86% de los líderes de TI teme que los agentes añadan más complejidad que valor sin una arquitectura integrada.
La inteligencia artificial está agregando una nueva capa de complejidad a la arquitectura empresarial. Ya no se trata únicamente de conectar aplicaciones, APIs y datos: ahora aparecen agentes capaces de razonar y actuar, modelos de lenguaje, protocolos como MCP y A2A, nuevas identidades digitales y decisiones que pueden ejecutarse de manera cada vez más autónoma.
Ese fue el punto de partida de “Architect Keynote: Architecture for the Agentic Future” en Dreamforce 2026. Salesforce puso a los arquitectos en el centro de esta evolución: son quienes deben decidir cómo introducir estos nuevos componentes sin comprometer seguridad, disponibilidad, gobierno o la infraestructura que ya mantiene
funcionando al negocio.
La sesión también presentó la mayor evolución hasta ahora de Salesforce Well-Architected Framework, ahora estructurado alrededor de cinco pilares para ayudar a evaluar decisiones y trade-offs dentro de una empresa agéntica. A esto se suma Architect Agent, un asistente basado en IA y respaldado por el contenido del Architecture Center y del propio framework.
Para una Consultoria Agentforce, este cambio amplía considerablemente el alcance del proyecto. Implementar agentes ya no significa únicamente configurar instrucciones y acciones: exige resolver identidad, acceso, integración, datos, observabilidad y gobierno desde el diseño.
De agentes aislados a una arquitectura empresarial controlada
Solo 54% de las organizaciones cuenta con un framework centralizado de gobierno para supervisar sus capacidades agénticas
Salesforce mostró el problema mediante Radiant Homes, una empresa ficticia utilizada durante las demostraciones de la keynote. Sus vendedores habían comenzado a utilizar asistentes personales para trabajar con información comercial. El resultado parecía útil, pero escondía tres riesgos importantes: información sensible estaba siendo copiada hacia una herramienta no gobernada, el proceso dependía de copiar y pegar manualmente y el agente solo recibía una pequeña parte del contexto disponible.
La respuesta propuesta fue diseñar primero la arquitectura. Salesforce mostró cómo Architect Agent podía utilizar Well-Architected Framework para orientar decisiones alrededor de controles de acceso, Zero Data Retention, supervisión humana y acciones privilegiadas.
Esto cambia el enfoque de una Implementación Agentforce: la primera pregunta no debería ser qué puede hacer el agente, sino con qué identidad actuará, a qué información tendrá acceso, qué acciones podrá ejecutar y cómo podrá auditarse posteriormente.
Headless Toolkit: identidad, conectividad y acceso
Una de las piezas centrales de la keynote fue Headless Toolkit, presentado como un acelerador para que los arquitectos conecten agentes con Salesforce de forma gobernada. Incluye capacidades para registrar identidades agénticas, conectarse mediante MCP, aplicar controles de acceso adicionales, ofrecer experiencias headless y diferenciar mediante observabilidad cuándo una interacción proviene de una persona o de un agente.
Tres herramientas detrás del MCP Server
Salesforce mostró además Headless 360 MCP Server como una puerta de entrada hacia diferentes capacidades de la plataforma. Su funcionamiento se apoyaba en tres herramientas: discover, para encontrar las skills y acciones relevantes; describe, para comprender sus parámetros; y dispatch, para ejecutar finalmente la acción. Durante la keynote Salesforce indicó que esta capacidad se encontraba en open beta y anticipó su disponibilidad general para inicios de noviembre bajo Salesforce MCP Server.
Pero conectarse no significa obtener acceso ilimitado. Salesforce introdujo Scoped Access Definitions para reducir los permisos disponibles para un agente incluso cuando el usuario tenga privilegios mayores. En el ejemplo, Claude podía consultar todos los contactos para obtener contexto, pero no crearlos, editarlos o eliminarlos.
Salesforce describió este enfoque como progressive trust: comenzar con el acceso estrictamente necesario y ampliar las capacidades conforme el agente demuestra que puede operar de forma controlada.
Para un Partner Salesforce, aquí aparece uno de los retos más importantes de la arquitectura agéntica: diseñar no solamente qué puede hacer cada usuario, sino qué podrá hacer cada agente cuando actúe en nombre de ese usuario.
Aprovechar la infraestructura existente para escalar Agentforce
La segunda parte de la keynote abordó una pregunta práctica: ¿las empresas necesitan reemplazar su arquitectura actual para incorporar agentes?
94% de los líderes de TI afirma que la arquitectura basada en APIs será clave para escalar agentes.
La demostración respondió utilizando sistemas que Radiant Homes ya tenía. Los datos de telemetría permanecieron en Snowflake, mientras contratos comerciales continuaron almacenados en Ironclad. Salesforce conectó ambos mundos utilizando Data 360, Zero Copy, Agent Fabric, MuleSoft y AgentScript.
Con Data 360 Zero Copy, Salesforce mostró cómo consultar directamente información de Snowflake sin trasladarla mediante un proyecto tradicional de ETL. Después, una API existente de Ironclad fue expuesta al agente mediante un servidor MCP construido con Agent Fabric, permitiendo utilizar acciones como consultar o actualizar contratos.
AgentScript: combinar creatividad con reglas
La siguiente decisión fue mantener un razonamiento consistente sin importar si el vendedor trabajaba desde Claude, Slack o Salesforce. Para ello, la demostración combinó Agentforce con AgentScript.
La lógica planteada resulta importante: existen momentos donde el agente necesita flexibilidad —por ejemplo, para redactar una comunicación comercial— y otros donde debe respetar reglas determinísticas. AgentScript permite incorporar esa lógica sin eliminar las capacidades de razonamiento del agente.
El resultado de la demostración fue la generación de una propuesta de renovación utilizando información procedente tanto de Snowflake como de Ironclad. Salesforce señaló que actividades que podrían requerir horas de recopilación y captura manual pasaron a realizarse en minutos, mientras la generación final de la propuesta ocurrió en segundos durante la demostración.
Para una Consultoria Agentforce, el mensaje es relevante: escalar IA no exige necesariamente reemplazar años de inversiones tecnológicas. El trabajo arquitectónico está en convertir esos sistemas existentes en fuentes y acciones que puedan ser utilizadas por agentes de forma segura.
Gobernar Agentforce después de llevarlo a producción
La keynote dedicó su último bloque a un punto que puede quedar relegado durante los pilotos: un agente que llega a producción todavía necesita supervisión.
75% de las organizaciones reconoce que el gobierno debe escalar junto con la adopción de IA.
Salesforce mostró una arquitectura de gobierno que conecta Agentforce Observability, Digital Wallet, Slack y Tableau Next. Observability permite inspeccionar sesiones e intenciones; Digital Wallet aporta visibilidad sobre consumo; y los datos pueden trasladarse hacia los equipos responsables del gobierno para analizarlos y actuar sobre ellos.
En la demostración, Observability detectó que una propuesta de renovación había sido generada con contexto incompleto. Aunque el agente había cumplido la solicitud, el resultado era demasiado genérico porque no estaba utilizando determinada información de consumo disponible en los sistemas de Radiant Homes. El propio monitoreo permitió identificar la debilidad y orientar la corrección.
Aquí el gobierno deja de ser únicamente una barrera de protección. Se convierte también en un mecanismo para mejorar continuamente la calidad del agente.
De gobernar el riesgo a encontrar nuevas oportunidades
Salesforce cerró la demostración conectando gobierno y resultados. Dentro del escenario ficticio de Radiant Homes, las cuentas gestionadas con apoyo del agente alcanzaron una tasa de renovación del 90% y mostraron aproximadamente 4 veces más adiciones de productos y servicios frente a las cuentas sin esa intervención. Al tratarse de datos de la demostración y no de un caso real de cliente, funcionan como representación del tipo de métricas que Salesforce propone observar al evaluar una arquitectura agéntica.
El punto es importante para cualquier Implementación Agentforce: después del despliegue no basta con comprobar que el agente funciona. También hay que medir calidad, consumo, errores y resultados comerciales para determinar si realmente está generando valor.
La arquitectura se convierte en la base de la empresa agéntica
Architect Keynote: Architecture for the Agentic Future mostró que la evolución hacia agentes no elimina los principios tradicionales de arquitectura empresarial. Los vuelve más importantes.
Identidad, mínimo privilegio, datos confiables, integración, observabilidad y gobierno siguen siendo necesarios, pero ahora deben aplicarse a sistemas capaces de actuar y tomar decisiones a una velocidad muy superior a la de los procesos tradicionales.
Para una Consultoria Agentforce junto con un Partner Salesforce, el reto consiste en conectar innovación y control: aprovechar Data 360, MCP, Agent Fabric, AgentScript y Agentforce sin crear otra capa aislada de tecnología.
La conclusión de Salesforce fue clara: los arquitectos serán quienes permitan desbloquear la innovación, escalar el impacto y gobernar la confianza. En la empresa agéntica, la arquitectura no llega después de la IA. Es lo que permite que la IA pueda llegar realmente a producción.
