La respuesta de Dreamforce 2026: ¿El Agente de IA finalmente ha pasado de ser una demostración a generar ingresos?

Los que venden palas durante la fiebre del oro ganan mucho dinero, pero si los mineros no encuentran oro, las palas eventualmente dejarán de venderse.

Escrito por: Jim, MSX Maitong

Editado por: Frank, MSX Maitong

¿La IA ha gastado tanto dinero y finalmente ha comenzado a "ganar dinero"?

En los últimos dos años, la narrativa más clara en el mercado de valores estadounidense en torno a la IA ha estado casi completamente centrada en la infraestructura: NVIDIA imprimiendo dinero, TSMC trabajando sin parar, Broadcom ganando dinero silenciosamente con chips personalizados, y el capital fluyendo hacia el mundo físico a través de la electricidad y los módulos ópticos.

La lógica de inversión es simple y directa: mientras los grandes modelos sigan creciendo, la potencia de cálculo es la moneda más segura.

Pero al mirar hacia el otoño de 2026, después de que cientos de miles de millones de dólares en gastos de capital se hayan invertido en centros de datos, la paciencia del mercado se está reduciendo visiblemente, comenzando a cuestionar cuándo esta potencia de cálculo se traducirá en ingresos reales en los estados financieros.

Este punto de inflexión ya se ha manifestado en el mercado de valores estadounidense a mediados de septiembre. El 14 de septiembre, afectadas por discusiones sobre un posible desaceleramiento en el ritmo de desarrollo de la IA, las acciones de chips que habían estado en auge durante dos años se vieron presionadas, pero dos gigantes de la seguridad, CrowdStrike y Palo Alto, vieron un aumento de más del 13% en un solo día, y hasta Salesforce y ServiceNow, que habían estado estancados durante mucho tiempo, experimentaron un regreso de compras.

En este momento crítico, también comenzó Dreamforce 2026.

Dejando de lado las deslumbrantes presentaciones y el empaquetado conceptual, toda la conferencia en realidad solo responde a una pregunta central: ¿Puede el Agente de IA convertir la demostración en dinero real?

I. Adiós a los "compañeros de chat", la IA comienza a "completar trabajos"

La IA empresarial de los últimos dos años, en pocas palabras, ha sido en su mayoría una versión avanzada de Copilot.

Los empleados hacen una pregunta, la IA ayuda a resumir documentos, generar correos electrónicos, escribir un código o organizar el contenido de reuniones; puede aumentar la eficiencia, pero siempre debe haber una persona frente a la computadora dando instrucciones paso a paso.

Este año, Salesforce finalmente ha dejado de contar historias sobre este "copiloto".

Por ejemplo, el Hunter, que se encarga de la captación de clientes, antes solo podía ayudar a pulir un correo electrónico frío, pero ahora su diseño permite que establezca planes, analice datos y realice seguimientos durante semanas. Justo antes de Dreamforce, amplió de una vez el producto Agentforce, incluyendo a Casey para atención al cliente, Paige para IT y recursos humanos, Carter para compras en línea, Hunter para ventas, y Marshall para procesos de cadena de suministro.

Está diseñado para trabajar de manera continua a través de sistemas, pasos e incluso tiempo, conectando toda la cadena: encontrar clientes potenciales, establecer planes, hacer seguimientos continuos, ajustar estrategias según nueva información del cliente, y solicitar aprobación de los vendedores cuando sea necesario, para seguir avanzando en las tareas.

Este proceso puede durar semanas o incluso más, y aunque Hunter aún está en fase piloto y se espera que esté disponible oficialmente en noviembre, no es un producto comercial maduro a gran escala, pero la lógica comercial subyacente ya ha cambiado.

La relación entre humanos e IA solía ser más como dar instrucciones; en el futuro, lo que las empresas querrán comprar podría ser un conjunto de fuerza laboral digital capaz de leer datos, invocar herramientas, ejecutar tareas y dejar registros de auditoría.

Solo cuando el producto pase de ser una "función" a una "fuerza laboral digital", el algoritmo de ROI será completamente transparente.

Es fácil juzgar la calidad de un chatbot basándose en experiencias subjetivas; pero si un agente de atención al cliente puede reducir directamente los tickets, un agente de ventas puede generar pipeline, y un agente de backend puede reducir la intervención humana, las empresas pueden calcular directamente cuánto han pagado por él y cuánto trabajo ha realizado.

La IA solo llega a este punto cuando realmente ha tocado el umbral del negocio.

II. Adiós a los asientos: cobrar por "cantidad de trabajo"

Este es también uno de los aspectos más interesantes de Dreamforce este año.

Las demostraciones en la conferencia siempre pueden ser impresionantes, pero para juzgar si la comercialización se ha concretado, hay dos indicadores: ¿hay ingresos reales? ¿hay llamadas reales?

El último informe financiero de Salesforce proporciona un conjunto de datos muy interesantes, donde el ARR de Agentforce superó los 1.5 mil millones de dólares, un aumento del 240% interanual; el ARR combinado de Agentforce y Data 360 se acerca a los 3.9 mil millones de dólares, con un crecimiento interanual de más del 210%. Al mismo tiempo, Agentforce y Slack han completado un total de 7 mil millones de Unidades de Trabajo Agénticas, de las cuales solo en el segundo trimestre se alcanzaron 3.2 mil millones, un aumento del 97% en comparación con el trimestre anterior.

Aunque estos 1.5 mil millones de ARR incluyen Slackbot y otros activos de IA, lo que lleva un poco de empaquetado estadístico, al menos indica que las empresas ya no están solo "experimentando".

En los casos de clientes publicados por Salesforce, aproximadamente el 50% de las consultas de chat de Engine pueden ser resueltas completamente por su Agente; aproximadamente el 60% del pipeline de ventas de Perk es generado por el agente de ventas; aproximadamente el 70% de las solicitudes administrativas de Autism Queensland son manejadas por el Agente; la IA de Hibbett ya participa en aproximadamente el 90% de los procesos de compra centrales; y cuando Anthropic utiliza Fin, alrededor del 79% de las conversaciones de atención al cliente que Fin aborda pueden resolverse automáticamente.

Estos datos tienen diferentes criterios estadísticos y provienen de divulgaciones oficiales de Salesforce, por lo que aún no se pueden usar para probar que toda la industria de Agentes ha madurado, pero al menos representan que el enfoque central de todos ha cambiado de "¿es inteligente?" a "¿cuánto trabajo me ayuda a realizar?"

Lo más crucial es que el modelo de cobro de Salesforce también ha comenzado a adaptarse a este cambio.

Agentforce ha lanzado Flex Credits. En la actual lista de precios pública, 100,000 créditos cuestan 500 dólares, y una acción estándar de Agente consume 20 créditos, lo que equivale a aproximadamente 0.10 dólares; las empresas pueden pagar directamente según la cantidad de registros actualizados por el Agente, procesos manejados o acciones ejecutadas.

Esto podría ser incluso más importante que los 1.5 mil millones de dólares de ARR en sí.

Después de todo, la unidad comercial más central del SaaS tradicional es el asiento; si hay 1000 empleados, se venden 1000 cuentas.

Pero el problema que el Agente finalmente quiere resolver es permitir que menos personas realicen más trabajo; si antes se necesitaban 10 personas para manejar un negocio, en el futuro solo se necesitarán 3 personas más un grupo de Agentes, entonces las empresas de software que dependen únicamente de cobrar por asientos podrían enfrentar un problema incómodo: cuanto más exitoso sea la IA, menos asientos humanos habrá.

Por lo tanto, Salesforce está apresurándose a implementar un modelo de cobro basado en el uso, esencialmente buscando una nueva unidad de valoración para la era posterior al SaaS.

III. Corrientes ocultas: seguridad, interfaz y prueba de márgenes de beneficio

Si este cambio se establece, no solo afectará a Salesforce.

Es bien sabido que las palabras clave más importantes en el mercado de IA en los últimos años han sido CapEx.

Entrenar modelos requiere GPU, las GPU requieren centros de datos, y los centros de datos necesitan electricidad, redes, módulos ópticos y almacenamiento. Por lo tanto, mientras los hiperescaladores continúen aumentando sus gastos de capital, la cadena de infraestructura seguirá beneficiándose.

Y una vez que el Agente se comercialice realmente, la IA generará otra cadena de valor, que es desde el modelo hasta el flujo de trabajo empresarial, conectando datos empresariales, identidades, permisos, seguridad y sistemas de negocio reales.

Por ejemplo, empresas como Salesforce y ServiceNow dominan el flujo de trabajo; plataformas como Snowflake conectan datos empresariales; y los problemas que enfrentan empresas de seguridad como CrowdStrike, Palo Alto Networks, SailPoint y Varonis se volverán más complejos a medida que aumente el número de Agentes.

En el futuro, una empresa podría no solo tener decenas de miles de empleados, sino también operar miles o incluso decenas de miles de "identidades no humanas"; estos Agentes pueden leer documentos internos, invocar APIs, modificar CRMs, enviar correos electrónicos, operar códigos e incluso participar en procesos de transacción.

En ese momento, los problemas que enfrentará la empresa se convertirán en ¿quién es? ¿Qué puede ver? ¿Qué puede hacer? ¿A quién representa? ¿Se puede rastrear si hay un problema? Por lo tanto, cuanto más cerca esté el Agente del entorno de producción real, capacidades como Identidad, Permiso, Gobernanza de Datos y Seguridad en Tiempo de Ejecución, que antes parecían estar más en el backend, se acercarán cada vez más al núcleo de la aplicación de IA.

Esta es también la razón por la que el movimiento de acciones de ciberseguridad del 14 de septiembre es digno de atención; la superficie de ataque de la IA se está expandiendo desde cuentas humanas, dispositivos y servidores, hacia un número creciente de Agentes con capacidad de ejecución autónoma; CrowdStrike y Palo Alto no están simplemente respondiendo a emociones a corto plazo, sino a la intensa expansión de la superficie de ataque de la IA.

Al mismo tiempo, este camino de comercialización aún no se ha establecido completamente, y hay dos obstáculos importantes por delante:

• Erosión de márgenes: Cada vez que un Agente actúa, hay un consumo real de recursos de cálculo, búsqueda y nube; después de contabilizar estos costos, ¿quedará un margen atractivo como el de los SaaS tradicionales?
• Autocanibalismo: ¿El incremento en el uso puede superar la velocidad de disminución de los asientos humanos? Si no puede, solo será un movimiento de mano izquierda a mano derecha.

Dreamforce 2026 también presenta un cambio que podría hacer que esta prueba sea aún más interesante.

El nuevo AIforce de Salesforce está abriendo los datos, flujos de trabajo, lógica empresarial, permisos y capacidades de gobernanza que antes estaban bloqueados en la interfaz de CRM de Salesforce a nuevas interfaces de IA como Claude, Slack y Agentforce Coworker. Claude ofrece inicialmente 37 habilidades de ventas preconstruidas; Agentforce Coworker ha activado 100,000 usuarios en los primeros 35 días desde su lanzamiento, aunque el número de activaciones no se puede igualar directamente a usuarios activos continuos o clientes de pago.

Esto significa que la competencia en el software empresarial podría experimentar otro cambio.

Antes, lo más importante para Salesforce era esa interfaz de CRM; en el futuro, los usuarios ni siquiera necesitarán abrir Salesforce, sino que directamente permitirán que la IA acceda a los datos y flujos de trabajo detrás de Salesforce a través de Claude o Slack; en otras palabras, la interfaz está desapareciendo, pero los datos, permisos, procesos y lógica comercial en el backend podrían volverse más valiosos.

Si observamos esta ronda de la tendencia de IA a largo plazo, en los últimos años hemos pasado por dos fases muy claras.

• La primera fase es entrenar IA, donde los mayores beneficiarios son las GPU, procesos avanzados y ASIC;
• La segunda fase es construir IA, donde los centros de datos, electricidad, comunicaciones ópticas y almacenamiento comienzan a asumir enormes gastos de capital;
• Y los señales que hasta ahora ha emitido Dreamforce 2026 marcan que el mercado ha chocado oficialmente con la pared de la tercera fase: convertir la potencia de cálculo en productividad.

Este camino aún no se ha recorrido completamente, y no se puede decir que el software ya haya "tomado el relevo" de los semiconductores. Pero al menos, la IA empresarial ha comenzado a mostrar un ciclo comercial cada vez más completo: alguien compra un Agente, el Agente comienza a completar trabajos, el trabajo genera uso, y el uso se convierte nuevamente en ingresos para la empresa de software.

En general, el ciclo comercial ya se ha delineado, aunque todavía es bastante accidentado.

Pero la lógica más honesta del mundo empresarial nunca cambiará: quien pueda convertir la ansiedad de las empresas sobre el gasto en potencia de cálculo en ganancias en el balance, será el ganador de la próxima ronda.

Este contenido se ofrece únicamente con fines informativos generales y no constituye un asesoramiento financiero, de inversión, legal ni fiscal. Cualquier evento, recompensa, promoción en línea o información relacionada que se mencione en el presente documento no debe considerarse como una recomendación, solicitud o invitación a comprar, vender, operar o de negociar de otra manera con cualquier criptoactivo. Los criptoactivos son sumamente volátiles y pueden provocar pérdidas. La disponibilidad de los servicios, productos y eventos relacionados de WEEX puede variar según la región. Tienes la responsabilidad de asegurarte de que tu participación esté de acuerdo con las leyes y regulaciones locales vigentes.