlo todo. Un mejor punto de partida es identificar un pequeño número de procesos donde la combinación de objetivos claros, datos fiables, riesgos manejables y resultados medibles hace que la IA agente sea realmente útil.
A partir de ahí, las organizaciones pueden probar, aprender y expandirse, en lugar de introducir la IA simplemente porque la tecnología está disponible.
Dreamforce 2026 sin duda presentará nuevas capacidades y acelerará la conversación en torno a la Empresa Agente. Pero la tecnología es solo una parte de la ecuación.
Las preguntas más importantes son de carácter organizativo:
En redk, creemos que el camino hacia la transformación agéntica comienza por la estrategia, los procesos y los datos, y solo después por la tecnología.
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