Salesforce a NVIDIA oznámily 15. září Koa, model uvažování, který společnosti popisují jako první vytvořený speciálně pro práci v oblasti řízení vztahů se zákazníky. Spíše než trénování základního modelu od nuly, Salesforce následně trénoval model NVIDIA s otevřenou váhou Nemotron 3 Super – základ s parametry 120B – na proprietární syntetické datové sadě modelované na téměř třech desetiletích znalostí o nasazení CRM. Tento model nyní pohání specializované agenty na platformě Salesforce Agentforce a pilotní zákazníci včetně Formule 1, Xero a UChicago Medicine jej již zkoušejí.
Oznámení, učiněné během konference Dreamforce společnosti Salesforce v San Franciscu, představuje významný posun v tom, jak se dodavatelé podnikového softwaru přibližují AI. Místo pronajímání informací z hraničních laboratoří vytvořil Salesforce svůj vlastní specializovaný model – a udržoval kontrolu nad váhami. Další kontext k tomuto příběhu naleznete v našem probíhajícím [oboru AI] (https://aibuzzwire.news).
Jak byl Koa postaven — bez zákaznických dat
Salesforce je jednoznačný v jednom bodě: pro školení Koa nebyla použita žádná zákaznická data. Školicí korpus se skládá výhradně ze syntetických scénářů pokrývajících uvažování, používání nástrojů a rozhodování, které agenti Agentforce provádějí v rámci pracovních postupů CRM – generování potenciálních zákazníků, kvalifikace příležitostí, řešení servisních případů.
Podle společného oznámení scénáře simulují skutečné podnikové pracovní postupy ve více než 14 odvětvích, včetně výroby, finančních služeb, zdravotnictví a cestování. Každý scénář spáruje personu se sadou úkolů a sekvence akcí a volání nástrojů potřebných k jejich dokončení je předem zmapována.
Pro post-školení Salesforce aplikoval supervizované jemné doladění, po kterém následovalo posílení učení pomocí Group Relative Policy Optimization (GRPO), spuštěné na nástrojích NVIDIA NeMo RL, NeMo Gym a NeMo AutoModel. Společnost říká, že školení zaměřené na cílenou sadu prioritních podnikových úkolů naučilo model dosahovat cílů prostřednictvím sekvencí správných akcí, spíše než pouze vytvářet správnou odpověď.
Výzkum za modelem
Výzkumný dokument předložený arXivu 14. září popisuje charakteristickou komponentu Koa jako potrubí od simulace k odměně: specifikace pracovního postupu se mění na personalizované, vícekolové úkoly s odměnami spojenými s vyřešením každého úkolu prostřednictvím úspěšného použití nástroje. Pro podnikové domény jsou tyto specifikace napsány v Agent Script, deklarativním jazyce Salesforce pro vytváření agentů Agentforce. Stejná simulace a uzemněný mechanismus odměňování řídil GRPO napříč podnikovými i veřejnými doménami používání nástrojů.
Autoři uvádějí, že Koa vylepšuje svou otevřenou základnu napříč veřejnými srovnávacími testy používání nástrojů, agentního uvažování a podnikového CRM, přičemž nejzřetelněji přibylo v používání víceotáčkových nástrojů. Model překonává silnou proprietární základní linii, zatímco zůstává pod nejsilnějšími hraničními modely – mezera, kterou Salesforce sází, není pro práci CRM důležitá.
Benchmarky: třikrát méně chyb v CRM úlohách
Na vlastním CRM benchmarku Salesforce – sadě reálných úkolů, jako je aktualizace příležitosti, směrování případu nebo plánování následných kroků – společnost říká, že Koa odpovídá nebo překračuje výkon předního modelu v akcích CRM s třikrát menším počtem chyb.
Na tomto tvrzení nezáleží ani tak pro jeho hlavní číslo než pro jeho premisu: menší model specializovaný na jednu doménu může překonat obecné hraniční modely v úkolech této domény. Je to stejný argument, který zastánci otevřené váhy uváděli celý rok, nyní s připojeným podnikovým testovacím případem.
Hranice důvěry a vládní tlak
Salesforce říká, že řídí váhy modelu Koa a provádí následné školení a odvození zcela v rámci své vlastní hranice důvěryhodnosti, takže žádná data o zákaznících tuto hranici během vyvozování nepřekročí. Toto umístění je zaměřeno přímo na regulovaná odvětví.
Spolu se společností Koa tyto dvě společnosti přinášejí modely založené na Nemotronu do Missionforce, vládní nabídky společnosti Salesforce. Dodatečně vyškolené modely NVIDIA budou pohánět Missionforce Operations, která digitalizuje vládní pracovní toky včetně nákupu, řízení dodavatelů a logistiky – včetně nasazení v sítích se vzduchovou mezerou, které se nikdy nedotýkají veřejné infrastruktury. Missionforce Operations je nyní obecně k dispozici v regionech USA a následně vyškolené modely se k vybraným zákazníkům dostanou v říjnu 2026.
Piloti v plném proudu, všeobecná dostupnost tuto zimu
Koa se již používá v samotném Salesforce, včetně agenta Slack, který pomáhá zaměstnancům najít informace a plnit každodenní úkoly. Probíhají zákaznické piloty s 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formule 1, UChicago Medicine a Xero.
Ryan Teeples, ředitel pro strategii ve společnosti 1-800Accountant, řekl, že Koa umožňuje agentům firmy uvažovat krok za krokem prostřednictvím daňových pravidel, finančních údajů a zákaznických dokumentů. Ředitel marketingu Andrew Chang z UChicago Medicine uvedl, že tento model zvládne delší vícekrokové koordinační pracovní postupy, čímž uvolní týmům péči o pacienty.
Obecná dostupnost se očekává v zimě 2026 v regionech USA.
Proč na tom záleží
Strategický podtext je těžké přehlédnout. Jak poznamenal Techzine, Salesforce oznámil svůj vlastní model jen několik týdnů poté, co rozšířil své partnerství s Anthropic, aby do svých produktů začlenil Claude. Generální ředitel Marc Benioff označil Koa za produkt těchto nashromážděných zkušeností: „To nejcennější, co Salesforce vybudoval, není naše platforma – jsou to nashromážděné znalosti o tom, jak podnikové podnikání skutečně funguje. S Koa jsou tyto znalosti vloženy do samotného modelu.“
Jensen Huang z NVIDIA tvrdil, že otevřené modely Nemotronu daly Salesforce základ pro model CRM, který dokáže uvažovat a jednat bezpečně. Pro NVIDIA je každý podnik, který následně vyškolí Nemotron, dalším distribučním kanálem pro její výpočetní sadu.
Koa je také datovým bodem v širším trendu pro rok 2026: podniky, které se specializují na otevřené modely základů pro úzké domény s vysokou hodnotou, místo aby čekaly na hraniční laboratoře, které budou dodávat vertikální produkty. Autoři článku arXiv usuzují, že učení řízené výztuže založené na specifikacích nabízí praktickou cestu přesně k tomu.
Pokud tvrzení o trojnásobném počtu chyb ve výrobě platí, očekávejte, že ostatní dodavatelé podnikového softwaru budou následovat stejnou cestu – a očekávejte, že hraniční laboratoře budou argumentovat, s určitým odůvodněním, že jejich další modely stejně zacelí specializovanou mezeru.
---
Stay Ahead of AIZískejte nejnovější zprávy, analýzy a průlomové informace o umělé inteligenci – vše na jednom místě.
Přečtěte si další zprávy o AI →
