La idea de entrenar agentes de IA se consolida como un paso clave en la evolución de las organizaciones digitales. Salesforce AI Research presentó innovaciones que combinan simulación, evaluación comparativa y calidad de datos.
“Salesforce AI Research presentó un entorno de simulación empresarial para poner a prueba la capacidad de los agentes en escenarios empresariales realistas, respaldando el lanzamiento de una nueva herramienta de evaluación comparativa entre estos. Además, ha mejorado Data Cloud con capacidades de consolidación avanzadas que aprovechan modelos de lenguaje pequeños y grandes, unificando datos de forma autónoma”, expresaron.
Estas mejoras buscan responder a problemas concretos que enfrentan los directores de informática y responsables de TI: información duplicada, agentes poco preparados y necesidad de estándares claros.
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Simulación de entornos para entrenar agentes de IA
Así como los pilotos se forman en simuladores de vuelo antes de enfrentar tormentas reales, los agentes de IA requieren espacios de práctica para alcanzar consistencia y confiabilidad. El documento lo explica con claridad: “Los pilotos no aprenden a volar en medio de una tormenta; se entrenan en simuladores de vuelo que los obligan a prepararse para los retos más extremos”.
Con esa lógica, Salesforce AI Research presentó CRMArena-Pro, un simulador empresarial donde los agentes son puestos a prueba en escenarios de múltiples turnos y participantes. Allí se contemplan tareas como previsión de ventas, clasificación de casos de servicio y procesos CPQ. Este espacio actúa como un gemelo digital de la compañía, capaz de recrear situaciones de interrupciones en la cadena de suministro o reclamos de clientes.
El valor de entrenar agentes de IA en estos entornos es que se incorpora “el ruido del mundo real” en las pruebas. Esto permite medir desempeño en condiciones adversas, reforzar resiliencia y acortar la distancia entre la teoría y la operación. El resultado, según Salesforce AI Research, son “agentes de IA capaces, coherentes, fiables y preparados para la empresa”.
Medición de desempeño
La rapidez con la que aparecen modelos y actualizaciones de IA genera dudas en las empresas sobre qué solución adoptar. Frente a ese dilema, Salesforce introdujo el Agentic Benchmark for CRM, definido como “la primera herramienta de evaluación comparativa, diseñada para evaluar a los agentes de IA no en función de sus capacidades genéricas, sino en los contextos que más importan a las empresas”.
El índice mide precisión, coste, velocidad, confianza, seguridad y sostenibilidad. Con estos parámetros, las organizaciones pueden analizar si sus agentes están listos para integrarse en flujos de trabajo como ventas, marketing o atención al cliente. Una de las métricas más relevantes es la sostenibilidad, que apunta a evaluar el impacto ambiental de los sistemas de IA y alinear el tamaño del modelo con la tarea a resolver.
En paralelo, Salesforce publicó dos marcos complementarios: MCP-Eval y MCP-Universe. El primero permite pruebas automatizadas con tareas sintéticas, mientras que el segundo somete a los agentes a desafíos del mundo real con evaluadores basados en ejecución.
Desde la empresa señalaron que “juntos, forman un potente conjunto de herramientas: MCP-Eval para evaluaciones iniciales amplias y MCP-Universe para diagnósticos y depuración más profundos”. Esta combinación ayuda a detectar fallas y ajustar las integraciones antes de un despliegue productivo.
Consolidación de datos
Los agentes de IA dependen de información clara, unificada y sin duplicados. Sin embargo, los registros de clientes suelen estar dispersos en distintos departamentos, con errores de formato o nombres duplicados. Salesforce así lo subraya: “Los registros de clientes suelen estar duplicados en los distintos departamentos, los campos están incompletos y las convenciones de formato y nomenclatura inconsistentes dificultan la conciliación de datos entre sistemas”.
Para resolver este problema, Salesforce desarrolló Account Matching, una herramienta que utiliza modelos de lenguaje grandes y pequeños para identificar y unificar cuentas. El sistema logra que registros como “The Example Company, Inc.” y “Example Co.” se consoliden en uno solo, reduciendo así errores y ahorrando tiempo.
Los resultados ya muestran impacto: “Solo en el primer mes, la herramienta patentada de un cliente que utiliza Account Matching unificó más de un millón de cuentas con una tasa de coincidencia del 95%, lo que redujo el tiempo medio de gestión en 30 minutos”. Además, el 95% de las tareas fueron resueltas de manera automática, mientras que apenas un 5% requirió revisión manual. Esto liberó a los equipos de trabajo duplicado, aceleró los ciclos de ventas y evitó la pérdida de oportunidades.
El aporte más atractivo de esta función es su implementación sin necesidad de programar, lo que reduce costos y eleva la eficiencia en múltiples áreas de negocio. Así, la consolidación de datos se vuelve un pilar para entrenar agentes de IA en contextos donde la precisión y la velocidad marcan la diferencia.
La transición hacia empresas agénticas
Salesforce AI Research muestra que la evolución hacia organizaciones agénticas se apoya en tres ejes: simulación, medición y calidad de datos. Cada uno responde a un problema real: entrenar agentes de IA sin riesgo, definir métricas claras para validar su preparación y contar con información libre de duplicados.
“Salesforce AI Research está proporcionando a las empresas la confianza y las herramientas necesarias para evolucionar hacia empresas con agentes, es decir, organizaciones que adoptan el trabajo digital y utilizan la IA para trabajar junto a los seres humanos”, es lo que detallan desde la compañía.
El camino hacia este modelo implica no improvisar, sino contar con metodologías que garanticen resultados verificables. Simuladores como CRMArena-Pro, benchmarks como Agentic Benchmark for CRM y funciones como Account Matching conforman una arquitectura pensada para que los agentes puedan rendir al máximo en situaciones reales.
En definitiva, entrenar agentes de IA bajo estas condiciones ofrece a las empresas la posibilidad de desplegar soluciones confiables, eficientes y alineadas con la realidad operativa. Con estos avances, Salesforce AI Research marca un paso central en la consolidación de la empresa agéntica.
