Salesforce recibe un doble golpe por Agentforce: KeyBanc y Bernstein rebajan la acción por la lenta adopción

Salesforce rara vez recibe dos rebajas de recomendación el mismo día. El 9 de julio de 2026 ocurrió: KeyBanc Capital Markets y Bernstein bajaron la acción a una recomendación neutral, y el papel cayó entre 3% y 4% antes de estabilizarse. Lo relevante no es la caída puntual, sino que ambas firmas dieron el mismo motivo: la adopción de Agentforce, la apuesta de Salesforce en agentes de IA, avanza más lento de lo que sugieren los titulares.

KeyBanc movió a Salesforce a Sector Weight desde Overweight y retiró su precio objetivo de 290 dólares. Bernstein hizo lo propio, a Sector Weight desde Outperform. El analista de KeyBanc Jackson Ader fue directo: la única razón para comprar la acción hoy es que está barata. Su equipo repitió una idea incómoda: los datos de los clientes no están lo bastante ordenados para hacer trabajo real de IA, y Agentforce, como producto, todavía no está a la altura.

¿Qué preocupa realmente a los analistas sobre Agentforce?

El problema de fondo no es la tecnología, es la brecha entre lo que la empresa reporta y lo que dicen los clientes en terreno. Una encuesta reciente a directores de informática, los ejecutivos que controlan los presupuestos de software, mostró que más planean recortar su gasto en Salesforce el próximo año que aumentarlo. Los socios que despliegan la herramienta recién están convirtiendo pruebas de concepto en negocios reales, señal de una adopción lenta. Si los clientes necesitan meses para ordenar sus datos antes de que los agentes funcionen, los ingresos que Salesforce promete llegarán más tarde de lo que esperan los optimistas.

¿Por qué los agentes de IA amenazan el modelo por asiento?

Aquí está la tensión más profunda. Salesforce vendió su software de la misma forma durante 25 años: cobrando por usuario, es decir, por asiento. Si los agentes hacen el trabajo que antes hacían las personas, los clientes podrían necesitar menos asientos, lo que reduciría los ingresos en vez de aumentarlos. La compañía intenta ahora cobrar por el trabajo que completan sus agentes en lugar de por la cantidad de usuarios, pero ese modelo aún no está probado a escala. Es la misma pregunta que enfrenta cualquier proveedor de SaaS en la era de los agentes.

¿Y las cifras que Salesforce usa para defenderse?

No son menores. En su reporte del primer trimestre fiscal 2027, presentado el 27 de mayo, Salesforce informó que el ARR de Agentforce alcanzó 1.200 millones de dólares, un alza de 205% interanual, la rampa más rápida de cualquier producto en su historia. Los ingresos totales subieron 13%, hasta cerca de 11.100 millones, los márgenes operativos marcaron récord y la empresa elevó su guía anual. Marc Benioff siguió invirtiendo en la transición, con un compromiso de 1.000 millones de dólares en Suiza esta semana, sobre otros anteriores en Italia y Francia. La acción, además, cae cerca de 37% en el año y cotiza a unas 19 veces ganancias.

Análisis de Revenue Hub

Para un líder comercial en Chile y Latinoamérica, este episodio es más útil como espejo que como noticia bursátil. La grieta entre 205% de crecimiento de ARR y clientes que dicen que Agentforce todavía no está listo revela algo estructural: la promesa de los agentes de IA se rompe contra la realidad de los datos desordenados. Ningún agente vende, atiende o pronostica bien encima de un CRM sucio, con etapas mal definidas y campos vacíos. La adopción no se frena por el modelo, se frena por los cimientos.

La decisión que esto obliga a tomar no es si comprar o no un agente de IA, es en qué orden. Antes de encender agentes sobre tu operación comercial, la pregunta honesta es si tus datos, procesos y definiciones de pipeline soportarían que un sistema autónomo tome decisiones con ellos. La mayoría de las empresas B2B de la región aún no llegan a ese punto, y ahí está la oportunidad: quien ordena primero sus cimientos captura el valor de la IA antes que quien solo compra la licencia. Si estás evaluando agentes para ventas y servicio, revisa cómo pensamos el go-to-market con IA en el blog y el resto de noticias de GTM B2B.