Por André Fossa, cofundador da Cogni2*
Quando a KeyBanc decidiu rebaixar a recomendação das ações da Salesforce, em 9 de julho, o mercado prestou mais atenção ao motivo do que ao movimento em si. A decisão foi tomada após conversas com clientes e parceiros que repetiam duas percepções: os dados das empresas ainda não estão preparados para projetos relevantes de inteligência artificial e o Agentforce, principal aposta da companhia para essa nova fase, “ainda não chegou lá”. Naquele dia, os papéis encerraram o pregão a US$ 162,50. Em 14 de julho, eram negociados a US$ 167,56, uma faixa de preço que a empresa não frequentava de forma consistente desde fevereiro de 2023. Em 2026, as ações acumulam queda próxima de 38%.
Seria simplista afirmar que essa desvalorização aconteceu por causa do Agentforce. Empresas desse porte respondem a diversos fatores econômicos e financeiros. Mas o episódio revela algo importante: o mercado começou a separar promessa de entrega. A inteligência artificial continua sendo vista como estratégica, porém investidores passaram a exigir evidências de que ela realmente resolve problemas complexos, gera retorno financeiro e sustenta crescimento de longo prazo.
Essa mudança de percepção expõe uma fragilidade que vai além da Salesforce. A indústria passou boa parte dos últimos dois anos disputando quem apresentava o agente mais sofisticado. Só que agentes impressionam em demonstrações. Empresas precisam de soluções que funcionem quando entram em contato com sistemas legados, regras de negócio, auditorias, integrações e operações que foram construídas ao longo de décadas.
É justamente nesse ponto que o Agentforce começa a enfrentar dificuldades. Grandes bancos, seguradoras, operadoras de telecomunicações, utilities e varejistas não trabalham dentro de um ambiente homogêneo. Convivem diariamente com múltiplos CRMs, ERPs, plataformas de cobrança, sistemas proprietários e bases de dados fragmentadas. Um agente corporativo precisa navegar por esse ambiente imperfeito e executar jornadas completas, não apenas responder perguntas de maneira inteligente.
O desafio é ainda maior quando se observa a realidade das empresas. Segundo levantamento recente da Adobe, apenas 39% das organizações possuem uma plataforma compartilhada de dados preparada para sustentar iniciativas de inteligência artificial agêntica em larga escala. A maior parte das empresas pretende acelerar investimentos em IA, mas ainda opera sobre estruturas que dificultam justamente aquilo que essas soluções prometem entregar.
Existe outro aspecto pouco discutido nessa estratégia. O Agentforce também parece ocupar uma posição desconfortável entre dois públicos. Para grandes organizações, é genérico demais para lidar sozinho com operações altamente transacionais. Para empresas menores, torna-se sofisticado, complexo e caro além daquilo que realmente precisam. A consequência é um produto que encontra dificuldades para entregar profundidade aos grandes clientes e simplicidade aos pequenos.
O modelo comercial reforça essa percepção. Depois de experimentar diferentes formatos de cobrança, a Salesforce passou a oferecer modelos baseados em aproximadamente US$ 2 por resolução bem sucedida. A lógica parece moderna, mas levanta uma questão importante. Em operações brasileiras de grande escala, uma ligação em um contact center costuma custar entre R$ 7 e R$ 12. Quando se somam implantação, integrações, manutenção e o custo da própria plataforma, a inteligência artificial começa a consumir uma parcela significativa da economia que deveria gerar. Em vez de ampliar o retorno do cliente, parte desse ganho passa a ser capturada pelo fornecedor da tecnologia.
Há ainda um terceiro elemento que tende a ganhar cada vez mais peso nos próximos anos. O Agentforce se fortalece conforme a empresa amplia sua dependência do ecossistema Salesforce, utilizando CRM, Data Cloud, MuleSoft, Slack, Flow e outras soluções integradas. Para a Salesforce, isso representa uma plataforma completa. Para muitas organizações, significa aprofundar um modelo de dependência justamente quando o mercado caminha na direção oposta.
A tendência da inteligência artificial corporativa é favorecer arquiteturas abertas, multimodelo e independentes. Cada vez mais empresas querem preservar seus sistemas de registro, mas separar deles a camada responsável por interpretar intenções, acessar diferentes plataformas, executar processos e permitir a troca de modelos e fornecedores sem reconstruir toda a operação. Em outras palavras, o CRM permanece como sistema de registro, enquanto a inteligência passa a funcionar como um sistema de ação, capaz de operar sobre qualquer ambiente tecnológico.
Esse movimento reduz custos de adaptação, aumenta a liberdade tecnológica e evita que um único fornecedor concentre dados, processamento, execução e monetização da operação. Em um cenário no qual novas soluções surgem praticamente todos os meses, ampliar o lock-in parece caminhar na direção contrária das necessidades dos clientes.
O Agentforce certamente continuará conquistando contratos, impulsionado pela enorme base instalada da Salesforce e pela força comercial da companhia. Mas distribuição não substitui resolutividade. A próxima geração de inteligência artificial corporativa será definida menos pela capacidade de construir agentes e muito mais pela capacidade de executar processos completos, integrar sistemas complexos e entregar retorno financeiro consistente.
A Salesforce apresentou ao mercado um canhão para defender seu território na corrida da inteligência artificial. Até aqui, porém, o impacto prático ainda parece menor do que o discurso. Em tecnologia corporativa, poder de fogo não se mede pela quantidade de anúncios nem pela sofisticação das demonstrações. Mede-se pela capacidade de resolver problemas reais dentro das empresas