Salesforce aposta em estratégia de AI Agents com Google Cloud e Unisys para redefinir o futuro do CRM
A Salesforce está movendo peças importantes no tabuleiro da tecnologia empresarial, e as últimas semanas deixaram isso bem claro.
Duas parcerias anunciadas quase que simultaneamente colocaram a empresa no centro de uma conversa que vai muito além de contratos corporativos: a união com o Google Cloud e a expansão com a Unisys apontam para um novo capítulo na forma como grandes empresas vão usar AI Agents para automatizar processos, gerenciar dados e transformar a experiência de atendimento ao cliente.
E o mais interessante disso tudo não é só o tamanho das parcerias, mas o que elas revelam sobre a estratégia maior da Salesforce.
A empresa está apostando alto em fazer do seu stack Agentforce e Data Cloud 360 uma camada central de automação dentro das operações de grandes empresas, com agentes de inteligência artificial circulando entre plataformas diferentes sem precisar copiar dados ou criar redundâncias.
Isso muda bastante a narrativa do CRM tradicional, que por muito tempo foi sinônimo de cadastro de clientes e pipelines de vendas.
Agora, o jogo é outro. 🚀
Mas será que essas movimentações são suficientes para transformar demos e anúncios em crescimento real de receita? É exatamente isso que vamos explorar aqui.
Salesforce e Google Cloud: o que essa parceria significa na prática
A aliança entre Salesforce e Google Cloud não é exatamente uma surpresa para quem acompanha o setor, mas a profundidade do que foi anunciado vai além do que muitas pessoas esperavam. A integração prevê que os AI Agents do Agentforce consigam operar diretamente dentro do ecossistema do Google Cloud, acessando dados armazenados no BigQuery e interagindo com outras ferramentas do portfólio do Google sem a necessidade de mover informações entre ambientes. Isso é relevante porque elimina um dos maiores gargalos da inteligência artificial aplicada a negócios: a fragmentação de dados entre diferentes plataformas e a latência que vem junto com ela.
Na prática, o que isso significa para uma empresa que já usa o Google Cloud como infraestrutura e a Salesforce como CRM? Significa que um agente de IA pode consultar o histórico de compras de um cliente no Data Cloud 360, cruzar com informações de comportamento armazenadas no BigQuery e gerar uma resposta personalizada em tempo real, tudo dentro de um fluxo automatizado que não exige intervenção humana para cada etapa. Esse nível de integração era difícil de alcançar antes porque exigia pipelines de dados customizados, equipes técnicas dedicadas e muito tempo de implementação. Com essa parceria, a promessa é reduzir drasticamente esse atrito.
Outro ponto que merece atenção é o modelo de distribuição conjunta que as duas empresas estão adotando. A Salesforce vai figurar no marketplace do Google Cloud, o que facilita muito a adoção por empresas que já têm contratos e créditos com o Google. Isso não é detalhe operacional, é estratégia de go-to-market. Reduzir o ciclo de vendas e o esforço de procurement para clientes enterprise é um dos maiores aceleradores de crescimento nesse mercado, e as duas empresas sabem disso muito bem. A pergunta que fica é se a execução vai acompanhar a ambição dos anúncios, algo que historicamente é o maior desafio nesse tipo de parceria de grande porte. 🤔
Agentforce 360 na Unisys: automação em mais de 120 países
Enquanto a parceria com o Google Cloud ganha mais holofotes pela visibilidade das duas marcas, a expansão com a Unisys merece atenção igual, talvez até maior em termos de impacto operacional. A Unisys anunciou a implantação do Agentforce 360 em mais de 120 países, com o objetivo de automatizar milhões de tickets de serviço por ano e dar suporte a uma rede global de técnicos com ferramentas de field service potencializadas por inteligência artificial. Estamos falando de uma empresa com forte presença em setores como logística, governo, saúde e finanças, exatamente os segmentos onde processos complexos e volume alto de interações tornam a automação via AI Agents mais valiosa.
A adoção do Agentforce pela Unisys coloca a tecnologia da Salesforce dentro de operações que lidam com infraestrutura crítica, e isso muda o nível de exigência e o nível de impacto ao mesmo tempo.
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O caso de uso mais discutido nesse contexto é o atendimento ao cliente em escala industrial. Grandes empresas que atendem milhões de pessoas por mês enfrentam um problema estrutural: contratar e treinar equipes suficientes para dar conta do volume é caro e lento, mas entregar uma experiência ruim é ainda mais custoso no longo prazo. Os AI Agents do Agentforce entram como uma camada intermediária inteligente, capaz de resolver uma parcela significativa das demandas de forma autônoma e escalar para um atendente humano apenas quando a complexidade exige. A Unisys já tem a infraestrutura e os contratos; a Salesforce entra com a inteligência e a plataforma de CRM que conecta tudo isso.
O que torna essa combinação interessante do ponto de vista técnico é que o Agentforce foi construído para ser multicanal desde o início, operando em voz, chat, e-mail e interfaces web sem precisar de configurações separadas para cada canal. Quando isso se combina com a capacidade da Unisys de integrar esses fluxos com sistemas legados que muitos clientes enterprise ainda dependem, o resultado potencial é uma camada de automação que funciona tanto para modernizar operações antigas quanto para potencializar sistemas mais recentes. Essa flexibilidade é o que diferencia uma plataforma de automação que realmente se adapta ao cliente de uma que exige que o cliente se adapte a ela. 💡
Nova estrutura de receita: Agentforce Apps e Data 360
Um detalhe que pode parecer burocrático à primeira vista, mas que carrega uma relevância enorme para quem acompanha a Salesforce de perto, é a mudança planejada na forma como a empresa vai reportar suas receitas. A Salesforce pretende consolidar seus números em apenas dois grandes grupos: Agentforce Apps e Data 360, Platform e Other.
Essa reorganização é estratégica. Com essa nova estrutura, investidores e analistas terão uma visão muito mais clara de como os negócios de AI Agents e dados estão crescendo em relação ao portfólio legado de nuvem. Até agora, era difícil separar o que era receita proveniente de inovação real e o que era crescimento orgânico das soluções tradicionais. Com dois buckets bem definidos, a Salesforce está basicamente dizendo ao mercado: olhem para cá, é aqui que o futuro da empresa está sendo construído.
Essa transparência é importante porque parcerias como as firmadas com Google Cloud e Unisys ganham uma camada de verificação. Em vez de ficarem restritas ao universo dos comunicados de imprensa e demos em conferências, essas iniciativas vão precisar mostrar resultados nos números trimestrais, e isso beneficia quem quer tomar decisões baseadas em fatos, não em promessas.
O CRM está mudando, e rápido
Durante anos, quando alguém falava em CRM, a imagem mental era basicamente um banco de dados glorificado: contatos, oportunidades, estágios de funil, relatórios de vendas. A Salesforce foi pioneira em transformar isso em software como serviço, mas mesmo assim a essência do produto ficou muito centrada na gestão de relacionamento de forma estática, onde humanos inserem dados e outros humanos consultam esses dados para tomar decisões. O que está acontecendo agora é uma virada muito mais profunda do que uma simples atualização de funcionalidades.
A introdução dos AI Agents como componente central do CRM muda a natureza do produto. O sistema deixa de ser um repositório consultado por pessoas e passa a ser um motor que age de forma autônoma com base nos dados disponíveis. Um agente pode identificar que um cliente está com comportamento de churn, enviar uma comunicação personalizada, escalar para um gerente de conta se não houver resposta e registrar tudo isso no histórico sem que nenhum humano precise orquestrar cada etapa. Isso não é automação de tarefas simples, é automação de fluxos de decisão, e a diferença entre as duas é enorme em termos de valor gerado.
A Salesforce não é a única apostando nessa direção. Microsoft com o Copilot integrado ao Dynamics, HubSpot com seus recursos de IA generativa e SAP com a plataforma Joule estão todos correndo para reposicionar seus produtos nesse novo paradigma. O que diferencia a abordagem da Salesforce é a aposta no conceito de agência, ou seja, não só assistir ou sugerir, mas efetivamente executar ações. Isso eleva o valor percebido, mas também eleva o risco, porque um agente que age de forma errada gera consequências reais, não apenas sugestões equivocadas. A confiança que as empresas vão depositar nesses agentes vai depender muito de como a Salesforce gerencia transparência, auditabilidade e controle. ⚙️
Os números por trás da narrativa
Para quem gosta de olhar as projeções com cuidado, a narrativa atual da Salesforce projeta uma receita de aproximadamente 51,9 bilhões de dólares e lucros de 10,3 bilhões de dólares até 2028. Atingir esses números exige um crescimento anual de receita na faixa de 9,6% e um salto de lucro de 3,6 bilhões de dólares a partir dos atuais 6,7 bilhões.
Do lado mais otimista, alguns analistas já projetavam que a empresa poderia chegar a algo em torno de 58,9 bilhões de dólares em receita e 11,6 bilhões de dólares em lucros até 2029. Essas estimativas mais agressivas dependem fortemente de que a tese de lock-in via IA se confirme na prática, ou seja, que empresas que adotem o Agentforce e o Data Cloud 360 se tornem cada vez mais dependentes do ecossistema e aumentem seus contratos ao longo do tempo.
As parcerias com Google Cloud e Unisys são movimentos que sustentam essa tese. Se a integração cross-cloud realmente funcionar como anunciado e se a Unisys conseguir demonstrar resultados concretos em seus mais de 120 países de operação, isso pode servir como catalisador para revisões positivas de previsões. Mas o contrário também é possível: se a execução tropeçar ou se os hyperscalers como Google, Microsoft e AWS decidirem desenvolver capacidades concorrentes de forma mais agressiva, a vantagem competitiva da Salesforce nesse espaço pode ser desafiada mais rápido do que o esperado.
A competição com os hyperscalers: risco real
Esse é um ponto que não pode ser ignorado. A Salesforce está, de certa forma, construindo sua estratégia de AI Agents em cima de infraestruturas que pertencem a seus potenciais competidores. O Google Cloud é parceiro agora, mas também tem seus próprios produtos de IA para empresas. A AWS tem o Amazon Bedrock e está investindo pesado em agentes autônomos. A Microsoft tem o Copilot e o ecossistema do Azure AI, além de ser dona do LinkedIn e ter integração nativa com o Dynamics 365.
Essa dinâmica de cooperação e competição simultânea, o famoso coopetition, é comum no mercado de tecnologia, mas cria uma tensão estratégica que investidores precisam observar. A Salesforce precisa continuar sendo relevante o suficiente para que os hyperscalers prefiram tê-la como parceira em vez de competidora direta. E para isso, a adoção do Agentforce precisa crescer rápido o suficiente para criar uma base instalada que seja difícil de substituir.
O fato de a Salesforce possuir uma das maiores bases de dados de CRM do mundo é uma vantagem enorme nesse contexto. Dados de relacionamento com clientes são o combustível que alimenta AI Agents eficientes, e poucas empresas no planeta têm acesso a um volume tão grande e diversificado dessas informações. Essa posição estratégica é o que faz com que a parceria com o Google Cloud faça sentido para ambos os lados: o Google ganha acesso a um ecossistema de dados de altíssimo valor, e a Salesforce ganha infraestrutura e distribuição global.
O que ainda precisa ser provado
Com toda a energia em torno dos anúncios, vale manter o olhar crítico no que ainda está por ser demonstrado. Parcerias de grande porte entre empresas do tamanho de Salesforce e Google Cloud têm um histórico misto no mercado de tecnologia empresarial. A distância entre o que é apresentado em um keynote e o que chega ao ambiente de produção de um cliente real pode ser considerável, especialmente quando envolve integrações complexas, dados sensíveis e operações que não toleram falhas. O mercado vai observar de perto os primeiros casos de uso em produção antes de tomar decisões baseadas nessas novidades.
Outro aspecto relevante é a questão do retorno sobre o investimento para as empresas que adotarem essas soluções. AI Agents rodando em cima de Google Cloud com dados gerenciados pelo Data Cloud 360 e orquestração pelo Agentforce é uma arquitetura poderosa, mas também é uma arquitetura cara. Para médias e grandes empresas que já têm contratos com múltiplos fornecedores, adicionar mais camadas de licenciamento exige justificativa financeira clara. A Salesforce precisa mostrar, com números concretos, que a redução de custos operacionais e o aumento de receita gerados pelos agentes superam o custo de adoção, e isso costuma levar mais tempo do que os ciclos de hype permitem.
Existe também a questão da velocidade de adoção. Mesmo que a tecnologia funcione perfeitamente em ambiente de testes, empresas grandes têm ciclos de aprovação longos, equipes de compliance rigorosas e processos internos que naturalmente desaceleram qualquer implementação. A Salesforce vai precisar oferecer não apenas a tecnologia, mas também consultoria, suporte e metodologias de implantação que tornem a adoção viável dentro da realidade operacional de seus clientes.
Por fim, há a dimensão humana de tudo isso. A automação em escala levanta questões legítimas sobre o papel das equipes de atendimento, operações e vendas dentro das empresas que adotarem essas tecnologias. Não se trata de demonizar a tecnologia, mas de reconhecer que a transição para um ambiente onde AI Agents executam uma parcela crescente das tarefas operacionais exige planejamento cuidadoso de gestão de mudança, requalificação de equipes e redesenho de processos. As empresas que conseguirem fazer essa transição de forma estruturada vão sair na frente. As que tratarem a IA como substituto direto de pessoas sem um plano claro provavelmente vão enfrentar resistência interna e resultados abaixo do esperado. O fator humano continua sendo a variável mais complexa de qualquer transformação tecnológica. 🙌
O cenário que se desenha para o CRM nos próximos anos
As movimentações recentes da Salesforce com Google Cloud e Unisys não são eventos isolados. Elas fazem parte de uma tendência mais ampla onde o CRM deixa de ser uma categoria de software e passa a ser uma plataforma de inteligência operacional. A capacidade de orquestrar agentes de IA entre nuvens diferentes, automatizar milhões de interações e oferecer insights preditivos em tempo real é o tipo de funcionalidade que pode justificar contratos maiores, retenção mais alta e expansão dentro das contas existentes.
Para investidores e profissionais de tecnologia que acompanham esse mercado, o momento é de atenção. Os anúncios são promissores, a visão estratégica é coerente e as parcerias fazem sentido no papel. Mas como sempre acontece em tecnologia, a diferença entre uma boa estratégia e resultados reais está na execução. Os próximos trimestres vão ser decisivos para entender se a Salesforce está realmente construindo o futuro do CRM ou apenas reembalando promessas conhecidas com uma camada de inteligência artificial por cima.
O mercado de tecnologia empresarial está em um daqueles momentos onde as peças estão sendo reorganizadas, e quem acertar o posicionamento agora pode definir a dinâmica do setor por muitos anos. A Salesforce claramente quer estar nessa posição de liderança. Agora falta provar que consegue.
Como o CRM complementa a nova era dos AI Agents
O avanço dos AI Agents, como destacado no conteúdo, mostra que o CRM deixou de ser apenas um sistema de registro e passou a atuar como uma verdadeira plataforma de inteligência operacional. No entanto, para que esses agentes funcionem, existe um ponto crítico: a qualidade e organização dos dados.
Mesmo com integrações avançadas entre plataformas como Google Cloud e grandes soluções corporativas, o CRM continua sendo a base onde todas as informações de clientes, interações e oportunidades são estruturadas.
Sem um CRM bem organizado, os agentes de IA não conseguem interpretar corretamente o contexto, o histórico ou o estágio da negociação — o que compromete diretamente a qualidade das decisões automatizadas.
Além disso, o CRM funciona como o elo entre automação e estratégia comercial. Enquanto os AI Agents executam tarefas, o CRM garante rastreabilidade, controle e previsibilidade.
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