A Salesforce, em uma publicação da empresa, apresentou o Koa, descrito como seu primeiro modelo de raciocínio de IA otimizado para trabalho corporativo e construído para rodar dentro do limite de confiança da Salesforce. O Koa é uma versão pós-treinada do Nemotron 3 Super da NVIDIA, um modelo aberto de 120 bilhões de parâmetros; a Salesforce afirma que os pesos abertos e os dados de treinamento publicados permitem verificar o que entrou no modelo em vez de confiar na palavra de um fornecedor.
O argumento da Salesforce é que um modelo de fronteira geral aplica o mesmo raciocínio amplo a uma política de reembolso, um problema de física e um plano de viagem, trabalhando cada caso a partir de primeiros princípios e, às vezes, chegando a uma resposta diferente para a mesma tarefa repetida. O Koa, em vez disso, foi treinado por aprendizado por reforço em fluxos de trabalho corporativos simulados abrangendo mais de 14 setores — manufatura, serviços financeiros, saúde, viagens — com clientes sintéticos exibindo diferentes humores e um juiz avaliando se o problema foi de fato resolvido. Nenhum dado real de cliente foi usado no treinamento.
Um comportamento treinado foi destacado especificamente: quando a ferramenta correta não está disponível para uma solicitação, o Koa deve parar, informar ao cliente o que não pode fazer, pedir o que precisa e transferir para um humano, em vez de chamar uma ferramenta de nome parecido ou confirmar uma ação que nunca ocorreu.
O Koa se junta a outros modelos especializados construídos pela Salesforce — HyperClassifier, TextEval, Moirai —, com o Koa cuidando de raciocínio em múltiplas etapas enquanto os demais lidam com tarefas mais estreitas, como classificação de intenção e reranking de busca.
O Koa já está rodando nos fluxos de trabalho internos de funcionários da Salesforce, e a empresa diz que agora está avançando para pilotos com clientes em serviço, vendas e comércio, incluindo setores regulados como serviços financeiros, saúde, viagens e contabilidade. A Salesforce reporta que benchmarks iniciais em tarefas específicas de CRM — atualizar uma oportunidade, rotear um caso, agendar um follow-up — superam modelos de propósito geral, embora se trate de benchmarking próprio e inicial da Salesforce, ainda não verificado de forma independente. A empresa também afirma que dados de clientes e registros de interação nunca saem do controle do cliente e não são usados para treinar ainda mais o modelo.