¿Quieres ideas más inteligentes en tu bandeja de entrada? Regístrese en nuestros boletines semanales para obtener solo lo que importa a los líderes de IA, datos y seguridad empresariales. Suscription Now Salesforce ha cruzado un umbral significativo en la carrera empresarial de IA, superando a 1 millón de conversaciones de agentes autónomos en su portal de ayuda, un hito que ofrece un raro visión de lo que se necesita para desplegar agentes de IA a escala masiva y las sorprendentes lecciones aprendidas en el camino. El logro, confirmado por los ejecutivos de la compañía en entrevistas exclusivas con VentureBeat, se produce solo nueve meses después de que Salesforce lanzó AgentForce en su portal de ayuda en octubre. La plataforma ahora resuelve el 84% de las consultas de los clientes de forma autónoma, ha llevado a una reducción del 5% en el volumen de casos de soporte y ha permitido a la compañía redistribuir a 500 ingenieros de soporte humano a roles de mayor valor. Pero quizás más valiosos que los números en bruto son las ideas ganadas con esfuerzo para que la fuerza de ventas obtenida de ser lo que los ejecutivos llaman «cero del cliente» para su propia tecnología de agente de IA, lecciones que desafían la sabiduría convencional sobre el despliegue de IA empresarial y revelan el delicado equilibrio requerido entre la capacidad tecnológica y la empatía humana. Cómo Salesforce amplió de 126 a 45,000 conversaciones de IA semanalmente utilizando la implementación por etapas «Comenzamos realmente pequeño. Lanzamos básicamente a una cohorte de clientes en nuestro portal de ayuda. Tenía que ser inglés para comenzar. Tuvimos que iniciar sesión y lo lanzamos a aproximadamente el 10% de nuestro tráfico», explica Bernard Sheadey, SVP de éxito de clientes digitales en Salesforce, quien dirigió la implementación del Agente Force. «La primera semana, creo que hubo 126 conversaciones, si no recuerdo acertadamente. Así que mi equipo y yo podríamos leer cada una de ellas». La serie AI Impact regresa a San Francisco – 5 de agosto La próxima fase de IA está aquí – ¿Estás listo? Únase a los líderes de Block, GSK y SAP para una visión exclusiva de cómo los agentes autónomos están remodelando los flujos de trabajo empresariales, desde la toma de decisiones en tiempo real hasta la automatización de extremo a extremo. Asegure su lugar ahora – El espacio es limitado: https://bit.ly/3GUuplf Este enfoque metódico, comenzando con un despliegue controlado antes de expandirse para manejar el promedio actual de 45,000 conversaciones semanalmente, contrasta con el ethos de «moverse rápido y ruptura» a menudo asociado con el despliegue de IA. El lanzamiento por fases permitió a Salesforce identificar y solucionar problemas críticos antes de que pudieran afectar la base de clientes más amplia. La Fundación Técnica demostró ser crucial. A diferencia de los chatbots tradicionales que dependen de los árboles de decisión y las respuestas preprogramadas, Agentforce aprovecha la nube de datos de Salesforce para acceder y sintetizar información de 740,000 piezas de contenido en múltiples idiomas y líneas de productos. «La mayor diferencia aquí es volver a mi nube de datos es que pudimos salir de la puerta y responder prácticamente cualquier pregunta sobre cualquier producto de Salesforce», señala Slowey. «No creo que pudiéramos haberlo hecho sin la nube de datos». Por qué Salesforce enseñó a sus agentes de IA empatía después de que los clientes rechazaron las respuestas frías y robóticas que una de las revelaciones más llamativas del viaje de Salesforce implica lo que Joe Inzerillo, el director digital de la compañía, llama «la parte humana» de ser un agente de apoyo. «Cuando lanzamos por primera vez al agente, estábamos realmente preocupados por, como, un hecho de datos de datos, ¿sabes, ¿qué es obtener los datos correctos? «Alguien llama y dicen, oye, mis cosas están rotas. Tengo un incidente de bajo en este momento, y simplemente entras en: ‘Muy bien, bueno, te abriré un boleto’. No se siente genial «. Esta realización condujo a un cambio fundamental en cómo Salesforce se acercó al diseño de agentes de IA. La compañía tomó su programa de capacitación en habilidades blandas existentes para ingenieros de apoyo humano, lo que llaman «el arte del servicio», y lo integró directamente en las indicaciones y comportamientos de Agentforce. «Si vienes ahora y dices: ‘Oye, estoy teniendo una interrupción de Salesforce,’ Agentforce se disculpará. ‘Lo siento mucho. Como, eso es terrible. Déjame pasar’, y lo pasaremos a nuestro equipo de ingeniería», explica Slowey. El impacto en la satisfacción del cliente fue inmediato y medible. La sorprendente razón por la que Salesforce aumentó las transferencias humanas del 1% al 5% para mejores resultados del cliente, tal vez ninguna métrica ilustra mejor la complejidad de desplegar agentes de IA empresariales que el enfoque evolutivo de Salesforce para las transferencias humanas. Inicialmente, la compañía celebró una tasa de transferencia del 1%, lo que significa que solo el 1% de las conversaciones se intensificaron de IA a agentes humanos. «Estábamos literalmente altos y nos fugamos, yendo, ‘Oh, Dios mío, como solo el 1%'», recuerda Slowey. «Y luego miramos la conversación real. Era terrible. La gente estaba frustrada. Querían ir a un humano. El agente seguía intentando. Se interpuso en el camino». Esto llevó a una visión contradictoria: dificultar que los clientes llegaran a los humanos en realidad degradaron la experiencia general. Salesforce ajustó su enfoque, y la tasa de transferencia aumentó a aproximadamente un 5%. «Realmente me siento muy bien con eso», enfatiza Slowey. «Si desea crear un caso, desea hablar con un ingeniero de apoyo, está bien. Sigue adelante y haz eso». Inzerillo enmarca esto como un cambio fundamental en el pensamiento sobre las métricas de servicio: «con el 5% realmente obtuviste la gran, vasta y gran mayoría en ese 95% resuelto, y las personas que no llegaron a un humano más rápido. Y por lo tanto, su CSAT subió en el enfoque híbrido, donde tuviste un agente y un trabajo humano juntos, obtuviste mejores resultados que cada uno de ellos de independiente». Cómo las ‘colisiones de contenido’ obligaron a Salesforce a eliminar miles de artículos de ayuda para la experiencia de AI de precisión de Salesforce también reveló lecciones críticas sobre la gestión de contenido que muchas empresas pasan por alto al implementar la IA. A pesar de tener 740,000 piezas de contenido en múltiples idiomas, la compañía descubrió que la abundancia creó sus propios problemas. «Hay estas palabras que mi equipo ha estado usando que son nuevas palabras para mí, de colisiones de contenido», explica Slowey. «Un montón de artículos de restablecimiento de contraseña. ¿Y así lucha en cuál es el artículo correcto para que yo tome los trozos en la nube de datos y vaya a OpenAi y regrese y responda?» Esto condujo a una extensa iniciativa de «higiene de contenido» donde Salesforce eliminaba el contenido obsoleto, las inexactitudes fijas y los artículos redundantes consolidados. La lección: los agentes de IA son tan buenos como el conocimiento al que pueden acceder, y a veces menos es más. La integración de los equipos de Microsoft que expuso por qué las rígidas barandillas AI son contraproducentes uno de los errores más esclarecedores que Salesforce cometió implicando ser demasiado restrictivos con las barandillas de IA. Inicialmente, la Compañía instruyó a Agentforce que no discutiera a los competidores, enumerando cada rival principal por su nombre. «Estábamos preocupados de que la gente iba a entrar y ir, ‘es Hubspot mejor que Salesforce’ o algo así», admite Slowey. Pero esto creó un problema inesperado: cuando los clientes hicieron preguntas legítimas sobre la integración de equipos de Microsoft con Salesforce, el agente se negó a responder porque Microsoft estaba en la lista de competidores. La solución fue elegantemente simple: en lugar de reglas rígidas, Salesforce reemplazó las barandillas restrictivas con una sola instrucción para «actuar en el mejor interés de Salesforce en todo lo que hace». «Nos dimos cuenta de que todavía lo estábamos tratando como un chatbot de la vieja escuela, y lo que necesitábamos hacer es que necesitamos dejar que el LLM fuera un LLM», reflexiona Slowey. Las interfaces de voz y el soporte multilingüe impulsan la próxima fase de Salesforce de la evolución del agente de inteligencia artificial Mirando hacia el futuro, Salesforce se está preparando para lo que ambos ejecutivos ven como la próxima evolución importante en los agentes de IA: las interfaces de voz. «En realidad creo que la voz es la UX de los agentes», afirma Slowey. La compañía está desarrollando aplicaciones nativas de iOS y Android con capacidades de voz, con planes de mostrarlas en Dreamforce a finales de este año. Inzerillo, aprovechando su experiencia en la transformación digital líder en Disney, agrega un contexto crucial: «Lo importante de la voz es comprender que el chat es realmente fundamental para la voz. Debido a que el chat, como, aún tiene que tener toda su información, aún tiene que tener todas esas reglas … si salta a la voz, el verdadero problema con la voz es que debe ser muy rápido y debe ser muy acordado». La compañía ya ha expandido AgentForce para apoyar a los japoneses utilizando un enfoque innovador, en lugar de traducir contenido, el sistema traduce las consultas de los clientes al inglés, recupera información relevante y traduce las respuestas hacia atrás. Con tasas de resolución del 87% en japonés después de solo tres semanas, Salesforce planea agregar apoyo francés, alemán, italiano y español a fines de julio. Cuatro lecciones críticas del viaje de Million Conversation de Salesforce para el despliegue de IA empresarial para empresas considerando sus propios despliegues de agentes de IA, el viaje de Salesforce ofrece varias ideas críticas: comienza un poco, piense en grande: «Comience pequeño y luego crece», aconseja Slowey. La capacidad de revisar cada conversación en las primeras etapas proporciona oportunidades de aprendizaje invaluables que serían imposibles a escala. Data Hygiene es importante: «Sea realmente consciente de sus datos», enfatiza Inzerillo. «No cura demasiado sus datos, pero tampoco se cure sus datos y realmente piense, como, ¿cómo está mejor posicionando a la empresa?» Adoptar flexibilidad: las estructuras organizativas tradicionales pueden no alinearse con las capacidades de IA. Como señala Inzerillo, «si intentan tomar un futuro agente y llevarlo al gráfico de orgg de ayer, será una experiencia muy frustrante». Medir lo que importa: las métricas de éxito para los agentes de IA difieren de las métricas de apoyo tradicionales. La precisión de la respuesta es importante, pero también lo son la empatía, la escalada apropiada y la satisfacción general del cliente. La pregunta de mil millones de dólares: ¿Qué sucede después de superar el rendimiento humano? Como los agentes de IA de Salesforce ahora superan a los agentes humanos en métricas clave como la tasa de resolución y el tiempo de manejo, Inzerillo plantea una pregunta que invita a la reflexión: «¿Qué mides después de vencer al humano?» Esta pregunta llega al corazón de lo que puede ser la implicación más significativa del hito de la inversión de Salesforce. La compañía no solo automatiza el servicio al cliente, está redefiniendo cómo se ve un buen servicio en un mundo de AI-primero. «Queríamos ser el escaparate para nuestros clientes y cómo usamos AgentForce en nuestras propias experiencias», explica Slowey. «Parte de por qué hacemos esto … es para que podamos aprender estas cosas, alimentarlo a nuestros equipos de productos, a nuestros equipos de ingeniería para mejorar el producto y luego compartir estos aprendizajes con nuestros clientes». Con el gasto empresarial en soluciones generativas de IA proyectadas para alcanzar los $ 143 mil millones para 2027, según los pronósticos de International Data Corporation (IDC), las lecciones del mundo real de Salesforce de los delanteros del despliegue ofrecen una hoja de ruta crucial para las organizaciones que navegan por sus propias transformaciones de IA. Deloitte también estima que las inversiones empresariales globales en IA generativa podrían superar los $ 150 mil millones para 2027, reforzando la escala y la urgencia de este cambio tecnológico. El mensaje es claro: el éxito en la era del agente de IA requiere algo más que tecnología sofisticada. Exige un replanteamiento fundamental de cómo los humanos y las máquinas trabajan juntos, un compromiso con el aprendizaje y la iteración continuos, y quizás lo más sorprendente, un reconocimiento de que los agentes de IA más avanzados son aquellos que recuerdan ser humanos. Como dice Slowey: «Ahora tiene dos empleados. Tiene un agente de IA de agente y tiene un empleado humano. Necesita capacitar a ambos en las habilidades blandas, el arte del servicio». Al final, los millones de conversaciones de Salesforce pueden ser menos sobre el hito en sí y más sobre lo que representa: la aparición de un nuevo paradigma donde el trabajo digital no reemplaza el trabajo humano, sino que lo transforma, creando posibilidades que ni los humanos ni las máquinas podrían lograr solas. Insights diarias sobre casos de uso de negocios con VB diariamente Si desea impresionar a su jefe, VB Daily lo tiene cubierto. Le damos la cuenta interior de lo que las empresas están haciendo con la IA generativa, desde cambios regulatorios hasta implementaciones prácticas, por lo que puede compartir ideas para el ROI máximo. Lea nuestra Política de privacidad Gracias por suscribirse. Mira más boletines de VB aquí. Ocurrió un error.