AIforce no reemplaza a Agentforce, el developer pasa de escribir código a darle directrices a los agentes, y el gran tema de Dreamforce 2026 fueron MCP y los skills, no un solo proveedor. Esas son las tres aclaraciones que dejó Alba Rivas, de Salesforce, en la masterclass que transmitimos desde el piso 61 de la Salesforce Tower.
Soy Juan Manuel Garrido, fundador de EGA Futura y cofundador de Vantegrate. El 17 de septiembre, Vantegrate transmitió su masterclass de los jueves en vivo desde Dreamforce, en San Francisco. Conduje junto a Fran y Josué, pasaron Adrián Barbani y Gustavo, y desde Buenos Aires Angie y Ceci leyeron las preguntas del chat. La crónica completa está en Vantegrate Pulse: Dreamforce 2026, AIforce, Agentforce y el nuevo rol del developer. Acá me quedo con lo que más confusión generó.
AIforce reemplaza a Agentforce?
No. Fran lo planteó sin vueltas: con tantos nombres y renombres, estaba confundido. Alba abrió con humor (Salesforce no sería Salesforce sin un rebrand), pero fue clara: AIforce no es un rebrand de Agentforce, es un concepto más amplio.
Para entenderlo hay que ir un paso atrás. En TrailblazerDX se empezó a hablar de Headless 360, el conjunto de tecnologías que permite trabajar con Salesforce desde donde los clientes ya están. Alba lo dividió en tres piezas:
- MCP Servers: exponen la lógica de negocio a cualquier agente.
- Headless Experience Layer: además de texto, crea componentes e interfaces que aparecen de forma dinámica dentro de los agentes.
- Multi framework: ya no hace falta usar solo Lightning Web Components; puede ser Angular, React u otro framework.
Ese paquete ahora se llama Headless Toolkit. Sobre esa base aparece AIforce: la capa que usa todas esas tecnologías y abre Salesforce a cualquier cliente de MCP o agente, con alianzas con los vendors de agentes para que configurar sea fácil y el acceso a los datos sea seguro.
Y Agentforce no desaparece. La idea de que AIforce lo reemplaza es, según Alba, un concepto erróneo que quizás se comunicó mal. Agentforce sigue siendo la IA propia de Salesforce. Si están armando agentes dentro de la plataforma, nada de eso queda viejo. Para ubicar dónde encaja cada pieza, en Vantegrate explicamos qué son los agentes de IA y cómo se implementan.
Qué hace ahora un developer de Salesforce?
Alba describió el trabajo clásico: crear un objeto, armar las queries, escribir la clase, los tests, desplegar y ver si funciona. Según ella, a ese trabajo no le queda mucho tiempo. El rol va a tener un shift y, al mismo tiempo, se va a expandir. El developer ahora acompaña a los agentes en tres puntos del ciclo:
- Diseño: pedirle al agente una solución que siga sus directrices, tecnologías y criterios.
- Revisión: chequear que lo desarrollado vaya de acuerdo con lo pedido, porque la IA también mete la pata.
- Guardrails: poner conocimiento y límites a lo que el agente puede hacer.
Alguien le había preguntado antes del vivo si ahora todo el mundo puede desarrollar. Su respuesta: sí, cualquiera puede pedirle a un agente que arme una aplicación. No, no cualquiera puede construir una aplicación que funcione en producción en un entorno empresarial. Esa diferencia es la que hoy define el valor profesional.
Los roles también se mezclan. Alba contó que dentro de Salesforce el equipo de Admin Advocates se juntó con el de Architect Advocates. Y confirmó que el business analyst y el program manager están ganando peso, porque los agentes necesitan especificaciones: el developer escribe la técnica y el business analyst la de negocio. Cuanto mejor la especificación, mejor funciona el agente.
Por qué fue el Dreamforce de los MCP y los skills?
Josué lo resumió así: este fue el Dreamforce de los MCP y los skills, porque los agentes avanzaron muy rápido y ahora tocaba acomodar todo alrededor. Alba estuvo de acuerdo, y agregó que no es solo para developers: los business users también usan MCP.
Adrián había preguntado si Salesforce se estaba casando con Claude, después del anuncio de Claudeforce. Alba respondió que la relación con Claude sigue (para developers ya salió el plugin de Salesforce para Claude) y recordó el Trust Boundary, el acuerdo por el que la información de las empresas nunca sale cuando se llaman modelos desde Salesforce. Pero AIforce es con todos: en la keynote también hablaron OpenAI y NVIDIA. La idea es que cada persona trabaje desde donde necesite, sin atarse a un solo proveedor.
Mi lectura: MCP se está volviendo un protocolo universal para que todos se comuniquen con todos, y la seguridad y la transparencia de los datos pasan a ser el centro de esa apertura. Alba lo mostró en su demo de Data 360: usó el MCP Server de Data 360 y, con un agente, creó DMOs, calculated insights, transforms e índices de búsqueda, para configurar la plataforma, no para programar.
Qué significa esto para una empresa mediana?
Que la pregunta ya no es si los agentes llegan, sino quién les da las directrices correctas. Gustavo lo dijo desde el negocio: la transformación tiene tres claves, procesos, personas y tecnología, y lo importante es que la gente que conoce el negocio sea la que la lleve adelante.
El consejo número uno de Alba fue directo: si no están usando IA, empiecen ya. Si quieren ver cómo aplicar AIforce, Agentforce y MCP en su operación, pueden agendar una demo de agentes de IA con Vantegrate. Y si prefieren aprender primero, en EGA Futura damos clases de Salesforce en vivo y gratis todos los jueves, con más de 2.000 alumnos.
Preguntas frecuentes
AIforce reemplaza a Agentforce?
No. Según Alba Rivas, de Salesforce, la idea de que AIforce reemplaza a Agentforce es un concepto erróneo que quizás se comunicó mal. Agentforce sigue siendo la IA propia de Salesforce, y AIforce es una capa más amplia que abre la plataforma a cualquier cliente de MCP o agente externo.
Qué es AIforce en Salesforce?
Es la capa que usa las tecnologías del Headless Toolkit (MCP Servers, Headless Experience Layer y soporte multi framework) para abrir Salesforce a cualquier agente, y que suma alianzas con vendors de agentes para que la configuración sea fácil y el acceso a los datos sea seguro.
Cómo cambia el rol del developer de Salesforce con los agentes de IA?
Pasa de escribir objetos, queries, clases y tests a acompañar al agente en tres puntos: el diseño (pedir una solución que siga sus directrices), la revisión (chequear que lo hecho sea lo pedido, porque la IA también se equivoca) y los guardrails (poner conocimiento y límites a lo que el agente puede hacer).
Cualquiera puede desarrollar una aplicación con IA?
Cualquiera puede pedirle a un agente que arme una aplicación. No cualquiera puede construir una aplicación que funcione en producción en un entorno empresarial, con calidad y seguridad.
Por qué se dice que fue el Dreamforce de los MCP y los skills?
Porque los agentes avanzaron muy rápido y ahora toca acomodar todo alrededor. MCP se está volviendo un protocolo universal para que todos se comuniquen con todos, y lo usan tanto developers como business users.
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