En un entorno donde la inteligencia artificial evoluciona con rapidez, Salesforce optó por una táctica poco convencional: convertir a sus clientes en coautores de su hoja de ruta. Con más de 18,000 clientes que sirven como fuente constante de datos y prioridades, la compañía ha transformado la relación tradicional proveedor-cliente en un diálogo continuo que informa decisiones de producto y ritmo de despliegue.
Esta dinámica permite a Salesforce reaccionar semana a semana a problemas reales en campo, en lugar de esperar ciclos de retroalimentación trimestrales o anuales.
El modelo genera iteraciones rápidas, pruebas A/B y ajustes sobre la marcha, y ha sido decisivo para productos como Agentforce y otras herramientas de voz y de integración con Slack.
De la idea a la plataforma: por qué funciona el enfoque
La compañía partió de una necesidad clara: cuando aparecieron los modelos de lenguaje grande (LLM), muchas empresas querían aprovecharlos, pero carecían del último tramo técnico para incorporarlos a procesos productivos.
Para resolverlo Salesforce lanzó, a finales de 2026, software de gestión de agentes y desde entonces ha profundizado en esa vía. Su estrategia no sigue cronogramas rígidos, sino temas de trabajo —como contexto de agente, observabilidad y controles determinísticos— que se validan con grupos rotativos de clientes y se desarrollan con la expectativa de que otras organizaciones compartirán necesidades similares.
Colaboración continua y respuesta rápida
Al mantener encuentros frecuentes —en algunos casos, equipos de clientes se reúnen con Salesforce semanalmente— la empresa puede identificar y corregir fricciones antes de que queden obsoletas por la marcha de la tecnología.
Según ejecutivos, esta cercanía redujo tiempos de espera: en lugar de esperar meses para recibir feedback y luego otros meses para implementar soluciones, ahora se despliega código con mucha mayor agilidad y se habilitan mecanismos de prueba temprana para evaluar impactos.
Casos prácticos: clientes que influyen y se benefician
La colaboración no es solo teoría: empresas como Engine, plataforma de gestión de viajes, participan activamente en el circuito de pruebas.
Su fundador reporta reuniones semanales y acceso previo a herramientas en beta, lo que les ofrece ventaja competitiva. Al mismo tiempo, sus comentarios se incorporan en mejoras concretas; por ejemplo, ajustes en interacciones de un agente de voz que mejoraron métricas en pruebas A/B tras el feedback del cliente.
Transferencia de soluciones entre clientes
Otro ejemplo es la cooperativa financiera PenFed, que dijo haber simplificado su arquitectura tecnológica al construir flujos de trabajo de ITSM con componentes de Agentforce. Esos flujos, validados en producción por PenFed, luego se convirtieron en soluciones reutilizables para otros clientes dentro de la plataforma, demostrando que la co-creación puede escalar y servir como catalizador para desplegar mejores prácticas entre industrias.
Riesgos, cultura interna y adaptación
Este método tiene sus limitaciones. Depender en exceso de la voz del cliente puede sesgar la dirección estratégica hacia necesidades inmediatas, cuando muchas empresas aún están experimentando para encontrar valor real en la IA. Además, autorizar pruebas y betas no garantiza compromisos a largo plazo por parte de los clientes. Para mitigar esto, Salesforce adopta también una postura de uso interno intensivo: sus propios empleados actúan como primeros usuarios de las herramientas, lo que aporta aprendizaje cotidiano y validación adicional.
La compañía también reconfiguró recursos al irrumpir plataformas públicas de modelos conversacionales: tras la aparición de ChatGPT, movió equipos y creó una nueva unidad dedicada a IA. Esta flexibilidad organizativa, sumada a la colaboración con clientes, ha permitido responder a fenómenos emergentes, como el auge de lo que se denomina agentic AI (agentes autónomos), que cobró relevancia al año siguiente de 2026.
En conjunto, la apuesta de Salesforce es una mezcla de escucha constante, prototipado rápido y aplicación interna. Al posicionar a los clientes en el centro del proceso, busca construir productos que no solo sean técnicamente avanzados, sino útiles y aplicables en situaciones reales, manteniendo al mismo tiempo la capacidad de adaptarse a cambios imprevistos en el panorama de la inteligencia artificial.
