Salesforce ha presentado en Dreamforce 2026 Koa, su primer modelo de razonamiento propio, construido sobre Nemotron 3 Super de Nvidia y pensado para los agentes de Agentforce. Según sus pruebas, comete 3 veces menos errores que los modelos punteros en tareas de CRM, y lo aloja en sus propios servidores para que los datos de los clientes no salgan de casa.
Está en piloto con clientes seleccionados. Salesforce espera abrirlo a todos en regiones de Estados Unidos este invierno.
Puntos clave
- Base: Nemotron 3 Super, el modelo abierto de Nvidia, reentrenado con ajuste supervisado y aprendizaje por refuerzo.
- Datos de entrenamiento: todos sintéticos, con escenarios de más de 14 sectores (industria, banca, salud, viajes). Salesforce asegura que no ha usado datos de clientes.
- Resultados en CRM Bench: 3 veces menos errores, un 11% más de precisión eligiendo la acción correcta, 2,1 veces más fiable recordando el contexto del cliente y un 15% mejor en conversaciones largas, frente a los modelos generalistas que usa por defecto.
- Pilotos: 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine y Xero.
- Dónde se activa: como cuarto proveedor de modelo en Agentforce, para toda la organización o agente a agente.
Cómo lo han construido
Salesforce ha partido de Nemotron 3 Super y lo ha reentrenado con un conjunto de datos sintético modelado sobre 27 años de despliegues de CRM: cómo trabajan las empresas, sus procesos y sus políticas internas. Cada escenario empareja un personaje con una tarea (un cliente enfadado al teléfono, un comercial a punto de cerrar) y la secuencia exacta de acciones que la resuelve.
Según Salesforce Ben, el entrenamiento combina ajuste supervisado con aprendizaje por refuerzo mediante GRPO, sobre las herramientas NeMo RL, NeMo Gym y NeMo AutoModel de Nvidia.
Koa corre a temperatura 0, así que la misma petición da la misma respuesta, y por encima lleva una capa de control propia que Salesforce llama serving harness. Y el nombre, por si alguien se lo pregunta, es el de un árbol hawaiano con el que se hacen canoas y ukeleles.
Rohan Kumar, responsable de plataforma e ingeniería, explicó en la keynote que Koa está diseñado para agentes de larga duración que encadenan varias tareas. Salesforce hace de cliente cero: ya lo usa en su Employee Agent, el asistente que responde a sus empleados dentro de Slack.
Los números vienen del examen de casa
Las 3 veces menos errores salen de CRM Bench, un benchmark de Salesforce AI Research con tareas reales como actualizar una oportunidad, enrutar un caso o programar un seguimiento. The Deep View recuerda que lleva un par de años usándose en el sector. Aun así, es el examen que ha diseñado el mismo que se presenta.
Tampoco dice contra qué modelos compara. Habla de "modelos punteros" y de los modelos generalistas que usa hoy por defecto, sin nombres y sin precio por petición.
Lo que tiene más recorrido es el patrón. The Deep View apunta que CrowdStrike y Thomson Reuters también están haciendo modelos propios. Coger un modelo abierto y post-entrenarlo con el conocimiento de tu sector sale mucho más barato que montar un laboratorio de frontera, y deja en tu mano los pesos y dónde se aloja. Jensen Huang, que estuvo en Dreamforce, lo resumió en que la IA está creando una oportunidad mucho mayor para el software.
Claudeforce, AIforce y Headless 360
Koa llegó acompañado. En la misma keynote Salesforce presentó AIforce, una capa desde la que preguntas a tu Salesforce, asignas tareas y montas los paneles que necesitas escribiendo, sin pasar por la interfaz de siempre. Sobre esa capa van tres productos: Claudeforce, Slackforce y Agentforce Coworker, un compañero de IA que trabaja dentro de Salesforce con los permisos y reglas que ya tienes.
Claudeforce ya lo contamos cuando se anunció en la presentación de resultados de agosto: el CRM dentro de Claude con 37 skills de ventas. En Dreamforce entra en beta para todos los clientes, como estaba previsto para septiembre, y suma un plugin para Claude Code con 40 skills para desarrolladores, según SiliconANGLE. Las skills de servicio, marketing y comercio llegan después.
Todo se apoya en Headless 360, la arquitectura que Salesforce abrió en marzo para exponer la plataforma entera por API, MCP (el protocolo estándar para enchufar herramientas a un asistente de IA), plugins y skills. Traducido: puedes trabajar con tus datos de Salesforce desde Claude, Slack u otra herramienta sin entrar en salesforce.com.
La posición de Salesforce es curiosa. Es cliente de Anthropic, distribuidor de Claude dentro de su CRM y ahora competidor con un modelo propio. La lectura razonable es un reparto de papeles: Claude para conversar y analizar, y Koa para las acciones repetitivas dentro del CRM, que es donde el coste por petición y el control del dato pesan más.
Por qué importa
Si tu empresa ya paga Salesforce, este invierno tendrás un proveedor de modelo más en el menú de Agentforce, activable por organización o agente a agente. Antes de cambiar nada pide dos cosas: el precio por conversación frente al modelo que usas hoy, y una prueba sobre tus propios casos de ventas o soporte, con tus datos y tus reglas.
Si no usas Salesforce, lo útil es el patrón. Un modelo abierto reentrenado con el conocimiento de tu sector, alojado en tu infraestructura, está dejando de ser cosa de laboratorios. Salesforce lo ha hecho con Nvidia al lado. En una empresa mediana el primer paso sigue siendo el mismo de siempre: procesos y datos ordenados antes de pensar en entrenar nada.
Fuente original: salesforce.com
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