Salesforce presentó Koa, su primer modelo de razonamiento desarrollado junto con Nvidia sobre Nemotron. Está diseñado para ventas, marketing y atención al cliente, con datos sintéticos, menor consumo de tokens y una arquitectura orientada a seguridad y eficiencia empresarial.
El avance de la inteligencia artificial empresarial está abriendo una nueva competencia: ya no se trata solamente de construir modelos capaces de resolver problemas cada vez más complejos, sino de desarrollar sistemas específicamente preparados para ejecutar tareas concretas dentro de las compañías.
En ese escenario, Salesforce presentó Koa, su primer modelo de razonamiento, desarrollado en colaboración con Nvidia a partir de su modelo de pesos abiertos Nemotron. El anuncio se realizó durante Dreamforce, la conferencia tecnológica de Salesforce, y representa un cambio en la estrategia de la compañía frente a los grandes modelos propietarios de los laboratorios de IA.
Koa fue sometido a un proceso de postentrenamiento realizado conjuntamente por Salesforce y Nvidia para especializarlo en tareas vinculadas con ventas, marketing y atención al cliente.
La diferencia no está solamente en las capacidades del modelo, sino en el tipo de información y arquitectura sobre la que fue construido. Salesforce asegura que Koa no fue entrenado con datos reales de sus clientes. En lugar de utilizar esa información, ambas compañías generaron datos sintéticos que reproducen situaciones habituales de los entornos comerciales y de servicio.
“Simulamos un entorno de atención al cliente con una persona que representa a un profesional del servicio, incluidos clientes enfurecidos que llaman al centro de atención, hasta llegar a un profesional de ventas que intenta cerrar un negocio”, explicó Jayesh Govindarajan, vicepresidente ejecutivo de Salesforce AI, a TechCrunch.
Un modelo propio para no depender siempre de los grandes laboratorios
Koa será incorporado como una alternativa dentro de Agentforce, la plataforma de Salesforce utilizada por sus clientes para construir agentes capaces de realizar tareas rutinarias, como responder consultas de servicio al cliente o programar turnos.
Hasta ahora, cuando un agente necesitaba resolver una tarea prolongada o compuesta por varios pasos, las solicitudes podían ser derivadas mediante el gateway de IA de Agentforce hacia modelos de frontera como Claude, de Anthropic, o ChatGPT, de OpenAI.
Con Koa, Salesforce busca incorporar una alternativa propia para determinadas tareas de razonamiento.
“Hemos construido muchos modelos de lenguaje pequeños y específicos para tareas, que forman parte del portafolio de Agentforce. Pero el razonamiento siempre fue algo para lo que dependíamos de los proveedores de modelos de frontera. Hasta ahora”, señaló Govindarajan.
El ejecutivo explicó que uno de los obstáculos para desarrollar un modelo empresarial propio era la ausencia de un modelo base que reuniera tres características: disponibilidad de pesos abiertos, tecnología avanzada y procedencia clara de los datos utilizados para su entrenamiento.
“Nunca tuvimos un modelo estadounidense soberano preentrenado que estuviera disponible, que fuera de última generación y que tuviera una procedencia de datos clara. No tenemos idea sobre qué entrena Qwen”, afirmó Govindarajan, en referencia al modelo de pesos abiertos desarrollado por Alibaba.
La elección de Nemotron de Nvidia aparece así como un componente central de la estrategia. Salesforce pudo partir de un modelo generalista y realizar sobre él un postentrenamiento orientado específicamente al tipo de trabajo que realizan sus clientes.
Menos tokens y más control sobre los datos
Otro de los argumentos detrás de Koa es económico. Salesforce sostiene que el modelo puede realizar las tareas para las que fue diseñado utilizando menos tokens, lo que podría reducir el costo asociado con determinadas operaciones de IA.
Kari Ann Briski, vicepresidenta de Generative AI Software for Enterprise de Nvidia, explicó que Nemotron incorpora una arquitectura orientada a hacer más eficiente la inferencia.
“Tenemos una arquitectura única para la inferencia que permite utilizar los tokens de manera eficiente. Es una especie de trifecta de las cosas que se necesitan: IA soberana, tiempo hasta el primer token y razonamiento eficiente, para toda la economía de los tokens”, explicó Briski.
La propuesta también apunta a resolver una preocupación central para las empresas: el manejo de información sensible. Al no haber utilizado datos reales de clientes para el entrenamiento de Koa, Salesforce plantea un modelo que no incorpora esa información como parte de su entrenamiento.
Además, Koa está pensado para operar dentro de los requisitos de datos y seguridad integrados en la infraestructura de Salesforce.
El modelo también puede ser seleccionado automáticamente mediante el AI gateway de Agentforce, que determina qué modelo debe procesar una determinada solicitud según las necesidades de la tarea.
La estrategia, sin embargo, no implica que Salesforce haya decidido abandonar a sus socios externos.
La compañía anunció también una alianza con Anthropic, denominada Claudeforce, que permite a las empresas utilizar Claude como interfaz de IA mientras sus datos permanecen dentro del sistema de registro de Salesforce y protegidos por su infraestructura.
El movimiento muestra que Salesforce está apostando por una estrategia híbrida: incorporar modelos propios y especializados allí donde puedan ofrecer ventajas específicas, mientras mantiene el acceso a modelos de frontera desarrollados por compañías como Anthropic y OpenAI.
Para los grandes laboratorios de IA, el desafío que plantea Koa no es necesariamente que Salesforce compita con ellos en el desarrollo del modelo más poderoso. Es que una parte creciente del mercado empresarial puede estar buscando otra cosa: modelos especializados, con pesos abiertos, menor consumo de recursos, datos bajo control corporativo y capacidad de integrarse directamente en los sistemas donde ocurre el trabajo.
En lugar de enviar cada tarea compleja a un modelo generalista, las empresas podrían combinar diferentes modelos dentro de una misma infraestructura y asignar cada solicitud al sistema más adecuado. Koa es una de las apuestas más concretas de Salesforce para llevar esa arquitectura a su ecosistema empresarial.