“Acreditamos que o Agentforce não é apenas uma transformação tecnológica — é uma transformação humana, onde trabalhamos melhor ao lado de agentes de IA e desenvolvemos as habilidades do futuro”, afirma Gray.
Essa mentalidade — de que pessoas + agentes impulsionam o sucesso juntos — tem guiado cada implantação do Agentforce nas equipes internas da Salesforce. Mas, embora o Agentforce já tenha 75% mais precisão do que modelos criados manualmente, assim como um novo colaborador, ele nem sempre acerta de primeira. Cada agente de IA precisa de feedback, orientação e monitoramento contínuo para evoluir — e a plataforma de baixo código da Salesforce torna esse processo escalável para todos os times da empresa.
Com o Agent Builder, as equipes podem testar e ajustar seus agentes com ferramentas low-code. Isso inclui tópicos prontos para uso, instruções em linguagem natural, guardrails (limites de atuação) incorporados e ações automatizadas que acessam dados com segurança — sempre respeitando a governança de dados da Salesforce. Ajustes nas instruções, conexões com dados ausentes e melhorias nas barreiras de segurança ajudaram o Agentforce a evoluir semana após semana, em diversos casos de uso.
Um exemplo é o Manager Agent. A primeira versão desse agente foi projetada para responder perguntas sobre planejamento de remuneração, com base nos conteúdos oficiais sobre compensação e benefícios. Por se tratar de um tema sensível, o agente foi limitado a esse conjunto específico de dados. Guardrails impediam que ele fizesse recomendações financeiras, previsões salariais ou comentários sobre indivíduos.
No entanto, o conteúdo genérico da base dificultava respostas mais refinadas sobre temas como filosofia de remuneração, elegibilidade e questões relacionadas. A equipe rapidamente percebeu que o agente precisava acessar informações mais granulares e contextuais para ser útil de verdade. Foram testadas centenas de perguntas reais de usuários, com análise contínua das respostas e ajustes na base de dados. Em alguns casos, o próprio agente sinalizou inconsistências entre fontes. Graças ao Data Cloud, que unifica e harmoniza fontes em tempo real, o processo de revalidação com conteúdo atualizado foi rápido e eficiente.
O Manager Agent tornou-se uma verdadeira extensão da equipe de RH, lidando de forma autônoma com aproximadamente 3.000 solicitações de gestores durante o período de planejamento de remuneração, com 74% de precisão e uma redução de 50% no volume de chamados de RH em comparação ao ano anterior.
Durante essa implementação, a equipe de RH trabalhou lado a lado com os times técnicos para monitorar a performance, revisar respostas, ajustar a linguagem conversacional e analisar a satisfação dos usuários. Também refinaram os guardrails para garantir que o agente só respondesse com base em dados confiáveis e atualizados. Quando a pergunta exigia suporte humano, o agente podia escalar imediatamente para a equipe adequada. Por exemplo, ele pode explicar como se inscrever no plano de compra de ações para colaboradores — mas não fornece aconselhamento sobre benefícios.
Para o futuro, o Manager Agent será expandido para áreas como tendências de aprendizado, tempo de voluntariado, feedbacks e prioridades de cargo.
“O RH está liderando a transformação como uma organização Agentforce-first”, afirma Sadie Koeppel, Gerente de Conteúdo da Salesforce. “Estamos constantemente ouvindo os colaboradores e buscando formas de desenvolver essas ferramentas para que todos possam realizar seu trabalho da melhor forma possível.”
