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En la conferencia Dreamforce, Salesforce anunció el lanzamiento de Koa, un modelo vertical de lenguaje grande desarrollado en colaboración con NVIDIA. Koa recibe una capacitación posterior utilizando el modelo Nemotron de peso abierto de NVIDIA y está optimizado específicamente para tareas de Salesforce CRM, como la actualización de oportunidades y la programación de seguimientos. Salesforce afirma que Koa mejora la precisión de las llamadas de herramientas en un 11%, mejora la confiabilidad de la recuperación del contexto en 2,1 veces y aumenta la memoria de conversaciones largas en un 15% en comparación con sus puntos de referencia internos anteriores. La empresa declaró explícitamente que Koa fue capacitada utilizando datos sintéticos en lugar de datos sin procesar de los clientes para abordar cuestiones de privacidad.
Salesforce presentó Koa en su conferencia Dreamforce, posicionándolo como un modelo vertical diseñado para manejar flujos de trabajo de CRM específicos. El modelo se entrena posteriormente en la arquitectura de peso abierto Nemotron de NVIDIA.
Según la evaluación interna de CRM Bench de Salesforce, Koa logró una puntuación promedio ponderada de 8,6, detrás de GPT-5.5 (9,0) y Claude Opus 4,8 (8,7) de OpenAI, pero superando a GPT-4.1 (8,1).
Salesforce enfatizó que el corpus de capacitación de Koa consiste enteramente en escenarios sintéticos que simulan flujos de trabajo de CRM, afirmando que no se utilizaron datos sin procesar de los clientes en el proceso. Este enfoque tiene como objetivo abordar las preocupaciones sobre la privacidad de los datos que han surgido en la industria de la IA en general.
La compañía también anunció una asociación separada y simultánea con Anthropic llamada 'Claudeforce', que permite a los usuarios integrar Claude directamente en los flujos de trabajo de Salesforce, lo que sugiere una estrategia híbrida que utiliza modelos verticales propietarios e IA externa de vanguardia.
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Por qué es importante
El lanzamiento de Koa representa un cambio estratégico para las empresas de SaaS que intentan equilibrar el uso de IA de propósito general con la necesidad de soberanía de datos y control de costos. Al desarrollar un modelo vertical, Salesforce tiene como objetivo mitigar el riesgo de fuga de datos asociado con proveedores de modelos externos y reducir la dependencia a largo plazo de costosos servicios de inteligencia artificial de código cerrado. Este movimiento destaca una creciente tendencia de la industria hacia la 'IA empresarial soberana', donde las empresas aprovechan modelos de peso abierto y datos comerciales propietarios para crear una infraestructura de IA especializada y rentable. La asociación también subraya la estrategia más amplia de NVIDIA para proporcionar las cadenas de herramientas y modelos de ingeniería necesarios para que las empresas creen sus propias soluciones de IA personalizadas, alterando potencialmente el panorama competitivo entre los proveedores de SaaS y los laboratorios de IA.
El desarrollo de Koa refleja una estrategia defensiva y ofensiva para los proveedores de SaaS: al construir modelos verticales, protegen su papel como infraestructura indispensable para los clientes que, de otro modo, podrían pasar por alto a las empresas de software para construir sus propios agentes de IA.
Al reducir la dependencia de modelos de IA externos de alto margen bruto, Salesforce pretende mejorar sus propios márgenes y transmitir beneficios a los clientes, al mismo tiempo que aborda los riesgos de la "caja negra" asociados con proveedores de modelos externos.
La participación de NVIDIA, incluido el respaldo del CEO Jensen Huang, indica un impulso para permitir que las empresas de software se conviertan en "compañías de IA" al proporcionar la pila de hardware y software necesaria, expandiendo efectivamente la influencia de NVIDIA más allá del número limitado de importantes laboratorios de investigación de IA.
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Qué ver a continuación
Los observadores de la industria deberían monitorear si otras empresas de SaaS pueden replicar con éxito la estrategia del modelo vertical de Salesforce, dados los importantes requisitos de datos de capacitación de alta calidad y talento de ingeniería especializado. Si bien Salesforce tiene la escala para absorber los costos de la capacitación posterior, las empresas de software más pequeñas pueden enfrentar barreras de entrada. Además, aún está por verse el impacto a largo plazo en el enfoque del 'modelo híbrido', donde las empresas dirigen tareas estandarizadas a modelos verticales mientras reservan razonamientos complejos y entre dominios para modelos de código cerrado de primer nivel. La evolución del grupo de talentos para la posformación y el potencial de una mayor "des-NVIDIA-ización" por parte de los principales laboratorios de IA como Anthropic también son factores clave en este ecosistema cambiante.
El principal desafío para una adopción más amplia de modelos verticales es la escasez de talento especializado capaz de realizar una capacitación posterior de alta calidad, un recurso actualmente concentrado en los mejores laboratorios de IA.
La sostenibilidad de este modelo depende de si la demanda del mercado de IA vertical puede reducir los costos de desarrollo y capacitación, de manera similar al crecimiento histórico del ecosistema de desarrollo de aplicaciones móviles.
Es probable que la industria avance hacia un modelo híbrido en el que las empresas encaminen tareas estandarizadas y sensibles a los datos a modelos verticales como Koa, mientras continúan utilizando modelos de propósito general para tareas complejas de razonamiento entre dominios.