Salesforce presenta Koa, un modelo de razonamiento centrado en CRM

Salesforce presentó Koa el 15 de septiembre de 2026 como su primer modelo de razonamiento diseñado específicamente para tareas de gestión de relaciones con clientes dentro de Agentforce. El sistema está disponible para clientes piloto seleccionados y Salesforce prevé ofrecerlo de forma general en regiones de Estados Unidos durante el invierno de 2026.

Koa no se plantea como un chatbot generalista, sino como un modelo capaz de seguir flujos empresariales de varios pasos: actualizar oportunidades, enrutar casos, programar seguimientos y elegir las herramientas adecuadas para completar una acción dentro del CRM.

Qué es Koa y cómo se integra en Agentforce

Koa es un modelo de lenguaje empresarial orientado al uso de herramientas. Salesforce lo ha diseñado para trabajar con las estructuras y permisos de sus flujos de CRM, donde una respuesta correcta no basta: el agente también debe ejecutar la acción apropiada y dejar el estado del sistema actualizado.

El modelo puede seleccionarse en el catálogo de modelos generativos de Data Cloud, en la configuración de una organización de Agentforce y para agentes o subagentes individuales. Salesforce también afirma que Koa ya se utiliza internamente, incluido un asistente para empleados en Slack.

La idea es que Agentforce pueda dividir una petición compleja en pasos, consultar el contexto disponible, llamar a una herramienta con los parámetros correctos y continuar hasta resolver el flujo. Entre los ejemplos descritos están la actualización de oportunidades, la clasificación de casos y la planificación de seguimientos.

Nemotron-3-Super-120B y GRPO: el entrenamiento detrás de Koa

Koa parte de Nemotron-3-Super-120B, el modelo de pesos abiertos de NVIDIA que Salesforce utilizó como base. Después, Salesforce aplicó Group Relative Policy Optimization (GRPO), una técnica de aprendizaje por refuerzo que compara varias trayectorias posibles y refuerza las que utilizan correctamente las herramientas y completan la tarea.

El entrenamiento emplea especificaciones de Agent Script para definir enrutadores, subagentes, acciones tipadas, ámbitos de herramientas e instrucciones de flujo. Esas especificaciones se convierten en escenarios simulados con distintos perfiles y conversaciones de varios turnos. El sistema de recompensa tiene en cuenta las llamadas correctas a herramientas, los cambios de estado y la resolución completa de la tarea, no solo la calidad del texto generado.

Salesforce afirma que Koa se entrenó con interacciones públicas y generadas sintéticamente, sin utilizar datos de clientes. Los escenarios sintéticos abarcan flujos de CRM de más de 14 sectores, entre ellos servicios financieros, fabricación, sanidad y viajes.

Qué dicen las pruebas de rendimiento

En la evaluación CRM Bench descrita en el informe técnico de Koa, el modelo obtuvo una puntuación global de 0,86. El resultado queda cerca de Opus-4.8 y por debajo de GPT-5.5 en esa misma comparación: ambos valores pertenecen a la métrica global del benchmark, no a una clasificación general de todos los usos posibles.

Koa alcanzó además una precisión de llamadas a funciones de 0,77, frente a 0,71 para el modelo Nemotron de base. En BFCL obtuvo un 66,63 %, mientras que GPT-4.1 registró un 53,96 %. En Tau2Bench, la puntuación de Koa fue de 69,41 frente a 54,51 para GPT-4.1.

Salesforce resume parte de sus pruebas afirmando que Koa produjo tres veces menos errores en acciones de CRM que otros modelos líderes. La compañía también menciona un 11 % más de precisión al escoger la acción adecuada, una fiabilidad 2,1 veces mayor y una mejora del 15 % en la retención de contexto frente a modelos generalistas predeterminados. Esas cifras proceden de las pruebas de Salesforce y sus condiciones de comparación no se detallan por completo.

La lectura más prudente de los resultados es bastante concreta: Koa muestra un rendimiento competitivo en tareas de CRM y supera a su modelo base en varias métricas de uso de herramientas, pero la propia comparación publicada sitúa a GPT-5.5 por delante en la puntuación global de CRM Bench.

Disponibilidad, privacidad y Missionforce

Koa se encuentra en fase piloto para clientes seleccionados. Salesforce prevé su disponibilidad general en regiones de Estados Unidos durante el invierno de 2026. La compañía también indica que el modelo puede ejecutarse dentro de su infraestructura y de su propio perímetro de confianza, mientras mantiene bajo su control los pesos del modelo, el entrenamiento posterior y la inferencia.

La colaboración con NVIDIA se extiende además a Missionforce, la iniciativa de Salesforce para entornos gubernamentales y regulados. En ese contexto, Salesforce describe despliegues en nubes privadas y redes aisladas de internet.

La separación entre entrenamiento e inferencia es importante para entender la propuesta: Salesforce dice que no utilizó datos de clientes para entrenar Koa, pero el modelo está pensado para operar después con el contexto, los registros y las herramientas que una organización configure en sus flujos de Agentforce.

La apuesta de Salesforce: especialización antes que superioridad general

Koa representa una apuesta por especializar el modelo en el trabajo que ocurre dentro de un CRM. Su valor no depende únicamente de redactar respuestas convincentes, sino de reconocer el tipo de caso, respetar el flujo definido, elegir una herramienta y completar los cambios correctos en el sistema.

Ese enfoque explica por qué Salesforce lo compara con modelos generales mediante tareas de CRM y no solo mediante pruebas de conversación. También marca el límite de la promesa: una puntuación competitiva en un entorno de acciones empresariales no convierte a Koa en el modelo más capaz para cualquier tarea ni elimina la necesidad de configurar flujos, permisos y herramientas dentro de Agentforce.

Por ahora, el siguiente hito anunciado por Salesforce es la disponibilidad general prevista para regiones de Estados Unidos durante el invierno de 2026.