Salesforce identifica dos caminos de adopción: volumen y velocidad frente a agentes capaces de ejecutar flujos complejos de múltiples pasos. Salesforce identifica dos patrones: empresas orientadas al consumidor despliegan agentes a gran escala para tareas específicas, mientras sectores regulados o con operaciones complejas priorizan agentes capaces de ejecutar procesos de múltiples pasos. Ambos modelos están evolucionando hacia mayor autonomía, integración y ejecución de trabajo real.

Aspectos clave

• El promedio de agentes activados por organización casi se triplicó durante el periodo analizado.
• Después de habilitar Agentforce, las organizaciones comienzan a crear agentes en un promedio de dos días.
• Ese tiempo de creación disminuyó 53% durante el periodo estudiado.
• Salesforce utiliza la Unidad de Trabajo Agéntico —AWU— para medir tareas completadas por agentes.
• La producción de AWU crecía a una tasa mensual compuesta de 15% en abril de 2026.
• Un agente promedio puede utilizar actualmente seis habilidades, frente a dos a comienzos de 2025.
• En retail, esa cifra llegó a nueve habilidades durante temporadas de alta demanda.
• Manufactura, servicios financieros, salud y ciencias de la vida muestran redes de agentes particularmente sofisticadas.
• La interacción semanal de los empleados con agentes aumentó 300% durante el año.
• Salesforce afirma que sus agentes de servicio resuelven de manera sostenida siete de cada diez conversaciones sin intervención humana.

Los agentes comienzan a pasar de conversar a ejecutar

Lima, Perú, 8 de agosto de 2026.— La adopción empresarial de inteligencia artificial está entrando en una etapa en la que el valor ya no depende únicamente de generar una buena respuesta. Los agentes comienzan a consultar registros, aplicar reglas de negocio, activar flujos de trabajo, actualizar información y completar tareas en representación de usuarios y organizaciones. El Índice de Empresas Agénticas 2026 de Salesforce analiza datos agregados procedentes de compañías que utilizaron Agentforce de manera sostenida entre febrero de 2025 y abril de 2026 para estudiar cómo evolucionan esos comportamientos. El informe encuentra una bifurcación clara: no todas las industrias necesitan el mismo tipo de agente.

Dos modelos de adopción comienzan a consolidarse

Salesforce identifica dos grandes patrones. El primero corresponde a implementaciones de alto volumen enfocadas en tareas específicas. Es más frecuente en sectores con contacto directo con consumidores, donde velocidad, disponibilidad y capacidad para absorber picos de demanda son prioritarias. El segundo corresponde a implementaciones versátiles y de múltiples pasos, más frecuentes en manufactura, servicios financieros, salud, sector público y otros entornos donde el agente debe comprender reglas de negocio, combinar información y realizar acciones coordinadas entre diferentes sistemas. La diferencia no implica que uno sea más avanzado que el otro. Responde a necesidades operativas distintas. Un retailer puede necesitar millones de respuestas relativamente sencillas. Una institución financiera puede manejar menos interacciones, pero cada una exigir validación, autorización, consulta de registros y cumplimiento regulatorio.

El número de agentes casi se triplica

La cantidad promedio de agentes activados por organización casi se triplicó durante el último año analizado. Salesforce también observa que, una vez habilitada la plataforma, las empresas comienzan a construir sus agentes en un promedio de dos días. Ese plazo se redujo 53% durante el periodo estudiado. La velocidad de creación resulta significativa porque indica que el agente comienza a transformarse en un componente repetible de la arquitectura empresarial, en lugar de permanecer como un experimento aislado. Pero desplegar rápidamente no significa necesariamente obtener valor. Para medir esa diferencia, Salesforce creó una nueva métrica.

AWU: medir el momento en que la IA realiza trabajo

La Unidad de Trabajo Agéntico —Agentic Work Unit o AWU— representa una tarea específica completada por un agente. El objetivo es diferenciar la simple interacción con un modelo del punto en el cual ese sistema ejecuta una acción útil. Una AWU podría representar, por ejemplo:

• Consultar un pedido;
• Actualizar un registro;
• Activar un flujo de trabajo;
• Reprogramar una cita;
• Procesar una solicitud;
• Completar una etapa de atención.

En abril de 2026, la generación de AWU dentro de Agentforce estaba aumentando a una tasa de crecimiento mensual compuesta del 15%. Esta métrica es propia de Salesforce y no constituye todavía un estándar universal de la industria, pero refleja un cambio interesante: medir IA por trabajo completado y no solamente por mensajes, usuarios o tokens consumidos.

Retail: mucho volumen y tareas concentradas

Los sectores orientados al consumidor muestran algunos de los mayores volúmenes de actividad. Sin embargo, los agentes del retail suelen ejecutar durante gran parte del año solamente una o dos acciones por interacción, lo que refleja automatizaciones relativamente delimitadas y repetitivas. La complejidad cambia durante temporadas de alta demanda. Salesforce señala que los agentes del retail alcanzaron un promedio de nueve habilidades durante los periodos comerciales más intensos, frente a seis en promedio y apenas dos a comienzos de 2025. El agente deja entonces de responder una sola pregunta y comienza a combinar capacidades. Puede consultar el estado de una orden, localizar información de envío, recomendar un producto y personalizar la interacción utilizando datos procedentes de distintos sistemas.

Pandora utiliza agentes para absorber picos estacionales

Salesforce presenta a Pandora como ejemplo de este modelo. La compañía de joyería recibe incrementos importantes en consultas durante Navidad y San Valentín. Para responder a esos picos implementó Gemma, una asistente de compras desarrollada con Agentforce. Gemma puede responder preguntas relacionadas con:

• Estado de pedidos;
• Seguimiento de envíos;
• Cuidado de las joyas;
• Recomendaciones personalizadas de regalos.

El agente se conecta con sistemas internos de gestión de pedidos y catálogos. Según los datos presentados por Salesforce, durante periodos de alta demanda Gemma gestiona 60% de las solicitudes rutinarias de soporte y contribuye a un incremento de 10% en Net Promoter Score. Estos resultados corresponden al caso reportado por Salesforce y no deben extrapolarse automáticamente a otras implementaciones.

La arquitectura headless gana relevancia

Cuando un agente necesita actuar sobre diferentes aplicaciones, deja de ser suficiente mantener toda su lógica asociada con una única interfaz. Salesforce señala que los agentes están ejecutando acciones cada vez con mayor frecuencia entre diferentes entornos cloud. Por ejemplo, un agente de servicio puede comenzar atendiendo una pregunta, consultar posteriormente información comercial y terminar realizando una recomendación basada en los datos recuperados. Esto favorece una arquitectura headless, donde la lógica del agente se desacopla de la interfaz visual. El agente puede entonces actuar desde:

• Una aplicación web;
• Slack;
• Una interfaz de voz;
• Una aplicación móvil;
• Un portal de atención;
• Un proceso en segundo plano.

La experiencia visible cambia, pero la lógica empresarial permanece conectada por debajo.

Manufactura y sectores regulados priorizan sofisticación

El índice muestra un patrón distinto en manufactura, servicios financieros, salud y ciencias de la vida. Estos sectores presentan un volumen de AWU más moderado, pero agentes capaces de utilizar un espectro más amplio de acciones y niveles de complejidad. Salesforce creó un Índice de Sofisticación con cinco niveles. Los tres primeros abarcan acciones como:

• Leer información;
• Coordinar;
• Sintetizar;
• Recuperar registros;
• Redactar;
• Resumir.

Los niveles cuatro y cinco incluyen operaciones de mayor complejidad, como:

• Escribir sobre sistemas empresariales;
• Analizar información;
• Modificar campos;
• Descomponer entradas complejas;
• Extraer parámetros programáticamente.

La diferencia es importante porque un agente que redacta un correo representa un riesgo menor que uno autorizado para modificar información empresarial. Cuanto más alto es el nivel de ejecución, mayor debe ser también la gobernanza.

Siemens coordina varios agentes para calificar oportunidades

Salesforce describe el caso de Siemens para ilustrar un flujo agéntico de múltiples pasos. La compañía opera siete unidades de negocio y una fuerza de ventas de aproximadamente 18.000 personas. Según el caso presentado, recibía alrededor de 2.800 leads entrantes sin calificar cada semana. Agentforce divide la tarea entre agentes coordinados:

1. Un agente interactúa con el prospecto;
2. Otro recopila información faltante;
3. Contrasta esos datos con criterios de calificación;
4. Consolida información procedente de diferentes divisiones;
5. Deriva la oportunidad cuando dispone del contexto necesario.

El resultado ya no consiste en un chatbot que responde consultas, sino en un flujo coordinado que trabaja de forma continua sobre un proceso comercial.

Servicios financieros muestran que escala y complejidad pueden coexistir

El sector financiero aparece como una excepción interesante a la división entre volumen y sofisticación. Salesforce observa que este sector combina agentes complejos con una escala de utilización comparable con industrias orientadas al consumidor. Representa alrededor del 10% de la producción mensual total de AWU analizada y registra incrementos estacionales durante periodos como la temporada de declaración de impuestos. Esto sugiere que regulación y automatización masiva no son necesariamente incompatibles. Pero sí exigen una capa más robusta de identidad, permisos, verificación, auditoría y supervisión.

PenFed permite que sus agentes ejecuten tareas bancarias

Salesforce presenta a PenFed como ejemplo de una implementación regulada. Su agente Ace funciona dentro del entorno autenticado de banca online y puede:

• Consultar saldos;
• Revisar estados de solicitudes de crédito;
• Transferir fondos;
• Responder utilizando una base de conocimiento controlada.

Otro agente denominado Echo lleva capacidades similares al canal de voz y fue desarrollado para reemplazar sistemas tradicionales IVR de atención automatizada. El caso refuerza un principio crítico: cuando el agente puede mover dinero o modificar registros, la confianza deja de ser únicamente una cuestión conversacional. Se convierte en una propiedad de la arquitectura.

De generar texto a aplicar lógica empresarial

Salesforce observa un aumento en la relación entre acciones ejecutadas y resultados puramente generativos. Esa proporción está creciendo también a una tasa mensual compuesta de 15%. La diferencia puede visualizarse fácilmente. Un chatbot tradicional podría decir: “Su pedido llegará mañana”. Un agente conectado podría:

1. Consultar el pedido;
2. Detectar un retraso;
3. Aplicar una política empresarial;
4. Reprogramar la entrega;
5. Emitir un reembolso;
6. Actualizar el registro;
7. Informar al cliente.

El lenguaje continúa presente, pero deja de ser el resultado final. Se convierte en una interfaz para activar trabajo.

Salesforce observa una relación con el crecimiento de ventas

El análisis indica que las empresas que utilizan agentes también registran un mayor crecimiento de ventas que aquellas que no los utilizan, especialmente en retail durante temporadas comerciales como Navidad. El índice identifica una asociación, sin embargo, la metodología descrita en el comunicado no permite concluir que el uso de agentes sea, por sí solo, la causa del mayor crecimiento. Las empresas con mayor capacidad tecnológica, mejores datos, más inversión o procesos más maduros podrían también ser precisamente aquellas que adoptan agentes antes. Por ello, el ROI debería evaluarse mediante métricas concretas para cada implementación.

Ya sea que se implementen agentes para operar a gran escala o que se coordinen mediante flujos de trabajo profundos y de múltiples pasos, lo esencial es que están generando valor real”, afirmó Joe Inzerillo, presidente de IA Empresarial y Tecnología de Salesforce. “Ese retorno sobre la inversión no solo se refleja en el crecimiento de las ventas, sino también en la eficiencia de la ejecución. Estamos pasando de chatbots pasivos y modelos predictivos a agentes orientados a la ejecución, que realmente ponen manos a la obra y generan valor”.

La utilización por parte de los empleados aumenta 300%

El índice utiliza también la frecuencia de interacción como indicador de confianza. Durante el periodo analizado, la cantidad promedio de interacciones semanales de cada empleado con un agente aumentó 300%. Los agentes utilizados dentro de Slack registran alrededor de 67 sesiones semanales en promedio. Una mayor utilización demuestra adopción, aunque no necesariamente prueba por sí sola confianza en sentido psicológico. El indicador resulta más útil cuando se combina con:

• Repetición voluntaria;
• Satisfacción;
• Tasa de correcciones;
• Éxito en las tareas;
• Escalamiento hacia humanos;
• Ahorro de tiempo.

Slackbot es el laboratorio interno de Salesforce

Salesforce utiliza su propio Slackbot como escenario de “cliente cero”. Según el comunicado, el 83% de la compañía lo utiliza regularmente, convirtiéndolo en la herramienta de adopción más rápida de su historia. La empresa estima además que permite ahorrar hasta cinco horas de trabajo por empleado a la semana. Los empleados lo emplean para resumir conversaciones, preparar contenido, recopilar métricas y construir informes a partir de diferentes canales y aplicaciones. Estas cifras corresponden al uso interno reportado por Salesforce y deberían considerarse resultados de ese entorno específico.

Siete de cada diez conversaciones se resuelven sin intervención humana

En atención al cliente, Salesforce informa que durante los últimos cinco trimestres sus agentes gestionaron un volumen considerablemente mayor de conversaciones y resolvieron de manera sostenida siete de cada diez sin asistencia humana. La automatización del 70% no implica que el 30% restante represente necesariamente un fracaso. Las conversaciones que llegan a personas pueden ser precisamente aquellas donde la intervención humana aporta más valor:

• Excepciones;
• Conflictos;
• Situaciones emocionales;
• Decisiones financieras;
• Casos ambiguos;
• Solicitudes fuera de política.

La mejor arquitectura puede no ser aquella que elimina al humano, sino la que sabe cuándo transferirle el control.

La coexistencia de dos modelos podría desaparecer

Salesforce prevé que, conforme las organizaciones acumulen experiencia, la actual separación entre agentes rápidos y especializados frente a agentes complejos podría reducirse. Las empresas podrían aumentar capacidad durante un pico de demanda mientras mantienen simultáneamente lógica empresarial profunda y ejecución transversal. Ese escenario representaría una verdadera fuerza laboral digital elástica: agentes capaces de escalar cuantitativamente sin perder sofisticación. Para llegar allí, las organizaciones deberán resolver antes problemas de datos, permisos, interoperabilidad, evaluación y supervisión.

Más contexto

El Índice de Empresas Agénticas analiza datos agregados de organizaciones que utilizaron agentes de Salesforce de forma sostenida entre febrero de 2025 y abril de 2026. Para formar parte del conjunto, una empresa debía mantener agentes activos en producción durante todos los meses del periodo, lo que introduce un sesgo deliberado hacia organizaciones con implementaciones maduras y continuas. Salesforce señala expresamente que los resultados no son indicativos del desempeño de Salesforce como compañía. Además:

• AWU es una métrica creada por Salesforce.
• El Índice de Sofisticación también es una metodología propia de la compañía.
• Los casos de Pandora, Siemens, PenFed y Slackbot corresponden a implementaciones seleccionadas.
• La asociación entre uso de agentes y crecimiento de ventas no demuestra, por sí sola, causalidad.

Datos citables

• El promedio de agentes activados por organización casi se triplicó.
• La creación comienza en un promedio de dos días después de habilitar la plataforma.
• El tiempo de creación disminuyó 53% durante el periodo.
• Las AWU crecían a una CMGR de 15% en abril de 2026.
• Un agente promedio utiliza seis habilidades, frente a dos al comienzo de 2025.
• Los agentes de retail alcanzaron nueve habilidades durante temporadas de alta demanda.
• Pandora atribuye a Gemma la gestión del 60% de solicitudes rutinarias durante periodos pico.
• La producción de AWU en el sector público aumentó 227 veces y en salud y ciencias de la vida 19 veces.
• La interacción semanal de empleados con agentes aumentó 300%.
• Slackbot es utilizado regularmente por 83% de Salesforce.
• Salesforce afirma que los agentes de servicio resuelven siete de cada diez conversaciones sin asistencia humana.

Preguntas y respuestas para comprender la empresa agéntica

¿Qué diferencia existe entre un chatbot y un agente de IA?

Un chatbot se centra principalmente en responder. Un agente puede además consultar herramientas, aplicar reglas, modificar sistemas y completar tareas.

¿Qué es una AWU?

Es la Unidad de Trabajo Agéntico creada por Salesforce para representar una tarea concreta completada por un agente de IA.

¿Más agentes significan automáticamente mayor ROI?

No necesariamente. El retorno depende de qué procesos automatizan, cuánto cuestan, qué calidad alcanzan y cuánto trabajo útil realizan.

¿Por qué algunos sectores prefieren agentes más complejos?

Porque manufactura, finanzas, salud y sector público suelen necesitar procesos de múltiples pasos, datos regulados, permisos y lógica empresarial transversal.

¿Qué significa arquitectura headless para un agente?

Significa separar su lógica de una interfaz específica para que pueda ejecutar tareas desde diferentes canales, aplicaciones o procesos.

¿Un agente debería operar completamente sin humanos?

Depende del riesgo. Las tareas de bajo impacto pueden automatizarse ampliamente, mientras que acciones financieras, regulatorias o irreversibles pueden requerir autorización o supervisión humana.

Knowledge Layer | Glosario

• Empresa agéntica: organización que integra agentes de IA dentro de procesos empresariales junto con personas, aplicaciones y datos.
• Agentforce: plataforma de Salesforce para construir y desplegar agentes empresariales.
• AWU —Agentic Work Unit—: métrica de Salesforce que representa una tarea específica completada por un agente.
• IA agéntica: inteligencia artificial capaz de utilizar herramientas, seguir procesos y ejecutar acciones para alcanzar un objetivo.
• Arquitectura headless: diseño donde la lógica de una aplicación está separada de su interfaz de usuario.
• Flujo multiagente: proceso en el que varios agentes especializados coordinan diferentes etapas de una misma tarea.
• Índice de Sofisticación: modelo de Salesforce que clasifica las acciones de los agentes según niveles crecientes de complejidad cognitiva.
• Human-in-the-loop: esquema en el que una persona revisa, aprueba o interviene en determinadas decisiones ejecutadas por un sistema automatizado.

¿Por qué es importante?

El crecimiento de los agentes importa menos por su número que por el tipo de trabajo que comienzan a ejecutar. Cuando una IA puede modificar registros, transferir solicitudes o activar procesos, la productividad aumenta, pero también crece la necesidad de gobernanza, permisos, trazabilidad y supervisión humana.

Visión Estratégica

La empresa agéntica comienza a dejar de ser una colección de asistentes para convertirse en una arquitectura operacional. Los datos de Salesforce sugieren que escala y sofisticación están avanzando simultáneamente: unas industrias aprenden a automatizar millones de tareas simples y otras a delegar procesos complejos. La convergencia de ambos modelos podría producir fuerzas laborales digitales capaces de crecer durante picos de demanda y coordinar procesos completos. El desafío estratégico será mantener la autonomía dentro de límites verificables. La ventaja competitiva no vendrá de desplegar más agentes, sino de saber qué pueden hacer, sobre qué datos, con qué permisos y cuándo debe intervenir una persona.

Acerca de Salesforce

Los agentes están dejando de ser asistentes que responden preguntas para convertirse en sistemas que ejecutan acciones reales dentro de las empresas.

¿En qué tareas permitirías que un agente actuara sin pedir autorización humana?

¿Qué debería pesar más al medir su éxito: cantidad de tareas completadas, ahorro de tiempo, satisfacción del cliente o impacto sobre los ingresos?

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