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Salesforce presenta Koa, modello CRM per Agentforce

Salesforce presenta Koa, un modello di ragionamento per il CRM basato su NVIDIA Nemotron e destinato agli agenti Agentforce. L’azienda afferma che Koa migliora la selezione delle azioni, la conservazione del contesto e l’affidabilità, ma i

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-09-16

Salesforce afferma che il suo nuovo modello Koa supera i modelli generalisti nelle attività di CRM, ma i risultati provengono da un benchmark che l’azienda stessa ha sviluppato e gestisce. Il modello, presentato il 15 settembre, è progettato per supportare gli agenti Agentforce in attività articolate in più passaggi, come l’aggiornamento delle opportunità commerciali, l’instradamento dei casi di assistenza e la programmazione dei ricontatti.

Salesforce descrive Koa come il suo primo modello di ragionamento per il CRM. Realizzato mediante il post-training dei modelli aperti NVIDIA Nemotron, Koa utilizza scenari aziendali sintetici anziché dati dei clienti e opera sull’infrastruttura di Salesforce. Secondo l’azienda, questa scelta le dà un maggiore controllo sui pesi del modello, sulla gestione dei dati e sul comportamento degli agenti che operano sui dati registrati in Salesforce.

Il benchmark di Salesforce sostiene la tesi della specializzazione

Secondo Salesforce, Koa eguaglia o supera le prestazioni dei modelli più avanzati nelle azioni di CRM misurate da CRM Bench, commettendo tre volte meno errori. Il benchmark comprende attività tratte dai comuni flussi di lavoro CRM, tra cui l’aggiornamento delle opportunità, l’instradamento dei casi e la programmazione dei ricontatti.

Rispetto a quelli che Salesforce definisce i suoi attuali modelli di intelligenza generale predefiniti, l’azienda riferisce che Koa è più preciso dell’11% nella scelta dell’azione corretta, 2,1 volte più affidabile nel richiamare il contesto relativo al cliente e migliore del 15% nel conservare il contesto durante lunghe conversazioni. Si tratta di misurazioni effettuate da Salesforce: l’annuncio dell’azienda non identifica i modelli concorrenti né fornisce una valutazione indipendente.

La distinzione è importante perché Koa non viene presentato come un modello generalista. Salesforce lo ha addestrato sulle istruzioni, sulle chiamate agli strumenti e sulle regole aziendali che gli agenti Agentforce utilizzano nei flussi di lavoro dell’assistenza clienti, delle vendite e delle attività operative. I risultati pubblicati sostengono quindi una tesi più circoscritta: un modello ottimizzato per il lavoro in Salesforce potrebbe ottenere prestazioni migliori in quel contesto.

Ventisette anni di flussi di lavoro CRM, senza dati dei clienti

Il corpus di addestramento di Koa è composto interamente da scenari sintetici che rappresentano il ragionamento e l’uso degli strumenti necessari nelle varie fasi del ciclo di vita del cliente. Gli scenari coprono più di 14 settori, tra cui quello manifatturiero, i servizi finanziari, la sanità e i viaggi.

Ogni scenario associa un profilo a un’attività e traccia la sequenza di azioni necessarie per portarla a termine. Tra gli esempi figurano la generazione di contatti commerciali, la qualificazione delle opportunità e la risoluzione dei casi di assistenza. Per addestrare Koa non vengono utilizzati dati dei clienti.

Il modello opera inoltre nel rispetto di una serie di vincoli progettati per l’impiego nelle aziende. Koa funziona a «temperatura 0» per produrre risultati più coerenti, segue le istruzioni e i vincoli di sicurezza dei clienti e utilizza un sistema di serving separato per ulteriori controlli di affidabilità e sicurezza.

Koa si aggiunge ai modelli disponibili in Agentforce

I clienti possono selezionare Koa come modello linguistico di grandi dimensioni gestito nel catalogo dei modelli generativi di Data Cloud, sceglierlo come fornitore di modelli Agentforce per l’intera organizzazione oppure assegnarlo a singoli agenti e sottoagenti. Anche un router di agenti può utilizzare Koa, offrendo agli amministratori un modo per applicare il modello a determinate parti di un flusso di lavoro più ampio.

L’azienda presenta questa flessibilità come una risposta ai limiti dell’impiego di un solo modello per ogni attività aziendale. Un modello può essere selezionato per un’intera organizzazione, utilizzato soltanto da un determinato agente o applicato a un sottoagente che gestisce una specifica categoria di attività. Koa viene quindi aggiunto come opzione all’interno di Agentforce, anziché sostituire le soluzioni esistenti della piattaforma per l’uso dei modelli.

I progetti pilota con i clienti iniziano prima della disponibilità generale

Koa è già utilizzato nell’Employee Agent di Salesforce, che aiuta il personale a trovare informazioni e completare attività di routine in Slack. Il modello sta entrando nella fase di sperimentazione con i clienti 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine e Xero.

«In Engine stiamo costruendo il futuro dei viaggi d’affari e questo comincia dal fornire ai nostri team gli strumenti per offrire un servizio eccezionale. I viaggi d’affari hanno innumerevoli aspetti da coordinare e ciò di cui abbiamo bisogno dall’IA non è un modello che sembri sicuro di sé, ma uno che sappia ragionare con precisione su problemi complessi e articolati in più passaggi. Collaborare con Salesforce e NVIDIA a un modello di ragionamento creato appositamente per Agentforce ci permette di portare avanti questa visione, più lontano e più rapidamente».

Elia Wallen, fondatore e CEO, Engine

Koa è già disponibile per alcuni clienti selezionati che partecipano alla sperimentazione. La disponibilità generale nelle regioni degli Stati Uniti è prevista per l’inverno 2026, con una beta aperta attesa poco dopo.

La prova immediata per Koa non sarà la sua capacità di produrre risposte convincenti. I clienti di Agentforce lo giudicheranno in base a criteri più circoscritti: se seleziona l’azione corretta, conserva il giusto contesto relativo al cliente e completa un flusso di lavoro senza costringere un dipendente a tornare nel CRM per correggere il risultato.