agosto 15, 2026
Implementación de agentes se duplica año tras año. Salesforce publicó su edición 2026 de Agentic Enterprise Index, el cual analiza los datos agregados de uso de IA en la plataforma Agentforce para revelar cómo las empresas implementan, utilizan y obtienen valor de los agentes de IA.
Los resultados de este año muestran la historia de dos enfoques de implementación, una bifurcación en el panorama empresarial global en la que el ADN operativo de cada industria y sus necesidades de negocio determinan cómo se despliega su fuerza laboral digital.
Implementaciones de alto volumen y tareas específicas: Este enfoque, común en sectores orientados al consumidor, apuesta por el alto volumen y la velocidad para resolver las necesidades inmediatas de los clientes.
Implementaciones versátiles y de múltiples pasos: Presente en sectores operativamente más complejos y fuertemente regulados, como Manufacturing y Public Sector, esta estrategia prioriza la creación de agentes capaces de asumir una amplia variedad de tareas que requieren lógica de negocio multifuncional.
Cada tipo de implementación profundiza la confianza y genera ROI, pero el futuro de la IA agéntica depende de la coexistencia de ambos modelos de implementación: generar un impacto rápido y a gran escala mientras se dominan tareas cada vez más complejas en todas las industrias.
Un vistazo más profundo:
Las empresas, en especial las industrias de consumo, están implementando más agentes a mayor velocidad
La cantidad promedio de agentes activados por organización aumentó casi 3 veces en el último año. Una vez aprovisionados, las empresas comienzan a crear esos agentes en un promedio de 2 días. Y esa cifra sigue disminuyendo mes a mes, con una reducción del 53% en todo el período analizado.
Pero ¿estos agentes están llevando a cabo acciones significativas? Para medirlo, Salesforce desarrolló una métrica llamada Agentic Work Unit (AWU). Una AWU es una tarea discreta completada por un agente de IA, el punto en el que la inteligencia pura se convierte en trabajo real.
A abril de 2026, la producción de AWU de los agentes de Agentforce crece a una tasa CMGR (tasa de crecimiento mensual compuesta) del 15%.
Las industrias orientadas al consumidor, en especial aquellas con grandes volúmenes de interacción con clientes, muestran la producción de AWU más agresiva. Sin embargo, a pesar de ese alto volumen, los agentes de IA en retail suelen mantenerse enfocados en tareas puntuales, con un promedio de una a dos acciones por agente durante la mayor parte del año, lo que sugiere altos volúmenes de trabajo rutinario y específico.
Tendencia en acción: Pandora, la marca global de joyería, enfrenta aumentos importantes en las consultas de clientes durante las temporadas de compras pico, como las fiestas y San Valentín. Para mantener su experiencia personalizada y de alto contacto en estos momentos de gran volumen, Pandora implementó a Gemma, una conserje de IA impulsada por Agentforce. Gemma resuelve al instante las consultas rutinarias de los clientes (desde el estado de los pedidos y el seguimiento de envíos hasta preguntas frecuentes sobre el cuidado de las joyas) mientras ofrece recomendaciones de regalos personalizadas según las preferencias de cada cliente.
Al conectarse directamente con los sistemas de pedidos back-end y los catálogos de productos, Gemma ofrece soporte rápido y personalizado a gran escala. Durante los picos de tráfico, Gemma gestiona el 60% de las solicitudes de soporte rutinarias, a la vez que impulsa un incremento del 10% en el Net Promoter Score (NPS), lo que permite que los representantes humanos se concentren en interacciones complejas y de alto contacto.
Los agentes se vuelven más versátiles, especialmente en los momentos de alta demanda
La mayoría del trabajo rutinario requiere que los agentes ejecuten 1 o 2 habilidades simples, como buscar detalles de un registro o responder una pregunta de un cliente. Pero los agentes están asumiendo cada vez tareas más complicadas. Hoy, el agente promedio puede ejecutar 6 habilidades, frente a las 2 de comienzos de 2025.
Los agentes se vuelven aún más capaces durante los momentos de alta demanda. Durante la temporada de compras pico, el agente promedio de retail pudo ejecutar 9 habilidades, un incremento del 350% que sugiere que se implementan para gestionar necesidades de clientes más complejas y de múltiples pasos a medida que aumenta la demanda de fin de año.
Los datos también muestran que los agentes asumen cada vez más acciones en distintos dominios de cloud. Por ejemplo, en lugar de solo responder preguntas de clientes, los agentes de servicio también muestran registros de ventas y ofrecen recomendaciones personalizadas, ampliando la versatilidad de lo que pueden hacer por los clientes y las empresas.
Esta capacidad de actuar en distintos sistemas de cloud pone de relieve la necesidad práctica de una arquitectura headless. Al desacoplar la lógica del agente de las interfaces de usuario tradicionales de front-end, los agentes pueden procesar tareas, ejecutar acciones y activar flujos de trabajo desde cualquier lugar.
Las industrias reguladas y operativamente complejas tienden a priorizar de forma constante la complejidad de los agentes
Tendencia en acción: Siemens vende miles de productos de hardware y software en 7 unidades de negocio aisladas entre sí y con 18.000 vendedores. Con 2.800 leads entrantes sin calificar por semana y sin visibilidad sobre presupuesto, autoridad o plazos, los vendedores perdían tiempo persiguiendo leads equivocados mientras otros quedaban sin atender. En una industria definida por ciclos de venta largos, técnicos y con múltiples stakeholders, Agentforce dividió la calificación en un flujo de trabajo multiagente coordinado, en el que un agente contacta y nutre al lead, un segundo agente recopila los datos faltantes, los procesa mediante reglas de calificación y los enruta con contexto completo entre divisiones. Esa orquestación le permitió a Siemens gestionar un proceso complejo de extremo a extremo, las 24 horas del día.
Para medir la complejidad del uso de agentes en las distintas industrias, se estableció un “Sophistication Index” que clasifica todas las acciones de los agentes en 5 niveles progresivos de complejidad cognitiva:
Al evaluar cuántos de estos niveles de complejidad utilizan activamente los agentes de cada industria, el Sophistication Index muestra quiénes están aprovechando a los agentes para asumir una variedad de tareas complejas, en lugar de automatizar simplemente tareas de alto volumen.
Manufacturing, financial services y HLS construyen redes de agentes más avanzadas que los tradicionales pioneros en IA (por ejemplo, Technology y Retail). Estas industrias están implementando agentes en todo el espectro del trabajo: desde recuperar y resumir datos hasta redactar comunicaciones y actualizar registros directamente.
Estas industrias generan un volumen de AWU más modesto, pero están creciendo de forma significativa. La producción de AWU de Public Sector y HLS creció 227 y 19 veces, respectivamente.
Financial Services es un ejemplo de una industria regulada y operativamente compleja que implementa agentes de IA a gran escala, representando una participación similar (10%) de la producción mensual total de AWU de agentes. Esta actividad está impulsada por picos estacionales de consumo, como el Tax Day, que aumentan la demanda de soporte agéntico.
Tendencia en acción: PenFed opera en un entorno fuertemente regulado. Como cooperativa de crédito autorizada a nivel federal que presta servicios a militares y sus familias, debe cumplir con estrictos estándares de compliance, seguridad y verificación en cada punto de contacto con sus miembros. Ir más allá de los chatbots tradicionales basados en reglas requirió sólidos controles de riesgo y supervisión legal y de compliance multifuncional.
Para ofrecer un servicio automatizado y sin fricciones a gran escala, PenFed implementó un agente llamado Ace. Protegido detrás del inicio de sesión de banca online, Ace funciona como un asistente inteligente capaz de consultar saldos de cuentas, verificar el estado de solicitudes de préstamos, transferir fondos y brindar respuestas fundamentadas a partir de una base de conocimiento curada. Otro agente, Echo, extiende estas capacidades multiacción al canal de voz, diseñado para reemplazar por completo los sistemas heredados de respuesta de voz interactiva (IVR) y los cajeros automáticos.
PQ: “Nuestra visión siempre fue utilizar la IA de manera confiable, práctica y significativa para atender a nuestros miembros sin fricciones en todos los canales. Hacer realidad esa visión significó ir más allá de los chatbots simples para crear experiencias de agentes sofisticadas con la confianza incorporada desde el diseño. Al combinar una gobernanza sólida con nuestra plataforma unificada, implementamos de forma segura agentes multiacción como Ace y Echo, que realizan tareas bancarias reales y complejas, haciendo realidad nuestro objetivo de una cooperativa de crédito verdaderamente conectada y habilitada por IA.” – Shree Reddy, CIO de PenFed
La implementación de agentes genera mayor eficiencia y un mayor crecimiento de las ventas
En todas las industrias, los agentes de IA están dejando de limitarse a la conversación simple para pasar a la ejecución. Los agentes realizan cada vez más acciones (como activar flujos de trabajo en segundo plano y lógica de negocio) en comparación con la generación de texto. Esa relación entre acciones y resultados crece a una tasa de crecimiento mensual compuesta del 15%. Por ejemplo, un agente de servicio no se limita a redactar una respuesta sobre el pedido de un cliente: busca el registro, aplica la regla de negocio y luego emite el reembolso o reprograma la cita.
Las empresas que aprovechan los agentes de IA también registran un mayor crecimiento de las ventas en comparación con las que no lo hacen. Esta tendencia es especialmente marcada en retail y en las industrias de consumo durante la temporada de compras de fin de año.
“Ya sea que estén poniendo en marcha agentes para operar a gran escala u orquestándolos a través de pipelines profundos y de múltiples pasos, lo cierto es que están generando valor real”, afirma el presidente de Enterprise AI and Technology de Salesforce. “Ese ROI no solo se refleja en las cifras de ventas, sino también en la eficiencia de ejecución. Estamos pasando de chatbots pasivos y modelos predictivos a agentes orientados a la ejecución que realmente se ponen manos a la obra y generan valor real”.
La confianza sigue creciendo: los empleados usan más a los agentes, y los agentes de servicio mantienen más conversaciones con los clientes sin comprometer la calidad
el empleado promedio interactuó con un agente un 300% más por semana a lo largo del período analizado durante el año, un indicador de confianza. Los agentes de Slack registran un promedio de 67 sesiones por semana, 3 veces más en abril que en febrero.
Customer Zero: Slackbot en Salesforce
El agente de IA de Salesforce en Slack, Slackbot, es la herramienta de adopción más rápida en la historia de Salesforce. Con el 83% de la compañía utilizándolo de forma habitual, permite que el empleado promedio ahorre hasta 5 horas de trabajo por semana. Los empleados de Salesforce usan Slackbot directamente dentro de Slack para simplificar tareas diarias, desde resumir hilos no leídos y redactar contenido hasta armar informes agregando métricas y archivos de distintos canales y aplicaciones.
Los clientes también confían en los agentes. En los últimos cinco trimestres, los agentes gestionaron 170 veces más chats de servicio al cliente que en años anteriores, y resolvieron de forma constante 7 de cada 10 sin necesidad de intervención humana.
De hecho, un estudio reciente reveló que el 77% de los compradores que interactuaron con agentes de compra de marca en el sitio se sintieron más seguros con su compra que quienes no lo hicieron.
En las organizaciones de servicio al cliente, los agentes están generando el mayor impacto en la satisfacción del cliente, por encima de la productividad de los representantes de servicio, el tiempo promedio de gestión, la retención de clientes y el tiempo de primera respuesta.
Mirando hacia adelante:
A medida que la fuerza laboral digital empresarial madura, las empresas ya no tendrán que elegir entre agentes que se implementan rápido o que abordan tareas complejas. Eliminarán por completo esa disyuntiva, escalando la producción con rapidez para responder a los picos de demanda, mientras mantienen la lógica profunda y multifuncional necesaria para gestionar flujos de trabajo complejos.
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