Producto
Consultoría de Salesforce Agentforce
Software que interpreta una petición en lenguaje corriente, decide qué acción procede y la ejecuta o la propone dentro del CRM. La decisión importante no es qué sabe hacer: es hasta dónde le dejas.
Agentforce es la capa de agentes de Salesforce: software que interpreta una petición en lenguaje corriente, decide qué acción procede y la ejecuta o la propone dentro del CRM. Lo que lo diferencia de un asistente es que puede actuar, y por eso la decisión importante no es qué sabe hacer, es hasta dónde le dejas.
No lo vendemos como un proyecto aparte. Un agente rinde sobre datos y procesos que ya funcionan, así que en la práctica es una fase de la evolución de un Salesforce en marcha.
−68%
Tiempo de respuesta en el caso publicado
2011
Partner de Salesforce desde
Cuándo tiene sentido
Cuándo tiene sentido plantearse un agente
No cuando hay presupuesto para IA. Cuando existe una tarea con estas características, que son las que un agente hace bien.
- 01
Hay una tarea repetitiva con criterio escrito
Alguien hace muchas veces lo mismo siguiendo reglas que se pueden explicar: clasificar una petición, redactar una propuesta a partir de un formulario, preparar el resumen de una cuenta antes de una visita.
- 02
El cuello de botella es de tiempo, no de decisión
La respuesta tarda porque nadie ha tenido un hueco para escribirla, no porque haya que decidir algo difícil. Ahí el agente devuelve horas sin asumir ninguna decisión de negocio.
- 03
El dato necesario ya está en el sistema
Si para responder hay que consultar tres sitios y uno de ellos es una hoja de cálculo en el escritorio de alguien, el problema es de integración y hay que resolverlo antes.
- 04
Hay volumen suficiente para que se note
Un agente tiene coste de diseño, de prueba y de supervisión. Sobre veinte casos al año no lo recupera; sobre veinte a la semana, sí.
Las tres decisiones
Lo que hay que decidir antes de encender nada
Son de negocio, no de configuración, y ninguna la puede tomar el proveedor por ti. Si te interesa antes la explicación del producto en sí, está en el artículo.
Hasta dónde llega el agente
Resolver y ejecutar, o preparar y proponer. La segunda opción es más lenta y es la correcta cuando el error tiene coste para el cliente; empezar ahí y ampliar después es más barato que el camino inverso.
Quién responde de lo que dice
Un agente que escribe al cliente habla en nombre de la empresa. Hace falta saber quién revisa, con qué frecuencia y qué pasa cuando se equivoca, antes de que ocurra.
Qué se hace con lo que no sabe
El comportamiento por defecto ante una petición fuera de su alcance es la diferencia entre un agente útil y uno que hay que apagar. Escalar bien es un requisito, no una mejora.
El requisito previo del que poco se habla
El agente no arregla el CRM. Si el proceso no está modelado o el dato está repartido, lo que se automatiza es el desorden. Por eso en nuestros proyectos Agentforce llega después de la auditoría, no antes.
Cómo lo hacemos
Casi todo el trabajo es anterior al agente
Elegir el caso, preparar el dato y decidir la supervisión. Configurarlo es la parte corta, y es la única que suele estar en el presupuesto de quien lo vende como un proyecto de IA.
Elegir un caso
Uno, medible y con dueño. Abrir cinco a la vez es la forma más habitual de no terminar ninguno.
Preparar el dato
Qué información necesita, dónde vive y si está completa. Aquí se decide si el proyecto es viable.
Probar contra casos reales
Con peticiones que ya han pasado por la organización, incluidas las raras. Los diez fáciles no prueban nada.
Medir en producción
Qué resuelve solo, qué se corrige y qué se escala. Sin eso no hay forma de ampliar el límite con criterio.
La prueba
Un agente en producción, no una demostración
El único caso de Agentforce que tenemos publicado. Va con sus cifras porque la ficha las trae medidas por el cliente, y con una advertencia: es un agente que prepara y propone, no que resuelve y ejecuta. La propuesta la revisa una persona antes de salir.
Cadena hotelera urbana española
Ciento diez hoteles comunicando cada uno por su cuenta
Más de 110 hoteles urbanos
Marketing, atención al cliente y los equipos comerciales de grupos trabajaban con herramientas desconectadas: un tercio de las incidencias no se resolvía en 24 horas y las peticiones de grupos se contestaban desde bandejas personales en 72 horas. Unificamos la atención, el perfil del huésped y el proceso de grupos, con un agente de IA generando las propuestas.
−68%
Tiempo de respuesta a solicitudes de grupos
+4 pp
Conversión de peticiones de grupos a reserva
+25 pp
Incidencias resueltas en menos de 24 horas
Si lo que buscas todavía no es un proveedor sino entender qué es esto, qué no es y qué hace falta tener antes, el artículo lo explica sin vender nada.
Leer «Agentforce explicado: la inteligencia artificial dentro de Salesforce»
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes
¿Qué es Agentforce y en qué se diferencia de un chatbot?
Agentforce es la capa de agentes de Salesforce: software que interpreta una petición escrita en lenguaje corriente, decide qué acción procede y la ejecuta o la propone dentro del CRM. La diferencia con un chatbot clásico es que no sigue un árbol de respuestas predefinido y que puede actuar sobre los datos (crear un registro, redactar una propuesta, actualizar un caso) en lugar de solo contestar. Por eso la decisión de diseño más importante es hasta dónde se le deja actuar solo.
¿Qué hace falta tener antes de implantar Agentforce?
Un proceso modelado y el dato que el agente va a leer en su sitio. Agentforce no arregla un CRM desordenado: si la información que necesita está repartida entre tres sistemas y una hoja de cálculo, lo que se automatiza es el desorden. En nuestros proyectos Agentforce llega después de una auditoría de la instalación, y el primer caso de uso se elige entre las tareas cuyo dato ya está completo dentro de Salesforce.
¿Tenéis algún caso de Agentforce en producción?
Sí, uno publicado: una cadena hotelera urbana española de más de cien hoteles, donde un agente genera las propuestas de grupos y eventos a partir de la petición recibida. El tiempo de respuesta a solicitudes de grupos pasó de 72 a 23 horas (un 68% menos) y la conversión de petición a reserva subió del 18% al 22%. La propuesta la revisa una persona antes de salir: es un caso de preparar y proponer, no de resolver y ejecutar.
¿Por dónde se empieza con Agentforce?
Por un solo caso de uso, medible y con dueño. La forma más habitual de que un proyecto de agentes no llegue a producción es abrir cinco a la vez y no terminar ninguno. El buen primer candidato es una tarea repetitiva con criterio escrito, cuello de botella de tiempo y no de decisión, dato ya disponible en el sistema y volumen suficiente para que el ahorro compense el coste de diseño y supervisión.
Las otras piezas
Casi nunca se decide una sola
Los productos comparten la ficha de cliente, y por eso el orden en que se implantan importa más que cuál se elige primero.
Sales Cloud
El sistema donde vive la relación comercial: a quién vendes, en qué punto está cada operación y qué va a cerrar este trimestre.
Service Cloud
El sistema donde vive lo que el cliente pide después de comprar, con el contexto de todo lo anterior.
Marketing Cloud
El sistema que decide a quién se le habla, cuándo y de qué, usando lo que la organización ya sabe de esa persona.
Data Cloud
La capa que decide qué registros son la misma persona y qué dato manda cuando dos sistemas se contradicen.
MuleSoft
La capa que mueve el dato entre Salesforce y el resto de sistemas, con un contrato explícito en cada dirección.
Commerce Cloud
La tienda como parte del CRM: quien compra online es la misma persona que ya existe en el sistema.
Tableau
La capa que responde preguntas de dirección cruzando el CRM con los datos que viven fuera de él.
¿Hay una tarea que encaje?
Cuéntanos qué hace hoy tu equipo muchas veces al día siguiendo un criterio que se puede escribir. Con eso podemos decirte si un agente lo resuelve, y también si no.