Salesforce apuesta por una estrategia de AI Agents con Google Cloud y Unisys para redefinir el futuro del CRM
Salesforce está moviendo piezas importantes en el tablero de la tecnología empresarial, y las últimas semanas lo dejaron bastante claro.
Dos alianzas anunciadas casi de forma simultánea colocaron a la empresa en el centro de una conversación que va mucho más allá de contratos corporativos: la unión con Google Cloud y la expansión con Unisys apuntan a un nuevo capítulo en la forma en que las grandes empresas van a usar AI Agents para automatizar procesos, gestionar datos y transformar la experiencia de atención al cliente.
Y lo más interesante de todo esto no es solo el tamaño de las alianzas, sino lo que revelan sobre la estrategia mayor de Salesforce.
La empresa está apostando fuerte a hacer de su stack Agentforce y Data Cloud 360 una capa central de automatización dentro de las operaciones de grandes empresas, con agentes de inteligencia artificial circulando entre plataformas diferentes sin necesidad de copiar datos ni crear redundancias.
Esto cambia bastante la narrativa del CRM tradicional, que durante mucho tiempo fue sinónimo de registro de clientes y pipelines de ventas.
Ahora, el juego es otro. 🚀
Pero, ¿serán suficientes estos movimientos para transformar demos y anuncios en crecimiento real de ingresos? Es exactamente lo que vamos a explorar aquí.
Salesforce y Google Cloud: qué significa esta alianza en la práctica
La alianza entre Salesforce y Google Cloud no es exactamente una sorpresa para quienes siguen el sector, pero la profundidad de lo que se anunció va más allá de lo que muchas personas esperaban. La integración prevé que los AI Agents de Agentforce puedan operar directamente dentro del ecosistema de Google Cloud, accediendo a datos almacenados en BigQuery e interactuando con otras herramientas del portafolio de Google sin necesidad de mover información entre entornos. Esto es relevante porque elimina uno de los mayores cuellos de botella de la inteligencia artificial aplicada a negocios: la fragmentación de datos entre diferentes plataformas y la latencia que viene con ella.
En la práctica, ¿qué significa esto para una empresa que ya usa Google Cloud como infraestructura y Salesforce como CRM? Significa que un agente de IA puede consultar el historial de compras de un cliente en Data Cloud 360, cruzarlo con información de comportamiento almacenada en BigQuery y generar una respuesta personalizada en tiempo real, todo dentro de un flujo automatizado que no requiere intervención humana en cada etapa. Este nivel de integración era difícil de alcanzar antes porque exigía pipelines de datos personalizados, equipos técnicos dedicados y mucho tiempo de implementación. Con esta alianza, la promesa es reducir drásticamente esa fricción.
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Otro punto que merece atención es el modelo de distribución conjunta que ambas empresas están adoptando. Salesforce figurará en el marketplace de Google Cloud, lo que facilita mucho la adopción por parte de empresas que ya tienen contratos y créditos con Google. Esto no es un detalle operativo, es estrategia de go-to-market. Reducir el ciclo de ventas y el esfuerzo de procurement para clientes enterprise es uno de los mayores aceleradores de crecimiento en este mercado, y las dos empresas lo saben muy bien. La pregunta que queda es si la ejecución acompañará la ambición de los anuncios, algo que históricamente es el mayor desafío en este tipo de alianzas de gran envergadura. 🤔
Agentforce 360 en Unisys: automatización en más de 120 países
Mientras la alianza con Google Cloud se lleva más reflectores por la visibilidad de ambas marcas, la expansión con Unisys merece la misma atención, tal vez incluso mayor en términos de impacto operativo. Unisys anunció la implementación de Agentforce 360 en más de 120 países, con el objetivo de automatizar millones de tickets de servicio al año y dar soporte a una red global de técnicos con herramientas de field service potenciadas por inteligencia artificial. Estamos hablando de una empresa con fuerte presencia en sectores como logística, gobierno, salud y finanzas, exactamente los segmentos donde procesos complejos y alto volumen de interacciones hacen que la automatización vía AI Agents sea más valiosa.
La adopción de Agentforce por parte de Unisys coloca la tecnología de Salesforce dentro de operaciones que manejan infraestructura crítica, y eso cambia el nivel de exigencia y el nivel de impacto al mismo tiempo.
El caso de uso más discutido en este contexto es la atención al cliente a escala industrial. Grandes empresas que atienden a millones de personas al mes enfrentan un problema estructural: contratar y capacitar equipos suficientes para cubrir el volumen es caro y lento, pero entregar una experiencia deficiente es todavía más costoso a largo plazo. Los AI Agents de Agentforce entran como una capa intermedia inteligente, capaz de resolver una porción significativa de las demandas de forma autónoma y escalar hacia un agente humano solo cuando la complejidad lo requiere. Unisys ya cuenta con la infraestructura y los contratos; Salesforce aporta la inteligencia y la plataforma de CRM que conecta todo esto.
Lo que hace esta combinación interesante desde el punto de vista técnico es que Agentforce fue construido para ser multicanal desde el inicio, operando en voz, chat, correo electrónico e interfaces web sin necesidad de configuraciones separadas para cada canal. Cuando esto se combina con la capacidad de Unisys de integrar esos flujos con sistemas legados de los que muchos clientes enterprise todavía dependen, el resultado potencial es una capa de automatización que funciona tanto para modernizar operaciones antiguas como para potenciar sistemas más recientes. Esa flexibilidad es lo que diferencia a una plataforma de automatización que realmente se adapta al cliente de una que exige que el cliente se adapte a ella. 💡
Nueva estructura de ingresos: Agentforce Apps y Data 360
Un detalle que puede parecer burocrático a primera vista, pero que tiene una relevancia enorme para quienes siguen de cerca a Salesforce, es el cambio planificado en la forma en que la empresa va a reportar sus ingresos. Salesforce pretende consolidar sus cifras en solo dos grandes grupos: Agentforce Apps y Data 360, Platform y Other.
Esta reorganización es estratégica. Con esta nueva estructura, inversores y analistas tendrán una visión mucho más clara de cómo los negocios de AI Agents y datos están creciendo en relación con el portafolio legado de nube. Hasta ahora, era difícil separar lo que era ingreso proveniente de innovación real y lo que era crecimiento orgánico de las soluciones tradicionales. Con dos buckets bien definidos, Salesforce le está diciendo básicamente al mercado: miren hacia acá, es aquí donde se está construyendo el futuro de la empresa.
Esta transparencia es importante porque alianzas como las firmadas con Google Cloud y Unisys ganan una capa de verificación. En vez de quedar restringidas al universo de los comunicados de prensa y demos en conferencias, estas iniciativas van a tener que mostrar resultados en las cifras trimestrales, y eso beneficia a quienes quieren tomar decisiones basadas en hechos, no en promesas.
El CRM está cambiando, y rápido
Durante años, cuando alguien hablaba de CRM, la imagen mental era básicamente una base de datos glorificada: contactos, oportunidades, etapas de embudo, reportes de ventas. Salesforce fue pionera en transformar eso en software como servicio, pero aun así la esencia del producto quedó muy centrada en la gestión de relaciones de forma estática, donde humanos ingresan datos y otros humanos consultan esos datos para tomar decisiones. Lo que está ocurriendo ahora es un giro mucho más profundo que una simple actualización de funcionalidades.
La introducción de los AI Agents como componente central del CRM cambia la naturaleza del producto. El sistema deja de ser un repositorio consultado por personas y pasa a ser un motor que actúa de forma autónoma con base en los datos disponibles. Un agente puede identificar que un cliente tiene comportamiento de churn, enviar una comunicación personalizada, escalar al gerente de cuenta si no hay respuesta y registrar todo eso en el historial sin que ningún humano necesite orquestar cada paso. Esto no es automatización de tareas simples, es automatización de flujos de decisión, y la diferencia entre ambas es enorme en términos de valor generado.
Salesforce no es la única que apuesta en esta dirección. Microsoft con Copilot integrado en Dynamics, HubSpot con sus recursos de IA generativa y SAP con la plataforma Joule están todos corriendo para reposicionar sus productos en este nuevo paradigma. Lo que diferencia el enfoque de Salesforce es la apuesta por el concepto de agencia, es decir, no solo asistir o sugerir, sino efectivamente ejecutar acciones. Esto eleva el valor percibido, pero también eleva el riesgo, porque un agente que actúa de forma incorrecta genera consecuencias reales, no solo sugerencias equivocadas. La confianza que las empresas van a depositar en estos agentes va a depender mucho de cómo Salesforce gestione transparencia, auditabilidad y control. ⚙️
Los números detrás de la narrativa
Para quienes les gusta mirar las proyecciones con cuidado, la narrativa actual de Salesforce proyecta unos ingresos de aproximadamente 51.900 millones de dólares y ganancias de 10.300 millones de dólares hacia 2028. Alcanzar esas cifras exige un crecimiento anual de ingresos en el rango del 9,6% y un salto de ganancias de 3.600 millones de dólares a partir de los actuales 6.700 millones.
Del lado más optimista, algunos analistas ya proyectaban que la empresa podría llegar a algo cercano a los 58.900 millones de dólares en ingresos y 11.600 millones de dólares en ganancias hacia 2029. Estas estimaciones más agresivas dependen fuertemente de que la tesis de lock-in vía IA se confirme en la práctica, es decir, que las empresas que adopten Agentforce y Data Cloud 360 se vuelvan cada vez más dependientes del ecosistema y aumenten sus contratos con el tiempo.
Las alianzas con Google Cloud y Unisys son movimientos que sustentan esa tesis. Si la integración cross-cloud realmente funciona como se anunció y si Unisys logra demostrar resultados concretos en sus más de 120 países de operación, esto podría servir como catalizador para revisiones positivas de pronósticos. Pero lo contrario también es posible: si la ejecución tropieza o si los hyperscalers como Google, Microsoft y AWS deciden desarrollar capacidades competidoras de forma más agresiva, la ventaja competitiva de Salesforce en este espacio podría verse desafiada más rápido de lo esperado.
La competencia con los hyperscalers: riesgo real
Este es un punto que no se puede ignorar. Salesforce está, de cierta forma, construyendo su estrategia de AI Agents sobre infraestructuras que pertenecen a sus potenciales competidores. Google Cloud es socio ahora, pero también tiene sus propios productos de IA para empresas. AWS tiene Amazon Bedrock y está invirtiendo fuerte en agentes autónomos. Microsoft tiene Copilot y el ecosistema de Azure AI, además de ser dueña de LinkedIn y tener integración nativa con Dynamics 365.
Esta dinámica de cooperación y competencia simultánea, la famosa coopetition, es común en el mercado tecnológico, pero crea una tensión estratégica que los inversores necesitan observar. Salesforce necesita seguir siendo lo suficientemente relevante para que los hyperscalers prefieran tenerla como socia en vez de competidora directa. Y para eso, la adopción de Agentforce necesita crecer lo suficientemente rápido como para crear una base instalada que sea difícil de sustituir.
El hecho de que Salesforce posea una de las mayores bases de datos de CRM del mundo es una ventaja enorme en este contexto. Los datos de relación con clientes son el combustible que alimenta AI Agents eficientes, y pocas empresas en el planeta tienen acceso a un volumen tan grande y diversificado de esa información. Esta posición estratégica es lo que hace que la alianza con Google Cloud tenga sentido para ambos lados: Google gana acceso a un ecosistema de datos de altísimo valor, y Salesforce gana infraestructura y distribución global.
Herramientas que usamos a diario
Lo que todavía falta por demostrar
Con toda la energía alrededor de los anuncios, vale la pena mantener la mirada crítica en lo que aún queda por demostrar. Alianzas de gran envergadura entre empresas del tamaño de Salesforce y Google Cloud tienen un historial mixto en el mercado de tecnología empresarial. La distancia entre lo que se presenta en un keynote y lo que llega al entorno de producción de un cliente real puede ser considerable, especialmente cuando involucra integraciones complejas, datos sensibles y operaciones que no toleran fallos. El mercado va a observar de cerca los primeros casos de uso en producción antes de tomar decisiones basadas en estas novedades.
Otro aspecto relevante es la cuestión del retorno sobre la inversión para las empresas que adopten estas soluciones. AI Agents corriendo sobre Google Cloud con datos gestionados por Data Cloud 360 y orquestación por Agentforce es una arquitectura poderosa, pero también es una arquitectura costosa. Para medianas y grandes empresas que ya tienen contratos con múltiples proveedores, agregar más capas de licenciamiento exige una justificación financiera clara. Salesforce necesita mostrar, con números concretos, que la reducción de costos operativos y el aumento de ingresos generados por los agentes superan el costo de adopción, y eso suele tomar más tiempo de lo que los ciclos de hype permiten.
También existe la cuestión de la velocidad de adopción. Aunque la tecnología funcione perfectamente en entorno de pruebas, las grandes empresas tienen ciclos de aprobación largos, equipos de compliance rigurosos y procesos internos que naturalmente desaceleran cualquier implementación. Salesforce va a necesitar ofrecer no solo la tecnología, sino también consultoría, soporte y metodologías de implantación que hagan viable la adopción dentro de la realidad operativa de sus clientes.
Por último, está la dimensión humana de todo esto. La automatización a escala plantea cuestiones legítimas sobre el rol de los equipos de atención, operaciones y ventas dentro de las empresas que adopten estas tecnologías. No se trata de demonizar la tecnología, sino de reconocer que la transición hacia un entorno donde los AI Agents ejecutan una porción creciente de las tareas operativas exige una planificación cuidadosa de gestión del cambio, recapacitación de equipos y rediseño de procesos. Las empresas que logren hacer esta transición de forma estructurada van a salir adelante. Las que traten a la IA como sustituto directo de personas sin un plan claro probablemente van a enfrentar resistencia interna y resultados por debajo de lo esperado. El factor humano sigue siendo la variable más compleja de cualquier transformación tecnológica. 🙌
El escenario que se dibuja para el CRM en los próximos años
Los movimientos recientes de Salesforce con Google Cloud y Unisys no son eventos aislados. Forman parte de una tendencia más amplia donde el CRM deja de ser una categoría de software y pasa a ser una plataforma de inteligencia operativa. La capacidad de orquestar agentes de IA entre nubes diferentes, automatizar millones de interacciones y ofrecer insights predictivos en tiempo real es el tipo de funcionalidad que puede justificar contratos mayores, retención más alta y expansión dentro de las cuentas existentes.
Para inversores y profesionales de tecnología que siguen este mercado, el momento es de atención. Los anuncios son prometedores, la visión estratégica es coherente y las alianzas tienen sentido sobre el papel. Pero como siempre ocurre en tecnología, la diferencia entre una buena estrategia y resultados reales está en la ejecución. Los próximos trimestres van a ser decisivos para entender si Salesforce está realmente construyendo el futuro del CRM o simplemente reempaquetando promesas conocidas con una capa de inteligencia artificial encima.
El mercado de tecnología empresarial está en uno de esos momentos donde las piezas se están reorganizando, y quien acierte el posicionamiento ahora puede definir la dinámica del sector por muchos años. Salesforce claramente quiere estar en esa posición de liderazgo. Ahora falta demostrar que puede. 📊
