A Salesforce e a NVIDIA anunciaram o Koa em 15 de setembro, um modelo de raciocínio que as empresas descrevem como o primeiro construído especificamente para o trabalho de gerenciamento de relacionamento com o cliente. Em vez de treinar um modelo básico do zero, a Salesforce pós-treinou o modelo Nemotron 3 Super de peso aberto da NVIDIA – uma base de parâmetros de 120B – em um conjunto de dados sintético proprietário modelado em quase três décadas de conhecimento de implantação de CRM. O modelo agora capacita agentes especializados na plataforma Agentforce da Salesforce, e clientes piloto, incluindo Fórmula 1, Xero e UChicago Medicine, já estão experimentando.
O anúncio, feito durante a conferência Dreamforce da Salesforce em São Francisco, marca uma mudança notável na forma como os fornecedores de software empresarial estão abordando a IA. Em vez de alugar inteligência de laboratórios de ponta, a Salesforce construiu seu próprio modelo especializado — e manteve o controle dos pesos. Para obter mais contexto sobre esta história, consulte nossa cobertura do setor de IA em andamento.
Como o Koa foi construído — sem dados do cliente
A Salesforce é explícita sobre um ponto: nenhum dado do cliente foi usado para treinar Koa. O corpus de treinamento consiste inteiramente em cenários sintéticos que cobrem o raciocínio, o uso de ferramentas e a tomada de decisões que os agentes da Agentforce realizam em fluxos de trabalho de CRM – gerando leads, qualificando oportunidades, resolvendo casos de serviço.
De acordo com o anúncio conjunto, os cenários simulam fluxos de trabalho empresariais reais em mais de 14 setores, incluindo manufatura, serviços financeiros, saúde e viagens. Cada cenário associa uma persona a um conjunto de tarefas, e a sequência de ações e chamadas de ferramentas necessárias para concluí-las é mapeada antecipadamente.
Para o pós-treinamento, a Salesforce aplicou ajuste fino supervisionado seguido de aprendizado de reforço usando Group Relative Policy Optimization (GRPO), executado nas ferramentas NeMo RL, NeMo Gym e NeMo AutoModel da NVIDIA. A empresa afirma que o treinamento sobre um conjunto direcionado de tarefas empresariais priorizadas ensinou o modelo a atingir metas por meio de sequências de ações corretas, em vez de simplesmente produzir uma resposta correta.
A pesquisa por trás do modelo
Um artigo de pesquisa enviado ao arXiv em 14 de setembro descreve o componente distintivo do Koa como um pipeline de simulação para recompensa: as especificações do fluxo de trabalho são transformadas em tarefas de vários turnos, condicionadas à pessoa, com recompensas vinculadas à resolução de cada tarefa por meio do uso bem-sucedido da ferramenta. Para domínios corporativos, essas especificações são escritas em Agent Script, a linguagem declarativa do Salesforce para construção de agentes Agentforce. A mesma simulação e mecanismo de recompensa fundamentada impulsionaram o GRPO nos domínios de uso de ferramentas empresariais e públicas.
Os autores relatam que Koa melhora sua base de peso aberto em benchmarks de uso de ferramentas públicas, raciocínio de agente e CRM empresarial, com ganhos mais claros no uso de ferramentas multiturno. O modelo supera uma forte linha de base proprietária, permanecendo abaixo dos modelos de fronteira mais fortes – uma lacuna que a Salesforce está apostando não importa para o trabalho de CRM.
Benchmarks: três vezes menos erros em tarefas de CRM
No próprio benchmark de CRM da Salesforce – um conjunto de tarefas do mundo real, como atualizar uma oportunidade, encaminhar um caso ou agendar um acompanhamento – a empresa diz que Koa iguala ou excede o desempenho do modelo líder em ações de CRM com três vezes menos erros.
Essa afirmação importa menos pelo seu número principal do que pela sua premissa: um modelo menor especializado num domínio pode superar os modelos de fronteira de uso geral nas tarefas desse domínio. É o mesmo argumento que os proponentes do peso aberto apresentaram durante todo o ano, agora com um caso de teste empresarial anexado.
Limite de confiança e impulso do governo
A Salesforce afirma que controla os pesos do modelo Koa e realiza pós-treinamento e inferência inteiramente dentro de seu próprio limite de confiança, de forma que nenhum dado do cliente cruze esse limite durante a inferência. Esse posicionamento visa diretamente as indústrias regulamentadas.
Juntamente com a Koa, as duas empresas estão trazendo modelos baseados em Nemotron para o Missionforce, a oferta da Salesforce voltada para o governo. Os modelos NVIDIA pós-treinados impulsionarão o Missionforce Operations, que digitaliza fluxos de trabalho governamentais, incluindo compras, gerenciamento de fornecedores e logística – incluindo implantações em redes isoladas que nunca tocam a infraestrutura pública. As Operações Missionforce já estão disponíveis nas regiões dos EUA, com os modelos pós-treinados chegando a clientes selecionados em outubro de 2026.
Pilotos em andamento, disponibilidade geral neste inverno
Koa já é usado dentro do próprio Salesforce, incluindo um agente Slack que ajuda os funcionários a encontrar informações e realizar tarefas diárias. Pilotos de clientes estão em andamento com 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine e Xero.
Ryan Teeples, diretor de estratégia da 1-800Accountant, disse que Koa permite que os agentes da empresa raciocinem passo a passo sobre regras fiscais, dados financeiros e documentos de clientes. Na UChicago Medicine, o diretor de marketing, Andrew Chang, disse que o modelo pode lidar com fluxos de trabalho de coordenação mais longos e em várias etapas, liberando as equipes para o atendimento ao paciente.
A disponibilidade geral é esperada no inverno de 2026 nas regiões dos EUA.
Por que é importante
O subtexto estratégico é difícil de ignorar. Como observou o Techzine, a Salesforce anunciou seu próprio modelo poucas semanas depois de expandir sua parceria com a Anthropic para incluir Claude em seus produtos. O CEO Marc Benioff enquadrou Koa como o produto dessa experiência acumulada: "A coisa mais valiosa que a Salesforce construiu não é a nossa plataforma - é o conhecimento acumulado de como os negócios empresariais realmente funcionam. Com Koa, o conhecimento é colocado dentro do próprio modelo."
Jensen Huang, da NVIDIA, argumentou que os modelos abertos do Nemotron deram à Salesforce a base para um modelo de CRM que pode raciocinar e agir com segurança. Para a NVIDIA, cada empresa que treina o Nemotron é outro canal de distribuição para sua pilha de computação.
Koa também é um ponto de dados em uma tendência mais ampla para 2026: empresas especializadas em modelos de base de peso aberto para domínios estreitos e de alto valor, em vez de esperar que laboratórios fronteiriços enviem produtos verticais. A aprendizagem por reforço orientada por especificações, concluem os autores do artigo arXiv, oferece um caminho prático para exatamente isso.
Se a alegação de três vezes menos erros se mantiver na produção, espere que outros fornecedores de software empresarial sigam o mesmo caminho – e espere que os laboratórios de fronteira argumentem, com alguma justificação, que os seus próximos modelos irão colmatar a lacuna especializada de qualquer maneira.
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