Sistemas Multi-agentes: 5 claves para evolucionar con Salesforce

Salesforce ha abierto una nueva frontera con su plataforma Agentforce, permitiendo a las empresas desplegar AI Agents que realizan tareas especializadas de forma autónoma. Si quieres conocer más sobre qué es un AI Agent, te invitamos revisar nuestro artículo anterior: AI Agents (link a https://www.expandlatam.com/blog/ai-agents/). Ahora bien: ¿qué sucede cuando no hay un solo agente, sino varios agentes trabajando juntos, coordinados, compartiendo datos y objetivos? En otras palabras, ¿cómo pasamos de agentes individuales a equipos inteligentes de IA dentro del ecosistema Salesforce?z

De AI agentes a equipos inteligentes

Un AI Agent, en su forma más simple, es un agente autónomo capaz de interpretar un input (como una interacción del cliente, una petición de servicio, un cambio de datos, etc.), decidir acciones basándose en reglas, datos o modelos, y ejecutar esas acciones sin intervención humana directa. Salesforce describe los AI Agents como aplicaciones proactivas, que pueden tomar decisiones razonadas, actuar sobre múltiples flujos, usar datos internos y externos, y cumplir tareas definidas con cierto grado de autonomía.

Un sistema multiagente (Multi-Agent System, MAS) es precisamente eso: varios de esos agentes especializados, cada uno con su rol o dominio, trabajando en conjunto hacia metas compartidas, coordinándose entre ellos, intercambiando contexto, delegándose tareas cuando sea necesario. En Salesforce, el MAS está emergiendo como la próxima etapa natural de la evolución de Agentforce.

Ejemplo simplificado:

Rol del agente	Tarea específica
Agente de ventas	Generar leads a partir de consultas, conversaciones inbound
Agente de calificación	Analizar los leads generados, aplicar scoring y priorización
Agente de datos / historial	Recuperar datos del cliente, historial de compras, interacciones previas
Agente de campañas / comunicaciones	Diseñar mensajes personalizados, ejecutar secuencias según el perfil y actividad

En un MAS bien diseñado, los agentes no solo cumplen sus roles sino que también comparten contexto: por ejemplo, el agente de calificación le informa al de campañas que ciertos leads tienen comportamientos específicos que merecen cierto tipo de contenido, o el agente de historial informa al agente de ventas si hay interacciones pasadas que podrían evitar errores o solapamientos.

Beneficios para las empresas

Cuando una empresa implementa AI Teams / Multi-Agent Systems en Salesforce en lugar de depender solo de agentes aislados, se abren varios beneficios:

Coordinación automatizada entre departamentos
Los agentes especializados pueden compartir tareas y contexto entre ventas, servicio al cliente, marketing, soporte interno, etc., lo que reduce silos y acelera los flujos de trabajo.
Reducción de fricciones en flujos de datos
Evita duplicidades en recolección de datos, errores por falta de contexto o por entrada manual. Data Cloud de Salesforce, por ejemplo, proporciona los datos y metadatos necesarios para que los agentes estén “grounded” (o anclados) en datos reales del cliente, lo que mejora precisión y relevancia.
Mayor personalización de la experiencia del cliente
Al tener diferentes agentes especializados (datos, comunicación, seguimiento, servicio), la experiencia del cliente puede adaptarse mucho más finamente: mensajes oportunos, seguimiento proactivo, anticipación a problemas, etc.
Mejor escalabilidad y resiliencia
Si un agente tiene problemas o su función cambia, se puede ajustar sin afectar otros. Además, con protocolos de interoperabilidad, los sistemas pueden crecer (añadir agentes) sin reescribir toda la estructura. Salesforce menciona soporte para estándares como MCP (Multi-Capability Protocol) y A2A (agent-to-agent) para facilitar interoperabilidad.
Visibilidad, supervisión y gobernanza más robusta
Herramientas como el Agentforce Command Center permiten monitorear salud de agentes, métricas de desempeño, detectar cuellos de botella. Esto es clave cuando muchos agentes deben coordinarse y se necesita entender cómo funciona el equipo en su conjunto.

Salesforce y el futuro multiagente

Salesforce ya está construyendo la infraestructura para soportar este cambio:

Agentforce 3: Incluye Command Center para observabilidad, MCP para interoperabilidad entre agentes, mejoras en gobernanza.
Data Cloud: Actúa como la base de datos unificada, permitiendo que agentes tengan acceso a contextos confiables, datos del cliente, interacciones previas, etc. Es lo que permite que los agentes “sean ciudadanos bien informados” del sistema.
Guías y mejores prácticas: Salesforce ha publicado guías (Agentforce Guide) que explican cómo manejar prompts, acciones, interacciones, filtros, instrucciones; y cómo escalar desde agentes simples hasta sistemas más complejos.
Modelos de madurez agente-céntricos (Agentic Maturity Model): Proporcionan una hoja de ruta para empresas — comenzar con agentes individuales, evolucionar hacia coordinación, especialización, gobernanza, etc.

Casos de uso en Latinoamérica

Aquí algunos ejemplos adaptados al contexto latinoamericano:

Retail:
Un equipo de agentes puede coordinar inventario, logística y campañas de marketing: agente de inventario que monitorea stock en tiendas y centros de distribución; agente de logística que gestiona envíos y devoluciones; agente de campañas que ajusta promociones según disponibilidad y patrones de compra.
Finanzas:
En bancos o cooperativas financieras, agentes que verifican riesgos crediticios, otro que prepara propuestas personalizadas basadas en historial del cliente, otro que monitorea cumplimiento o alertas regulatorias, y otro que se ocupa de comunicaciones de seguimiento o recordatorios, todo trabajando en conjunto para reducir tiempos de aprobación y mejorar la experiencia.
Servicios de salud:
Agente que gestiona el historial médico y datos de paciente, agente que agenda citas automáticamente, agente de seguimiento de tratamientos, agente de atención al cliente (pacientes) para resolver dudas; todo esto con interoperabilidad y respeto a regulaciones de privacidad de datos, lo que es especialmente crítico.

Retos a considerar

Aunque los Multi-Agent Systems ofrecen grandes ventajas, hay desafíos reales que las empresas deben tener en cuenta:

Gobernanza de IA y ética: asegurar que los agentes operen dentro de marcos éticos, con transparencia, responsabilidad, sin sesgos.
Seguridad, privacidad y cumplimiento: especialmente cuando agentes acceden a datos sensibles (historial médico, financieros, etc.).
Capacitación interna: tanto técnica (para configurar, mantener, mejorar agentes) como en gestión de cambio, para que los equipos humanos trabajen bien con los agentes.
Complejidad operativa: coordinar múltiples agentes puede generar sobrecarga si no se cuenta con herramientas adecuadas; problemas de interoperabilidad, supervisión, manejo de errores entre agentes.
Calidad de datos: Data Cloud y otras plataformas deben estar bien configuradas, limpias, actualizadas; de lo contrario, los agentes pueden tener conclusiones erróneas.

El camino de los AI Agents aislados hacia AI Teams o Multi-Agent Systems es la evolución natural para empresas que buscan no solo automatizar tareas, sino reinventar cómo se entregan productos, servicios y experiencias al cliente. Con Salesforce, Agentforce, Data Cloud, y las nuevas capacidades que ya están desplegándose, esta transición es viable hoy.

En Expand Latam, como partner autorizado de Salesforce, tenemos la experiencia para acompañar a las empresas latinoamericanas en este viaje: desde la implementación inicial de agentes, hasta orquestar equipos de agentes, diseñar gobernanza, alineación con estrategias de datos y asegurar que la adopción genere ROI real.