Salesforce : des promesses d’innovation à la réalité décevante de l’Agentforce
L’automne dernier, Salesforce a présenté son agent IA, Agentforce, dans une démonstration éblouissante. Un an plus tard, les actions de l’entreprise chutent et des inquiétudes émergent quant à la capacité du produit à répondre aux attentes du marché.
Des promesses ambitieuses
Lors d’une démonstration, Salesforce a montré comment Saks Fifth Avenue utilisait Agentforce pour créer « Sophie » , un représentant du service client qui recommandait habilement des articles selon les historiques de commande. Marc Benioff, PDG de Salesforce, a salué l’agent dans un essai publié dans Timedéclarant qu’il « définirait fondamentalement la façon dont les humains travaillent et se connectent ».
Une chute préoccupante des actions
Après le lancement d’Agentforce, le titre de Salesforce a grimpé de plus de 50%, atteignant un sommet historique en décembre. Cependant, son action a perdu plus de 20% depuis le début de cette année 2023. Certains investisseurs jugent que Benioff a mis trop d’espoir sur une technologie qui peine à convaincre.
Adoption limitée et défis opérationnels
Les rapports internes montrent que moins de la moitié des 12 500 clients utilisant Agentforce paient réellement pour ce service. De plus, moins de 2% des clients auraient eu plus de 50 conversations par semaine via cet outil pendant l’été dernier.
Aujourd’hui, Sophie ne fonctionne pas comme prévu au départ ; lorsque les clients appellent Saks, ils sont accueillis par une voix robotique qui transfère ensuite leur appel vers un représentant humain. En août dernier, Saks annonçait également un partenariat avec Amazon et NLX pour créer une nouvelle version AI appelée « Sophie ».
Adam Evans, vice-président exécutif chez Salesforce en charge d’Agentforce, affirme qu’un retour sur investissement concret est créé auprès « de milliers » clients travaillant avec cette technologie.
Un paysage concurrentiel difficile
La lutte autour des agents intelligents n’est pas unique à Salesforce. Selon un rapport du MIT en juillet dernier, malgré entre 30 et 40 milliards dollars investis dans l’IA générative par les entreprises aujourd’hui, environ 95% signalent ne voir aucun retour sur investissement discernable. De grandes entreprises comme Microsoft ou Google continuent également leurs efforts sans garantir encore des résultats tangibles.
Gil Luria D.A Davidson commente que Salesforce aurait « parié gros » sur une technologie non éprouvée tout en négligeant ses activités principales face à la concurrence croissante.
Un engagement réaffirmé malgré l’adversité
En dépit des luttes rencontrées lors du développement et du déploiement temporel d’Agentforce – nécessitant souvent des compétences techniques avancées – l’entreprise reste déterminée dans sa stratégie AI. Kristi Valente décrit que même consulter un expert n’a pas permis à son entreprise – cliente depuis longtemps – d’établir aisément cet outil au sein leurs opérations quotidiennes.
Une dépêche XRP consulters Goldman Sachs révèle que Rangan estime qu’en général on accorde “zéro crédibilité” aux allégations optimistes concernant ces produits IA , affirmant notamment qu’il faut davantage faire évoluer Agentforce avant qu’il puisse atteindre pleinement son potentiel annoncé.
Au milieu ce flotte turbulent liée aux technologies émergentes leur croissance se dessine aussi dans les horizons festifs tels Dreamforce où Benioff continue à prôner sa vision expansive : “$100 milliards” c’est ainsi la projection annoncée pour les revenus annuels futurs en raison autant du bon fonctionnement attendu en dépit tensions présentes contre ses pairs dominants tels Microsoft ou Amazon.com
Le temps s’écoule alors pour savoir si ces promesses serviront le modèle commercial ambitieux exigé par le marché technologique actuel toujours sous prise inactive due réponse rapide susceptible altérer toute prise décision critique importante ultérieurement réelle expérience client bien réelle consécrétisation future processus délivrable établi avenir profitable agents alimentés intelligence artificielle déjà utilisés quotidiennement nombre compagnies internationales manière marquante efficace efficiente effective développer paliers nouveaux niveaux satisfaction utilisateurs finaux.
