Si la IA “funciona” pero no es confiable, explicable ni gobernable, no escala. Con esa premisa, Salesforce ha desvelado un paquete de innovaciones en su Plataforma Salesforce que aspira a resolver el talón de Aquiles de los proyectos de IA en las grandes organizaciones: datos fragmentados, semánticas inconsistentes y gobernanza débil. La firma habla de un fundamento de confianza que dote a cada agente de IA del mismo contexto, seguridad y control, para transitar desde la prueba cauta a la adopción transformadora de la IA “a lo largo de todos los flujos de trabajo”.
La urgencia no es retórica. Un estudio de RAND citado por Salesforce apunta que más del 80 % de los proyectos de IA no aportan valor, a menudo por mala calidad de datos, gobernanza laxa e integración fragmentada. La estrategia de la compañía pasa por tres pilares:
- Contexto y exactitud: salidas ancladas en datos de negocio unificados y conocimiento corporativo.
- Confianza, seguridad y cumplimiento integrados: visibilidad, controles y cumplimiento empaquetados en cada flujo.
- Apertura y unificación: agentes, datos y semánticas conectados entre ecosistemas, sin bloqueo de proveedor.
“En la era actual, gestionar el dato —no solo almacenarlo— es el nuevo cimiento de la preparación para la IA, de la nube al núcleo y al borde”, resume Rob Lee, CTO de la compañía. “El éxito depende de tener los datos seguros en todas partes y accesibles desde cualquier lugar, con una experiencia unificada y consistente, en tiempo real y a escala”.
A ese marco Salesforce lo llama “Agentic Enterprise”: un modelo en el que humanos y agentes de IA colaboran sin fricciones a lo largo de flujos, decisiones e interacciones.
Novedades: un índice de contexto, clean rooms sin copia, semántica en Tableau y un “tejido” para gobernar agentes
1) Data Cloud Context Indexing (GA en Invierno de 2025)
Es una tubería de indexación en Data Cloud que ayuda a los agentes a interpretar contenido no estructurado —contratos, diagramas, tablas— con lentes de negocio. La promesa es extraer detalles precisos desde conjuntos dispares de información. El ejemplo: un técnico de campo sube un esquema y el agente le guía paso a paso por un árbol de decisión para la resolución de una avería, en minutos en lugar de horas.
2) Data Cloud Clean Rooms (beta ahora; GA noviembre de 2025)
Las clean rooms de Data Cloud permiten a las empresas compartir, colaborar y analizar datos sin mover ni exponer los datos en bruto. La oferta se apoya en conectividad zero copy, elimina duplicados —con menos riesgo de seguridad/cumplimiento y menor coste de almacenamiento— y se integra de forma nativa (con privacidad reforzada) con AWS Clean Rooms. Ejemplo: un grupo de bancos globales que compara patrones de transacción y detecta anillos de fraude en horas en vez de semanas, sin cruzar registros sensibles entre sí.
3) Tableau Semantics (disponible ya; rollout de integraciones hasta FY26)
Se trata de una capa semántica con IA, integrada de forma nativa con Data Cloud, para traducir datos en bruto a lenguaje de negocio. Tableau entrega un Customer 360 Semantic Data Model (SDM) listo para usar, que unifica datos y metadatos multicloud, simplifica el modelado, impone gobernanza consistente de métricas y aporta el contexto que IA y BI necesitan para insights confiables. En paralelo, la firma dice estar co-creando el primer intercambio semántico abierto del sector y se asocia con Databricks, dbt Labs y Snowflake para estandarizar semánticas entre plataformas. El caso típico: equipos que definen “ACV” de forma distinta pueden unificar la lógica para que cada agente y cada cuadro use la misma definición de ingreso.
4) MuleSoft Agent Fabric (gobernanza ya; Agent Registry, Broker y Visualizer GA octubre de 2025)
La proliferación de agentes de IA en equipos, plataformas y proveedores crea un nuevo tipo de fragmentación: “agent sprawl” —flujos desconectados, automatizaciones redundantes, puntos ciegos de cumplimiento—. Agent Fabric ofrece un único lugar para registrar, orquestar y gobernar todos los agentes, sin importar dónde se construyeron. El ejemplo: un retailer global con un agente que rastrea inventario, otro que actualiza precios y un tercero que detecta fraude puede hacer que trabajen coordinados y no en silos, ajustando precios automáticamente mientras el fraude se vigila en tiempo real.
5) Seguridad y cumplimiento embebidos en la IA
Nuevas capacidades de seguridad impulsadas por IA se incrustarán en toda la plataforma, con integraciones con CrowdStrike y Okta, para adelantar la identificación de amenazas y automatizar gestión de cumplimiento dentro del tejido operativo de la empresa agéntica.
6) Metadatos empresariales con Informatica (tras cierre, sujeto a aprobaciones; esperado Q1 FY27)
La adquisición planificada de Informatica —catálogo, integración, gobernanza, calidad, privacidad y MDM— sumará su inteligencia de metadatos a la plataforma de Salesforce para crear una arquitectura de datos unificada para la IA agéntica. Objetivo: asegurar que los agentes operen de forma segura, responsable y a escala en toda la empresa.
Un lenguaje común para la empresa agéntica
La idea de “semántica abierta y de industria” no es un adorno. Salesforce quiere evitar que cada agente “hable” un dialecto distinto de negocio. Al normalizar definiciones —por ejemplo, qué significa “cliente activo”, “churn”, “ACV”— y gobernar métricas con Tableau Semantics, se reduce la ambigüedad que envenena dashboards y respuestas generadas por IA. La apertura (intercambio semántico) y alianzas (Databricks, dbt, Snowflake) apuntan a que la semántica siga al dato entre plataformas.
“La IA debe estar anclada en profundo contexto de negocio para activar los verdaderos multiplicadores de fuerza: automatización inteligente e insights accionables”, afirmó Rahul Auradkar, EVP & GM de Unified Data Services. “Por eso construimos un fundamento unificado que armoniza todos los datos —estructurados y no estructurados— para aflorar esos insights y alimentar la automatización, con el gobierno y la seguridad necesarios para operar con confianza”.
Clientes: de la carretera a la salud
AAA Washington ya ha implementado Salesforce para ventas y servicio. Con Data Cloud y MuleSoft como base, el objetivo es la vista 360° del miembro, rompiendo silos para respuestas más rápidas, precisas y relevantes. “La asociación con Salesforce nos ayuda a transformar la experiencia roadside, seguros y viajes, cumpliendo con nuestro mantra de ‘tecnología útil, toque humano’”, dijo Jim Ryan, CIO.
En sanidad, UChicago Medicine subraya el prisma de confianza: “La IA debe construirse sobre confianza. Con un fundamento unificado para los datos, cada interacción con el paciente es fiable, precisa y significativa, y el personal puede dedicar más tiempo al cuidado humano que nos define”, señaló Andrew Chang, CMO.
Disponibilidad (hoja de ruta)
- Context Indexing (Data Cloud): Invierno de 2025 (GA).
- Data Cloud Clean Rooms: beta ahora; noviembre de 2025 (GA).
- MuleSoft Agent Fabric: gobernanza disponible; Agent Registry, Broker y Visualizer octubre de 2025 (GA).
- Tableau Semantics: disponible; integraciones con socios hasta FY26.
- Integración Informatica: tras cierre (esperado Q1 FY27), sujeto a aprobaciones.
Por qué importa: de pruebas dispersas a IA gobernada “de fábrica”
El anuncio no presenta un “modelo milagroso”, sino la tubería —datos, metadatos, semántica, gobierno y control— que la IA necesita para funcionar en empresas reguladas y complejas. La empresa agéntica no es “tener muchos agentes”, sino reducir el ruido, gobernar la acción y alinear cada respuesta con definiciones compartidas y políticas de seguridad.
En un mercado que se llena de copilotos y agentes esparcidos por equipos y stacks, la gestión del “agent sprawl” —el tejido de MuleSoft— y la semántica consistente —Tableau Semantics— quizá sean tan determinantes como el siguiente modelo de lenguaje.
Claves prácticas para equipos de datos, seguridad y negocio
- CIO / CDO: evaluar Context Indexing para contenido no estructurado crítico (contratos, planos, SOPs); definir semántica corporativa con Tableau SDM; activar clean rooms para colaboración sin copia (con socios o consorcios).
- CISO / Cumplimiento: integrar CrowdStrike/Okta en los flujos de agentes y automatizaciones; documentar controles y trazabilidad de decisiones de IA (quién hizo qué, con qué datos).
- Arquitectura / Integración: registrar todos los agentes en Agent Fabric; orquestar acciones y permisos de forma centralizada; reducir automatizaciones paralelas o contradictorias.
- Finanzas / Operaciones: unificar semánticas de métricas críticas (ACV, churn, margen) para asegurar que agentes y dashboards “hablan” el mismo idioma.
Conclusión
Salesforce toma partido en el debate esencial de la IA empresarial: la confianza es un diseño, no una consecuencia. Al proponer contexto (Data Cloud + Context Indexing), colaboración segura sin copia (Clean Rooms), semántica unificada (Tableau Semantics), gobierno de agentes (MuleSoft Agent Fabric) y seguridad embebida, la compañía intenta convertir la “IA que promete” en “IA que cumple” —explicable, gobernada y repetible—. El reto, como siempre, estará en la ejecución: alinear datos, cerrar definiciones, documentar controles y hacer que los agentes trabajen para el negocio, no contra él.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Data Cloud Context Indexing y en qué mejora las búsquedas tradicionales en documentos?
Es una canalización de indexación en Data Cloud que permite a los agentes interpretar contenido no estructurado (contratos, diagramas, tablas) con semántica de negocio. En lugar de buscar solo por palabras clave, ancla las respuestas en entidades, relaciones y reglas corporativas para dar instrucciones o resoluciones paso a paso —por ejemplo, guiar a un técnico a través de un árbol de decisión usando un esquema técnico.
¿Cómo funcionan las Data Cloud Clean Rooms “zero copy” y para qué casos de uso son útiles?
Las clean rooms permiten colaborar y analizar datos sin mover ni exponer los datos brutos. La conectividad zero copy evita duplicar conjuntos sensibles, reduce riesgos de seguridad/cumplimiento y costes de almacenamiento. Casos típicos: prevención de fraude entre bancos, analítica con partners de retail, o medición de campañas con terceros, todo ello sin intercambiar datos personales de forma directa.
¿Qué resuelve MuleSoft Agent Fabric frente al “agent sprawl” y cómo se despliega?
El agent sprawl es la proliferación de agentes desconectados por equipos y proveedores. Agent Fabric ofrece un registro único, orquestación y gobernanza central de todos los agentes (origen agnóstico), para coordinar flujos, evitar duplicidades, cerrar puntos ciegos de cumplimiento y trazar decisiones. La gobernanza está disponible ya, y Registry, Broker y Visualizer llegarán en octubre de 2025.
¿Qué es Tableau Semantics y cómo ayuda a unificar métricas como “ACV” en toda la empresa?
Tableau Semantics es una capa semántica con IA, integrada en Data Cloud, que traduce datos en bruto a lenguaje de negocio. Incluye un Customer 360 SDM listo para usar y un esfuerzo por crear un intercambio semántico abierto, con socios como Databricks, dbt Labs y Snowflake. Si diferentes equipos definen “ACV” de modo distinto, Tableau Semantics permite unificar esa lógica para que agentes y dashboards usen la misma definición y, por tanto, ofrezcan insights coherentes y explicables.
vía: salesforce
