¿Cómo funciona Agentforce en los diferentes sectores empresariales?

Los agentes de IA autónomos totalmente personalizables pueden conectarse a cualquier tipo de datos empresariales y actuar en ventas, servicio, marketing y comercio.

Foto: cortesía. Portal ERP Colombia.

Salesforce, presentó a  Agentforce, una nueva capa de la plataforma Salesforce que permite a las empresas crear y desplegar agentes de IA que pueden actuar de forma autónoma en cualquier función empresarial. Este va más allá de los chatbots y copilotos, utilizando habilidades avanzadas de razonamiento para tomar decisiones y ejecutar acciones, como resolver casos de clientes, calificar clientes potenciales y optimizar campañas de marketing.

Los agentes de Agentforce pueden activarse por cambios en los datos, reglas empresariales, automatizaciones predefinidas o señales a través de llamadas API desde otros sistemas. Empresas como OpenTable, Saks y Wiley ya están utilizando Agentforce para aumentar su equipo, expandir su fuerza laboral y mejorar la experiencia del cliente.

Es así que los usuarios pueden personalizar estos agentes para servir en cualquier industria y para cualquier caso de uso, como en retail con temas de gestión de pedidos, o en servicios financieros con soporte de facturación y pagos. Además, pueden convertir instantáneamente sus flujos, plantillas de instrucciones, Apex y APIs existentes en acciones para el agente, conectándose sin problemas a datos empresariales, modelos de seguridad y automatizaciones — con el poder adicional de herramientas nativas como Data Cloud, Slack y MuleSoft.

“Agentforce está redefiniendo lo posible en el ámbito empresarial y más allá, inaugurando una nueva era de abundancia de IA y fuerza laboral ilimitada que complementa a cada empleado, construye relaciones más profundas con los clientes y genera un crecimiento y rentabilidad sin precedentes”, dijo Marc Benioff, presidente y CEO de Salesforce. “Construido sobre la confiable y totalmente personalizable plataforma de Salesforce -integrando sin esfuerzo datos empresariales, metadatos, modelos de IA, flujos de trabajo, seguridad y aplicaciones-  Agentforce es lo que la IA estaba destinada a ser”.

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Con Agentforce, los clientes pueden crear una fuerza laboral digital a demanda que opera sin restricciones, permitiéndoles construir y desplegar agentes de forma rápida y sencilla utilizando las herramientas y el lenguaje de Salesforce que ya conocen.

Los beneficios de la IA en el servicio al cliente

Una nueva investigación de Salesforce muestra que los consumidores en EE.UU. pueden pasar hasta nueve horas interactuando con el servicio al cliente para resolver un solo problema. En promedio, el 67% de los consumidores se frustra cuando el servicio al cliente no puede resolver sus problemas de inmediato y abandona aproximadamente un tercio de las interacciones de servicio. Esto representa una gran oportunidad para mejorar la experiencia del cliente mediante agentes autónomos.

"El piloto de Agentforce hizo una diferencia notable durante uno de nuestros períodos más ocupados -la temporada de regreso a clases-. Ha sido emocionante poner en marcha nuestro primer agente, y hemos visto un aumento de más del 40% en la resolución de casos, superando a nuestro bot anterior. Agentforce ayuda a gestionar responsabilidades rutinarias y libera a nuestros equipos de servicio para casos más complejos”, señala Kevin Quigley, Director de Mejora de Procesos de Wiley.

Lo que Agentoforce puede hacer:

Agentforce Service Agent

Agentforce Service Agent es un agente de IA autónomo enfocado en el cliente que ayuda a ofrecer autoservicio con soporte preciso y constante en cualquier canal, como voz, WhatsApp, Facebook Messenger y sitios web. Este se puede configurar en minutos con temas y acciones preestablecidos para casos clave de uso en servicio, como gestión de casos, gestión de reservas, consultas de pedidos, gestión de cuentas, problemas de entrega y preguntas frecuentes generales. Las escalaciones y transferencias a representantes humanos son fluidas, compartiendo instantáneamente el contexto completo de las interacciones en la consola de servicio del representante. Por ejemplo, un representante finaliza su llamada de soporte global por la mañana, y antes de poder tomar su café, un equipo de agentes de IA ha ayudado automáticamente a cientos o incluso miles de clientes, desde la resolución de problemas con asesoramiento personalizado hasta la programación automática de citas de servicio.

Agent Builder

Esta solución permite a los usuarios personalizar agentes preconfigurados o crear nuevos agentes para cualquier rol, sector o caso de uso. Utilizando bajo o ningún código, Agent Builder integra datos estructurados y no estructurados de Data Cloud y emplea herramientas existentes como Flows, Prompts, Apex y APIs de MuleSoft para configurar un agente. Empezando con el Asistente de Agentes, los usuarios reciben orientación para la selección y configuración del agente. Luego, pueden definir tareas específicas para el agente creando temas, redactando instrucciones en lenguaje natural para esos temas y creando una biblioteca de acciones entre las que el agente puede elegir. Los usuarios también pueden observar fácilmente el plan de acción del agente y probar sus respuestas en Agent Builder.

Ejemplos de usos de Agentforce por industria: La flexibilidad de la plataforma Agentforce es fundamental para adaptar cada agente a casos de uso o sectores específicos. Los clientes pueden esperar agentes en los siguientes sectores:

• Educación: Un agente de servicios de reclutamiento brinda asistencia personalizada e inmediata a los estudiantes potenciales, las 24 horas del día. En lugar de recibir respuestas repetitivas o reactivas de un chatbot o esperar el apoyo del personal, los estudiantes obtienen la información adaptada que necesitan en tiempo real. El agente puede participar en una conversación dinámica y responder a múltiples preguntas sobre ayuda financiera, especialidades específicas y otros temas, mientras proporciona recomendaciones útiles.
• Banca: Un agente de servicio bancario ofrece respuestas más rápidas a consultas de servicio al cliente y automatiza tareas manuales complejas, como la facilitación de reclamos de transacciones. Por ejemplo, el agente puede recuperar transacciones recientes de una cuenta, coordinar con los clientes para identificar cargos no autorizados, notificar a los comerciantes sobre reclamos y emitir créditos provisionales a los clientes, todo sin la intervención de un agente humano.
• Seguros: Un agente de servicio de seguros ayuda a las corredoras de seguros a automatizar procesos que requieren mucho tiempo, como renovaciones de año de póliza, e identificar riesgos potenciales de retención. Por ejemplo, el agente puede analizar proactivamente los datos del cliente, detectar brechas en la cobertura y crear planes de acción con recomendaciones para ajustes de póliza o coberturas adicionales.
• Manufactura: Un agente de mantenimiento proactivo monitorea en tiempo real la gran cantidad de datos generados por activos conectados -incluidos maquinaria, equipos industriales y vehículos, electrodomésticos y dispositivos-. Por ejemplo, el agente puede identificar disminuciones en el rendimiento o posibles fallos, alertar proactivamente a los clientes sobre el problema y ayudarles a programar una cita de servicio técnico. También puede proporcionar resúmenes detallados para que los representantes de servicio al cliente y técnicos comprendan rápidamente el historial del caso.
• Sector Público: Un agente de ayuda para el DMV (departamento de vehículos motorizados) ayuda a responder preguntas sobre registro, licencias y citas. Por ejemplo, el agente puede proporcionar orientación a alguien que venda su vehículo para asegurar que todo esté debidamente registrado en el estado.
• Retail: Un agente de compras personal actúa como un asistente personal digital para compradores en línea, utilizando IA generativa para proporcionar asistencia personalizada en sitios de comercio electrónico, chats o aplicaciones de mensajería como WhatsApp. A diferencia de los chatbots básicos que solo responden preguntas predefinidas, el agente accede al catálogo y datos de productos de un minorista, aprendiendo del comportamiento y preferencias de los compradores. Esto permite a los compradores realizar búsquedas en lenguaje natural, recibir respuestas conversacionales y agregar rápidamente artículos a su carrito para completar la compra de inmediato.