Salesforce ha presentado AIforce durante Dreamforce 2026, una nueva capa de interfaz diseñada para llevar los datos, procesos, permisos, lógica empresarial y agentes de Salesforce a diferentes entornos de trabajo, sin requerir que los usuarios ingresen en el CRM. La propuesta se estrena con Claudeforce, Slackforce y Agentforce Coworker, transformando el acceso a la información empresarial en una experiencia que puede construirse directamente desde una conversación.
Las claves de AIforce en 20 segundos
- AIforce lleva datos, flujos de trabajo, permisos y lógica de Salesforce a otras interfaces.
- El lanzamiento incluye integraciones con Claude y Slack, además de Agentforce Coworker.
- Salesforce asegura que los agentes mantienen las reglas y permisos existentes del CRM.
- En Claude, Salesforce presenta 37 habilidades comerciales prediseñadas.
- La arquitectura Headless Toolkit permite usar MCP, API, plugins y habilidades para crear nuevas experiencias.
El concepto central de AIforce no consiste en añadir otro chatbot al CRM. Salesforce busca separar la plataforma empresarial de su interfaz tradicional para que datos y acciones puedan aparecer donde ya trabajan empleados y agentes.
Presentada el 15 de septiembre durante Dreamforce 2026 en San Francisco, Salesforce afirma que AIforce expone el conocimiento que ya reside en su plataforma —incluyendo datos, flujos de trabajo, semántica, permisos, seguridad y gobernanza— a distintas interfaces de inteligencia artificial.
Este enfoque responde a un cambio en el software empresarial: los usuarios dejan de navegar por menús para buscar funciones específicas y empiezan a describir lo que necesitan. El sistema interpreta la petición, consulta los datos disponibles y, si tiene autorización, ejecuta las acciones correspondientes.
Salesforce quiere que el CRM deje de ser solo una ventana
AIforce se basa en la arquitectura que Salesforce denomina Headless Toolkit. En lugar de que cada interacción pase por la interfaz convencional, esta arquitectura expone componentes de la plataforma mediante interfaces de programación (API), Model Context Protocol (MCP), plugins, skills y herramientas para desarrolladores.
Esto permite construir interfaces específicas para distintos trabajos o tareas.
Por ejemplo, un empleado puede solicitar desde Slack información sobre una cuenta, pedir un resumen de la actividad comercial y luego solicitar una modificación en el registro. En el planteamiento de Salesforce, el agente puede consultar el contexto y ejecutar la acción usando las mismas reglas y permisos que en el CRM.
La diferencia frente a una integración tradicional es que Salesforce busca que la interfaz se adapte a la petición en lugar de que el usuario se ajuste a un conjunto fijo de pantallas.
Estas experiencias se describen como interfaces dinámicas y componibles. El usuario puede solicitar una vista o información concreta, y el sistema construye una experiencia adaptada usando los datos y reglas disponibles.
Esto no implica que cualquier modelo externo tenga acceso automático a todo Salesforce. Un aspecto clave de la propuesta es mantener las autorizaciones existentes y respetar los permisos.
Salesforce asegura que cada solicitud respeta los permisos y reglas empresariales vigentes, de modo que el agente solo puede acceder a la información que el usuario puede consultar, y las acciones se ejecutan en un entorno controlado por Salesforce. Además, los datos utilizados para responder no se almacenan por el proveedor del modelo, bajo su estrategia de Zero Data Retention.
Estas características, descritas por Salesforce, deberán evaluarse según cada configuración, contrato y servicio específico.
Claudeforce conecta Claude con los datos del CRM
Uno de los primeros ejemplos es Claudeforce, la integración que Salesforce y Anthropic anunciaron antes de Dreamforce.
Salesforce in Claude integra un servidor MCP prediseñado directamente en Claude, simplificando, según la compañía, parte del trabajo manual de configuración, autenticación y asignación de capacidades típicas en este tipo de integraciones. La primera versión incluye 37 skills comerciales para tareas relacionadas con ventas, desde prospección hasta mantenimiento del pipeline.
Salesforce además prepara capacidades adicionales para analítica con Tableau, servicios, marketing, comercio e industrias.
Para los desarrolladores, existe también un plugin de Salesforce para Claude Code que ofrece más de 40 skills y acceso a una biblioteca más amplia de capacidades Salesforce.
Desde el punto de vista arquitectónico, la integración no es totalmente nueva: en agosto, Salesforce y Anthropic ya anunciaron que Claude se utilizaría dentro de Agentforce y que estaría disponible mediante Amazon Bedrock en el Salesforce Trust Boundary para ciertos escenarios.
Inicialmente, Salesforce in Claude se encontraba en fase de pruebas con clientes seleccionados, y en septiembre de 2026 se anunció su disponibilidad en versión beta abierta.
La visión técnica es interesante: el modelo de Anthropic puede aportar razonamiento y ejecución de tareas mientras Salesforce mantiene el contexto empresarial, datos y reglas de negocio.
Slackforce convierte las conversaciones en una interfaz del CRM
El segundo componente es Slackforce, que lleva Salesforce directamente a Slack.
Aquí, el enfoque va más allá de responder preguntas: Salesforce propone que Slack sea una interfaz desde la cual consultar y modificar información del CRM sin necesidad de abrir una aplicación independiente.
Con Slackforce Surfaces, los usuarios pueden crear interfaces interactivas usando datos de Salesforce, Slack y otras herramientas, que pueden ser consultadas, filtradas, comentadas y utilizadas por equipos.
Por ejemplo, Slackbot puede analizar conversaciones y datos de Salesforce para detectar cuentas con actividad decreciente, revisar casos de soporte, reasignar responsables, crear tareas y preparar correos de recuperación, todo desde Slack.
También llega Slack CRM, que permite crear cuentas, registrar notas de llamadas y actualizar registros mediante instrucciones directas en Slack.
Esta estrategia implica que la interfaz deja de ser únicamente el producto principal. Los datos, permisos, procesos y acciones se convierten en servicios que diferentes agentes e interfaces pueden aprovechar.
Salesforce ya comunicó en agosto su estrategia Headless 360, basada en la separación entre capacidades de la plataforma y la interfaz tradicional.
Agentforce Coworker lleva el agente directamente a Salesforce
El tercer componente, Agentforce Coworker, funciona en sentido opuesto: mientras Claudeforce y Slackforce llevan Salesforce a otros entornos, Coworker incorpora el agente directamente en la interfaz de Lightning.
El agente puede razonar sobre cuentas, actividades e historial, y ejecutar acciones bajo permisos existentes. También puede usar otros agentes especializados creados previamente con Agentforce.
Salesforce informa que 100.000 usuarios activaron Coworker en sus primeros 35 días, y la compañía presenta casos en los que clientes han implementado decenas de usos en producción. Son cifras y ejemplos proporcionados por Salesforce, sin mediciones independientes de adopción.
Además, Salesforce continúa ampliando Agentforce con agentes especializados que mantienen contexto en períodos largos y se coordinan entre sí, junto con capacidades de orquestación multisistema y herramientas para probar y mejorar agentes.
MCP, API y skills, piezas de una plataforma abierta
La arquitectura de AIforce se apoya en una tendencia creciente en el software empresarial: los modelos de IA no necesitan una aplicación monolítica, sino acceso estructurado a herramientas y datos.
El Headless Toolkit de Salesforce proporciona estas piezas: MCP expone herramientas y contexto a modelos compatibles, mientras que las API y plugins permiten integraciones tradicionales. Las skills encapsulan capacidades específicas que un agente puede emplear.
Sobre esta base, Salesforce desarrolla AgentExchange, un ecosistema en el que terceros pueden crear interfaces, agentes, aplicaciones, integraciones y workflows.
Sus socios incluyen a Anthropic, Amazon Web Services, Google, además de desarrolladores como Lovable y Vercel, y proveedores de agentes y herramientas como DocuSign, Gamma, Jasper y Rippling.
El enfoque también explica por qué Salesforce insiste en que AIforce no es solo una nueva interfaz. Su objetivo es convertir los elementos del CRM —datos, semántica, permisos, procesos y acciones— en componentes que otros agentes puedan consumir.
Para las empresas, esto puede reducir la necesidad de desarrollar integraciones específicas para cada nuevo asistente de IA, aunque también aumenta la complejidad en la gobernanza: cuanto más agentes e interfaces tengan acceso a los procesos, mayor control se requiere sobre qué puede consultar cada uno y qué acciones puede ejecutar.
Salesforce presenta AIforce como una capa que permite a personas y agentes trabajar sobre la misma información, sin depender de una única aplicación. El lanzamiento se acompaña de una estrategia más amplia con Agentforce, Claudeforce y Slackforce, y aún es por ver cómo evolucionarán estas integraciones en despliegues empresariales a gran escala.
Asimismo, advierte que la disponibilidad puede variar según región y contrato, y que las condiciones comerciales pueden cambiar. Algunas capacidades aún están en desarrollo.