Base de dados poluída não é só risco de auditoria: é campanha que erra o nome do cliente, recomendação fora de contexto e agente de IA operando sobre lixo. Privacy Center, Global Consent Manager e Archive atacam esse problema na raiz, dentro do própria org.
Foundations não é produto novo, é um bundle que já está incluído para quem tem Enterprise Edition ou superior. Analiso o que realmente entra, onde ele compete com Starter Suite e por que arquitetura de dados continua sendo o gargalo antes de qualquer Agentforce funcionar.
Conta contratada volta a preço de lista. Rep edita desconto e nada muda. Quote e order calculam valores diferentes na mesma linha. Isso não é bug aleatório: é a pricing procedure seguindo exatamente o que foi configurada para fazer, só que ninguém checou os elementos certos. Aqui está o roteiro de diagnóstico que uso antes de abrir qualquer chamado com a Salesforce.
Prompt bem escrito resolve uma vez. Skill bem escrita resolve sempre. Veja como estruturar análise de objetos custom e automação com um framework de cinco dimensões que produz resultado consistente, auditável e reutilizável em qualquer discovery de org Salesforce.
A Salesforce publicou uma coluna curiosa: um Slackbot que responde perguntas de trabalho usando o histórico real de conversas de um funcionário. O caso desta edição é o de um líder de Data Insights afogado em pedidos de dados sob demanda. A resposta tem menos a ver com IA e mais com arquitetura de operação, algo que qualquer arquiteto Salesforce reconhece na hora.
Quando um agente Agentforce ou o Slackbot precisa falar com Snowflake, Docusign ou Google Drive via MCP, a identidade Salesforce para de resolver sozinha. Mapeei as três arquiteturas possíveis de conexão e o que cada uma exige em termos de OAuth, escopo de ferramenta e modelo de autorização.
Dados recentes mostram que a busca agêntica virou o primeiro passo da jornada de compra, crescendo 200% em um ano. Isso muda a arquitetura de dados de produto, o papel do Data Cloud e a prioridade de quem cuida de comércio no Salesforce.
Data Cloud não é um produto que você liga, é uma pilha de ferramentas que precisa ser orquestrada com decisão de arquitetura. Um mapa prático de cada peça, do Setup Menu à Data Ingestion API, com a leitura de quem já bateu cabeça com identity resolution mal configurada.
O Departamento de Assuntos de Veteranos dos EUA renovou e expandiu seu contrato com a Salesforce em US$ 1,6 bilhão via Missionforce. Mais do que o valor do contrato, o que chama atenção é a arquitetura: Agentforce, Slack, MuleSoft, Data 360 e Tableau amarrados como uma única camada de confiança sobre um legado gigantesco de sistemas desconectados.
Toda empresa que herda um segundo CRM (por fusão, aquisição ou simplesmente porque marketing não larga o HubSpot) faz a mesma pergunta: dá para integrar com Revenue Cloud? Dá. Mas a arquitetura por trás dessa resposta simples é onde mora o projeto de verdade.
A Salesforce publicou um case interno onde o mesmo Slackbot deu três respostas diferentes para a mesma métrica de MQL. Nenhum erro, nenhum warning, só números diferentes com a mesma confiança. Isso é o retrato exato do risco que todo projeto de Agentforce carrega quando pula a etapa de governança de dados.
Fred Turner cancelou US$ 600 mil de contrato Salesforce depois de vibe-codar um CRM interno. Casos como esse viralizaram, mas escondem uma distinção importante: o que funciona para 50 pessoas quebra em escala. Aqui está minha leitura de arquiteto sobre onde essa história é real e onde é ilusão de curto prazo.
