A inteligência artificial continua a avançar a um ritmo vertiginoso, forçando as empresas a desenvolver e lançar novos produtos mais rapidamente do que nunca ou correm o risco de se tornarem irrelevantes para um concorrente em rápida evolução.
A Salesforce acredita ter encontrado uma estratégia que lhe permite acompanhar, mesmo que não esteja claro o próximo rumo da IA. A gigante do software de gerenciamento de clientes está colaborando com seu roteiro de IA em tempo real.
A Salesforce certamente não é a única empresa a trabalhar intimamente com seus clientes para obter feedback sobre seus produtos. No entanto, é notável considerando o tamanho da empresa, o ritmo de lançamento de novos produtos ou correções de produtos existentes e o nível granular desses relacionamentos. Estas não são discussões anuais ou mesmo trimestrais. A Salesforce se reúne com alguns clientes uma vez por semana.
“Os 18.000 clientes são uma fonte de informações e uma riqueza de informações que são realmente necessárias para alcançar o sucesso do cliente”, disse Jayesh Govindarajan, vice-presidente executivo da Salesforce AI, ao TechCrunch em uma entrevista recente. “A pilha que construímos repercutiu nesses clientes. Com o tempo, podemos melhorar o contexto e, à medida que ele melhora, e os LLMs melhoram, os sistemas de agentes executam comportamentos cada vez mais totalmente autônomos. Esse é um caminho de inovação de longa duração e vamos investir nisso.”
A Salesforce foi uma das primeiras empresas a lançar software de gerenciamento de agentes de IA no final de 2024, antes que a IA de agentes começasse a dominar as manchetes no ano seguinte. Desde então, a empresa dobrou sua aposta e continua a lançar novos produtos para IA de voz e Slack em um ritmo rápido.
A Salesforce dá crédito a seus clientes pela taxa de lançamento de seus produtos. A empresa disse ao TechCrunch que, ao permitir que seus clientes liderem o caminho, ela é capaz de construir um roteiro de produtos de IA que pode reagir rapidamente ao rumo que a tecnologia de IA está tomando.
Quando grandes modelos de linguagem foram introduzidos, as empresas naturalmente queriam adotar a tecnologia, mas não tinham a tecnologia de última milha necessária para usar totalmente os LLMs, disse Muralidhar Krishnaprasad, presidente e diretor de tecnologia da engenharia da Salesforce, ao TechCrunch.
Evento Techcrunch
São Francisco, Califórnia
|
13 a 15 de outubro de 2026
A necessidade dessa tecnologia de última milha foi o que levou a Salesforce a lançar sua plataforma de gerenciamento de agentes Agentforce, disse Jayesh Govindarajan, vice-presidente executivo da Salesforce AI, em uma entrevista recente.
A partir daí, a empresa desenvolveu uma estratégia ascendente liderada por temas – incluindo contexto do agente, observabilidade e controles determinísticos, entre outros – em oposição a cronogramas de produtos específicos. Esta abordagem utiliza feedback direto de grupos rotativos de clientes para construir produtos com a suposição de que outras empresas terão necessidades semelhantes.
Clientes no banco do motorista
“A inovação que trouxemos é o resultado direto de trabalharmos com um grande número desses clientes e depois classificarmos os problemas que eles veem no mundo real”, disse Govindarajan. ‘Então (nós dividimos) isso e dizemos, o que pode ser resolvido na camada LLM, o que não pode? E para coisas que não podemos resolver na camada LLM, precisamos construir esse tipo de componentes de sistema operacional agentes em torno dos LLMs para podermos fazer isso.”
Trabalhar tão próximo das equipes de engenharia dos clientes permite que a Salesforce resolva problemas rapidamente antes que a tecnologia evolua para além deles.
“Não podemos esperar três ou seis meses para obter feedback e depois pensar em mais seis meses de trabalho”, disse Krishnaprasad. “Estamos literalmente reagindo a isso, semana após semana, mês após mês. Essa foi uma grande mudança. Agora empurramos o código, muito rápido, e temos vários tipos de portas para testar novos recursos, obter feedback antecipado antes de lançá-lo amplamente também. Então, essas são todas as mudanças que tivemos que fazer para acomodar essa rápida mudança neste ambiente.”
Engine, uma plataforma de gerenciamento de viagens, é uma das empresas que faz parte do ciclo de feedback dos clientes da Salesforce. E não é um relacionamento casual. A equipe de operações da empresa se reúne semanalmente com a Salesforce, de acordo com o fundador e CEO da Engine, Elia Wallen.
Através da parceria, o Engine obtém acesso a ferramentas de IA antes de serem lançadas. Wallen disse que o acesso ajuda a Engine a se manter competitiva e a obter mais valor dessas ferramentas do que de outra forma.
O relacionamento ocorre nos dois sentidos.
Wallen disse que viu o feedback do Engine ser implementado nas ferramentas do Salesforce. Por exemplo, Wallen disse que instruiu um agente de voz de IA a reservar-lhe um hotel em Chicago. Ele achou a voz e a interação um pouco artificiais e compartilhou isso com a Salesforce. Pouco depois, o agente foi trocado e os testes A/B da empresa começaram a apresentar melhores resultados.
“Se alguém estiver realmente disposto a ajudar a selecionar e construir os produtos de que precisamos, ele poderá nos ajudar melhor e realmente entender nosso problema e como pode resolvê-lo”, disse Wallen. “Para nós, é fantástico sermos convidados para algo assim, porque podemos influenciar o produto.”
Essa estratégia também permite que a empresa implemente soluções e fluxos de trabalho criados pelos usuários para sua base de clientes mais ampla.
A cooperativa de crédito federal PenFed conseguiu reduzir sua pilha de tecnologia trabalhando em estreita colaboração com a Salesforce, disse Shree Reddy, diretor de inovação e vice-presidente executivo da empresa, ao TechCrunch.
“Investimos nosso tempo e energia nas plataformas que são mais estratégicas e obviamente gastamos muito mais tempo nesse relacionamento”, disse Reddy sobre a Salesforce. “Esse investimento rendeu bons resultados em termos de fortalecimento da parceria que influencia um ao outro, e o que vemos é o melhor valor agregado mútuo para ambas as organizações.”
Reddy disse que a PenFed desenvolveu um fluxo de trabalho de gerenciamento de serviços de TI (ITSM) por conta própria, usando ferramentas e agentes existentes no Agentforce que funcionaram bem para a empresa. A Salesforce conseguiu ver esse sucesso e implementar a ferramenta em uma plataforma mais ampla para uso de outras empresas também.
A desvantagem dessa abordagem é que ela se baseia no clássico sentimento de serviço de que o cliente tem sempre razão. A Salesforce espera que sim, apesar de muitas empresas ainda descobrirem qual o papel que a IA desempenhará em seus negócios, e muitas ainda não terem encontrado valor na tecnologia. Como resultado, eles podem não ser a melhor fonte para o desenvolvimento de produtos a longo prazo.
Além disso, estar disposto a testar e visualizar a tecnologia em versão beta agora não se traduz necessariamente em hábitos de uso de longo prazo ou em contratos futuros de software.
Seja seu maior usuário
A empresa também adota essa abordagem de baixo para cima internamente. Govindarajan disse que os funcionários da Salesforce são os maiores usuários de suas ferramentas de IA.
A empresa também transferiu mão de obra e recursos no início do boom da IA. Quando o ChatGPT foi lançado, a Salesforce migrou equipes e recursos para criar uma nova equipe de IA – uma estratégia que a empresa considerou bem-sucedida durante diferentes ondas de inovação no passado, disse Krishnaprasad.
“À medida que a tecnologia muda, nunca sabemos o que acontecerá daqui a um mês”, disse Krishnaprasad. “Vamos nos adaptar a isso. E foi isso que fizemos durante todo o ano passado. Se você pensar bem, os agentes nem sequer estavam na terminologia quando você olha para trás, um ano e meio atrás. E então tivemos que reagir a isso. Tivemos que reagir a todos os avanços e tivemos que reagir aos nossos clientes.”
Quando você compra por meio de links em nossos artigos, podemos ganhar uma pequena comissão. Isso não afeta nossa independência editorial.
