Salesforce está cambiando la forma en que utiliza la inteligencia artificial, lo que indica un cambio significativo en la estrategia empresarial de IA. Si bien muchas empresas han redoblado su apuesta por el modelo del gran lenguaje, Salesforce ahora adopta un enfoque más cauteloso y pragmático.
Según NewsbytesSalesforce ha reducido su dependencia de grandes modelos de lenguaje (LLM) después de experimentar problemas de confiabilidad en entornos empresariales del mundo real. Los ejecutivos de la compañía dicen que la confianza en la IA generativa ha disminuido durante el último año, especialmente cuando se implementa a escala con clientes que pagan.
Por qué Salesforce está priorizando la IA para la toma de decisiones
En lugar de flujos de trabajo generativos abiertos, Salesforce está reorientando su producto insignia de IA, AgentForce, hacia la automatización determinista y basada en reglas. Este método favorece los resultados predecibles frente a las respuestas flexibles pero inconsistentes.
Los ejecutivos de Salesforce sostienen que los clientes empresariales valoran más la confiabilidad que la creatividad. Cuando la IA se encarga de la atención al cliente, la facturación o la automatización del flujo de trabajo, incluso los errores más pequeños pueden convertirse en grandes riesgos financieros y de reputación.
La poda impulsada por IA ha revelado beneficios y límites
El director ejecutivo de Salesforce, Marc Benioff, reveló recientemente que el personal de soporte se ha reducido de unos 9.000 empleados a unos 5.000 después de implementar agentes de IA. La automatización ha proporcionado claras ganancias de eficiencia, pero también ha expuesto vulnerabilidades.
La empresa descubrió que los agentes de IA tienen dificultades con instrucciones complejas o concisas. En entornos empresariales, estas fallas pueden afectar directamente los ingresos y la satisfacción del cliente.
Los fallos del mundo real han obligado a Salesforce a adaptarse
Un problema notable involucró a Vivint, donde el sistema de inteligencia artificial fallaba constantemente en enviar encuestas de satisfacción del cliente. Salesforce reemplazó la lógica generativa con activadores deterministas para garantizar la ejecución.
Internamente, Salesforce también ha observado una “deriva” de la IA, donde los chatbots pierden gradualmente el foco durante las conversaciones. Este comportamiento reduce la coherencia y reduce la confianza en los sistemas automatizados, especialmente durante interacciones largas o complejas.
La medida de Salesforce refleja una reevaluación más amplia en toda la industria del software empresarial. Las empresas todavía quieren beneficios de la automatización, pero exigen cada vez más sistemas que se comporten de manera consistente y sigan siendo auditables.
Mientras tanto, Microsoft continúa ampliando su presencia en IA. Microsoft Copilot ahora admite la edición de texto en tiempo real y las actualizaciones recientes han agregado Ask Copilot a la barra de tareas de Windows para usuarios comerciales, lo que indica una integración más profunda en todo el ecosistema.
A medida que Salesforce deja de depender en gran medida de LLM mientras Microsoft acelera la adopción de Copilot, queda una pregunta clave: ¿seguirán otras empresas de software empresarial el enfoque más cauteloso de Salesforce o seguirán impulsando grandes modelos de lenguaje a pesar de sus crecientes dificultades?
Milán Stanojevich
Milan ha sido un apasionado de la tecnología desde su infancia y esto hizo que se interesara por todas las tecnologías relacionadas con la PC. Es un entusiasta de las PC y pasa la mayor parte de su tiempo aprendiendo sobre computadoras y tecnología. Antes de unirse a WindowsReport, trabajó como desarrollador web front-end. Ahora es un experto en resolución de problemas en nuestro equipo global, especializado en errores de Windows y problemas de software.
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