Una vez más, Marc Benioff, CEO de Salesforce y poseedor de talento escènico, ha disfrutado a lo grande de su esperada actuación anual, la conferencia Dreamforce del 15 de diciembre en San Francisco, que es como decir en su casa. Se le veía pletórico caminando caminando entre el público con Jensen Huang (Nvidia), otro que se quiere mucho. Lo mismo mientras observaba la gestualidad inquieta de Dario Amodei (Anthropic) o sentado junto a Sam Altman (OpenAI). Esta congestión de notables coincidía, pura casualidad, con la controversia entre unos que quieren acelerar el desarrollo de la IA y otros que proponen ralentizarlo. El anfitrión pareció inclinarse por los segundos, pero ningún invitado alteró su muy calculado guión.
Darío Amodei y Marc Benioff
En el menú estaba prevista la puesta de largo de AIforce, iniciativa que aspira a ser la capa de razonamiento del patrimonio de datos empresariales en poder de Salesforce. La otra estrella sería Koa, que consagra la propuesta headlesss , una visión innovadora – Benioff la eleva a revolucionaria – del interfaz tal como se ha entendido hasta ahora.
Con estos dos platos principales ya sería abundante el balance de Dreamforce 2026, la apuesta definitiva de Salesforce por la empresa agéntica en la que el interfaz es lo de menos: lo realmente importante es aquello que gira en torno a la información a la que pueden acceder los agentes de IA, protagonistas del festejo. Este es el concepto básico de AIforce, que no se ocupa sólo de los datos sino también de los flujos de trabajo, las reglas del negocio y – muy importantes – los permisos.
Desde el punto de vista que expuso Benioff, se trata de la culminación de tres vías paralelas en las que ha invertido la compañía a lo largo de los años. Una capa de datos (Data 360, pasando por las adquisiciones de Informatica y MuleSoft), una capa semántica (aplicaciones tratadas como headless por Tableau) y una capa agente (propiamente AIforce). Las tres se unifican con una cuarta que llega desde el interfaz de IA en vivo y recompone las aplicaciones basadas en metadatos en cualquier superficie, sean Cowork, Slack, Lightning o un cliente de IA de terceros.
Insistió el CEO, una vez más, en la idea de que el gran valor que siempre ha aportado Salesforce han sido los metadatos y, por ello, ni siquiera es necesario abrir la plataforma CRM: AIforce materializa ese diseño de arquitectura que pretende ser un referente en el mercado de las aplicaciones empresariales que, según la consultora Futurum, supera los 592.000 millones de dólares con un crecimiento del 13,3%. A esta realidad contante y sonante apuntan los discursos más racionales – que los hay – que pivotan sobre la IA. La misma consultora, nada fantasiosa, dibuja un panorama propicio para la estrategia de Salesforce; que la IA generativa haga pie en las aplicaciones existentes es una prioridad para tres de cada cuatro responsables de la toma de decisiones corporativas. Dicho de otro modo, AIforce posicionaría mejor a Salesforce para capturar gasto en aquellas categorías donde las empresas están enfocando su inversión en IA.
Dicho esto, ¿qué es exactamente AIforce? Pues, un paraguas bajo el que se cobijan agentes de IA como Claudeforce , Slackforce y Agentforce Coworker, con los que el uso de CRM cambia enormemente. En los tres casos, los usuarios se relacionan con los agentes y estos extraen la información, sin que aquellos tengan siquiera que abrir la aplicación.
Recuérdese que Claudeforce es la integración específica para Claude Enterprise; aún está en beta, pero al conectar Claude con los datos y los controles de seguridad de Salesforce, las personas pueden realizar funciones propias de CRM (revisar cuentas, históricos, ejecutar acciones) sin tener que pasar por el interfaz estándar de la compañía.
Lo mismo sucede son Slackforce, de modo que sin salir de Slack, la herramienta colaborativa adquirida a precio de oro en 2020 gracias a las conexiones MCP, puede leer, escribir y actuar en la plataforma de Salesforce. En esta misma línea, con la llegada de Slackforce Surface, es posible convertir un prompt en un interfaz interactivo construido con los datos empresariales disponibles. Básicamente, permite crear en tiempo real vistas interactivas en Slack a partir del CRM, siendo colaborativas para que los miembros del equipo puedan fijarlos en un canal, explorarlos juntos, hacer preguntas de seguimiento, etcétera.
Otro de los grandes anuncios de Dreamforce 2026 ha sido Koa. Aunque Benioff se ha distinguido por rechazar cualquier sugerencia de construir su propio modelo, con Koa ha hecho una excepción a medias: apoyándose en Nemotron, modelo abierto de Nvidia https://norbertogallego.com/el-patron-jensen-no-deja-caladero-sin-faenar/2026/09/04/ , ha generado un primer modelo de razonamiento para Customer 360.
Koa es, pues, fruto del trabajo conjunto entre Salesforce y Nvidia, dando pie a que el CEO de esta, Jensen Huang, destacara que su compañía trasciende las GPU con las que el mundo la identifica: “somos – dijo – una empresa de infraestructura IA full-stack”. Dicho y hecho: a los pocos días, Nvidia ha fichado al responsable de centros de datos de OpenAI cuyo rol será colaborar con los compradores de GPU en la solución de los problemas que se produzcan en sus datacenter [por qué dejar esa faena a terceros cuando nadie la haría mejor que Nvidia, es un mensaje que puede tener otras lecturas]
Salesforce contribuye con datos sintéticos para el entrenamiento, apoyándose en sus casi tres décadas de experiencia en muchos miles de despliegues de CRM. Estos datos sintéticos han recreado diferentes flujos de trabajo en más de catorce sectores verticales, haciendo valer esa experiencia y también, cómo no, una cuota de lmercado CRM calculada en el 34,1%. Por no hablar del músculo que añade una facturación de 29.100 millones de dólares sólo en ese segmento.
El resultado es un modelo de razonamiento, Koa, que recopila procesos, flujos de trabajo y políticas operativas de las organizaciones. Salesforce controla los pesos del modelo y realiza el post entrenamiento y la inferencia, ofreciendo a los clientes una opción especializada, alojada en Salesforce para empujar sus casos de uso con Agentforce. El objetivo es que el modelo no solamente sea capaz de dar con la respuesta correcta, sino también de optar por la mejor acción y los pasos que llevan al objetivo.
Koa proporciona a los agentes todo el contexto relevante, les guía en las diferentes etapas del proceso y en las herramientas a utilizar, siempre sujeto a las normas aprobadas e incluso ayuda a identificar cuándo se requiere intervención humana. Sin citar nombres ni aportar datos de las pruebas, Salesforce aseguraba en San Francisco que Koa iguala o supera a los modelos líderes en acciones específicas de CRM con tres veces menos errores. Queda por añadir que ya está disponible para clientes piloto seleccionados y no será hasta finales de año cuando lo esté de forma general en Estados Unidos.
Hubo más novedades en Dreamforce, desde luego. Para garantizar que los agentes de IA operan de forma segura mientras trabajan con datos reales de clientes y se conectan a procesos de negocio, Salesforce propone Trusted Enterprise AI Harness . Se trata de una arquitectura que aglutina lo relativo al contexto, gobernanza, seguridad…junto con un nuevo AI Control Plane para simplificar la gestión de los agentes tanto en entornos de Salesforce como de terceros.
Dreamforce también sirvió para evidenciar el fortalecimiento de las alianzas con Google Cloud y AWS. Hyperforce , infraestructura clásica de la compañía para la nube pública, funcionará en Google Cloud y las empresas podrán mostrar datos de Salesforce directamente dentro de Gemini Enterprise. De hecho, ya está gestionando con Hyperforce el tráfico de clientes en producción en Google Cloud.
La filosofía headless y el protocolo MCP en estos acuerdos equivalen a lo que se hace en otros frentes: que sea posible acceder tanto a datos como a capacidades de Salesforce y Tableau directamente dentro de Gemini Enterprise sin necesidad de integración personalizada. Además, también es posible utilizar los modelos Gemini de forma nativa dentro de Agentforce para construir agentes de IA autónomos que razonan y actúan en ambas plataformas.
En cuanto a AWS, la fórmula es otra. El contexto empresarial de Salesforce también puede aparecer directamente en Amazon Quick, los agentes de frontera de AWS (AWS DevOps Agent, AWS Security Agent, AWS FinOps Agent y los agentes de AWS Partner Central) llegan a Slack y Zero Copy se expande a más servicios de datos de AWS como a las tablas Apache Iceberg gestionadas por AWS Glue.
Asimismo, los clientes de Agentforce acceden a los modelos frontera de Amazon (Bedrock) y Agentforce Voice interactúa en tiempo real con Amazon Connect Customer. En esta línea, ambas compañías han trabajado conjuntamente para optimizar los modelos de voz propietarios de Salesforce en chips AWS Trainium, permitiendo el dictado por voz con latencia ultra baja en Slack. De esta manera, los usuarios pueden capturar y compartir ideas por voz con transcripción casi instantánea sin dejar un hilo de Slack.
Paralelamente, Salesforce hace que se aprecie su adquisición del año pasado de Informatica por 8.000 millones de dólares a la vez que extiende Informatica Headless para Amazon Bedrock AgentCore y Amazon Quick, lo que contribuirá a desplegar agentes de IA basados en datos de mayor calidad, confiables y gobernados.
Este punto no merece pasar inadvertido: la integración de Informatica hace que Salesforce evolucione: de ser tradicionalmente un repositorio de datos centrado en CRM, a funcionar como una base de datos empresarial de propósito general, lo que viene a reforzar la narrativa de Benioff. El ecosistema Salesforce se conjuga con tal propósito, de modo que integra la gestión de datos maestros de Informatica y el motor de calidad de datos IA CLAIRE en Data 360, para que proporcionen una gobernanza neutral en la plataforma tanto sobre los datos en la nube de terceros como sobre los objetos nativos de Salesforce.
Rohan Kumar, nuevo responsable de Ingeniería y Plataforma, procedente de Microsoft, intervino para señalar que la integración de Informatica con Agent Fabric, gestor de los agentes de cualquier proveedor, ayuda a los administradores a decidir a qué conectar dichos agentes, cuya identidad y permisos quedan garantizados por Salesforce Guardian.
Pese a evidenciar una buena relación con OpenAI en la conversación con Sam Altman, Benioff no ha dudado en consagrar a Anthropic como “número uno”, lo que sirvió a Dario Amodei para dejar caer perlas de suspicacia sobre la empresa de su no-amigo Sam Altman. Era el sitio adecuado: Benioff no pierde ocasión de recordar que tiene una espina clavada: cuando OpenAI estaba lejos de su celebridad actual, intentó invertir en la startup, pero no le fue permitido en razón de su larga enemistad con Microsoft. “Nos empujaron hacia Anthropic, Mistral, Sakana y Cohere, literalmente son todas las demás empresas de modelos en las que hemos invertido”. Con este antecedente se ha fraguado la estrecha relación actual que une a Salesforce con Anthropic, pero sus respectivos fundadores evitaron dar imagen de intimidad.
En la carrera desenfrenada de la IA, Benioff siempre ha destacado que la industria innova más rápido de lo que evoluciona la capacidad de adopción de las empresas. Salesforce ha creado las AWU (Agentic Work Unit), una métrica por hora para medir el volumen total de trabajo real que hacen sus agentes de IA en la plataforma. Patrick Stokes, responsable de Aplicaciones y Marketing, afirmó en Dreamforce que Salesforce ha registrado 7.000 millones de AWUs y que cuenta con más de 30.000 clientes Agentforce.
No hay que olvidar que Salesforce sigue aumentando su lista de agentes de IA preconfigurados, sumándose a los que ya tenía alistados, como el agente de ventas Hunter, del que Benioff afirmó que ha generado 500 millones de dólares en el último trimestre. Ahora se incorporan otros: Casey para atención al cliente y Fin para atención al cliente multicanal o Engine, agente de asistencia.
Una de las asignaturas pendientes para allanar este camino de adopción es definir unos modelos de precios transparentes, gesto que para el propio CEO implica una gran complejidad porque hay clientes que prefieren el precio por usuario por ser más predictivo, otros se inclinan hacia el pago por uso y los hay que prefieren pagar por resultados del negocio. En consecuencia, proclamó Benioff, la compañía ha creado “un mecanismo de precios completamente nuevo para ofrecer el precio adecuado al cliente adecuado en el momento adecuado”, sin estar atados -dijo – a un modelo de fijación de precios en particular. Hipótesis: basados en uso, en número de agentes, en número de interacciones o en resultados.
Hasta la fecha, el precio de AIforce en producción se desconoce, aunque ya hay quien avanza que la estrategia de agrupar AIForce Max Edition sugiere que se va a simplificar la tabla. A pesar de ello, la transición a Flex Credits basados en el consumo plantea dudas sobre la previsibilidad de costes cuando estén en juego flujos de trabajo multiagente.
En entrevistas anteriores a Dreanforce, Kumar aludió a dos principios tópicos – simplicidad y predictibilidad – pero tal como está de movida la llamada tokenomics, se limitó a decir que “los clientes deberían poder pagar según lo que para ellos sea una fórmula común”
En este contexto, Benioff se rebeló contra los rumores según los cuales las ventas de Salesforce estarían desacelerándose. Afirmó con rotundidad que en el segundo trimestre del año la previsión de ingresos fue de 46.400 millones de dólares, se perdieron menos clientes que nunca y se firmaron los contratos más largos que la compañía haya negociado hasta la fecha.