Permite implantar Agentforce con enfoque empresarial
Diseñamos acciones A Medida en Salesforce CRM para tu equipo comercial, con tutorización y bonificable por FUNDAE para empresas. Diseñamos el plan formativo.
Une low-code, pro-code y negocio en un mismo proyecto Agentforce exige colaboración entre administradores, desarrolladores, arquitectos, datos, seguridad y áreas funcionales. La formación conecta Agent Builder, Flow, Apex, Prompt Builder, Data 360 y DevOps para que todos trabajen con el mismo criterio.
1
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Situar Agentforce como la capa agentic de Salesforce Platform orientada a crear agentes que colaboran con empleados y clientes.
Diferenciar Agentforce de Einstein Bots, chatbots tradicionales, automatizaciones Flow, asistentes generativos y copilotos de productividad.
Comprender qué puede hacer un agente: interpretar intención, consultar datos, seleccionar acciones, responder, pedir aclaraciones y ejecutar procesos.
Identificar límites reales de Agentforce cuando faltan datos fiables, permisos correctos, acciones seguras o procesos bien definidos.
Analizar casos de uso adecuados en ventas, servicio, marketing, comercio, operaciones, soporte interno, conocimiento y productividad.
Reconocer casos donde no conviene empezar con un agente autónomo: procesos mal documentados, datos inconsistentes o decisiones de alto riesgo.
Relacionar Agentforce con CRM, automatización, datos unificados, confianza, seguridad y experiencia conversacional.
Establecer una matriz inicial de valor, riesgo, datos necesarios, usuarios afectados, canales y nivel de autonomía.
Definir qué significa éxito en un proyecto Agentforce: resolución, productividad, calidad, reducción de tiempo y confianza del usuario.
Preparar el enfoque del curso: diseñar agentes útiles, probados, seguros, desplegables y mantenibles.
Situar Agentforce como la capa agentic de Salesforce Platform orientada a crear agentes que colaboran con empleados y clientes.
Diferenciar Agentforce de Einstein Bots, chatbots tradicionales, automatizaciones Flow, asistentes generativos y copilotos de productividad.
Comprender qué puede hacer un agente: interpretar intención, consultar datos, seleccionar acciones, responder, pedir aclaraciones y ejecutar procesos.
Identificar límites reales de Agentforce cuando faltan datos fiables, permisos correctos, acciones seguras o procesos bien definidos.
Analizar casos de uso adecuados en ventas, servicio, marketing, comercio, operaciones, soporte interno, conocimiento y productividad.
Reconocer casos donde no conviene empezar con un agente autónomo: procesos mal documentados, datos inconsistentes o decisiones de alto riesgo.
Relacionar Agentforce con CRM, automatización, datos unificados, confianza, seguridad y experiencia conversacional.
Establecer una matriz inicial de valor, riesgo, datos necesarios, usuarios afectados, canales y nivel de autonomía.
Definir qué significa éxito en un proyecto Agentforce: resolución, productividad, calidad, reducción de tiempo y confianza del usuario.
Preparar el enfoque del curso: diseñar agentes útiles, probados, seguros, desplegables y mantenibles.
Tema 1: Agentforce en la empresa: qué es, para qué sirve y cuándo aplicarlo
Situar Agentforce como la capa agentic de Salesforce Platform orientada a crear agentes que colaboran con empleados y clientes.
Diferenciar Agentforce de Einstein Bots, chatbots tradicionales, automatizaciones Flow, asistentes generativos y copilotos de productividad.
Comprender qué puede hacer un agente: interpretar intención, consultar datos, seleccionar acciones, responder, pedir aclaraciones y ejecutar procesos.
Identificar límites reales de Agentforce cuando faltan datos fiables, permisos correctos, acciones seguras o procesos bien definidos.
Analizar casos de uso adecuados en ventas, servicio, marketing, comercio, operaciones, soporte interno, conocimiento y productividad.
Reconocer casos donde no conviene empezar con un agente autónomo: procesos mal documentados, datos inconsistentes o decisiones de alto riesgo.
Relacionar Agentforce con CRM, automatización, datos unificados, confianza, seguridad y experiencia conversacional.
Establecer una matriz inicial de valor, riesgo, datos necesarios, usuarios afectados, canales y nivel de autonomía.
Definir qué significa éxito en un proyecto Agentforce: resolución, productividad, calidad, reducción de tiempo y confianza del usuario.
Preparar el enfoque del curso: diseñar agentes útiles, probados, seguros, desplegables y mantenibles.
Tema 2: Arquitectura de Agentforce: plataforma, razonamiento, datos, acciones y canales
Comprender los componentes principales de Agentforce: agente, instrucciones, acciones, datos, canales, seguridad y experiencia conversacional.
Analizar el papel del Atlas Reasoning Engine como motor que interpreta intención, decide pasos y orquesta acciones.
Diferenciar instrucciones, comportamiento esperado, límites de respuesta y reglas de escalado humano.
Entender cómo las acciones permiten al agente ejecutar tareas sobre Salesforce o sistemas conectados.
Relacionar Agentforce con el Trust Layer para proteger datos, controlar grounding y mantener seguridad empresarial.
Comprender cómo Data 360/Data Cloud y Agentforce Data Library aportan contexto y grounding a respuestas generativas.
Analizar canales posibles según caso de uso: experiencia Salesforce, Service, Sales, Slack, web, mensajería o API.
Definir qué información necesita el agente para actuar correctamente: registros, permisos, conocimiento, contexto y datos externos.
Diseñar una arquitectura lógica con usuarios, agente, datos, acciones, modelo, canal, seguridad y trazabilidad.
Documentar decisiones arquitectónicas para evitar agentes construidos solo desde la interfaz sin diseño previo.
Tema 3: Licencias, ediciones, permisos y preparación de la org
Revisar requisitos de edición, licencias, permisos y capacidades disponibles antes de diseñar agentes para producción.
Preparar una sandbox o entorno de desarrollo para construir agentes sin afectar a usuarios ni datos reales.
Habilitar funcionalidades necesarias de Agentforce, Prompt Builder, Flow, Data 360/Data Cloud y canales según laboratorio.
Crear usuarios de prueba con perfiles, permission sets y acceso realista para validar experiencia y límites de seguridad.
Configurar permisos de administrador, builder, tester, reviewer y usuario final diferenciando responsabilidades.
Revisar acceso a objetos, campos, registros, conocimiento, flows y acciones antes de atribuir fallos al agente.
Crear un inventario de dependencias: clouds activas, datos disponibles, canales, integraciones y automatizaciones existentes.
Separar entornos de laboratorio, UAT y producción con criterios de promoción y control de cambios.
Documentar supuestos de licencia para que el diseño del agente no dependa de funcionalidades no contratadas.
Crear una checklist de preparación de org antes de iniciar cualquier implementación Agentforce.
Tema 4: Diseño funcional del agente: caso de uso, alcance y experiencia conversacional
Convertir necesidades de negocio en un caso de uso concreto, medible y delimitado para evitar agentes demasiado amplios.
Definir usuarios objetivo, contexto de trabajo, canal, horario, idioma, tono, datos disponibles y resultado esperado.
Separar tareas informativas, tareas transaccionales, tareas de recomendación y tareas que requieren intervención humana.
Diseñar conversaciones esperadas incluyendo preguntas frecuentes, variaciones, errores, ambigüedad y solicitudes fuera de alcance.
Establecer qué debe hacer el agente cuando no sabe, no puede actuar, no tiene permisos o detecta riesgo.
Preparar criterios de escalado hacia humano, creación de caso, transferencia a cola, notificación o cierre controlado.
Definir KPIs funcionales: tasa de resolución, precisión, satisfacción, reducción de tiempo, adopción y tareas completadas.
Identificar dependencias de datos, automatización y permisos antes de construir componentes técnicos.
Crear un mapa de intents, acciones, fuentes de conocimiento y respuestas esperadas.
Documentar el diseño funcional para que negocio, IT, seguridad y desarrollo compartan la misma expectativa.
Tema 5: Agent Builder: creación, configuración y ciclo de vida del agente
Crear un agente desde plantilla o desde cero según el caso de uso y capacidades disponibles en la org.
Configurar nombre, descripción, propósito, canal, idioma, audiencia y comportamiento general del agente.
Explorar la interfaz de Agent Builder o Agentforce Builder identificando zonas de instrucciones, acciones, pruebas y publicación.
Definir instrucciones iniciales que expliquen objetivo, límites, tono, fuentes de verdad y comportamiento ante incertidumbre.
Añadir capacidades de agente de forma incremental, validando cada bloque antes de ampliar alcance.
Comparar agentes estándar, agentes personalizados y plantillas para decidir cuándo reutilizar y cuándo construir desde cero.
Gestionar versiones del agente evitando cambios directos en producción sin prueba previa.
Documentar cada cambio de configuración con motivo, responsable, fecha y caso de prueba asociado.
Preparar un flujo de trabajo de construcción iterativa: diseñar, construir, probar, ajustar, validar y desplegar.
Evitar agentes “todo en uno” que mezclan ventas, servicio, operaciones y soporte sin separación de responsabilidades.
Tema 6: Topics, subagentes, instrucciones y estructura de capacidades
Comprender cómo los topics o subagentes agrupan trabajos que el agente puede realizar, según la experiencia de builder utilizada.
Diseñar capacidades del agente como unidades claras: resolver dudas, actualizar registros, consultar estado, recomendar siguiente acción o escalar.
Redactar instrucciones específicas para cada topic o subagente con contexto, condiciones, límites y pasos esperados.
Evitar instrucciones ambiguas que permitan respuestas correctas en demo pero inconsistentes en producción.
Separar capacidades de lectura, escritura, recomendación, resumen, generación y acción transaccional.
Diseñar rutas de decisión para que el agente sepa cuándo usar una acción, cuándo consultar conocimiento y cuándo pedir aclaración.
Incorporar ejemplos positivos y negativos para orientar comportamiento sin sobrerrestringir la conversación.
Limitar el alcance de cada topic para reducir confusión, solapamiento y selección incorrecta de acciones.
Revisar conflictos entre instrucciones generales del agente e instrucciones específicas de capacidades.
Crear una matriz de capacidades con objetivo, acciones disponibles, datos necesarios, riesgos, pruebas y owner.
Tema 7: Agent Actions: acciones estándar, personalizadas y criterios de uso
Comprender que las acciones son las herramientas con las que el agente consulta información, ejecuta procesos y completa tareas.
Revisar acciones estándar disponibles para casos de ventas, servicio, productividad o escenarios habilitados por la org.
Diseñar acciones personalizadas cuando los procesos de negocio no quedan cubiertos por la biblioteca estándar.
Diferenciar acciones de consulta, acciones de creación, acciones de actualización, acciones de resumen y acciones de integración.
Evaluar riesgo de cada acción según datos afectados, reversibilidad, permisos, impacto económico y exposición al usuario.
Definir inputs y outputs claros para que el agente pueda invocar la acción sin ambigüedad.
Evitar acciones demasiado genéricas que permiten al agente operar sin suficiente control.
Crear acciones que devuelvan resultados estructurados, comprensibles y útiles para la respuesta conversacional.
Probar acciones de forma aislada antes de conectarlas al agente.
Documentar cada acción con finalidad, fuente, permisos, límites, errores esperados y pruebas mínimas.
Tema 8: Flow Builder como motor de acciones low-code
Crear flows invocables por Agentforce para consultar, crear, actualizar o coordinar procesos dentro de Salesforce.
Diseñar entradas y salidas de Flow pensando en cómo el agente formulará la petición y cómo interpretará el resultado.
Aplicar decisiones, validaciones, fault paths y mensajes de error claros para evitar respuestas confusas.
Controlar permisos de ejecución, contexto de usuario, acceso a objetos y restricciones de seguridad.
Evitar flows que ejecutan demasiadas tareas no relacionadas o modifican registros sin confirmación adecuada.
Diseñar flows idempotentes cuando puedan ser invocados varias veces por error o por reintentos.
Registrar resultados importantes mediante campos, actividades, notas o logs de negocio cuando el proceso lo requiere.
Probar flows con datos reales de sandbox y escenarios extremos antes de asignarlos al agente.
Documentar dependencias de Flow: objetos, campos, validaciones, permisos, automatizaciones y usuarios afectados.
Crear patrones reutilizables de acciones Flow para agentes de servicio, ventas, soporte interno y operaciones.
Tema 9: Apex y acciones pro-code para lógica avanzada
Identificar cuándo una acción debe implementarse en Apex porque Flow no ofrece suficiente control, rendimiento o lógica.
Diseñar clases Apex orientadas a acciones de agente con interfaces claras, validación de entradas y salidas previsibles.
Aplicar principios de seguridad en Apex: sharing, CRUD/FLS, validación de datos, control de excepciones y límites governor.
Evitar que una acción Apex permita operaciones amplias o peligrosas sin filtros, permisos o confirmación.
Crear respuestas estructuradas para que el agente pueda explicar resultados sin inventar datos.
Gestionar errores técnicos y de negocio diferenciando mensajes para usuario, logs para soporte y excepciones reales.
Escribir tests Apex que cubran casos correctos, errores, permisos, datos ausentes y límites relevantes.
Versionar acciones Apex dentro de Salesforce DX para integrarlas con CI/CD.
Documentar contrato de cada acción: inputs, outputs, objetos afectados, permisos, límites y dependencias.
Revisar acciones pro-code con seguridad y arquitectura antes de publicarlas a un agente de producción.
Tema 10: Prompt Builder y diseño de prompts empresariales
Utilizar Prompt Builder para crear plantillas reutilizables conectadas a datos Salesforce y contexto de usuario.
Diseñar prompts con objetivo claro, tono, formato, restricciones, grounding y criterios de respuesta.
Incorporar variables, registros, campos, datos relacionados y contexto de negocio sin exponer información innecesaria.
Comparar prompts para generación de campos, resúmenes, emails, respuestas de servicio o asistencia comercial.
Evitar prompts que inducen respuestas largas, vagas, sin evidencia o incompatibles con políticas corporativas.
Integrar prompt templates como acciones o recursos dentro de flujos Agentforce cuando el caso lo requiere.
Probar prompts con datos variados para detectar sesgos, falta de contexto, errores de formato o respuestas poco útiles.
Documentar versión, propietario, caso de uso, campos utilizados, restricciones y criterios de aceptación de cada prompt.
Crear patrones de prompt corporativos para ventas, servicio, soporte, generación de contenido y análisis de registros.
Establecer un proceso de revisión y aprobación de prompts críticos antes de usarlos en producción.
Tema 11: Grounding con Agentforce Data Library, Knowledge y fuentes documentales
Comprender el grounding como mecanismo para basar respuestas en información corporativa y reducir respuestas genéricas.
Configurar Agentforce Data Library con conocimiento, campos, archivos o fuentes web según capacidades disponibles.
Preparar artículos de Knowledge, documentos y contenidos con estructura clara, vigencia, owner y metadatos adecuados.
Evitar conectar repositorios documentales desordenados que contienen información obsoleta o contradictoria.
Diseñar políticas de actualización para que el agente no responda con documentos caducados.
Evaluar calidad de respuestas grounded comparando evidencia utilizada, precisión, completitud y claridad.
Separar información pública, interna, confidencial y restringida antes de asignarla a un agente.
Definir fallback cuando no existe fuente fiable o cuando la información recuperada no responde a la pregunta.
Documentar fuentes conectadas, permisos, criterios de inclusión y proceso de revisión.
Convertir la gestión del conocimiento en requisito central para que Agentforce funcione de forma fiable.
Tema 12: Data 360/Data Cloud aplicado a Agentforce
Comprender cómo Data 360/Data Cloud puede unificar, transformar y activar datos para enriquecer agentes.
Identificar qué datos necesita el agente: cliente, interacciones, compras, casos, preferencias, consentimientos, productos o señales externas.
Revisar perfiles unificados, modelos de datos, identidad, transformaciones y activación en el contexto de Agentforce.
Diseñar casos donde el agente necesita datos más allá de registros CRM tradicionales.
Preparar segmentaciones o datos calculados que permitan personalización sin sobrecargar la conversación.
Controlar permisos, consentimiento y sensibilidad cuando se usan datos unificados de clientes.
Evitar que el agente actúe sobre datos no reconciliados, duplicados o sin calidad suficiente.
Crear pruebas que validen si el agente responde distinto según perfil, historial o contexto del cliente.
Documentar flujos de datos desde origen hasta agente, incluyendo owner, actualización y límites de uso.
Diseñar una arquitectura donde Data 360/Data Cloud mejora respuestas sin convertirse en una caja negra.
Tema 13: Trust Layer, seguridad de datos y control de privacidad
Comprender el papel del Trust Layer en la conexión segura entre datos empresariales y modelos generativos.
Revisar cómo permisos, sharing, FLS, object permissions y políticas de datos condicionan lo que el agente puede usar.
Definir qué datos puede procesar el agente, qué debe ocultar y qué no debe enviarse a modelos o respuestas.
Aplicar minimización de datos en prompts, acciones, grounding y respuestas generadas.
Diseñar controles para datos personales, información comercial sensible, datos financieros, contratos o casos confidenciales.
Revisar riesgos de prompt injection, data leakage, respuestas no autorizadas y ejecución de acciones indebidas.
Establecer reglas para que el agente no revele información por canales inadecuados.
Preparar pruebas de seguridad con usuarios de distintos perfiles y permisos.
Documentar medidas de seguridad para auditoría interna, compliance y revisión de gobierno de IA.
Crear una política de uso responsable de Agentforce adaptada a la empresa.
Tema 14: Agentforce para Service Cloud y atención al cliente
Diseñar agentes de servicio capaces de responder preguntas, consultar casos, sugerir soluciones y escalar cuando sea necesario.
Conectar Agentforce con Knowledge para ofrecer respuestas basadas en documentación aprobada.
Configurar acciones para crear, actualizar, consultar o resumir casos bajo permisos y validaciones adecuadas.
Diseñar flujos de escalado hacia agente humano, cola, supervisor o caso prioritario.
Controlar tono, empatía, claridad y límites de compromiso en respuestas al cliente.
Gestionar casos complejos donde el agente debe pedir datos adicionales antes de actuar.
Preparar pruebas con preguntas frecuentes, quejas, solicitudes ambiguas, errores de producto y clientes enfadados.
Medir éxito en servicio: resolución, deflexión, CSAT, tiempo medio, escalados correctos y calidad de respuesta.
Evitar que el agente prometa compensaciones, cambios contractuales o decisiones no autorizadas.
Documentar playbooks de servicio para mantener coherencia entre agente IA y equipo humano.
Tema 15: Agentforce para Sales Cloud y productividad comercial
Diseñar asistentes para vendedores que consultan oportunidades, resumen cuentas, preparan reuniones y sugieren próximos pasos.
Configurar acciones para actualizar oportunidades, crear tareas, resumir interacciones o preparar comunicaciones.
Usar datos de cuentas, contactos, actividades, oportunidades, productos y pipeline para personalizar asistencia comercial.
Crear prompts para emails, notas de llamada, preparación de reuniones y seguimiento de oportunidades.
Evitar que el agente modifique forecast, fases o importes sin confirmación y permisos adecuados.
Diseñar casos de lead nurturing, deal support, seguimiento de conversaciones y priorización comercial.
Medir impacto en productividad: tiempo ahorrado, tareas completadas, calidad de datos y avance de oportunidades.
Preparar escenarios de prueba con oportunidades incompletas, datos contradictorios y clientes estratégicos.
Controlar tono comercial, cumplimiento legal y coherencia de marca en comunicaciones generadas.
Documentar buenas prácticas para que vendedores adopten Agentforce sin perder criterio ni ownership de la relación comercial.
Tema 16: Agentforce para Marketing, Commerce y experiencias personalizadas
Identificar casos de uso donde Agentforce puede apoyar segmentación, campañas, recomendaciones, atención comercial o experiencia postventa.
Integrar datos de cliente, preferencias, comportamiento y consentimientos cuando el entorno dispone de Data 360/Data Cloud.
Diseñar agentes que ayuden a usuarios internos a preparar campañas, interpretar audiencias o generar borradores controlados.
Apoyar experiencias de comercio con respuestas sobre productos, pedidos, disponibilidad, devoluciones o recomendaciones.
Controlar estrictamente permisos, consentimiento, personalización y datos usados para no comprometer privacidad.
Evitar que el agente genere mensajes de marketing sin revisión, compliance o aprobación de marca.
Preparar acciones que consultan información de catálogo, pedidos o estado de cliente sin modificar datos críticos sin confirmación.
Diseñar prompts de personalización diferenciando sugerencia interna y comunicación externa.
Medir impacto en conversión, tiempo de respuesta, calidad de contenido, reducción de tareas y satisfacción.
Documentar límites de uso para marketing y commerce antes de abrir agentes a clientes o audiencias amplias.
Tema 17: Agentforce en Slack y canales colaborativos
Analizar casos donde Agentforce en Slack puede apoyar productividad interna, consulta de datos, coordinación y automatización.
Diseñar experiencias conversacionales para equipos que trabajan en canales compartidos y necesitan respuestas rápidas.
Controlar qué datos puede devolver el agente en canales públicos, privados, directos o espacios con varios usuarios.
Configurar acciones útiles para ventas, servicio, operaciones o soporte interno desde conversaciones colaborativas.
Evitar exposición de datos sensibles en canales donde participan usuarios sin permisos adecuados.
Preparar instrucciones para que el agente indique fuentes, límites y pasos siguientes.
Diseñar casos de escalado desde Slack hacia Salesforce, casos, tareas, registros o flujos internos.
Medir adopción por canal, tipos de consulta, valor generado y riesgos detectados.
Crear normas de uso para que los empleados sepan qué pedir y qué no pedir al agente en Slack.
Documentar arquitectura, permisos, canales, owners y procedimientos de soporte.
Tema 18: Canales externos, APIs y experiencia customer-facing
Diseñar agentes que interactúan con clientes finales en canales web, mensajería o experiencias digitales controladas.
Evaluar cuándo utilizar Agent API para integrar agentes en aplicaciones externas o interfaces personalizadas.
Definir autenticación, contexto, identidad, sesión y permisos antes de exponer un agente fuera de Salesforce.
Controlar respuestas en canales externos donde la reputación de marca y el riesgo legal son mayores.
Diseñar mensajes de bienvenida, disclaimers, límites, escalado y transferencia a humano.
Gestionar sesiones, contexto conversacional, datos de cliente y trazabilidad de interacciones.
Probar experiencias con usuarios anónimos, autenticados, clientes existentes y perfiles con datos sensibles.
Evitar acciones transaccionales de alto riesgo sin validación adicional o confirmación explícita.
Integrar telemetría de canal con métricas Salesforce y reporting de Agentforce.
Documentar criterios de publicación externa, rollback y revisión de seguridad.
Tema 19: Integración con sistemas externos mediante MuleSoft, APIs y acciones conectadas
Identificar procesos donde el agente necesita consultar o actuar fuera de Salesforce: ERP, ticketing, facturación, logística o sistemas internos.
Diseñar integraciones mediante MuleSoft, APIs, External Services, Apex callouts o conectores aprobados.
Crear acciones que encapsulan llamadas externas sin exponer complejidad técnica al agente.
Validar entradas, salidas, errores, timeouts y permisos antes de permitir invocación desde Agentforce.
Controlar secretos, credenciales, OAuth, Named Credentials y políticas de seguridad de integración.
Diseñar respuestas estructuradas que el agente pueda convertir en explicación útil sin inventar información.
Preparar circuit breakers, reintentos, fallback y escalado cuando un sistema externo no responde.
Evitar que el agente ejecute operaciones críticas en sistemas externos sin confirmación humana.
Documentar contrato de integración, owner, SLA, límites, errores y procedimientos de soporte.
Medir latencia e impacto de integraciones externas sobre experiencia conversacional.
Tema 20: Diseño de datos, permisos y calidad antes de activar agentes
Auditar calidad de datos CRM antes de entrenar procesos Agentforce sobre información incompleta o duplicada.
Revisar campos obligatorios, valores inconsistentes, registros desactualizados y automatizaciones que generan datos poco fiables.
Crear datos de prueba representativos para validar agentes sin usar información real sensible.
Configurar permisos por perfil y permission set para verificar que el agente respeta visibilidad de registros y campos.
Detectar automatizaciones existentes que pueden interferir con acciones del agente.
Diseñar data readiness checklist para casos de ventas, servicio, marketing, operaciones y soporte.
Preparar dashboards de calidad de datos relacionados con los casos de uso del agente.
Documentar fuentes de verdad cuando existen datos duplicados entre Salesforce y sistemas externos.
Establecer owners de datos para resolver problemas antes de culpar a Agentforce por respuestas pobres.
Convertir la calidad de datos en fase obligatoria de cada proyecto Agentforce.
Tema 21: Testing Center, pruebas conversacionales y casos de evaluación
Utilizar Testing Center para generar y ejecutar pruebas sobre capacidades del agente.
Crear casos de prueba basados en preguntas reales, conversaciones frecuentes, errores, ambigüedad y escenarios límite.
Diseñar pruebas positivas, negativas, de seguridad, de permisos, de escalado y de acciones transaccionales.
Añadir contexto realista como IDs, apps, registros, usuarios o variables necesarias para simular situaciones de producción.
Evaluar respuestas según precisión, cumplimiento de instrucciones, uso correcto de datos y selección adecuada de acciones.
Medir fallos por categoría: grounding, permisos, acción equivocada, respuesta incompleta, tono, formato o falta de aclaración.
Generar pruebas desde capacidades principales del agente y ampliar manualmente con casos críticos de negocio.
Comparar resultados entre versiones del agente para detectar regresiones.
Documentar criterios de aceptación antes de pasar de sandbox a producción.
Crear una biblioteca de pruebas reutilizable para cada agente y cada release.
Tema 22: Testing automatizado con Agentforce DX, Testing API y CI/CD
Preparar un proyecto Salesforce DX para versionar metadata de agentes junto con Apex, Flows y configuración relacionada.
Utilizar CLI y VS Code para crear, sincronizar, probar, previsualizar y desplegar agentes.
Generar agent specs, authoring bundles y test specs cuando el flujo pro-code lo requiere.
Ejecutar pruebas de agente desde línea de comandos para integrarlas en pipelines de CI/CD.
Diseñar tests YAML o definiciones equivalentes con utterances, expectativas, contexto y evaluaciones personalizadas.
Gestionar preview sessions para validar comportamiento antes de publicar versiones activas.
Sincronizar cambios entre org, sandbox y repositorio evitando divergencias entre low-code y pro-code.
Incorporar code review para cambios en agentes, acciones, instrucciones, prompts y metadata crítica.
Crear gates de calidad antes de desplegar a producción: tests, revisión, aprobación funcional y validación de seguridad.
Documentar un flujo DevOps Agentforce compatible con el modelo de releases de la organización.
Tema 23: DevOps, versionado y despliegue de agentes como metadata
Comprender que los agentes se gestionan como metadata Salesforce y deben formar parte del ciclo de vida de cambios.
Separar desarrollo, integración, UAT y producción para reducir riesgo de publicar agentes no validados.
Versionar cambios de agente, actions, prompts, flows, Apex, permisos y configuración asociada.
Definir ramas, pull requests, revisiones y aprobaciones para cambios Agentforce.
Crear paquetes, plantillas o despliegues repetibles cuando se gestionan varios agentes o clientes.
Controlar activación y desactivación de agentes por versión, canal y entorno.
Planificar rollback cuando una versión genera respuestas incorrectas, fallos de acción o mala experiencia de usuario.
Documentar dependencias entre agente, datos, permisos, flows, Apex, prompts y canales.
Automatizar despliegues sin perder revisión humana en cambios de comportamiento conversacional.
Crear un modelo operativo donde Agentforce se despliega con la misma disciplina que cualquier funcionalidad crítica.
Tema 24: Observabilidad, métricas, feedback y mejora continua
Definir métricas de uso: conversaciones, usuarios, tareas completadas, acciones invocadas, escalados y abandono.
Medir calidad de respuesta mediante feedback, revisión humana, tests, satisfacción y análisis de errores.
Analizar fallos por capacidad, canal, tipo de usuario, acción, fuente de datos o versión del agente.
Crear dashboards para dirección, soporte, producto, administradores y equipo técnico.
Revisar coste, consumo, eficiencia y valor operativo de cada agente.
Incorporar feedback de usuarios para ajustar instrucciones, acciones, prompts, datos o procesos.
Detectar capacidades poco usadas, consultas recurrentes sin respuesta y acciones que generan demasiados errores.
Establecer revisiones periódicas de salud del agente con owners funcionales y técnicos.
Documentar cambios derivados de observabilidad para mantener trazabilidad de mejora.
Convertir Agentforce en un producto vivo que evoluciona con datos reales, no en una configuración estática.
Tema 25: Seguridad avanzada, prompt injection y uso responsable de agentes
Identificar amenazas específicas de agentes generativos: prompt injection, data leakage, abuso de acciones y respuestas no autorizadas.
Diseñar pruebas adversariales con instrucciones maliciosas, intentos de extraer datos y solicitudes fuera de política.
Limitar acciones peligrosas mediante permisos, confirmaciones, validaciones, scopes y separación de responsabilidades.
Aplicar revisión humana en decisiones sensibles: descuentos, compensaciones, cambios contractuales, datos personales o acciones irreversibles.
Controlar grounding para evitar que contenido externo malicioso influya en comportamiento del agente.
Definir políticas de respuesta segura ante preguntas no autorizadas, datos protegidos o intentos de manipulación.
Revisar logs y conversaciones para detectar patrones de abuso o fallos de seguridad.
Crear guías de uso responsable para empleados, administradores y equipos de negocio.
Evaluar impacto legal, reputacional y operativo antes de publicar agentes customer-facing.
Incorporar seguridad en diseño, pruebas, despliegue y mantenimiento continuo.
Tema 26: Gobernanza, roles, CoE y modelo operativo de Agentforce
Crear un centro de excelencia o equipo responsable de estándares Agentforce en la organización.
Definir roles: owner funcional, admin, developer, architect, data owner, security reviewer, tester y operations owner.
Establecer criterios para aprobar nuevos agentes, acciones, prompts, canales y fuentes de datos.
Crear plantillas de diseño funcional, matriz de riesgos, checklist de datos y checklist de publicación.
Definir estándares de naming, documentación, pruebas, despliegue, feedback y mantenimiento.
Separar agentes por dominio, audiencia, canal y nivel de riesgo para evitar configuraciones inmanejables.
Gestionar ciclo de vida: ideación, diseño, construcción, prueba, publicación, monitorización, mejora y retirada.
Revisar periódicamente agentes activos, acciones obsoletas, permisos excesivos y datos desconectados.
Medir madurez Agentforce con KPIs de adopción, valor, seguridad, calidad y gobernabilidad.
Construir un modelo de escalado que permita multiplicar agentes sin perder control ni confianza.
Tema 27: Casos de uso avanzados por industria y departamento
Diseñar agentes para banca y seguros orientados a soporte, información de pólizas, reclamaciones y seguimiento comercial controlado.
Crear agentes para retail y ecommerce capaces de consultar pedidos, productos, devoluciones y recomendaciones bajo permisos adecuados.
Preparar agentes para industria y logística con seguimiento de incidencias, órdenes, entregas, inventario o soporte operativo.
Diseñar agentes para educación, formación o recursos humanos con soporte interno, documentación, solicitudes y FAQs.
Aplicar Agentforce en salud o ciencias de la vida con especial atención a privacidad, límites informativos y escalado humano.
Crear agentes para soporte IT que consultan conocimiento, crean tickets, clasifican incidencias y recomiendan pasos básicos.
Diseñar agentes financieros internos para análisis de cuentas, recordatorios, reporting y seguimiento de tareas sin tomar decisiones autónomas críticas.
Preparar agentes para equipos legales que ayudan a localizar información, resumir registros y coordinar tareas sin sustituir revisión jurídica.
Comparar autonomía permitida por industria según riesgo regulatorio, sensibilidad de datos y criticidad del proceso.
Crear una cartera priorizada de agentes por valor, complejidad, riesgo, datos disponibles y esfuerzo de implantación.
Tema 28: Adopción, gestión del cambio y capacitación de usuarios
Diseñar un plan de adopción para usuarios finales que explique qué hace el agente, qué no hace y cómo pedirle tareas.
Crear guías de uso por perfil: vendedor, agente de servicio, manager, empleado interno, administrador y supervisor.
Preparar demos realistas que muestren casos útiles y también límites del agente.
Evitar lanzar Agentforce como novedad tecnológica sin vincularlo a objetivos concretos de productividad o experiencia.
Recoger feedback temprano de usuarios piloto para ajustar instrucciones, acciones, tono y flujos.
Diseñar comunicaciones internas que reduzcan miedo a sustitución y expliquen colaboración humano-agente.
Crear formación breve para usuarios de negocio sobre prompts efectivos, revisión de respuestas y escalado.
Medir adopción real más allá del número de conversaciones: tareas completadas, tiempo ahorrado y satisfacción.
Gestionar resistencia cuando el agente falla al inicio, explicando ciclo de mejora y canales de reporte.
Integrar Agentforce en procesos existentes para que no se convierta en una herramienta paralela sin uso.
Tema 29: Operación diaria, mantenimiento, soporte y retirada de agentes
Crear rutinas de revisión de conversaciones, errores, acciones fallidas, feedback negativo y capacidades poco usadas.
Mantener prompts, instrucciones, Data Library, Knowledge y datos de grounding actualizados.
Revisar permisos, usuarios, canales y acciones tras cambios organizativos o de proceso.
Gestionar incidencias cuando el agente responde mal, ejecuta una acción incorrecta o no encuentra información.
Preparar procedimientos de desactivación temporal ante fallo crítico, cambio legal, problema de datos o incidente de seguridad.
Documentar releases, cambios, pruebas, decisiones y motivos de ajuste.
Revisar costes, límites, consumo y valor generado por cada agente.
Retirar agentes, acciones o topics que ya no aportan valor o generan riesgo.
Mantener runbooks para soporte de primer nivel, administradores y equipo técnico.
Convertir la operación de Agentforce en una práctica continua de producto, no en un proyecto puntual.
Tema 30: Proyecto Final
Recibir un caso empresarial con necesidad de crear un agente Agentforce para ventas, servicio, soporte interno u operaciones.
Analizar proceso actual, usuarios, datos, canales, riesgos, objetivos, métricas y límites de actuación.
Diseñar el agente con propósito, audiencia, instrucciones generales, capacidades, acciones, fuentes de conocimiento y criterios de escalado.
Preparar la org de laboratorio con permisos, datos de prueba, objetos, campos, usuarios, Flows y entorno de Agentforce.
Crear un agente desde plantilla o desde cero y configurar comportamiento, tono, límites, topics o subagentes.
Diseñar al menos una acción estándar y una acción personalizada mediante Flow o Apex con entradas, salidas y control de errores.
Incorporar Prompt Builder o Agentforce Data Library para mejorar respuesta, grounding o generación controlada.
Conectar datos de Salesforce y, si procede, Data 360/Data Cloud para enriquecer contexto y personalización.
Ejecutar pruebas conversacionales con Testing Center, casos positivos, casos negativos, permisos y escenarios límite.
Versionar parte de la solución con Salesforce DX, CLI o VS Code, documentando metadata, despliegue y rollback.
Crear una matriz de seguridad con datos accesibles, acciones permitidas, riesgos, mitigaciones y revisión humana obligatoria.
Preparar dashboards o informe de observabilidad con uso esperado, KPIs, feedback, errores y mejora continua.
Diseñar plan de adopción para usuarios finales con guía de uso, comunicación, piloto y soporte inicial.
Presentar la solución final defendiendo diseño, configuración, datos, seguridad, pruebas, despliegue, gobierno y valor de negocio.
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar SalesForce Agentforce en su día a día
Administradores Salesforce
Este curso encaja con administradores que necesitan configurar agentes, permisos, datos, acciones, canales, pruebas y experiencia de usuario sin perder control sobre seguridad, calidad y gobierno. La formación les permite participar en proyectos Agentforce más allá de la configuración básica.
Consultores Salesforce y responsables funcionales
Los consultores podrán traducir necesidades de negocio en agentes útiles, medibles y gobernados. El curso les ayuda a definir casos de uso, procesos, límites de actuación, reglas conversacionales, fuentes de conocimiento, KPIs y criterios de aceptación.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en SalesForce Agentforce
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
No. Agentforce permite crear agentes que pueden razonar, consultar datos y ejecutar acciones dentro del ecosistema Salesforce. Un chatbot suele limitarse a conversación guiada o respuestas básicas; Agentforce puede integrarse con procesos, CRM, Flow, Apex y datos empresariales.
No para todas las partes. Administradores y consultores pueden aprovechar Agent Builder, Flow, Prompt Builder y configuración low-code. Los bloques de Apex, Agentforce DX, CLI y APIs están pensados para desarrolladores y arquitectos técnicos.
Sí. Hay un bloque específico para atención al cliente, Knowledge, casos, respuestas, escalado, acciones, calidad de respuesta y medición. También se trabajan escenarios comerciales, internos, operativos y multicanal.
Sí. El curso incluye Salesforce CLI, VS Code, metadata, agent specs, testing, preview, sincronización con proyectos DX, despliegue y gestión de versiones. Es una parte clave para equipos que quieren DevOps real.
Sí. Se trabaja cómo Data 360/Data Cloud puede enriquecer agentes con datos unificados, perfiles, señales y contexto. También se revisan permisos, calidad de datos, consentimiento y límites de uso.
Sí. El curso aborda Trust Layer, permisos, sharing, FLS, datos sensibles, grounding, prompt injection, canales, acciones peligrosas y revisión humana. La seguridad se trata como parte del diseño, no como una revisión final.
Sí. Se trabajan acciones estándar y personalizadas mediante Flow, Apex, Prompt Builder e integraciones externas. También se revisan inputs, outputs, errores, permisos, trazabilidad y criterios de riesgo.
Sí. De hecho, es el escenario ideal. Se puede adaptar a Sales Cloud, Service Cloud, Data Cloud, Experience Cloud, Slack, Marketing, Commerce o apps personalizadas ya existentes en la empresa.
Sí. El Proyecto Final puede diseñarse sobre casos anonimizados de la empresa: atención al cliente, soporte interno, ventas, operaciones, onboarding, conocimiento, gestión de casos o automatización de tareas.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
No. Agentforce permite crear agentes que pueden razonar, consultar datos y ejecutar acciones dentro del ecosistema Salesforce. Un chatbot suele limitarse a conversación guiada o respuestas básicas; Agentforce puede integrarse con procesos, CRM, Flow, Apex y datos empresariales.
No para todas las partes. Administradores y consultores pueden aprovechar Agent Builder, Flow, Prompt Builder y configuración low-code. Los bloques de Apex, Agentforce DX, CLI y APIs están pensados para desarrolladores y arquitectos técnicos.
Sí. Hay un bloque específico para atención al cliente, Knowledge, casos, respuestas, escalado, acciones, calidad de respuesta y medición. También se trabajan escenarios comerciales, internos, operativos y multicanal.
Sí. El curso incluye Salesforce CLI, VS Code, metadata, agent specs, testing, preview, sincronización con proyectos DX, despliegue y gestión de versiones. Es una parte clave para equipos que quieren DevOps real.
Sí. Se trabaja cómo Data 360/Data Cloud puede enriquecer agentes con datos unificados, perfiles, señales y contexto. También se revisan permisos, calidad de datos, consentimiento y límites de uso.
Sí. El curso aborda Trust Layer, permisos, sharing, FLS, datos sensibles, grounding, prompt injection, canales, acciones peligrosas y revisión humana. La seguridad se trata como parte del diseño, no como una revisión final.
Sí. Se trabajan acciones estándar y personalizadas mediante Flow, Apex, Prompt Builder e integraciones externas. También se revisan inputs, outputs, errores, permisos, trazabilidad y criterios de riesgo.
Sí. De hecho, es el escenario ideal. Se puede adaptar a Sales Cloud, Service Cloud, Data Cloud, Experience Cloud, Slack, Marketing, Commerce o apps personalizadas ya existentes en la empresa.
Sí. El Proyecto Final puede diseñarse sobre casos anonimizados de la empresa: atención al cliente, soporte interno, ventas, operaciones, onboarding, conocimiento, gestión de casos o automatización de tareas.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
Diseñemos hoy el curso que tu empresa necesita
Cuéntanos tus objetivos de negocio y prepararemos una propuesta formativa bonificable totalmente ad hoc
Refuerza seguridad, confianza y gobierno de IA El temario aborda Trust Layer, permisos Salesforce, grounding, datos sensibles, prompt injection, acciones peligrosas, canales y revisión humana. Esto permite escalar agentes sin comprometer privacidad ni control operativo.
2
Mejora la calidad de datos y procesos antes de automatizar Un agente solo será fiable si los datos, flujos y fuentes de conocimiento también lo son. El curso incorpora data readiness, Knowledge, Data Library, Data 360/Data Cloud y validación de procesos como fase previa al despliegue.
3
Profesionaliza testing y despliegue de agentes Testing Center, Agentforce DX, CLI, metadata, pruebas automatizadas y CI/CD permiten tratar agentes como componentes críticos de plataforma. Esto reduce cambios manuales, regresiones y publicaciones sin control.
4
Acelera productividad en ventas, servicio y operaciones Los agentes bien diseñados pueden resumir información, ejecutar tareas, consultar datos, preparar respuestas, crear registros y reducir trabajo repetitivo. La formación ayuda a priorizar casos de uso donde el impacto es medible.
5
Facilita adopción sostenible por parte de los usuarios El curso incluye gestión del cambio, formación, comunicación, pilotos, feedback y mejora continua. Esto aumenta la probabilidad de que Agentforce se use de verdad y no quede como una iniciativa aislada de innovación.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Los perfiles técnicos aprenderán a ampliar Agentforce con Apex, Flow, Prompt Builder, Agentforce DX, metadata, CLI, APIs, pruebas automatizadas y despliegue controlado. La formación conecta low-code y pro-code para construir agentes mantenibles.
Arquitectos Salesforce y responsables de plataforma
Los arquitectos encontrarán una visión completa para integrar Agentforce con CRM, Data 360/Data Cloud, seguridad, identidad, canales, integración, DevOps y gobierno. El curso permite decidir cómo escalar agentes sin crear automatizaciones opacas o frágiles.
Equipos de ventas, servicio y operaciones
Los responsables de áreas de negocio podrán entender qué puede hacer un agente, qué datos necesita, qué acciones debe ejecutar y cómo validar resultados. La formación les ayuda a diseñar agentes orientados a productividad y experiencia real.
Seguridad, compliance y gobierno de IA
Los perfiles de seguridad y cumplimiento aprenderán a revisar riesgos de datos, permisos, acciones, canales, prompts, trazabilidad, pruebas, respuestas generativas y automatización de procesos sensibles dentro del ecosistema Salesforce.