Agentforce e IA sobre Salesforce
IA conectada ao processo.
Não uma demonstração desconectada do trabalho real.
Incorporar IA a uma organização começa com um processo definido, dados confiáveis, permissões claras e supervisão humana. Ajudamos a identificar os casos de uso adequados e integrá-los em seu ambiente Salesforce de forma progressiva e controlada.
Para quem é
Pontos de partida habituais para a IA no Salesforce
- Organizações que já usam Salesforce e desejam identificar onde a IA agrega valor real.
- Equipes de serviço com alto volume de casos que buscam reduzir o tempo de gestão sem perder qualidade.
- Equipes de vendas que desejam economizar tempo em preparação, resumos e acompanhamento.
- Executivos que não conseguem extrair valor dos dados organizacionais existentes.
- Organizações que exigem governança e controle antes de levar a IA para produção.
Casos de uso possíveis
Onde a IA agrega valor real
- Resumo de casos e chamadas
- Busca no conhecimento corporativo
- Recomendações de próxima melhor ação
- Autoatendimento
- Classificação e roteamento de casos
- Criação de tarefas
- Preenchimento de informações faltantes
- Redação de respostas
- Preparação de vendedores antes de uma chamada
- Detecção de anomalias
- Assistência em relatórios de gestão
- Agentforce para processos definidos
Problemas que este serviço resolve
Por que os projetos de IA ficam no POC
Entusiasmo sem foco
Muitas organizações partem da tecnologia em vez do problema. Identificamos dois ou três casos de uso frequentes, mensuráveis e melhoráveis, e começamos por aí.
Dados não preparados para um agente
A IA expõe qualquer falha nos dados: campos vazios, duplicados, fontes contraditórias. Revisamos os dados antes de construir o agente.
Preocupações regulatórias e de segurança
O que o agente vê, o que pode fazer, como é registrado. Definimos um Trust Layer, uma política de prompts e um rastro de auditoria antes de ir para produção.
POCs que nunca chegam à produção
Um POC sem critérios de sucesso definidos se torna uma bela demonstração. Definimos antecipadamente o que significa 'aprovado' e como é medido.
Princípios de trabalho
Uma abordagem responsável para adotar IA
Partir do processo
Não adicionamos IA apenas porque a capacidade existe. Primeiro definimos o problema, o usuário e o resultado desejado.
Revisar os dados
Um agente de IA não pode compensar dados pouco confiáveis, permissões incorretas ou um processo pouco claro.
Manter as pessoas no controle
As ações com impacto real nos negócios, finanças ou serviço requerem um mecanismo de aprovação adequado.
Definir permissões
O agente só acessa os dados e ações que realmente precisa para sua função.
Começar com um escopo limitado
Construir um caso de uso, medir o resultado e só então expandir.
Medir a qualidade
Acompanhar precisão, uso, tempo economizado, exceções e feedback dos usuários.
Processo de implementação
Oito etapas controladas
- 01
Seleção do caso de uso
- 02
Revisão de dados e permissões
- 03
Desenho da conversa e das ações
- 04
Construção de um protótipo
- 05
Testes com usuários
- 06
Definição de guardrails
- 07
Implantação por fases
- 08
Monitoramento e melhoria
Ponto de decisão
Uma breve conversa sobre seu primeiro caso de uso
Juntos, identificaremos quais processos estão prontos para a IA e quais devem ser melhorados no nível do processo antes de incorporar um agente.
Fatores de decisão
Quatro decisões que determinam se a IA chega à produção
Agentforce nativo vs. desenvolvimento sob medida
Quando escolher as Agentforce Actions nativas e quando é necessário desenvolver ferramentas específicas ou chamar um sistema externo.
Escopo da autonomia do agente
Decidir o quanto o agente age de forma independente, quando propõe para aprovação humana e quando delega a tarefa completamente a um vendedor.
Preço e modelo operacional
O uso da IA consome créditos. Dimensionar corretamente o contexto, o comprimento do prompt e a frequência de uso afeta diretamente o custo operacional.
Monitoramento e melhoria contínua
Medir não apenas o resultado do agente, mas o comportamento dos usuários em torno dele: quais ações foram aprovadas, quais foram rejeitadas e o que é escalado para uma pessoa.
Erros comuns
Padrões que convém evitar na implementação de IA
- Construir um agente de IA antes de ter um processo de negócio definido.
- Conceder ao agente permissões muito amplas por conveniência de desenvolvimento.
- Expor uma fonte de dados sem revisar e confiar que o modelo 'se vire'.
- Ignorar a aprovação humana em ações com impacto financeiro ou de serviço.
- Colocar o agente em funcionamento sem registros ou monitoramento, sem como aprender e melhorar.
Aprofunde-se
Guias e serviços relacionados
Perguntas frequentes
Agentforce e IA — perguntas habituais
O que é Agentforce?
É necessário o Data Cloud para usar o Agentforce?
Qual é a diferença entre Agentforce e um chatbot?
Usar IA expõe informações sensíveis?
Como sabemos se um caso de uso é adequado para IA?
Próximo passo
Explorar o encaixe do Agentforce
Avaliaremos quais cenários estão prontos para um agente de IA, o que é necessário em dados e permissões, e por onde começar.
Próximo passo
Falar sobre Agentforce e IA
Juntos, avaliaremos quais processos estão prontos para um primeiro caso de uso e qual infraestrutura é necessária.