La forma en que las personas descubren, evalúan y eligen una marca está cambiando. Una búsqueda que antes comenzaba en Google, una página web o una campaña puede empezar ahora con una pregunta dirigida a un asistente de inteligencia artificial. Y esa IA ya no devuelve únicamente enlaces: interpreta información, compara alternativas y genera una respuesta.
Las búsquedas agénticas como primer paso del proceso de compra crecieron 200% interanual.
Ese cambio fue el punto de partida de “Marketing Keynote: A New Model for Growth” en Dreamforce 2026. Salesforce planteó que las marcas ya no necesitan pensar solamente en una audiencia humana, sino también en cómo son interpretadas por los sistemas de IA que participan cada vez más en
las decisiones de compra. Al mismo tiempo, los consumidores continúan moviéndose entre canales sin seguir recorridos predecibles, haciendo que los journeys rígidos pierdan parte de su efectividad.
La respuesta de Salesforce es un Marketing Cloud donde los agentes pueden asumir una mayor parte de la ejecución, utilizando contexto del cliente y de la marca para tomar decisiones. La keynote organizó esta visión alrededor de tres prioridades: influir en lo que la IA dice sobre la marca, crear campañas capaces de optimizarse continuamente y convertir señales de intención B2B en pipeline.
Para una Implementación Marketing Cloud, esto cambia el punto de partida. Ya no basta con automatizar envíos o construir journeys: datos, contenido, contexto, agentes y objetivos de negocio necesitan funcionar como una misma arquitectura.
La primera impresión de una marca también puede venir de la IA
Durante años, el sitio web fue la principal puerta de entrada digital de muchas marcas. Salesforce argumentó que los answer engines están modificando esa dinámica: el cliente puede conocer una empresa a través de la respuesta producida por una IA, influida no solo por el contenido corporativo, sino también por noticias, reseñas, comunidades, competidores y otros contenidos publicados en internet.
Los marketers de alto desempeño son 2.2 veces más propensos a optimizar su presencia en búsquedas con IA.
Esta evolución explica la incorporación de Contentful al ecosistema Salesforce. La propuesta es conectar el contexto disponible en Salesforce con una infraestructura de contenidos que pueda distribuir información hacia experiencias para personas y agentes.
La keynote presentó además Palmata, una capacidad orientada a medir y optimizar Answer Engine Optimization. Salesforce indicó durante la sesión que 70% de los consumidores utiliza search como puerta de entrada, reforzando la necesidad de entender no solamente si una marca aparece, sino cómo está siendo representada.
En la demostración, una marca ficticia de calzado aparecía mencionada en 62% de las respuestas analizadas, pero solo era citada como fuente en 26% de ellas y únicamente 23% de la percepción detectada era positiva. La herramienta identificó contenidos que podían estar afectando esa interpretación y recomendó ajustes específicos. Después de simular el proceso y avanzar algunas semanas dentro de la demo, la percepción de IA aumentó 6%. Estos resultados corresponden a la demostración realizada durante la keynote, no a un resultado productivo de un cliente.
Para una estrategia de Consultoria Marketing Cloud, la implicación es relevante: el contenido deja de optimizarse únicamente para clics y personas. También debe ser estructurado, confiable y comprensible para los sistemas que posteriormente pueden recomendar —o excluir— una marca de una conversación.
Formula 1: de comunicación masiva a una relación contextual
Formula 1 mostró cómo esta transformación puede crecer junto con una audiencia global.
La organización explicó que pasó de aproximadamente 525 millones de fans en 2018 a 830 millones, mientras expandía los productos y canales utilizados para relacionarse directamente con ellos. Solo durante la primera mitad de 2026 registró 1,600 millones de interacciones sociales, un crecimiento de 48% respecto al año anterior.
También cambió la composición de su audiencia. Formula 1 señaló que actualmente 43% de su base es femenina y 42% tiene menos de 34 años, una realidad muy distinta a la audiencia predominantemente masculina y mayor de 45 años que describió para años anteriores.
El reto era que los datos y contenidos estaban distribuidos entre diferentes fuentes. Formula 1 está trabajando con Marketing Cloud y Contentful para reconciliar esa información en perfiles únicos y construir experiencias más contextualizadas. La siguiente etapa es incorporar conversaciones con agentes, datos en tiempo real, contenido, telemetría y loyalty para evolucionar de “un mensaje para un segmento” hacia una relación mucho más individual.
Aquí, el papel de un Partner Salesforce no consiste solamente en activar nuevas funcionalidades. El valor aparece cuando identidad, contenido, datos y canales se conectan bajo una estrategia común.
Campaign Agent: campañas que continúan tomando decisiones después del lanzamiento
La segunda transformación planteada en la keynote afecta directamente el ciclo de vida de una campaña.
Rawlings aceleró 75% la creación de campañas con Agentforce Marketing.
Salesforce señaló que los equipos de marketing todavía pueden pasar semanas entre planeación, segmentación, contenido, aprobaciones, workflows y reglas de tipo “if-then”. El nuevo Campaign Agent busca sustituir parte de esa lógica previamente definida por campañas orientadas a un objetivo de negocio.
El agente puede generar contenido alineado con la marca, ensamblar una campaña, seleccionar timing, mensaje y canal y continuar optimizando después del lanzamiento. Incluso puede decidir que determinada persona no debe recibir una comunicación si existe otra
campaña con mayor prioridad para ese contexto.
Under Armour fue presentado como uno de los clientes que está probando esta nueva experiencia. La marca tiene más de 50 millones de suscriptores y sus equipos podían tardar más de dos semanas en llevar una campaña a producción debido, entre otros factores, a aprobaciones creativas y procesos de producción. Durante el piloto de Campaign Agent, Salesforce afirmó que la creación de un email pasó de requerir horas a realizarse en minutos.
En la demostración se mostró también Adaptive Campaign Audiences. En lugar de decidir previamente que todo usuario elegible recibirá una campaña, el agente compara contexto, elegibilidad y objetivos entre diferentes iniciativas. En el ejemplo presentado, aproximadamente 16% de la población elegible fue dirigida hacia otra campaña que el sistema consideró más relevante.
Esta lógica convierte la Implementación Marketing Cloud en un ejercicio cada vez menos centrado en construir journeys estáticos y más enfocado en definir objetivos, restricciones, datos confiables y reglas bajo las cuales un agente puede tomar decisiones.
De generar demanda a actuar cuando aparece la intención
83% afirma que los clientes ya esperan conversaciones bidireccionales con las marcas, no solo mensajes unidireccionales.
La tercera parte de la keynote se concentró en marketing B2B y una de sus brechas históricas: la distancia entre identificar una señal de interés y conseguir que alguien actúe sobre ella.
Salesforce afirmó que 93% de los marketers no puede responder a un nuevo lead en menos de cinco minutos. El problema es especialmente relevante porque la intención puede aparecer fuera del horario laboral, en diferentes canales o en un punto del recorrido que no coincide con el proceso que marketing había diseñado
previamente.
Para atender ese reto, Salesforce presentó Piper y Hunter. Piper funciona como un agente inbound de generación de pipeline que puede interactuar con visitantes, responder preguntas, calificar interés y ayudar a programar una reunión. Hunter trabaja sobre información de cuentas, campañas y señales de intención para entregar contexto tanto a marketing como a ventas.
Salesforce señaló que ya utiliza Piper internamente y reportó una tasa de conversión 2 veces superior a la que observaba antes de utilizar el agente. Al mismo tiempo, la automatización permite que los SDR concentren mayor parte de su tiempo en actividades comerciales de mayor valor.
La demostración fue un paso más allá: Piper identificó la intención de una CMO, respondió sus preguntas y utilizó la conexión con CRM y workflows para programar directamente una reunión. Después, Hunter recopiló información de la cuenta, señales de intención y campañas relacionadas, preparó un email de seguimiento, creó un briefing previo a la reunión e incluso generó la oportunidad correspondiente en CRM.
Marketing Cloud empieza a operar alrededor del objetivo, no únicamente del journey
La idea más importante de Marketing Keynote: A New Model for Growth no fue simplemente incorporar más inteligencia artificial al marketing. Fue cambiar la unidad alrededor de la cual se diseña la operación.
Palmata analiza cómo una marca aparece frente a los sistemas de IA. Contentful conecta contenido con diferentes experiencias. Campaign Agent puede construir y ajustar campañas alrededor de objetivos. Piper captura intención cuando aparece y Hunter transforma esa señal en contexto útil para ventas.
Eso significa que una estrategia de Consultoria Marketing Cloud debe comenzar antes de configurar un agente: ¿qué datos puede utilizar?, ¿qué objetivo está autorizado a optimizar?, ¿qué contenido representa correctamente a la marca?, ¿qué decisiones necesitan supervisión humana? y ¿cómo se conecta marketing con ventas cuando una señal realmente importa?
Para las empresas que evalúan estas capacidades junto a un Partner Salesforce, el cambio está en pasar de automatizar actividades aisladas a diseñar un modelo donde datos, contenido, campañas, conversaciones y pipeline puedan operar de forma continua.
La IA puede asumir más ejecución. El trabajo del marketer pasa entonces a concentrarse en aquello que define la diferencia: estrategia, creatividad, contexto de marca y objetivos de crecimiento.
