Salesforce ha lanzado un conjunto de innovaciones en su plataforma para abordar los principales desafíos de los proyectos de inteligencia artificial en grandes organizaciones. La empresa busca superar problemas de datos fragmentados, semánticas inconsistentes y gobernanza débil, estableciendo una base de confianza que facilite una IA explicable, confiable y gobernable.
Según un estudio de RAND citado por Salesforce, más del 80% de los proyectos de IA no generan valor debido a la mala calidad de datos y débil gobernanza. Para enfrentar esto, presentan tres pilares: contexto y exactitud, confianza y seguridad integradas, y unificación de datos a través de ecosistemas.
Salesforce introduce el término «Agentic Enterprise», donde humanos e IA colaboran sin fricciones. Entre las novedades, destacan el «Data Cloud Context Indexing», que permite a los agentes interpretar datos no estructurados, y las «Data Cloud Clean Rooms», que facilitan la colaboración segura sin mover datos sensibles.
También presentan «Tableau Semantics», una capa semántica integrada que traduce datos en bruto al lenguaje de negocio, y «MuleSoft Agent Fabric», diseñado para reducir la fragmentación de agentes de IA y asegurar su gobernanza central. La integración de seguridad y compliance promete adelantar la gestión de amenazas, fortalecida por colaboraciones con compañías como CrowdStrike y Okta.
Clientes como AAA Washington y UChicago Medicine ya están implementando estas herramientas para mejorar su eficiencia operativa y calidad del servicio. La hoja de ruta de Salesforce incluye lanzamientos clave hasta el año fiscal 2027, subrayando su compromiso con un enfoque de IA confiable y bien gestionada.
La propuesta es clara: transformar la promesa de la IA en resultados tangibles y repetibles, asegurando que las definiciones y controles estén alineados con las necesidades del negocio. En un entorno cada vez más saturado de soluciones dispersas, Salesforce busca liderar con un modelo de IA que prioriza la confianza desde su diseño.
