Salesforce zaprezentował 15 września 2026 roku podczas Dreamforce AIforce — warstwę, która pozwala korzystać z danych CRM, procesów, logiki biznesowej i uprawnień przez interfejsy AI zamiast wyłącznie przez klasyczny ekran Salesforce. W pierwszym pakiecie znalazły się Claudeforce, Slackforce i Agentforce Coworker, a osobny model Koa ma dostarczać rozumowanie dopasowane do zadań CRM.
Salesforce przenosi CRM poza własny ekran
AIforce nie jest kolejnym ekranem Salesforce. To warstwa dostępu i orkiestracji, która wystawia dane, procesy, reguły biznesowe, uprawnienia, zabezpieczenia i zasady zarządzania na potrzeby Claude, Slacka, Salesforce Lightning oraz innych platform agentowych.
Salesforce oddziela tę rolę od Agentforce. Agentforce jest warstwą cyfrowych pracowników i agentów, natomiast AIforce ma zapewnić im — a także zewnętrznym narzędziom AI — dostęp do możliwości CRM poza tradycyjnym interfejsem aplikacji.
Firma twierdzi, że każde żądanie AIforce nadal podlega istniejącym uprawnieniom i regułom biznesowym Salesforce. Salesforce deklaruje też, że w architekturze Zero Data Retention zewnętrzny dostawca modelu wykorzystuje dane biznesowe do przygotowania odpowiedzi, ale ich nie zachowuje.
Trzy produkty, trzy drogi do Salesforce
Pierwszy zestaw AIforce obejmuje trzy produkty:
| Element | Interfejs lub podstawa | Rola | Aktualny zakres |
| Claudeforce | Claude i gotowy serwer MCP Salesforce | Prospecting sprzedażowy, higiena lejka, przygotowanie do spotkań, ocena transakcji i przegląd pipeline’u | Beta; 37 gotowych umiejętności sprzedażowych |
| Slackforce | Slack | Udostępnianie kontekstu Salesforce, wspólne interaktywne widoki, aktualizacja rekordów i uruchamianie procesów | Zakres i pakiet zależą od umowy z klientem |
| Agentforce Coworker | Salesforce Lightning | Cyfrowy współpracownik analizujący konta, aktywność i historię oraz uruchamiający agentów Agentforce | Salesforce podaje 100 000 aktywacji w pierwszych 35 dniach |
Claudeforce jest obecnie dostępny dla klientów w becie, więc premiera nie oznacza jeszcze dojrzałego, powszechnie dostępnego produktu. Salesforce zapowiadał także kolejne umiejętności w dalszej części 2026 roku.
Salesforce podaje, że Agentforce Coworker osiągnął 100 000 aktywacji w ciągu 35 dni. Firma przytacza również przykład Fulton Bank, który miał przejść od zera do ponad 20 wdrożonych produkcyjnie zastosowań obsługujących około 3 000 użytkowników.
MCP to techniczne zaplecze AIforce
Pod spodem działa Headless 360 — architektura oparta na serwerach Model Context Protocol, interfejsach API, wtyczkach, gotowych umiejętnościach i narzędziach dla programistów. MCP pozwala uporządkować sposób, w jaki zewnętrzny model lub agent korzysta z funkcji systemu.
W praktyce oznacza to rozdzielenie danych i procesów od ekranu, przez który użytkownik dotychczas sięgał do CRM. Zamiast przełączać się między raportem, rekordem klienta i formularzem, użytkownik może opisać zadanie w Claude albo Slacku, a AIforce ma połączyć odpowiednie dane i działania.
To właśnie tutaj Salesforce próbuje zachować pozycję systemu, w którym znajdują się dane i reguły, nawet jeśli codzienna praca odbywa się w innym interfejsie. Dla administratorów ważne będzie więc nie tylko to, czy agent odpowie poprawnie, ale też jakie dokładnie operacje może wykonać.
Koa to osobny zakład na rozumowanie CRM
Koa nie jest kolejnym interfejsem AIforce. To osobny model rozumowania Salesforce dla Agentforce, zbudowany na NVIDIA Nemotron 3 Super. Salesforce podaje, że model szkolono na syntetycznych scenariuszach CRM z ponad 14 branż, najpierw przez nadzorowane dostrajanie, a następnie z użyciem uczenia ze wzmocnieniem GRPO.
Koa ma obsługiwać wieloetapowe zadania: analizować kontekst, korzystać z narzędzi i przechodzić przez procesy wymagające kilku kolejnych decyzji. Model pozostaje w pilotażu u wybranych klientów, a Salesforce planuje jego ogólną dostępność w regionach USA zimą 2026 roku.
Salesforce twierdzi, że Koa popełniał trzy razy mniej błędów niż wiodące modele w wewnętrznym benchmarku CRM firmy. To wynik przedstawiony przez Salesforce dla własnego testu, a nie uniwersalna miara jakości modelu w każdym wdrożeniu.
Największy test dotyczy zarządzania, nie samego interfejsu
AIforce może uprościć dostęp do CRM, ale szybszy interfejs nie rozwiązuje automatycznie problemów z danymi ani uprawnieniami. Organizacje będą musiały kontrolować przede wszystkim:
- czy role i uprawnienia odpowiadają aktualnej strukturze firmy;
- czy agent może tylko odczytywać dane, czy również zmieniać rekordy i uruchamiać procesy;
- które działania wymagają zatwierdzenia człowieka;
- jak system radzi sobie ze sprzecznymi lub nieaktualnymi danymi;
- czy gotowe umiejętności pasują do niestandardowej konfiguracji Salesforce;
- jak rozliczane są użycie Salesforce i zewnętrznego modelu AI.
To ważna zmiana skali. Człowiek poruszający się po formularzach może zatrzymać się przy niejasnym rekordzie albo zauważyć, że procedura nie pasuje do sytuacji. Agent działający przez API może wykonać serię operacji znacznie szybciej. Dlatego odziedziczenie istniejących reguł Salesforce nie zastępuje kontroli nad tym, jakie reguły obowiązują i do jakich działań agent ma dostęp.
Salesforce buduje więc AIforce wokół prostego założenia: dane, procesy i governance pozostają w CRM, a interfejs można dobrać do zadania. Jeśli ta warstwa zadziała, użytkownik nie będzie musiał zaczynać pracy od otwarcia Salesforce. Jeśli zawiodą uprawnienia, zatwierdzanie albo jakość danych, ten sam mechanizm przyspieszy również błędne działania.
