Salesforce dan NVIDIA mengumumkan Koa pada tanggal 15 September, sebuah model penalaran yang digambarkan oleh perusahaan sebagai model pertama yang dibuat khusus untuk pekerjaan manajemen hubungan pelanggan. Daripada melatih model dasar dari awal, Salesforce melatih model Nemotron 3 Super open-weight NVIDIA pasca-pelatihan — basis parameter 120B — pada kumpulan data sintetis eksklusif yang meniru hampir tiga dekade pengetahuan penerapan CRM. Model ini sekarang mendukung agen khusus di platform Agentforce Salesforce, dan pelanggan percontohan termasuk Formula 1, Xero, dan UChicago Medicine sudah mencobanya.
Pengumuman tersebut, yang disampaikan pada konferensi Dreamforce Salesforce di San Francisco, menandai perubahan penting dalam cara vendor perangkat lunak perusahaan mendekati AI. Daripada menyewa intelijen dari laboratorium terdepan, Salesforce membangun model khusus mereka sendiri — dan terus mengendalikan bobotnya. Untuk konteks lebih lanjut mengenai kisah ini, lihat liputan industri AI kami yang sedang berlangsung.
Bagaimana Koa Dibangun — Tanpa Data Pelanggan
Salesforce secara eksplisit menyatakan satu hal: tidak ada data pelanggan yang digunakan untuk melatih Koa. Korpus pelatihan seluruhnya terdiri dari skenario sintetik yang mencakup penalaran, penggunaan alat, dan pengambilan keputusan yang dilakukan agen Agentforce di seluruh alur kerja CRM — menghasilkan prospek, peluang yang memenuhi syarat, dan menyelesaikan kasus layanan.
Menurut pengumuman bersama tersebut, skenario tersebut mensimulasikan alur kerja perusahaan nyata di lebih dari 14 industri, termasuk manufaktur, jasa keuangan, layanan kesehatan, dan perjalanan. Setiap skenario memasangkan persona dengan serangkaian tugas, dan urutan tindakan serta panggilan alat yang diperlukan untuk menyelesaikannya dipetakan terlebih dahulu.
Untuk pasca-pelatihan, Salesforce menerapkan penyempurnaan yang diawasi diikuti dengan pembelajaran penguatan menggunakan Group Relative Policy Optimization (GRPO), yang dijalankan pada peralatan NeMo RL, NeMo Gym, dan NeMo AutoModel dari NVIDIA. Perusahaan tersebut mengatakan bahwa pelatihan tentang serangkaian tugas prioritas perusahaan yang ditargetkan mengajarkan model tersebut untuk mencapai tujuan melalui serangkaian tindakan yang benar, bukan sekadar menghasilkan jawaban yang benar.
Penelitian di Balik Model
Sebuah makalah penelitian yang diserahkan ke arXiv pada tanggal 14 September menggambarkan komponen khas Koa sebagai jalur simulasi-ke-hadiah: spesifikasi alur kerja diubah menjadi tugas-tugas multi-putaran yang dikondisikan oleh persona, dengan imbalan yang dikaitkan dengan penyelesaian setiap tugas melalui penggunaan alat yang berhasil. Untuk domain perusahaan, spesifikasi tersebut ditulis dalam Agent Script, bahasa deklaratif Salesforce untuk membangun agen Agentforce. Simulasi yang sama dan mesin ground-reward mendorong GRPO di domain penggunaan alat perusahaan dan publik.
Para penulis melaporkan bahwa Koa meningkatkan basis bobot terbukanya di seluruh penggunaan alat publik, penalaran agen, dan tolok ukur CRM perusahaan, dengan keuntungan paling jelas dalam penggunaan alat multi-putaran. Model ini melampaui dasar kepemilikan yang kuat namun tetap berada di bawah model terdepan yang terkuat — kesenjangan yang dipertaruhkan oleh Salesforce tidak menjadi masalah bagi pekerjaan CRM.
Tolok Ukur: Kesalahan Tiga Kali Lebih Sedikit pada Tugas CRM
Pada tolok ukur CRM Salesforce sendiri — serangkaian tugas dunia nyata seperti memperbarui peluang, mengarahkan kasus, atau menjadwalkan tindak lanjut — perusahaan mengatakan Koa menyamai atau melampaui kinerja model terkemuka pada tindakan CRM dengan kesalahan tiga kali lebih sedikit.
Klaim tersebut kurang penting untuk nomor judulnya dibandingkan premisnya: model yang lebih kecil yang dikhususkan dalam satu domain dapat mengalahkan model frontier tujuan umum dalam tugas-tugas domain tersebut. Argumen yang sama juga dikemukakan oleh para pendukung open-weight sepanjang tahun, dan kini disertai dengan kasus uji perusahaan.
Batasan Kepercayaan dan Dorongan Pemerintah
Salesforce mengatakan mereka mengontrol bobot model Koa dan melakukan pasca-pelatihan dan inferensi sepenuhnya dalam batas kepercayaannya sendiri, sehingga tidak ada data pelanggan yang melewati batas tersebut selama inferensi. Penentuan posisi tersebut ditujukan langsung pada industri yang diatur.
Bersamaan dengan Koa, kedua perusahaan tersebut menghadirkan model berbasis Nemotron ke dalam Missionforce, penawaran Salesforce yang berfokus pada pemerintah. Model NVIDIA pasca pelatihan akan mendukung Missionforce Operations, yang mendigitalkan alur kerja pemerintah termasuk pengadaan, manajemen pemasok, dan logistik – termasuk penerapan pada jaringan celah udara yang tidak pernah menyentuh infrastruktur publik. Missionforce Operations kini tersedia secara umum di wilayah AS, dengan model pasca-pelatihan menjangkau pelanggan terpilih pada bulan Oktober 2026.
Uji Coba Sedang Berlangsung, Ketersediaan Umum Musim Dingin Ini
Koa sudah digunakan di dalam Salesforce itu sendiri, termasuk agen Slack yang membantu karyawan menemukan informasi dan menyelesaikan tugas sehari-hari. Uji coba pelanggan sedang berlangsung dengan 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine, dan Xero.
Ryan Teeples, kepala strategi di 1-800Accountant, mengatakan Koa membiarkan agen perusahaan bernalar selangkah demi selangkah melalui peraturan pajak, data keuangan, dan dokumen pelanggan. Di UChicago Medicine, kepala pemasaran Andrew Chang mengatakan model ini dapat menangani alur kerja koordinasi multi-langkah yang lebih lama, sehingga membebaskan tim untuk merawat pasien.
Ketersediaan umum diperkirakan terjadi pada musim dingin 2026 di wilayah AS.
Mengapa Itu Penting
Subteks strategisnya sulit untuk dilewatkan. Seperti yang dicatat Techzine, Salesforce mengumumkan modelnya sendiri hanya beberapa minggu setelah memperluas kemitraannya dengan Anthropic untuk menghadirkan Claude ke dalam produknya. CEO Marc Benioff menggambarkan Koa sebagai produk dari akumulasi pengalaman tersebut: "Hal paling berharga yang telah dibangun Salesforce bukanlah platform kami — melainkan akumulasi pengetahuan tentang bagaimana bisnis perusahaan sebenarnya bekerja. Dengan Koa, pengetahuan tersebut dimasukkan ke dalam model itu sendiri."
Jensen Huang dari NVIDIA berpendapat bahwa model terbuka Nemotron memberi Salesforce dasar untuk model CRM yang dapat berpikir dan bertindak dengan aman. Bagi NVIDIA, setiap perusahaan yang melatih Nemotron adalah saluran distribusi lain untuk tumpukan komputasinya.
Koa juga merupakan titik data dalam tren yang lebih luas pada tahun 2026: perusahaan yang mengkhususkan model pondasi open-weight untuk domain yang sempit dan bernilai tinggi daripada menunggu laboratorium terdepan mengirimkan produk vertikal. Pembelajaran penguatan berbasis spesifikasi, penulis makalah arXiv menyimpulkan, menawarkan cara praktis untuk mencapai hal tersebut.
Jika klaim kesalahan tiga kali lebih sedikit berlaku dalam produksi, vendor perangkat lunak perusahaan lain diperkirakan akan mengikuti jalur yang sama – dan berharap laboratorium terdepan akan berargumentasi, dengan beberapa pembenaran, bahwa model mereka berikutnya akan tetap menutup kesenjangan spesialisasi.
---
Tetap Terdepan dalam AIDapatkan berita, analisis, dan terobosan AI terkini — semuanya di satu tempat.
Baca berita AI selengkapnya →
