Salesforce

Marc Benioff dijo en junio de 2025 que la IA hacía entre el 30% y el 50% del trabajo en Salesforce. Once meses después, Srinivas Tallapragada, President and Chief Engineering Officer, publicó en detalle la mitad de esa afirmación que corresponde a ingeniería: superado el 90% de adopción de IA, su organización estandarizó en toda la empresa el uso de «Claude Code» y eliminó todos los límites de tokens, siguiendo la doctrina de que un tope de tokens es una fricción que hay que eliminar. Comparando abril de 2026 con abril de 2025: work items por desarrollador +50,8%, PRs fusionados +79%, y una puntuación de Effective Output (una medida de aprendizaje automático del valor real del código) +151,3%. Una migración de 33 endpoints de API, estimada en 231 persona-días, se cerró en 13 días con 5 PRs, el mayor de los cuales entregó 21 endpoints con una cobertura del 100%. Los incidentes cayeron un 5% en el mismo período.

La misma empresa inventó el modelo SaaS por asientos que Elliot Greenwald identifica como el conflicto estructural de los proveedores heredados de experiencia de cliente: cuanto mejor es su IA, menos asientos necesitan sus clientes. Salesforce eliminó 4.000 puestos de soporte al cliente, subió los precios un 15% entre 2020 y 2024, y Jaya Gupta y Ashu Garg lo interpretan como un sistema de registro que almacena el estado actual en lugar del estado en el momento de la decisión, razón por la cual sostienen que no puede construir un grafo de contexto. Yamini Rangan posiciona a «HubSpot» frente a ese modelo como nativo en IA en lugar de con IA añadida.

Tallapragada señala lo que sigue siendo difícil: la calidad variable de los archivos CLAUDE.md, los agentes que actúan en lugar de sugerir, y un radio de impacto que, según él, exige un modelo de seguridad fundamentalmente distinto.