Artículo facilitado por Salesforce

A la industria tecnológica le encanta la fiebre del oro. 

A finales de los años 90, las empresas se apresuraron a reclamar su parte de la “superautopista de la información”, acumulando ancho de banda e invirtiendo en nombres de dominio. Una década después, la revolución móvil desencadenó un frenesí similar, con empresas que se apresuraban a lanzar aplicaciones, independientemente de si cumplían un propósito real. La era de la nube trajo consigo una fiebre similar, ya que las organizaciones adoptaron rápidamente la informática distribuida, a menudo antes de comprender su valor estratégico. 

Hoy en día, estamos viendo un patrón similar con la IA , ya que los modelos que impulsan las soluciones de IA se están convirtiendo cada vez más en productos básicos. De hecho, el mercado está inundado de modelos de lenguaje grande ( LLM ), modelos especializados y alternativas de código abierto, todos ellos prometiendo mayor velocidad, menor costo y resultados más inteligentes. Nuevos participantes como R1 de DeepSeek se suman a la pila, alimentando la publicidad y el miedo a quedarse atrás . Si los CIO no compran lo último y lo mejor o no crean su propio modelo especializado, les preocupa que la revolución de la IA los supere mientras los competidores corren por delante.

Sin embargo, como en el caso de los booms tecnológicos anteriores, el valor real no reside en adquirir la tecnología básica (en este caso, la IA “hágalo usted mismo” o “DIY”), sino en cómo aplicarla para generar resultados comerciales significativos. Así como los verdaderos ganadores de la era de Internet no fueron los que compraron más ancho de banda, sino los que crearon las experiencias digitales más atractivas, los líderes de la IA de hoy serán aquellos que se centren en implementar la mano de obra digital dentro de una plataforma profundamente unificada que conecte la IA con datos, lógica y flujos de trabajo en tiempo real. 

Ese es el enfoque que terminará brindando resultados verdaderamente tangibles, y es por eso que Salesforce Platform y su capa de agentes, Agentforce , son tan importantes. Al integrar todo lo necesario para diseñar, desarrollar e implementar agentes confiables, impulsa la automatización, aumenta la eficiencia y transforma la experiencia del cliente, sin complejidad innecesaria. A continuación, analizamos por qué tener una plataforma unificada es tan importante para las implementaciones de IA que apuntan a liberar valor comercial y por qué los líderes tecnológicos deben ver más allá de la exageración en torno a los modelos. 

Desarrollar una estrategia de IA dinámica más allá de los LLM: la importancia de la plataforma
Así como la era de las puntocom nos enseñó que no bastaba con tener un sitio web (se necesitaban sistemas backend robustos, alojamiento fiable y contenido significativo), las implementaciones de IA actuales requieren más que modelos potentes. Con una gama cada vez mayor de modelos, desde programas de maestría en derecho de uso general hasta alternativas especializadas, las empresas deben navegar en un panorama complejo y competitivo para asegurarse de que están aprovechando la IA que se alinea con sus objetivos operativos y genera un impacto real. Pero seleccionar el modelo "correcto" es solo un paso secundario. El primer desafío es integrar la IA en un ecosistema más amplio que conecte los modelos con los procesos comerciales, los datos en tiempo real y la seguridad de nivel empresarial. Sin esta base, incluso los modelos de IA más avanzados seguirán siendo infrautilizados o no estarán alineados con los objetivos estratégicos.

Para que una plataforma profundamente unificada pueda escalar verdaderamente, debe integrar datos, confianza e IA de agente en soluciones cohesivas que sean conscientes del contexto y escalables. Data Cloud , una plataforma de datos de hiperescala integrada directamente en Salesforce, proporciona una integración y un acceso sin inconvenientes a datos y metadatos críticos de la empresa, mientras que Einstein Trust Layer garantiza la seguridad y el cumplimiento, eliminando el sesgo y generando confianza en los resultados generados por IA. Agentforce mejora aún más esto al permitir que los agentes de IA actúen de manera autónoma, lo que garantiza que operen dentro de marcos de seguridad, gobernanza y datos de nivel empresarial. Esta plataforma unificada sirve como base para integrar los modelos correctos, lo que elimina la necesidad de depender de soluciones listas para usar. En lugar de simplemente generar información, estos modelos se integran perfectamente en los flujos de trabajo comerciales, lo que genera el máximo impacto y eficiencia.

En el corazón de esta plataforma unificada, dos componentes adicionales dan vida a los modelos ( recuperación-generación aumentada [RAG] y razonamiento ), lo que amplía las capacidades de los LLM tradicionales para crear una estrategia de IA más sólida. RAG mejora la capacidad de la IA para conectarse con el conocimiento específico del dominio en tiempo real, lo que permite que los modelos extraigan de forma dinámica información precisa y actualizada de los sistemas CRM, bases de datos de la industria y otras fuentes relevantes. Integrada en la capa Agentforce de Salesforce, RAG garantiza que los modelos de IA siempre puedan acceder a los datos más actualizados. Esta funcionalidad es fundamental para casos de uso empresariales como servicio al cliente, cumplimiento legal y pronóstico de ventas, donde la precisión y la confianza no son negociables. También es vital para industrias altamente reguladas como la banca y la atención médica.

Consideremos un escenario de servicio al cliente que observamos recientemente: una empresa había implementado un LLM de última generación para brindar soporte, pero sin una integración adecuada en sus sistemas de conocimiento, solo podía brindar respuestas genéricas. Después de implementar RAG a través de nuestra plataforma unificada, el mismo modelo ahora podía acceder a datos de inventario en tiempo real, historial de clientes y precios actuales, transformando las respuestas genéricas en soluciones personalizadas y prácticas. Para este cliente, y especialmente para sus usuarios finales, el valor de RAG es mucho más que "mejores respuestas". Está impulsando mejores resultados comerciales y, a su vez, relaciones más sólidas con los clientes.

Más allá de RAG, el razonamiento lleva a la IA más allá de las simples capacidades predictivas, lo que le permite participar en la resolución estructurada de problemas y la toma de decisiones en varios pasos. Salesforce aborda la brecha que pueden experimentar los modelos tradicionales al generar más allá del texto fluido a través de su Atlas Reasoning Engine , que aporta una comprensión contextual más profunda a la IA. Ya sea para ayudar a los agentes de servicio a abordar problemas complejos o para ayudar a los equipos de ventas a priorizar los clientes potenciales, Atlas aplica el razonamiento contextual antes de generar contenido, lo que mejora la relevancia y la eficacia de las soluciones generadas por IA.

La integración de RAG y razonamiento dentro de una plataforma profundamente unificada permite a las empresas adoptar una estrategia de IA más adaptable, escalable y sensible al contexto. Este enfoque holístico garantiza que los agentes no sean solo herramientas para generar contenido, sino que sean partes integrales de las operaciones comerciales diarias. El resultado es una estrategia que genera resultados confiables, relevantes y alineados con las necesidades únicas de cada negocio.