En sus oficinas de Buenos Aires, Salesforce reunió a periodistas especializados para compartir su visión sobre una transformación que ya no es futuro, sino presente: la era de los agentes de IA autónomos. Lejos de ser una tecnología para grandes corporaciones, la compañía demostró con casos concretos cómo la inteligencia artificial se convirtió en una herramienta tangible y accesible que está redefiniendo la forma en que las empresas se relacionan con sus clientes. Para Salesforce, no se trata de una moda pasajera, sino de un cambio de paradigma que exige a las organizaciones rediseñar por completo sus estrategias comerciales y de atención.

Silvia Tenazinha, directora de Salesforce en Argentina, y Patricio Méndez, Principal Solution Engineer de Salesforce LATAM, explicaron cómo la evolución de la IA ha pasado de modelos predictivos a copilotos y, finalmente, a la era actual de los agentes autónomos. Estos agentes, a diferencia de los chatbots tradicionales, no se limitan a seguir un guion lineal, sino que tienen la capacidad de razonar, tomar acciones y colaborar con los equipos humanos para optimizar procesos, aumentar la productividad y mejorar la experiencia del cliente. El objetivo, según explican, no es reemplazar a las personas, sino potenciarlas con una fuerza de trabajo digital que opera 24/7.


Silvia Tenazinha, directora de Salesforce en Argentina

La IA como un asistente que no duerme

Uno de los conceptos clave que presentó la compañía es que la IA no debe generar miedo, sino ser vista como una herramienta que, bien utilizada, se vuelve indispensable. "Nadie se quedó sin laburo por usar WhatsApp, pero hoy nadie se imagina su vida sin usarlo", comentó Tenazinha, y agregó: "No es que alguien se va a quedar sin trabajo por la inteligencia artificial; alguien se va a quedar sin trabajo si no la conoce y no la usa como herramienta".

Esta fuerza de trabajo digital funciona como un asistente que libera a los equipos de tareas manuales y repetitivas, permitiéndoles enfocarse en actividades de mayor valor. Los casos de uso son tan variados como prácticos:

• Recuperación de ventas perdidas: Un agente de IA puede interactuar con un cliente que abandonó su carrito de compras en un e-commerce, ayudándolo a finalizar el proceso. Un caso de éxito es una cadena de gimnasios que, gracias a un agente, recupera más de 4.000 carritos abandonados al mes, muchos de ellos generados los domingos por la noche, un horario pico de contrataciones impulsivas.
• Asistencia en momentos clave: En la industria del turismo, donde muchas compras se realizan de madrugada, un agente puede "pre-bookear" un viaje cuando la tarjeta de crédito del cliente es rechazada por el horario bancario, asegurando la venta y evitando la frustración del usuario.
• Mantener los procesos digitales: En la contratación de un seguro de auto, si un cliente tiene dudas y llama a un contact center, el proceso deja de ser digital. Un agente asistente en la web puede resolver esas consultas en tiempo real, manteniendo al cliente en el canal online.
• Ventas proactivas: Más allá de reaccionar a una consulta, los agentes pueden ser proactivos. Por ejemplo, al detectar que un cliente compró un pasaje aéreo (a través del código de comercio en la transacción de la tarjeta), un agente puede disparar automáticamente una campaña para ofrecerle un seguro de viajero y hacerle seguimiento.

Nuevos roles en la era de los agentes

Salesforce destaca la sinergia entre personas y agentes. La plataforma permite un monitoreo en tiempo real de las interacciones de los agentes, similar a como se supervisan las conversaciones en un contact center. Esto da lugar a nuevos roles, como el de responsable de agentes autónomos, profesionales especializados en entrenar, monitorear y optimizar el rendimiento de esta fuerza laboral digital.

"Así como un empleado nuevo, a un agente hay que entrenarlo", explicó Tenazinha, refiriéndose a la necesidad de definirle claramente cuatro aspectos: su rol (qué debe hacer y qué no), las fuentes de datos que utilizará, las acciones que puede ejecutar (como aplicar un descuento hasta cierto límite) y, fundamentalmente, sus límites de seguridad para saber cuándo escalar una situación compleja a un humano.


Patricio Méndez, Principal Solution Engineer de Salesforce LATAM

Confianza y datos: los pilares de la IA de Salesforce

En un mundo donde los datos son el activo más valioso, la seguridad y la confianza son cruciales. Patricio Méndez enfatizó el "Trust Layer" (capa de confianza) de Salesforce, un acuerdo técnico y contractual que garantiza que los datos de los clientes nunca se utilizarán para entrenar modelos de lenguaje públicos. "Los datos no son de Salesforce, son de nuestros clientes", afirmó, explicando que la información es anonimizada y olvidada tras generar una respuesta para proteger la privacidad.

La plataforma es, además, un ecosistema abierto, capaz de conectarse a las fuentes de datos que las compañías ya poseen, sin necesidad de migrarlos, y operar con distintos modelos de IA, adaptándose a la infraestructura existente de cada cliente. Esta flexibilidad, sumada a la capacidad de desplegar un mismo agente en múltiples canales como la web, WhatsApp o voz, consolida la visión de Salesforce: la IA generativa no es solo una tecnología, es el motor para repensar por completo la forma de llegar al mercado y construir relaciones duraderas con los clientes.