El gigante del software de gestión de relaciones con clientes, Salesforce, ha adoptado una estrategia vanguardista para navegar el vertiginoso avance de la inteligencia artificial, crowdsourcing activamente su hoja de ruta de IA directamente con sus clientes. Esta iniciativa responde a la creciente presión que enfrentan las empresas para desarrollar y lanzar nuevos productos con una rapidez sin precedentes, o arriesgarse a perder relevancia frente a competidores más ágiles en un entorno tecnológico en constante evolución.
Lo que distingue este enfoque no es solo la colaboración, sino su intensidad y granularidad. A diferencia de las revisiones anuales o incluso trimestrales, Salesforce mantiene reuniones con algunos de sus clientes con una frecuencia semanal. Jayesh Govindarajan, vicepresidente ejecutivo de Salesforce IA, ha destacado que la vasta base de 18,000 clientes de la empresa constituye una "fuente inagotable de información", fundamental para el éxito y la evolución de sus soluciones de IA. Estas relaciones detalladas permiten una comprensión profunda de las necesidades y desafíos del mundo real.
En este escenario de rápida innovación en IA, las empresas se encuentran bajo la constante presión de integrar las últimas tecnologías. Cuando se introdujeron los modelos de lenguaje grandes (LLMs), muchas organizaciones estaban ansiosas por adoptarlos, pero se encontraron con la carencia de la "tecnología de última milla" necesaria para implementar completamente y aprovechar el potencial de los LLMs en sus operaciones cotidianas. Muralidhar Krishnaprasad, presidente y director de tecnología de ingeniería de Salesforce, explicó a TechCrunch que esta brecha era un obstáculo significativo para la adopción eficaz de la IA en el ámbito empresarial.
La identificación de esta necesidad por parte de los clientes fue el catalizador para que Salesforce lanzara Agentforce, su plataforma de gestión de agentes de IA, en un momento crucial a finales de 2024, antes de que la IA agentic dominara los titulares el año siguiente. A partir de ahí, la compañía desarrolló una estrategia de desarrollo ascendente, guiada por temas clave como el contexto del agente, la observabilidad y los controles deterministas, en lugar de adherirse a cronogramas de productos rígidos. Este método utiliza la retroalimentación directa de grupos rotativos de clientes para construir soluciones, bajo la premisa de que otras empresas probablemente compartirán requisitos y desafíos similares, asegurando así una pertinencia amplia en el mercado.
La estrecha colaboración con los equipos de ingeniería de los clientes permite a Salesforce abordar los problemas con una agilidad notable antes de que la tecnología siga evolucionando. Krishnaprasad enfatizó que "no podemos esperar tres o seis meses para obtener retroalimentación y luego planificar otros seis meses de trabajo". En cambio, la empresa reacciona "semana a semana, mes a mes", implementando cambios rápidos y empujando código a gran velocidad. Este proceso incluye el uso de "puertas" o fases de prueba para nuevas funcionalidades, obteniendo retroalimentación temprana antes de un lanzamiento generalizado, lo que representa un cambio fundamental en su ciclo de desarrollo.
Un ejemplo palpable de esta simbiosis es Engine, una plataforma de gestión de viajes. Elia Wallen, fundador y CEO de Engine, reveló que su equipo de operaciones se reúne semanalmente con Salesforce. Esta asociación estratégica otorga a Engine acceso anticipado a herramientas de IA antes de su lanzamiento, lo que les proporciona una ventaja competitiva y les permite extraer un mayor valor de estas tecnologías. La relación es bidireccional, ya que Wallen ha observado cómo la retroalimentación de Engine se ha implementado directamente en las herramientas de Salesforce. Por ejemplo, Wallen mencionó haber instruido a un agente de voz de IA para reservar un hotel en Chicago, demostrando la aplicación práctica y el impacto directo de esta colaboración.
Esta metodología de innovación centrada en el cliente no es una solución puntual, sino parte de una visión a largo plazo. Govindarajan anticipa una trayectoria de innovación continua, donde a medida que los LLMs y los sistemas de agentes mejoran, estos últimos serán capaces de realizar comportamientos cada vez más autónomos. Salesforce planea invertir activamente en este camino, asegurando que su stack tecnológico resuene con las necesidades evolutivas de sus clientes y los mantenga a la vanguardia de la inteligencia artificial aplicada.
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