Más datos no necesariamente producen una mejor inteligencia artificial. Tampoco basta con utilizar un modelo más avanzado. Salesforce abrió “Data 360 Keynote: Context Is Your AI Advantage” con una idea central: para transformar IA en resultados de negocio, las empresas necesitan contexto empresarial confiable.
26% de los datos empresariales es considerado no confiable por líderes de datos y analítica.
La diferencia está en darle a cada agente exactamente la información que necesita para entender al cliente, interpretar la situación y actuar respetando permisos, semántica y procesos. Salesforce resumió el concepto como trusted enterprise context: datos, conocimiento,
actividad, memoria y gobierno funcionando como una sola capa para humanos, aplicaciones y agentes.
Esta evolución también explica el crecimiento que Salesforce reportó alrededor de Data 360. Durante la keynote señaló un crecimiento del 200% y aseguró que la plataforma ya procesa 263 billones de registros, de los cuales aproximadamente 70% proviene de Zero Copy.
Para una Implementación Data 360, el desafío deja entonces de ser simplemente centralizar información. El objetivo es convertir esa información en contexto reutilizable para cada interacción y cada agente.
De acumular datos a construir contexto empresarial
Salesforce utilizó el caso de Wyndham para explicar la diferencia entre tener datos y tener contexto. Según lo compartido durante la keynote, la compañía consiguió una mejora de 300 puntos base en conversión y un incremento de 15% en tarifas diarias al utilizar información más relevante sobre preferencias y ofertas durante sus interacciones con clientes.
49% de las organizaciones llega a conclusiones incorrectas cuando los datos carecen de contexto empresarial.
Lo importante es que el contexto no equivale a exponer toda la información disponible. Salesforce plantea prácticamente lo contrario: entregar el mínimo contexto necesario para obtener el máximo resultado, reduciendo al mismo tiempo el costo asociado al procesamiento de modelos de lenguaje.
Para una Consultoria Data 360, esto introduce una pregunta diferente en el diseño de la arquitectura: no solo qué datos necesita integrar la organización, sino qué combinación de información debe recibir cada agente según la persona, la intención y el momento.
La keynote mostró también resultados de diferentes clientes asociados con esta lógica de datos y agentes: mejoras de 60% en deflection, reducciones de 40% en llamadas en espera, disminuciones de 30% en llamadas de soporte y una reducción de 45% en tiempos de manejo de casos. En otro ejemplo, una tarea de preparación médica pasó de 90 minutos a 90 segundos.
Zero Copy: conectar los datos sin crear un nuevo silo
Zero Copy ya escala hasta aproximadamente 120 billones de filas procesadas al mes.
Uno de los mensajes más importantes de Data 360 continúa siendo que unificar información no significa necesariamente moverla.
Salesforce destacó que aproximadamente 70% de los 263 billones de registros procesados mediante Data 360 llegan a través de Zero Copy. El enfoque permite trabajar con información donde ya reside, evitando replicarla continuamente hacia nuevos repositorios.
Esta lógica cobra mayor relevancia conforme aumenta el número de agentes que necesita consultar información empresarial. En lugar de generar nuevas copias para cada caso de uso, Data 360 puede convertirse en una capa que hace accesible la información bajo una semántica y un modelo de permisos común.
Para un Partner Salesforce, esta arquitectura permite plantear una Implementación Data 360 que aproveche inversiones existentes en plataformas de datos, en lugar de iniciar necesariamente otro proyecto de migración.
Data 360 evoluciona hacia una plataforma de datos agéntica
Salesforce presentó durante la keynote una evolución importante: Data 360 ya no se plantea únicamente como una Customer Data Platform. La compañía la presentó como una agentic customer data platform, preparada para trabajar directamente con agentes, APIs, MCP y skills.
La demostración mostró cómo un agente conectado a una instancia de Data 360 podía revisar qué fuentes ya estaban configuradas, identificar información pendiente y avanzar sobre tareas de mapeo e identity resolution.
En el escenario mostrado había inicialmente 2 fuentes de datos mapeadas y 14 pendientes. Después de integrar commerce y loyalty y ejecutar la resolución de identidad, la demostración llegó a aproximadamente 3 millones de perfiles unificados.
La experiencia continuó con un nuevo constructor de segmentos impulsado por agentes. En lugar de localizar manualmente reglas, campos y condiciones, el usuario podía describir su objetivo y recibir recomendaciones para construir el segmento. Data 360 Lineage permitía después rastrear los campos utilizados hasta su origen, manteniendo visibilidad sobre cómo había llegado el agente a esa configuración.
Salesforce agregó otro dato sobre la velocidad de evolución de la plataforma: más de 200 innovaciones fueron incorporadas durante el último trimestre, incluyendo capacidades alrededor de Zero Copy, metadata, enriquecimiento de datos e identidad.
Agent Context Engine: una memoria compartida para los agentes
Agent Context Engine procesa el contexto en 6 etapas antes de entregarlo al agente.
Con más agentes dentro de una misma organización aparece un nuevo riesgo: resolver los silos de datos para después crear silos de agentes.
Salesforce explicó que cada agente necesita cinco componentes para trabajar correctamente: datos confiables, mecanismos eficientes para acceder a ellos, semántica, memoria y gobierno. Si cada agente desarrolla estos elementos de manera independiente, el contexto vuelve a fragmentarse.
Para enfrentar ese problema Salesforce anunció Agent Context Engine, una capa diseñada para transformar los datos empresariales en contexto en tiempo real que pueda ser compartido entre Agentforce y agentes externos.
Dynamic Context: entregar solamente la información necesaria
La demostración introdujo el concepto de Dynamic Context. Un agente autenticado no necesita reconstruir completamente el perfil de una persona en cada interacción. En cambio, Data 360 puede identificar qué información adicional necesita para responder a una pregunta específica y entregarle únicamente ese contexto.
La memoria también puede mantenerse entre experiencias. Salesforce mostró cómo una preferencia obtenida durante una conversación con un agente podía estar disponible posteriormente para otro agente en otro canal. Esa misma información también podía llegar a un empleado utilizando Service Console.
Aquí aparece una de las implicaciones más importantes para una Consultoria Data 360: diseñar una estrategia de IA empresarial requiere pensar en una memoria y un contexto compartidos, no únicamente en agentes individuales.
Lowe’s: más de 700 atributos para entender al cliente
Lowe’s mostró cómo esta estrategia puede trasladarse a una operación real de retail. La compañía explicó que utiliza Google BigQuery como parte de su infraestructura de datos y Data 360 para hacer esa información accesible dentro de sus experiencias comerciales y de marketing.
Su perfil de cliente incorpora más de 700 atributos y comportamientos. Esperar que un marketer o un operador recuerde constantemente cuáles utilizar sería poco realista. Por ello, Lowe’s está empleando agentes para permitir que los equipos consulten ese contexto utilizando lenguaje natural.
El caso refuerza una idea fundamental: el valor no está únicamente en reunir cientos de atributos, sino en hacerlos accesibles en el momento correcto y bajo una lógica que permita utilizarlos para generar valor.
Agentforce Coworker: llevar el contexto al lugar donde ocurre el trabajo
Más de 20 casos de uso de Agentforce Coworker llegaron a producción en pocas semanas
La última pieza presentada fue Agentforce Coworker, construido sobre Data 360. Salesforce lo describió como un compañero autónomo capaz de utilizar datos, metadata, workflows y permisos empresariales desde Salesforce y otras interfaces.
Durante la demostración, Coworker identificó prioridades comerciales, preparó información para una reunión, detectó un caso abierto, redactó un correo y modificó el forecast sin obligar al usuario a elegir manualmente diferentes agentes.
Salesforce señaló además que Coworker había alcanzado 110,000 usuarios durante sus primeros 35 días de disponibilidad general. Accenture explicó que desplegó la solución para 16,000 usuarios prácticamente de la noche a la mañana, tras lo cual el uso de agentes creció aproximadamente un orden de magnitud.
El contexto se convierte en infraestructura para la IA
Data 360 Keynote: Context Is Your AI Advantage mostró una evolución clara: la ventaja competitiva de la IA empresarial no dependerá únicamente del modelo utilizado, sino de la calidad del contexto que la organización pueda entregarle.
Data 360 busca convertirse precisamente en esa capa: conectar datos estructurados y no estructurados, mantener semántica y gobierno, compartir memoria entre agentes y activar solamente el contexto necesario para cada interacción.
Para una Implementación Data 360 acompañada por un Partner Salesforce, la oportunidad está en construir una base que pueda reutilizarse conforme aparezcan nuevos agentes, canales y casos de uso.
Porque en una empresa agéntica, el dato sigue siendo fundamental. Pero es el contexto confiable, gobernado y disponible en el momento adecuado lo que realmente permite convertirlo en decisiones y resultados.
