Salesforce y Nvidia lanzan Koa, un modelo de razonamiento propio que reta a los grandes laboratorios de IA

Salesforce presentó en su conferencia Dreamforce a Koa, su primer modelo de razonamiento propio, construido sobre Nemotron, el modelo de pesos abiertos de Nvidia. Las dos compañías se asociaron para post-entrenar Koa de forma específica en tareas de ventas, marketing y atención al cliente, un movimiento que la empresa presenta como una alternativa directa a depender de los grandes laboratorios de IA (los llamados 'frontier labs') para las capacidades de razonamiento dentro de su plataforma de agentes, Agentforce.

El artículo enmarca este lanzamiento como un síntoma de una divergencia de fondo entre lo que necesitan las empresas y lo que ofrecen los laboratorios de IA propietarios. Según se describe, estos laboratorios prefieren que las empresas suban archivos, código, prompts y feedback directamente a sus modelos y agentes, gastando en el proceso grandes sumas de dinero. Salesforce, en cambio, plantea a sus clientes empresariales una alternativa con varias características: un modelo de pesos abiertos frente a los modelos cerrados; entrenado para tareas de trabajo concretas en lugar de para resolver problemas matemáticos extremadamente difíciles; que no ha ingerido datos reales de clientes y por tanto no puede filtrarlos a terceros; que reduce el gasto en IA al usar menos tokens para realizar el mismo trabajo; que puede enrutarse automáticamente a través de una 'puerta de enlace' (gateway) de IA según la necesidad; y que respeta los requisitos de datos y la seguridad de cada cliente, integrados dentro de la propia infraestructura de Salesforce.

Koa se ofrecerá como alternativa a los otros modelos disponibles en Agentforce, la plataforma donde los clientes de Salesforce construyen agentes para tareas rutinarias como responder preguntas de servicio al cliente o programar citas. Jayesh Govindarajan, vicepresidente ejecutivo de IA en Salesforce, explicó que la compañía ya había desarrollado numerosos modelos de lenguaje pequeños y específicos para tareas, pero que el razonamiento siempre había sido un terreno donde dependían de proveedores de modelos frontera como Claude o ChatGPT, a los que Agentforce enrutaba las consultas que requerían resolver tareas largas o de varios pasos. Con Koa, según Govindarajan, eso deja de ser necesario 'hasta ahora'.

Según el mismo directivo, la razón por la que Salesforce no había entrenado antes su propio modelo frontera de nivel empresarial no era falta de voluntad, sino la ausencia de un modelo base preentrenado adecuado: hasta la aparición de Nemotron, no existía, en sus palabras, ningún modelo preentrenado 'soberano' de origen estadounidense que fuera a la vez de última generación y tuviera una procedencia de datos clara. Govindarajan contrapuso esta situación a Qwen, el popular modelo chino de pesos abiertos desarrollado por Alibaba, sobre el que afirmó: 'No tenemos ni idea de con qué se entrena Qwen'.

El proceso de post-entrenamiento de Koa —convertir un modelo de propósito general en uno experto en ventas y atención al cliente— se hizo, según se explica, sin usar datos reales de los clientes de Salesforce. En su lugar, la compañía y Nvidia crearon datos sintéticos que imitaban los patrones de esos clientes. Govindarajan describió que simularon un entorno de atención al cliente completo, con personajes que iban desde un profesional de soporte enfrentado a clientes enfadados que llaman al centro de atención, hasta un profesional de ventas tratando de cerrar un trato.

Desde el lado de Nvidia, Kari Ann Briski, vicepresidenta de software de IA generativa para empresas, subrayó que Nemotron aporta una arquitectura de inferencia pensada para ser eficiente en el uso de tokens, lo que ella describió como la combinación necesaria de tres elementos: IA soberana, tiempo hasta el primer token y razonamiento eficiente, factores clave para lo que llamó la 'tokenomics' del sistema. La idea de fondo es que Koa debería resultar más barato en tokens consumidos —y más adecuado a las tareas reales de los clientes— que enviar esas mismas consultas a Claude o ChatGPT.

El artículo aclara, sin embargo, que Salesforce no está abandonando a Anthropic ni a OpenAI: en paralelo anunció una alianza con Anthropic, bautizada Claudeforce, que permite a las empresas usar Claude como interfaz de IA mientras sus datos permanecen dentro del sistema de registros de Salesforce, protegidos por su propia infraestructura.

En conjunto, el caso de Koa ilustra una tendencia más amplia: grandes proveedores de software empresarial buscan modelos de razonamiento propios, especializados y más baratos en tokens, apoyados en bases abiertas como Nemotron, en lugar de depender exclusivamente de los modelos cerrados de los laboratorios de IA para cada tarea que requiera razonamiento. Esto podría presionar a esos laboratorios a competir no solo en capacidad general, sino también en coste por tarea y en garantías de gobernanza de datos frente a alternativas especializadas construidas a medida por los propios proveedores empresariales.