El 17 de septiembre, Vantegrate transmitió su masterclass de los jueves en vivo desde Dreamforce, en San Francisco. Esta vez no hubo aula: hubo piso 61 de la Salesforce Tower, ruido de pasillo y una invitada de lujo.
La clase completa está en YouTube. Miren el replay para escuchar las respuestas de primera mano.
Juan Manuel (JuanMa) condujo junto a Francisco (Fran) y Josué. La invitada fue Alba Rivas, que trabaja en Salesforce y acababa de bajarse del escenario de la keynote de developers.
También pasaron Adrián Barbani, arquitecto del ecosistema latinoamericano, y Gustavo, que lidera operaciones para América Latina. Desde Buenos Aires acompañaron Angie y Ceci, leyendo las preguntas del chat.
El tema central fue ordenar el ruido de los anuncios. Qué es AIforce, qué pasa con Agentforce y cómo cambia el rol del developer cuando los agentes escriben buena parte del código.
El contexto: una masterclass desde el piso 61
JuanMa arrancó con un recorrido por el famoso Ohana floor, el piso 61 de la torre. Es circular, con vista a toda la ciudad y (según dicen) con comida gratis todo el tiempo.
El equipo de Vantegrate venía de dar seis charlas en el evento. Arrancaron con cuatro previstas y terminaron sumando dos más.
AIforce: qué es y qué no es
Fran lo planteó sin vueltas: con tantos nombres y renombres, estaba confundido. Le pidió a Alba que ordenara qué es nuevo, qué ya existía y qué se pisa con qué.
Alba abrió con humor. Salesforce no sería Salesforce sin un rebrand, pero aclaró que AIforce no es un rebrand de Agentforce: es un concepto más amplio.
De Headless 360 a Headless Toolkit
Para entender AIforce hay que ir un paso atrás. En TrailblazerDX (TDX) se empezó a hablar de Headless 360.
La lógica fue esta. Salesforce detectó que los clientes quieren trabajar desde donde ya están, y que cada vez hay más interfaces que no son la UI clásica de la plataforma.
Headless 360 era el conjunto de tecnologías que hace eso posible. Alba lo dividió en tres piezas:
MCP Servers: permiten exponer la lógica de negocio a cualquier agente.
Headless Experience Layer: además de texto, crea componentes e interfaces que aparecen de forma dinámica dentro de los agentes.
Multi framework: ya no hace falta usar solo Lightning Web Components para construir en la plataforma. Puede ser Angular, React u otro framework.
Ese paquete ahora se llama Headless Toolkit. Las tecnologías son las mismas; cambió el nombre.
La capa que abre Salesforce a cualquier agente
Sobre esa base aparece AIforce. Alba lo describió como la capa que usa todas esas tecnologías y abre Salesforce a cualquier cliente de MCP o agente que conozcamos.
Además, suma alianzas y productos con los vendors de agentes. El objetivo es que la configuración sea lo más fácil posible y que el acceso a los datos sea seguro.
En la keynote hubo mucho CEO invitado (Anthropic y NVIDIA, entre otros). Un ejemplo es Claudeforce, que configura rápido a Claude para trabajar con Salesforce, y a eso se suman agentes específicos.
Agentforce no desaparece
Acá estuvo una de las aclaraciones más valiosas de la tarde. La idea de que AIforce reemplaza a Agentforce es, según Alba, un concepto erróneo que quizás se comunicó mal.
Agentforce sigue siendo igual de importante. JuanMa lo resumió como la IA propia de Salesforce, y Alba lo confirmó.
Si están armando agentes dentro de la plataforma, nada de eso queda viejo. Pueden repasar el enfoque de agentes de IA para ubicar dónde encaja cada pieza.
Agentforce Coworkers y la búsqueda semántica
Otra confusión frecuente es Agentforce Coworkers. Alba lo explicó como un agente que ya viene hecho y que sabe todo de su organización.
Le pueden hacer las preguntas que antes tiraban en el search y no devolvían nada. Funciona porque tiene conocimiento semántico de lo que hay en la org.
Alba contó que dio una charla sobre Salesforce Catalog. Ese producto categoriza todos los metadatos de la org con información semántica.
Gracias a esas capas, los agentes buscan por significado y no solo por la palabra exacta. Encuentran sinónimos y términos parecidos.
Cómo explicarle una capa semántica a un business user
JuanMa pidió la versión para un mando medio. La respuesta de Alba fue clarísima: pueden preguntar por datos sin saber exactamente cómo se llaman.
El agente busca por similitud cuál es el mejor match dentro de la plataforma. Eso sí, el resultado depende mucho de cómo esté implementado el sistema por debajo.
Skills en Markdown
Sobre los skills de Coworkers, Alba fue honesta: no los había probado. Dedujo que serían instrucciones propias sobre el comportamiento del agente y sobre cómo ejecutar las búsquedas.
JuanMa confirmó que la deducción era exacta. Los skills se escriben en Markdown, un formato de texto muy natural para un LLM, y se pueden compartir entre compañeros de trabajo.
El nuevo rol del developer
La charla de Alba en la keynote de developers tuvo tres capítulos. Cómo cambia el rol del developer, qué papel juega AIforce y cómo crear experiencias headless que aparezcan en agentes externos.
Para el primer capítulo invitaron a un compañero de su equipo que fue de los primeros en adoptar IA. Le pidieron que mostrara en 15 minutos cómo trabaja hoy, con una enorme cantidad de skills configurados.
Del código a las directrices
Alba describió el trabajo clásico. Crear un objeto, armar las queries, escribir la clase, los tests, desplegar y ver si funciona.
Según ella, a ese trabajo no le queda mucho tiempo. El rol del developer va a tener un shift y, al mismo tiempo, se va a expandir.
El developer ahora acompaña a los agentes en varios puntos del ciclo de desarrollo:
Diseño: pedirle al agente una solución que siga sus directrices, tecnologías y criterios.
Revisión: chequear que lo desarrollado vaya de acuerdo con lo pedido, porque la IA también mete la pata.
Guardrails: poner conocimiento y límites a lo que el agente puede hacer.
¿Todo el mundo puede desarrollar?
Alguien le había preguntado eso a Alba antes del vivo.
Sí, cualquiera puede pedirle a un agente que arme una aplicación. No, no cualquiera puede construir una aplicación que funcione en producción en un entorno empresarial.
Si trabajan en el ecosistema de Salesforce para desarrolladores, esa es la diferencia que hoy define el valor profesional. No es escribir líneas; es garantizar que lo que llega a producción funcione.
Roles que se mezclan
Fran le preguntó hacia dónde va el rol. ¿Más arquitectura, más negocio, algo híbrido?
Alba cree que es una mezcla. Contó que dentro de Salesforce el equipo de Admin Advocates se juntó con el de Architect Advocates, porque la línea entre esos roles es cada vez más delgada.
El developer que solo escribe código ya no va a ser necesario. Lo que sí se va a necesitar es revisar ese código, darle directrices a los agentes y asegurar que quede bien integrado en la arquitectura global.
La mirada de negocio: procesos, personas y tecnología
Gustavo aportó la lectura de negocio. Para él, el mensaje de Dreamforce fue de crecimiento, atado a la transformación de las empresas.
Esa transformación tiene tres claves: procesos, personas y tecnología. Lo importante es que trabajen juntos y que la gente que conoce el negocio sea la que lo lleve adelante.
Lo que más lo impactó fue un momento de la keynote. Benioff subió gente al escenario para mostrar dónde está parado Salesforce: es quien maneja los datos.
Cuando Fran preguntó por el futuro de los roles, Gustavo no dudó. Los roles se van a unificar y todo va para el negocio.
El regreso del business analyst
JuanMa le preguntó a Alba si estamos ante el resurgimiento del business analyst. Ella confirmó que ese rol (y el de program manager) está ganando mucho peso.
La razón es concreta. Los agentes necesitan especificaciones: el developer escribe la técnica y el business analyst escribe la de negocio.
Cuanto mejor sea la especificación, mejor funciona el agente. Por eso importa entender los procesos de cada cliente y tener habilidades humanas para escuchar a distintas personas.
Si quieren aterrizar esa conversación en su industria, en la página de Salesforce tienen el mapa de lo que hacemos con la plataforma.
¿Salesforce se casa con Claude?
Adrián tiró la pregunta de opinión antes de irse a otra charla. Antes de Dreamforce se anunció Claudeforce y parecía un casamiento con Claude, pero en el evento también hablaron OpenAI y NVIDIA.
Alba respondió que la relación con Claude sigue para adelante. Para developers ya salió el plugin de Salesforce para Claude.
El Trust Boundary
Alba recordó algo que existe hace tiempo. Los modelos de Anthropic que se llaman desde Salesforce (Agents, Prompt Builder, Model Builder) funcionan con acuerdos para que la información de las empresas nunca salga.
Salesforce lo llama Trust Boundary, el límite de confianza de la plataforma. Esa parte del partnership ya está hecha.
Pero AIforce es con todos. La idea es facilitar que cada persona trabaje desde donde necesite, sin atarse a un solo proveedor.
JuanMa lo leyó así: el MCP se está volviendo un protocolo universal para que todos se comuniquen con todos. Temas como seguridad y transparencia de datos pasan a ser el centro de esa apertura.
El Dreamforce de los MCP y los skills
Josué resumió su sensación del evento. Para él, este fue el Dreamforce de los MCP y los skills, porque los agentes avanzaron muy rápido y ahora tocaba acomodar todo alrededor.
Alba estuvo de acuerdo. Es la apertura, y no solo para developers: los business users también usan MCP.
Data 360 configurado con un agente
Alba contó cómo armó la demo de su sesión de Data 360. Usó el MCP Server de Data 360 y, con un agente, creó sus DMOs, calculated insights, transforms e índices de búsqueda.
Lo usó para configurar y aprovechar la plataforma, no para programar. Por ejemplo, ejecutar esos calculated insights y ver resultados de clientes.
Tableau Next y las interfaces dinámicas
También mencionó el MCP de Tableau Next. Lo que antes requería entrar a la aplicación y aplicar filtros, ahora se le pregunta a un agente.
El agente devuelve en tiempo real la gráfica que necesiten, y pueden interactuar con esos componentes. Si les interesa el BI conversacional, miren cómo lo trabajamos en Metrix.
Data 360 y MuleSoft: ¿se canibalizan?
Josué preguntó si Data 360 se va a comer a MuleSoft, después de ver demos con conectores que traen datos directo. Alba cree que no.
Data 360 está para la escalabilidad. Su sesión de Catalog se montó ahí porque las configuraciones de los clientes son tan grandes que no pueden vivir en el core.
También se guardan en Data 360 los logs de las interacciones con agentes, la gobernanza y la observabilidad. Es la base de datos escalable de Salesforce.
MuleSoft, en cambio, va por las integraciones a nivel de lógica de negocio. Ahí aparece Agent Fabric.
Qué es Agent Fabric
Alba aclaró que no es su dominio, pero dio un resumen. Es una plataforma dentro del mundo MuleSoft que permite conectar agentes entre sí y que se comuniquen.
La comparación que usó fue con varios agentes corriendo en paralelo en una computadora y hablando entre ellos. Para ella, Data 360 y MuleSoft sirven a propósitos diferentes.
La nueva voz de Agentforce
JuanMa vio en el Moscone Center la nueva voz de Agentforce. Suena humana, con respiraciones, para que una conversación con un cliente no se sienta robótica.
¿Toda la interacción va a ser por voz? Alba cree que va a ser complementario.
Lo comparó con blogs y videos. Ella prefiere leer, otros aprenden mejor escuchando, y cada persona va a trabajar por el canal que le resulte mejor.
Créditos, consumo y Agentforce Vibes
Angie trajo una pregunta del chat. ¿Cómo reacciona el mercado ante el esquema de consumo por créditos?
Alba no quiso adivinar. Dijo que había que hacer algo, porque si el ecosistema cambia tanto, Salesforce tiene que monetizar lo que hace.
JuanMa dio un ejemplo de eso. Hace dos años el precio era dos dólares por conversación de Agentforce, al mercado no le gustó y se pasó a Flex Credits.
Alba sumó otro caso. En Agentforce Vibes habían quitado la parte gratuita, y en Dreamforce anunciaron que vuelve un tier gratuito con una porción de consumo sin costo.
Si están evaluando consumo y licencias, en precios pueden ver cómo lo planteamos en Vantegrate.
Código generado con IA: calidad y seguridad
JuanMa le preguntó por los riesgos del código generado con IA. Dos frentes: calidad y seguridad.
En calidad, el riesgo principal es no supervisar lo que hace la IA. La forma de mejorarlo es tener el sistema bien montado, con skills y directrices claras, y siempre con revisión por encima.
En seguridad, el mensaje fue igual de firme. Mucha gente cree que puede montar una app, ponerla en producción y no saber nada, y eso hoy no es así.
El consejo número uno
Su recomendación final fue directa: si no están usando IA, empiecen ya. Ella dice haberse vuelto unas 20 veces más eficiente.
Tareas que antes le llevaban horas ahora las resuelve con IA, y además en paralelo, con varios agentes trabajando a la vez.
Alba y su historia con Dreamforce
Fran la sacó un rato de lo técnico. Alba contó que llegó por primera vez gracias a un partner, Certinia, que le pagaba el viaje si hablaba de la empresa.
Trabajando en Salesforce todo cambió. Dreamforce y TrailblazerDX son los dos picos de trabajo del año, y la preparación arranca con meses de anticipación.
Ese día daba su segunda keynote. Explicó que una keynote es la charla más importante, en escenarios para unas dos mil personas, y más visionaria que una charla técnica común.
Una comunidad que no para
JuanMa recordó que el proyecto empezó con Fran y hoy suma más de 2.000 alumnos cada jueves. Todo es gratuito.
Un jueves hay inglés para Salesforce con la teacher y el siguiente, masterclass con los arquitectos Josué, Francisco y Esteban (Esti). Alba se fue con la invitación abierta para volver.
Si quieren seguir el hilo, en Pulse publicamos el material de cada masterclass. En recursos tienen contenido descargable para profundizar.
Y si quieren ver cómo aplicar AIforce, Agentforce y MCP en su operación, pueden agendar una demo con el equipo. La pregunta ya no es si los agentes llegan, sino quién les da las directrices correctas.
