200% creció el uso de búsquedas agénticas como punto de partida del journey de compra.
El retail está entrando en una etapa en la que la experiencia de compra comienza mucho antes de que un consumidor visite una tienda o incluso el sitio web de una marca. Los compradores investigan en asistentes de IA, comparan productos utilizando lenguaje natural y llegan a los canales propios con mayor información, expectativas más altas y una intención
mucho más definida.
Ese fue el punto de partida de “Retail Keynote: Win the AI-Powered Shopping Era” en Dreamforce 2026. Salesforce planteó un escenario marcado simultáneamente por presión sobre márgenes, consumidores más orientados al valor y una inteligencia artificial que está modificando cómo las marcas son descubiertas y evaluadas. Frente a ello, la compañía propone conectar datos, procesos y agentes para responder a cada señal del cliente en tiempo real.
La visión presentada va más allá de una única plataforma. Salesforce mostró una arquitectura donde Data 360 aporta contexto, mientras Marketing, Commerce y Service activan procesos y agentes en canales como web, aplicaciones, SMS, voz, Slack o asistentes externos. Para una Implementación Retail Cloud, el reto está precisamente en conseguir que estas piezas funcionen como una experiencia continua y no como sistemas independientes.
El contexto del cliente se convierte en la base de cada interacción
Uno de los mensajes centrales de la keynote fue sencillo: un agente solo puede ser tan inteligente como el contexto que recibe.
Para demostrarlo, Salesforce invitó a Lowe’s, que explicó cómo combina su infraestructura empresarial basada en Google BigQuery con Data 360 para activar la información dentro de experiencias de marketing y canales digitales. La compañía cuenta actualmente con más de 700 atributos sobre sus clientes en Data 360, pero el objetivo no es acumular información: es convertirla en una comprensión suficientemente profunda para saber qué intenta resolver cada persona.
Lowe’s explicó que el consumidor no comienza el día pensando en recibir marketing personalizado. Puede estar intentando reparar algo, completar un proyecto o encontrar un producto específico. La oportunidad está en utilizar sus señales para entregar contenido, recomendaciones u ofertas que tengan sentido en ese momento.
Ese enfoque convierte la personalización en algo más amplio que una táctica de marketing. Para una estrategia de Consultoria Retail Cloud, datos de compras, comportamiento, servicio, preferencias y canales necesitan converger en un contexto común que pueda ser utilizado por personas y agentes en toda la operación.
De capturar señales a actuar sobre ellas en tiempo real
Solo 32% de los retailers puede convertir datos en ofertas y experiencias personalizadas en tiempo real.
Tener más datos también crea un nuevo problema: decidir qué hacer con ellos.
Salesforce mostró cómo Marketing Goals Agent puede partir de un objetivo de negocio —por ejemplo, incrementar conversiones o revenue— y utilizar agentes para crear campañas, contenido y audiencias orientadas hacia ese resultado. La compañía
destacó a Under Armour, que actualmente utiliza Marketing Cloud y capacidades de IA para automatizar aproximadamente 10 millones de envíos de email, personalizados según las características individuales de cada shopper.
En lugar de definir manualmente cada paso, el sistema puede evaluar continuamente si una persona continúa siendo elegible para una campaña, ajustar inversión entre medios propios y pagados y reducir el riesgo de sobrecomunicación. Cada nueva interacción se convierte además en una señal que vuelve al sistema y alimenta futuras decisiones.
Este cambio resulta importante para cualquier Partner Retail Cloud: la automatización deja de centrarse solamente en ejecutar tareas y empieza a orientarse hacia objetivos, contexto y decisiones continuas.
La búsqueda con IA cambia el punto de entrada al comercio
El tráfico referido por IA convierte 8 veces más que el proveniente de redes sociales.
La transformación también está ocurriendo antes de que el shopper llegue al sitio de una marca.
Salesforce señaló un crecimiento interanual de 200% en compradores que utilizan canales de IA como punto de partida de sus journeys de compra. A esto se suma que 41% de los shoppers utiliza búsquedas en lenguaje natural dentro de sitios de marca, entregando señales mucho más explícitas sobre lo que necesitan.
La implicación es relevante: aparecer mencionado dentro de un asistente de IA ya no es suficiente. El producto necesita estar correctamente representado y, una vez que el cliente llega al canal propio, la marca debe ser capaz de comprender su intención y convertirla en una experiencia útil.
En la demostración, Salesforce mostró cómo Commerce Cloud puede hacer productos visibles dentro de ChatGPT y cómo Agentic Commerce Search interpreta una solicitud como “necesito una tienda para clima caluroso y lluvioso” más allá de las coincidencias tradicionales de palabras clave. Shopper Agent complementó la experiencia utilizando historial de compras, devoluciones, tallas, estilo y preferencias para generar recomendaciones contextualizadas.
Del descubrimiento digital a una experiencia conectada en tienda
Aunque el descubrimiento se desplaza hacia canales digitales y de IA, la tienda física continúa ocupando un lugar central.
Durante la keynote, Salesforce indicó que 81% de los journeys de compra comienza online, mientras 84% todavía finaliza en tienda. Según la compañía, brick-and-mortar sigue siendo el canal preferido transversalmente entre diferentes generaciones.
La demostración llevó ese concepto a una experiencia omnicanal: una cliente comenzó buscando productos digitalmente, compró online y eligió recogerlos en tienda. Una vez allí, el asociado podía consultar una visión unificada con loyalty, compras anteriores, preferencias y recomendaciones en tiempo real. Cuando una talla no estaba disponible físicamente, se inició un intercambio omnicanal y el producto correcto pudo enviarse a domicilio sin reiniciar el proceso.
La Implementación Retail Cloud adquiere aquí una dimensión operativa. No basta con personalizar el sitio web: inventario, punto de venta, comercio, CRM, loyalty y servicio necesitan compartir contexto para que el cliente no vuelva a empezar cada vez que cambia de canal.
Lovesac: convertir la información de tienda en contexto para toda la empresa
Lovesac ejemplificó este desafío desde la perspectiva del comercio físico.
La compañía explicó que sus asociados pueden pasar al menos 30 minutos con cada cliente, recopilando información sobre presupuesto, financiamiento, colores, tamaño y preferencias. Sin embargo, durante mucho tiempo esos datos quedaban disponibles únicamente para la persona que había atendido al shopper. Si el cliente después visitaba la web u otra tienda, tenía que comenzar prácticamente desde cero.
Lovesac comenzó entonces un proyecto multicloud con Salesforce para conectar esa información entre tiendas, CRM y servicio. La compañía señaló además que está observando incrementos de doble dígito en conversión a medida que los compradores llegan a las tiendas con más conocimiento del producto y una decisión más avanzada.
Para una Consultoria Retail Cloud, este tipo de transformación demuestra que el principal reto no siempre está en generar más datos, sino en conseguir que el contexto capturado en un canal pueda utilizarse inmediatamente en todos los demás.
El servicio también puede anticiparse al problema
Salesforce dedicó la última parte de la keynote a transformar el servicio desde un modelo reactivo hacia uno anticipatorio.
La compañía señaló que 83% de los clientes afirma ser más leal a una marca cuando recibe servicio proactivo. Una señal de retraso en una entrega, una devolución recurrente o una consulta sobre inventario puede activar acciones antes de que el cliente tenga que explicar nuevamente su situación.
En la demostración, Order Servicing Agent detectó el contexto de una entrega retrasada, consultó inventario de otras tiendas, propuso una alternativa para recoger el pedido y gestionó posteriormente la cancelación del envío original. Toda esa actividad volvió al perfil unificado del cliente en Data 360, conservando la información obtenida durante marketing, commerce y service.
El servicio deja así de ser el final aislado del journey. Una devolución puede convertirse en una señal para Commerce, Marketing o incluso merchandising.
Crocs: un mismo agente para comprar y resolver
Crocs redujo 50% el tiempo promedio de atención al conectar servicio y automatización.
Crocs mostró uno de los ejemplos más completos de esta visión.
La marca explicó que recibía cientos de miles de consultas repetitivas cada mes, como “¿dónde está mi pedido?”, y que más de 80% terminaba siendo atendido por un agente humano. Para abordar esa fricción creó Rivet, un “super agent” que combina capacidades de servicio con
experiencias de descubrimiento y recomendación de productos.
La decisión fue deliberada: en lugar de crear un shopper agent por un lado y otro agente independiente para customer service, Crocs buscó ofrecer una única superficie donde el cliente pudiera preguntar por productos, pedidos, reembolsos o políticas de envío.
La complejidad real estuvo detrás de la interfaz. Crocs tuvo que integrar comercio, búsqueda, contenido, Order Management y Service Cloud para que Rivet tuviera acceso tanto al contexto del cliente como al conocimiento de la marca. Según la compañía, sin esa conectividad la experiencia puede parecer inteligente, pero difícilmente podrá entregar resultados consistentes.
Ahí está también uno de los principales roles de un Partner Retail Cloud: diseñar la arquitectura, integración y gobierno necesarios para que un agente no solo converse, sino que realmente pueda entender y actuar.
Ganar la era del shopping con IA requiere una sola base de contexto
Retail Keynote: Win the AI-Powered Shopping Era mostró que el futuro del retail no gira alrededor de añadir IA a cada canal por separado.
Data 360 aporta contexto. Marketing interpreta señales y activa audiencias. Commerce transforma intención en descubrimiento y transacciones. La tienda física continúa el journey. Service utiliza el mismo conocimiento para anticipar necesidades. Y los agentes pueden funcionar sobre toda esa arquitectura.
El resultado es un modelo donde cada interacción mejora la siguiente.
Para las empresas que evalúan una Implementación Retail Cloud, la prioridad debería estar en construir esa continuidad antes de pensar únicamente en incorporar un nuevo agente. Porque, como dejó claro la keynote, cuando datos, workflows y agentes trabajan sobre una misma base, cada señal del shopper puede convertirse en una mejor próxima acción.
