Salesforce, che ha recentemente annunciato la nomina di Vanessa Fortarezza a Executive Vice President & General Manager, sta spostando sempre più il baricentro dell’intelligenza artificiale aziendale dalla risposta alle richieste all’esecuzione vera e propria dei processi. Dopo due anni di sperimentazione con migliaia di implementazioni agentiche, l’azienda afferma di avere raggiunto 7 miliardi di Agentic Work Units (AWU) attraverso Agentforce e Slack, di cui 3,2 miliardi concentrati nel solo secondo trimestre. Il dato serve soprattutto a evidenziare come gli agenti debbano diventare strumenti operativi integrati nei flussi di lavoro e non limitarsi a semplici interfacce conversazionali.

La nuova proposta di Salesforce annunciati nei giorni scorsi ruota attorno a una serie di agenti già configurati per specifiche funzioni aziendali. Il vantaggio rispetto alla costruzione di un agente da zero è evidente in termini di tempi di adozione, con ogni sistema che dispone di competenze, azioni e modelli di dati pensati per un determinato ruolo e che può poi essere adattato alle procedure interne dell’azienda.

Per il customer service c’è Casey, agente progettato per gestire richieste attraverso voce, SMS, WhatsApp e chat web per attività come FAQ, resi, gestione degli account ed eventuale trasferimento della conversazione a un operatore umano. Paige si concentra invece sull’employee service, intervenendo sulle richieste rivolte ai reparti IT e HR direttamente da Slack, portali aziendali e altri strumenti utilizzati quotidianamente dai dipendenti.

Sul fronte commerciale arriva Hunter, un agente dedicato alle attività outbound che può occuparsi della ricerca sui prospect e delle comunicazioni con i potenziali clienti, mantenendo il lavoro attivo per settimane o mesi. Carter è invece orientato al commercio elettronico e accompagna il consumatore nella scoperta dei prodotti, nel confronto tra alternative, nella risposta alle domande e fino al checkout all’interno della conversazione.

salesforce agentforce

Marshall affronta un’altra area particolarmente interessante per le aziende come i processi di back office e supply chain. L’agente può coordinare attività end-to-end e automatizzare operazioni manuali attraverso un’esecuzione deterministica, mantenendo una traccia delle azioni effettuate. Per il marketing e le vendite B2B c’è Piper, pensato per gestire i lead inbound provenienti da siti web e caselle di posta, qualificandoli e trasformandoli in opportunità commerciali.

A completare il quadro c’è Fin, specializzato nella customer experience e capace di affrontare flussi di assistenza complessi attraverso diversi canali. Salesforce sottolinea che questi agenti possono essere personalizzati anche nell’identità e nel nome, diventando di fatto una componente riconoscibile della forza lavoro digitale dell’azienda.

Il punto centrale rimane però il controllo. Gli agenti operano all’interno di autorizzazioni, regole operative e policy di sicurezza definite dall’organizzazione. Agent Script, il linguaggio open source di Salesforce per descrivere il comportamento degli agenti, consente inoltre di combinare il ragionamento dell’IA con regole deterministiche. Un approccio rilevante in ambito enterprise, dove lasciare a un modello generativo piena libertà decisionale può essere incompatibile con compliance, audit e responsabilità operative.

Salesforce introduce poi una modifica architetturale ancora più significativa con il nuovo runtime Long-Horizon di Agentforce. L’obiettivo è permettere agli agenti di lavorare su obiettivi che si sviluppano nell’arco di giorni o settimane, anziché limitarsi alla singola interazione. Hunter, per esempio, può ricevere l’obiettivo di recuperare entro fine trimestre alcune opportunità commerciali considerate a rischio. L’agente può trasformare il risultato richiesto in un piano operativo, stabilire quali attività eseguire, recuperare dati e utilizzare gli strumenti necessari, rispettando al tempo stesso i limiti che richiedono l’approvazione del venditore.

La continuità del lavoro viene garantita da tre elementi:

  • La memoria conserva contesto e progressi tra sessioni differenti
  • La durable execution permette ai piani di rimanere attivi e di riprendere il lavoro dopo interruzioni o cambiamenti
  • Il dynamic steering consente di modificare il comportamento dell’agente sulla base delle indicazioni dell’utente

L’ultimo livello riguarda la collaborazione tra agenti. Agentforce Coworker permette ai dipendenti di insegnare all’IA procedure e competenze apprese direttamente sul campo, mentre il Multi-Agent Orchestration coordina agenti specializzati quando un processo attraversa più ruoli, sistemi o fasi. Agent Optimizer aggiunge infine un meccanismo di analisi e miglioramento continuo, utilizzando test e tracce delle sessioni per individuare dove intervenire sulle prestazioni degli agenti.

La strategia di Salesforce punta così a costruire una forza lavoro digitale composta da sistemi specializzati, coordinabili e progressivamente addestrabili sulle procedure specifiche di ogni organizzazione, con Agentforce come piattaforma comune per governarne comportamento, collaborazione e autonomia.