Guillem Alsina Gonzàlez
Salesforce ha presentado en público su visión sobre la evolución, en el futuro próximo, del rol del programador que, según la compañía, se redefinirá en torno a la creación y afinado de agentes autónomos de IA orientados a objetivos de negocio.
Según esta visión, el desarrollador evoluciona a un “artesano de agentes” que guía un ciclo de trabajo humano —construir, iterar, observar, probar, evaluar y optimizar— para obtener resultados precisos y fiables. La propuesta subraya que no se trata de sustituir perfiles técnicos por IA, sino de reorientar su trabajo a un proceso de mejora continua con supervisión humana.
El punto de partida es un plano de alto nivel que define qué es un agente y qué debe hacer antes de escribir la primera instrucción. Ese plano concreta cómo interactuará con clientes o usuarios internos, sus capacidades, los datos y acciones a los que podrá acceder, y los mecanismos de permiso y rendición de cuentas. La idea es asegurar que el agente disponga del contexto y las instrucciones adecuadas desde el inicio.
Para materializar ese diseño, Salesforce sitúa el “taller” en Agentforce Studio, donde se pueden personalizar agentes preconfigurados o construirlos a medida e integrar datos y acciones de todo el ecosistema empresarial.
Antes de ponerlos en producción, la compañía remarca la conveniencia de pasar por un Testing Center que genere casos de prueba relevantes y limite el riesgo de cambios no controlados. El enfoque es validar de forma sistemática el comportamiento del agente en escenarios representativos antes de exponerlo a sistemas y datos críticos.
Una vez desplegados, aparece el llamado “problema del día dos”: los agentes son sistemas no deterministas, es decir, su salida puede variar ante contextos distintos. La receta es observabilidad continua para detectar desviaciones, evaluar si el agente sigue las instrucciones, usa las herramientas correctas y alcanza los resultados esperados, y, si no, retroceder a pruebas para corregir la causa raíz. Salesforce menciona modelos especializados que puntúan estos factores y ayudan a priorizar ajustes sin degradar lo que ya funciona en producción.
El escalado añade otro reto: gestionar una flota de agentes. Aquí, el texto propone operar con una “vista única” de telemetría para localizar comportamientos anómalos, intervenir cuando sea necesario e incorporar al humano en el circuito cuando el agente lo requiera. La compañía insiste en que la plataforma y su Trust Layer aportan controles de seguridad y gobierno para reducir el tiempo invertido en cumplimiento y centrar el esfuerzo en construir aplicaciones, integraciones y agentes mejor informados.
Finalmente, Salesforce introduce una “primera etapa de aprendizaje” con equipos de ingenieros desplegados que transfieren metodología, definen criterios de éxito y métricas, y enseñan a utilizar las herramientas de observabilidad a los clientes. El objetivo declarado es que los equipos internos adquieran oficio a lo largo de todo el ciclo de vida del agente, desde el diseño y las pruebas hasta la operación y la mejora.
