Salesforce und NVIDIA kündigten am 15. September Koa an, ein Argumentationsmodell, das die Unternehmen als das erste beschreiben, das speziell für die Arbeit im Kundenbeziehungsmanagement entwickelt wurde. Anstatt ein Grundmodell von Grund auf zu trainieren, trainierte Salesforce das Open-Weight-Modell Nemotron 3 Super von NVIDIA – eine 120B-Parameterbasis – anhand eines proprietären synthetischen Datensatzes, der auf fast drei Jahrzehnten CRM-Bereitstellungswissen basiert. Das Modell unterstützt jetzt spezialisierte Agenten auf der Agentforce-Plattform von Salesforce, und Pilotkunden wie Formel 1, Xero und UChicago Medicine probieren es bereits aus.
Die Ankündigung, die während der Dreamforce-Konferenz von Salesforce in San Francisco gemacht wurde, markiert einen bemerkenswerten Wandel in der Art und Weise, wie Anbieter von Unternehmenssoftware an KI herangehen. Anstatt Informationen von Grenzlaboren zu mieten, baute Salesforce ein eigenes Spezialmodell auf – und behielt die Kontrolle über die Gewichte. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer laufenden KI-Branchenberichterstattung.
Wie Koa gebaut wurde – ohne Kundendaten
Salesforce weist auf einen Punkt ausdrücklich hin: Für die Schulung von Koa wurden keine Kundendaten verwendet. Der Schulungskorpus besteht vollständig aus synthetischen Szenarien, die die Argumentation, den Einsatz von Tools und die Entscheidungsfindung abdecken, die Agentforce-Agenten in allen CRM-Workflows durchführen – Leads generieren, Chancen qualifizieren, Servicefälle lösen.
Der gemeinsamen Ankündigung zufolge simulieren die Szenarien reale Unternehmensabläufe in mehr als 14 Branchen, darunter Fertigung, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Reisen. In jedem Szenario wird eine Persona mit einer Reihe von Aufgaben verknüpft, und die für deren Erledigung erforderliche Abfolge von Aktionen und Toolaufrufen wird im Voraus festgelegt.
Nach dem Training wendete Salesforce eine überwachte Feinabstimmung an, gefolgt von verstärkendem Lernen mithilfe der Group Relative Policy Optimization (GRPO), ausgeführt auf den NVIDIA-Tools NeMo RL, NeMo Gym und NeMo AutoModel. Das Unternehmen gibt an, dass das Modell durch Schulungen zu einem gezielten Satz priorisierter Unternehmensaufgaben gelernt habe, Ziele durch Abfolgen korrekter Aktionen zu erreichen, anstatt einfach nur eine richtige Antwort zu liefern.
Die Forschung hinter dem Modell
Ein am 14. September bei arXiv eingereichtes Forschungspapier beschreibt die besondere Komponente von Koa als eine Simulation-zu-Belohnungs-Pipeline: Workflow-Spezifikationen werden in personenbedingte, mehrstufige Aufgaben umgewandelt, wobei Belohnungen an die Lösung jeder Aufgabe durch erfolgreiche Tool-Nutzung gebunden sind. Für Unternehmensdomänen werden diese Spezifikationen in Agent Script geschrieben, der deklarativen Sprache von Salesforce zum Erstellen von Agentforce-Agenten. Die gleiche Simulations- und Ground-Reward-Maschinerie trieb GRPO sowohl in Unternehmens- als auch in öffentlichen Tool-Nutzungsdomänen voran.
Die Autoren berichten, dass Koa seine Open-Weight-Basis in Bezug auf öffentliche Tool-Nutzung, Agentenbegründung und Unternehmens-CRM-Benchmarks verbessert, wobei die deutlichsten Zuwächse bei der Multi-Turn-Tool-Nutzung zu verzeichnen sind. Das Modell übertrifft eine starke proprietäre Basislinie, bleibt aber unter den stärksten Grenzmodellen – eine Lücke, auf die Salesforce setzt, spielt für die CRM-Arbeit keine Rolle.
Benchmarks: Dreimal weniger Fehler bei CRM-Aufgaben
Beim CRM-Benchmark von Salesforce – einer Reihe realer Aufgaben wie dem Aktualisieren einer Verkaufschance, dem Weiterleiten eines Falls oder dem Planen einer Nachverfolgung – gibt das Unternehmen an, dass Koa die Leistung führender Modelle bei CRM-Aktionen mit dreimal weniger Fehlern erreicht oder sogar übertrifft.
Diese Behauptung ist weniger wegen ihrer Schlagzeile als wegen ihrer Prämisse von Bedeutung: Ein kleineres Modell, das auf eine Domäne spezialisiert ist, kann bei den Aufgaben dieser Domäne allgemeine Grenzmodelle schlagen. Es ist das gleiche Argument, das Open-Weight-Befürworter das ganze Jahr über vorgebracht haben, jetzt mit einem angehängten Testfall für Unternehmen.
Vertrauensgrenze und Regierungsdruck
Salesforce gibt an, dass es die Gewichtungen des Koa-Modells kontrolliert und das Nachtraining und die Inferenz vollständig innerhalb seiner eigenen Vertrauensgrenze durchführt, sodass während der Inferenz keine Kundendaten diese Grenze überschreiten. Diese Positionierung richtet sich direkt an regulierte Branchen.
Neben Koa bringen die beiden Unternehmen Nemotron-basierte Modelle in Missionforce ein, das auf Behörden ausgerichtete Angebot von Salesforce. Nachträglich trainierte NVIDIA-Modelle werden Missionforce Operations unterstützen, das Regierungsabläufe einschließlich Beschaffung, Lieferantenmanagement und Logistik digitalisiert – einschließlich Bereitstellungen in Air-Gap-Netzwerken, die niemals die öffentliche Infrastruktur berühren. Missionforce Operations ist jetzt allgemein in den US-Regionen verfügbar, wobei die nachtrainierten Modelle im Oktober 2026 ausgewählte Kunden erreichen.
Piloten laufen, allgemeine Verfügbarkeit in diesem Winter
Koa wird bereits in Salesforce selbst verwendet, einschließlich eines Slack-Agenten, der Mitarbeitern hilft, Informationen zu finden und alltägliche Aufgaben zu erledigen. Kundenpiloten laufen derzeit mit 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine und Xero.
Ryan Teeples, Chief Strategy Officer bei 1-800Accountant, sagte, Koa lasse die Agenten des Unternehmens Schritt für Schritt durch Steuervorschriften, Finanzdaten und Kundendokumente schlendern. Andrew Chang, Chief Marketing Officer bei UChicago Medicine, sagte, das Modell könne längere, mehrstufige Koordinationsabläufe bewältigen und entlaste die Teams für die Patientenversorgung.
Die allgemeine Verfügbarkeit wird im Winter 2026 in den US-Regionen erwartet.
Warum es wichtig ist
Der strategische Subtext ist kaum zu übersehen. Wie Techzine feststellte, kündigte Salesforce nur wenige Wochen nach der Ausweitung seiner Partnerschaft mit Anthropic sein eigenes Modell an, um Claude in seine Produkte zu integrieren. CEO Marc Benioff bezeichnete Koa als das Produkt dieser gesammelten Erfahrung: „Das Wertvollste, was Salesforce geschaffen hat, ist nicht unsere Plattform – es ist das gesammelte Wissen darüber, wie Unternehmensgeschäfte tatsächlich funktionieren. Mit Koa wird das Wissen in das Modell selbst integriert.“
Jensen Huang von NVIDIA argumentierte, dass die offenen Modelle von Nemotron Salesforce die Grundlage für ein CRM-Modell lieferten, das sicher argumentieren und handeln kann. Für NVIDIA ist jedes Unternehmen, das Nemotron weiterbildet, ein weiterer Vertriebskanal für seinen Computing-Stack.
Koa ist auch ein Datenpunkt in einem breiteren Trend für 2026: Unternehmen spezialisieren sich auf Open-Weight-Foundation-Modelle für schmale, hochwertige Domänen, anstatt auf Grenzlabore zu warten, um vertikale Produkte auszuliefern. Die Autoren des arXiv-Artikels kommen zu dem Schluss, dass spezifikationsgesteuertes Verstärkungslernen einen praktischen Weg dorthin bietet.
Wenn die Behauptung von dreimal weniger Fehlern in der Produktion zutrifft, können Sie davon ausgehen, dass andere Anbieter von Unternehmenssoftware den gleichen Weg einschlagen – und dass Frontier Labs mit einiger Berechtigung argumentieren werden, dass ihre nächsten Modelle die spezialisierte Lücke ohnehin schließen werden.
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