Salesforce выстраивает AI-роудмап вместе с клиентами и делает ставку на Agentforce

Искусственный интеллект развивается с головокружительной скоростью, заставляя компании запускать новые продукты быстрее, чем когда-либо, или рисковать тем, что они станут неактуальными на фоне более шустрого конкурента.

Salesforce считает, что нашла стратегию, которая позволяет ей поспевать за рынком, даже если неясно, куда именно движется AI дальше. Гигант в сфере клиентского ПО выстраивает свой AI-роудмап в режиме реального времени, опираясь на запросы клиентов.

Salesforce, конечно, не единственная компания, которая тесно работает с клиентами ради обратной связи по продуктам. Но в ее случае это особенно примечательно из-за масштаба бизнеса, темпа новых запусков и исправлений существующих решений, а также очень плотного характера этих отношений. Это не ежегодные и даже не квартальные обсуждения: Salesforce встречается с некоторыми клиентами так же часто, как раз в неделю.

“18 000 клиентов — это неисчерпаемый источник информации и очень важный массив данных, который действительно нужен для успеха клиентов”, — сказал TechCrunch в недавнем интервью исполнительный вице-президент Salesforce AI Jayesh Govindarajan. “Платформа, которую мы построили, нашла отклик у этих клиентов. Со временем мы можем наращивать контекст, чтобы становиться лучше, а по мере того как лучше становятся и сами модели LLM, агентные системы все чаще начинают вести себя все более автономно. Это долгосрочный трек инноваций, и мы продолжим в него инвестировать”.

Salesforce была одной из первых компаний, выпустивших ПО для управления AI-агентами в конце 2024 года, еще до того, как agentic AI начал доминировать в заголовках в следующем году. С тех пор компания удвоила усилия и продолжает быстро выпускать новые продукты для voice AI и Slack.

Salesforce объясняет темп своих релизов именно клиентами. Компания сказала TechCrunch, что, позволяя клиентам задавать направление, она может строить AI-роудмап, который быстро реагирует на то, куда движется AI-технология.

Когда появились large language models, предприятиям, естественно, захотелось использовать эту технологию, но им не хватало last-mile-технологий, необходимых для полноценной работы с LLM, рассказал TechCrunch президент и технический директор инженерного подразделения Salesforce Muralidhar Krishnaprasad.

Techcrunch event

San Francisco, CA|October 13-15, 2026

Именно потребность в этих last-mile-технологиях подтолкнула Salesforce к запуску своей платформы управления агентами Agentforce, сказал Govindarajan.

После этого компания выстроила bottom-up-стратегию, основанную на темах — включая agent context, observability и deterministic controls, среди прочего, — а не на конкретных сроках выпуска продуктов. Этот подход использует прямую обратную связь от меняющихся групп клиентов, чтобы создавать продукты исходя из предположения, что у других компаний будут схожие потребности.

Клиенты за рулем

“Все инновации, которые мы привнесли, стали прямым результатом работы с большим числом этих клиентов и последующей классификации проблем, которые они видят в реальном мире”, — сказал Govindarajan. “Затем [мы] разбиваем это на части и смотрим, что можно решить на уровне LLM, а что нельзя? И для того, что мы не можем решить на уровне LLM, нам нужно строить вокруг LLM такие компоненты agentic operating system, которые позволят это сделать”.

Тесная работа с инженерными командами клиентов позволяет Salesforce быстро устранять проблемы, пока технология не ушла вперед.

“Мы не можем ждать три или шесть месяцев, чтобы получить обратную связь, а потом еще шесть месяцев разбираться с работой”, — сказал Krishnaprasad. “Мы буквально реагируем на это неделя за неделей, месяц за месяцем. Это большое изменение. Теперь мы довольно быстро выкатываем код и используем разные барьеры, чтобы тестировать новые функции, получать раннюю обратную связь еще до широкого релиза. Все это — изменения, которые нам пришлось сделать, чтобы приспособиться к столь быстрому изменению среды”.

Engine, платформа для управления деловыми поездками, — одна из компаний, входящих в цикл обратной связи Salesforce. И это не случайное сотрудничество. По словам основателя и CEO Engine Elia Wallen, операционная команда компании встречается с Salesforce еженедельно.

Благодаря партнерству Engine получает доступ к AI-инструментам еще до их официального релиза. По словам Wallen, такой доступ помогает компании оставаться конкурентоспособной и извлекать из этих инструментов больше пользы, чем она получила бы иначе.

И это работает в обе стороны.

Wallen сказал, что видел, как обратная связь Engine внедрялась в инструменты Salesforce. Например, он попросил AI voice agent забронировать ему отель в Чикаго. Ему показалось, что голос и сам диалог звучали немного неестественно, и он сообщил об этом Salesforce. Вскоре после этого агент изменили, а A/B-тесты компании начали показывать лучшие результаты.

“Если кто-то действительно готов помогать отбирать и создавать продукты, которые нам нужны, он может лучше помочь нам и действительно понять нашу проблему и то, как ее решить”, — сказал Wallen. “Для нас это здорово — быть приглашенными в такую работу, потому что мы можем влиять на продукт”.

Такая стратегия также позволяет компании выводить на более широкую клиентскую базу решения и рабочие процессы, созданные самими пользователями.

Федеральный кредитный союз PenFed смог сократить свой технологический стек, тесно работая с Salesforce, рассказала TechCrunch chief innovation officer и executive vice president компании Shree Reddy.

“Мы инвестируем наше время и энергию в те платформы, которые более стратегически важны, и, очевидно, уделяем гораздо больше времени этим отношениям”, — сказала Reddy о Salesforce. “Эти инвестиции дали хорошие результаты с точки зрения укрепления партнерства, которое влияет друг на друга, и мы видим, что это взаимно дает лучшую добавленную ценность для обеих организаций”.

Reddy сказала, что PenFed самостоятельно разработала workflow для IT service management (ITSM), используя существующие инструменты и агентов в Agentforce, и это хорошо сработало для компании. Salesforce смогла увидеть этот успех и затем развернуть этот инструмент на более широкой платформе, чтобы его могли использовать и другие предприятия.

Недостаток такого подхода в том, что он опирается на классический принцип service sentiment: клиент всегда прав. Salesforce надеется, что это так, хотя многие предприятия все еще разбираются, какую роль AI сыграет в их бизнесе, а многие пока так и не нашли практической ценности этой технологии. В результате они могут быть не лучшим источником для долгосрочной разработки продукта.

Кроме того, готовность тестировать технологию и пробовать ее beta-версии сегодня вовсе не означает, что это перерастет в долгосрочные привычки использования или будущие контракты на ПО.

Будь своим самым большим пользователем

Внутри компании Salesforce тоже придерживается bottom-up-подхода. Govindarajan сказал, что сотрудники Salesforce — крупнейшие пользователи ее AI-инструментов.

В начале AI-бума компания также перераспределила трудовые ресурсы. Когда вышел ChatGPT, Salesforce перенесла команды и ресурсы, чтобы создать новую AI-команду — это стратегия, которая, по словам Krishnaprasad, уже была успешной в прошлые волны инноваций.

“По мере того как технология меняется, мы никогда не знаем, что выйдет через месяц”, — сказал он. “Мы будем адаптироваться. Именно это мы делали весь прошлый год. Если подумать, агентов еще даже не было в терминологии, если смотреть назад на полтора года. А потом нам пришлось реагировать на это. Нам пришлось реагировать на все новшества, и нам пришлось реагировать на наших клиентов”.

Если вы покупаете по ссылкам в наших материалах, мы можем получить небольшую комиссию. Это не влияет на нашу редакционную независимость.

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: Salesforce is crowdsourcing its AI roadmap — with customers