Salesforce presenta Agent Context Engine en Dreamforce 26: Data 360 crece 200% en registros conectados y 800% en datos no estructurados

Salesforce usó la segunda jornada de Dreamforce 26, el 17 de septiembre de 2026, para poner el foco en algo menos vistoso que un agente nuevo: el contexto con el que trabajan esos agentes. La pieza central es Agent Context Engine, una capa que entrega recuperación dinámica de contexto, destilación de memoria y traspaso de información entre puntos de contacto, con disponibilidad general anunciada para diciembre de 2026.

El mensaje lo resumió Rahul Auradkar, responsable del área de datos unificados de la compañía, en una frase que sirve de titular para cualquier proyecto de IA comercial: si no tienes buenos datos, un modelo mejor no te va a salvar.

¿Qué cifras mostró Salesforce sobre Data 360?

La compañía acompañó los anuncios con dos métricas de adopción de su plataforma de datos:

• 200% de crecimiento interanual en registros conectados a Data 360.
• 800% de crecimiento interanual en datos no estructurados procesados.

El segundo número es el que explica la dirección del producto. Los correos, las transcripciones de llamadas, los tickets y los documentos son hoy el insumo que los agentes necesitan para responder algo útil, y ese volumen crece mucho más rápido que el de las tablas tradicionales del CRM.

¿Qué es Agent Context Engine y para qué sirve?

Agent Context Engine apunta a un problema concreto de las implementaciones actuales: cada agente arranca ciego. Con esta capa, un agente puede recuperar el contexto relevante en el momento, conservar memoria destilada de interacciones previas y compartir esa información con otros agentes y con personas que atienden al mismo cliente en otro canal. La disponibilidad general está prevista para diciembre de 2026.

El complemento es Agentic Segment Builder, que permite crear segmentos con instrucciones en lenguaje natural y seguir el linaje de los datos que alimentan cada segmento. Salesforce indicó que llega el próximo año, sin fecha exacta.

¿Qué es Agentforce Coworker y quién ya lo usa?

Agentforce Coworker es el compañero de trabajo con IA que opera dentro de Salesforce y también en móvil, web y Microsoft Teams. Entrega resúmenes diarios, prepara reuniones con antelación y ejecuta tareas con el contexto de la cuenta a la vista. El caso de despliegue que mostró la compañía es Accenture, que lo habilitó para 16.000 usuarios de un día para otro y registró alzas fuertes de uso.

¿Qué significa para las empresas en Chile y Latinoamérica?

Para operaciones comerciales en Chile y Latinoamérica, el anuncio mueve la conversación desde cuántos agentes activo hacia qué datos ven esos agentes. Tres frentes quedan expuestos de inmediato: la cantidad de información no estructurada que hoy vive fuera del CRM, en carpetas compartidas y bandejas de correo; las reglas de acceso que definen qué puede leer un agente cuando atiende a un cliente regional; y el costo de procesamiento, porque conectar volúmenes grandes de datos no estructurados no es gratis en ninguna plataforma.

Análisis de Revenue Hub

El patrón se repite en Dreamforce, en UNBOUND y en cada lanzamiento de agentes de este año: el cuello de botella dejó de ser el modelo y pasó a ser el contexto. Una capa como Agent Context Engine solo rinde si debajo hay datos limpios, deduplicados y con permisos bien definidos. Sin eso, lo que se automatiza es el error, y a mayor velocidad.

La recomendación concreta para un líder comercial es no comprar la capa de contexto antes de auditar la base. Un ejercicio de dos semanas alcanza: medir el porcentaje de cuentas duplicadas, el porcentaje de oportunidades con campos críticos vacíos y el porcentaje de llamadas cuyo resumen efectivamente llega al CRM. Si esos tres números están mal, la prioridad del trimestre es higiene de datos, no una compra de licencias adicionales. Si están bien, entonces sí conviene pilotear el contexto compartido en un equipo acotado y medir tiempo de preparación de reuniones y tasa de tareas completadas sin intervención humana.

Hay un punto de arquitectura que conviene anticipar: mientras más contexto vive dentro de una plataforma, más caro resulta salir de ella. Vale la pena exigir desde ahora que las transcripciones, las memorias de agente y los segmentos generados se puedan exportar en formato abierto. Seguimos estos movimientos en la sección de CRM y datos y publicamos criterios de arquitectura comercial en el blog de Revenue Hub.