Salesforce, şirketlerin yapay zekâ ajanlarında sürekli olarak OpenAI ve Anthropic gibi sınır model sağlayıcılarına güvenmek zorunda olmadığı bir gelecek için önemli bir adım attı. Şirket, NVIDIA’nın açık ağırlıklı Nemotron modeli üzerine geliştirdiği Koa’yı tanıttı. Koa genel amaçlı bir ChatGPT rakibi olmak yerine satış, müşteri hizmetleri ve diğer kurumsal süreçlerde uzmanlaşacak.
Kurumsal yapay zekâ pazarında dikkat çekici bir değişim yaşanıyor.
Salesforce ve NVIDIA, Dreamforce 2026 kapsamında Koa isimli yeni yapay zekâ modelini duyurdu.
Koa, Salesforce’un ilk CRM odaklı akıl yürütme modeli olma özelliğini taşıyor ve şirketin Agentforce platformunda çalışan yapay zekâ ajanlarının çok adımlı kurumsal görevleri yerine getirmesi için geliştirildi.
Ancak Koa’yı ilginç yapan yalnızca Salesforce’un kendi modelini geliştirmiş olması değil.
Şirket sıfırdan devasa bir temel model eğitmek yerine NVIDIA’nın açık ağırlıklı Nemotron 3 Super modelini aldı ve kendi uzmanlık alanına göre yeniden eğitti.
Salesforce böylece OpenAI, Anthropic ve Google gibi şirketlerin kapalı sınır modellerine her görev için bağımlı olmak yerine kendi kontrol ettiği bir yapay zekâ katmanı oluşturuyor.
Koa aslında sıfırdan geliştirilmiş bir model değil
Burada önemli bir ayrım yapmak gerekiyor.
Salesforce, ChatGPT veya Claude’a rakip olacak devasa bir temel modeli sıfırdan eğitmedi.
Koa’nın temelinde NVIDIA tarafından geliştirilen Nemotron 3 Super bulunuyor.
Nemotron 3 Super, 120 milyar parametreli açık bir model. Salesforce, NVIDIA ile birlikte çalışarak bu temel modeli kendi kurumsal kullanım senaryolarına göre “post-training” adı verilen ek eğitim sürecinden geçirdi.
Sonuçta genel amaçlı Nemotron modeli, Salesforce’un yıllardır üzerinde çalıştığı CRM süreçlerinde uzmanlaşmış Koa’ya dönüştürüldü.
Salesforce’un kendi açıklamasına göre Koa’ya şirketin 27 yıllık CRM tecrübesinden elde edilen kurumsal süreç bilgisi aktarıldı.
Böylece model yalnızca metin üretmek yerine bir satış fırsatının nasıl ilerlediğini, müşteri hizmetleri kaydının nasıl yönlendirileceğini veya hangi durumda hangi aracın kullanılması gerektiğini anlayacak şekilde özelleştirildi.
Amaç ChatGPT olmak değil
Koa’nın arkasındaki yaklaşımı anlamak için genel amaçlı yapay zekâ modelleriyle arasındaki farkı görmek gerekiyor.
OpenAI GPT, Anthropic Claude veya Google Gemini gibi modeller mümkün olduğunca geniş bir problem alanında başarılı olmak üzere geliştiriliyor.
Aynı modelden bir fizik problemini çözmesi, yazılım kodu yazması, tatil planlaması yapması veya bir şirketin iade politikasını yorumlaması istenebiliyor.
Salesforce ise kurumsal işlerde bunun her zaman en verimli yöntem olmadığını düşünüyor.
Şirketin verdiği örneğe göre genel amaçlı bir model bir fizik problemiyle şirketin iade politikasını temelde aynı genel akıl yürütme mekanizmasıyla ele alıyor.
Her görevi yeniden değerlendiriyor ve çözümü büyük ölçüde ilk prensiplerden oluşturmaya çalışıyor.
Koa ise belirli kurumsal süreçleri daha önceden öğrenmiş durumda.
Örneğin bir satış potansiyel müşterisinin hangi koşullarda “nitelikli müşteri” kabul edileceği, hangi verilerin kontrol edilmesi gerektiği ve sonrasında satış ekibine yönlendirilip yönlendirilmeyeceği gibi süreçlerde her seferinde sıfırdan karar vermek yerine eğitildiği kuralları uygulaması hedefleniyor.
Salesforce’un iddiasına göre kurumsal yapay zekâ açısından önemli fark tam olarak burada ortaya çıkıyor.
27 yıllık Salesforce bilgisi modele aktarıldı
Salesforce’un Koa için kullandığı eğitim verisi de projenin dikkat çekici noktalarından biri.
Şirket, modeli eğitirken müşterilerinin gerçek verilerini kullanmadığını özellikle vurguluyor.
Bunun yerine Salesforce’un yaklaşık üç on yıllık CRM deneyiminden yararlanılarak oluşturulan sentetik veri setleri kullanıldı.
Bu veri setlerinde gerçek şirket verileri yerine gerçek kurumsal süreçleri taklit eden senaryolar oluşturuldu.
Örneğin bir müşteri hizmetleri çalışanının öfkeli bir müşteriden gelen talebi nasıl ele alacağı veya bir satış çalışanının potansiyel müşteriyi satışa dönüştürmek için hangi adımları takip edeceği simüle edildi.
Modelin eğitim senaryoları üretim, finansal hizmetler, sağlık ve seyahat dahil olmak üzere 14’ten fazla sektörü kapsıyor.
Her senaryoda yapay zekâya bir rol, gerçekleştirmesi gereken görevler ve hedefe ulaşmak için takip etmesi gereken araç kullanımları öğretildi.
Amaç yalnızca doğru cevabı üreten değil, doğru işlemi doğru sırayla gerçekleştiren bir model oluşturmak.
Koa müşteri verileriyle eğitilmedi
Kurumsal yapay zekâ açısından belki de en hassas konu verilerin nerede işlendiği.
Salesforce bu noktayı Koa’nın en önemli avantajlarından biri olarak konumlandırıyor.
Şirketin açıklamasına göre Koa’nın eğitiminde hiçbir Salesforce müşterisinin gerçek verisi kullanılmadı.
Eğitim tamamen sentetik senaryolar üzerinden gerçekleştirildi.
Daha önemlisi, model çalıştırılırken de müşteri verilerinin Salesforce’un kontrol alanının dışına çıkmaması hedefleniyor.
Salesforce, Koa’nın model ağırlıklarını kendisinin kontrol ettiğini ve hem ek eğitim hem de inference işlemlerini kendi altyapısı içerisinde gerçekleştirdiğini belirtiyor.
Başka bir ifadeyle bir şirket Agentforce üzerinde Koa’yı kullandığında verilerin görevin gerçekleştirilmesi için dışarıdaki başka bir model sağlayıcısına gönderilmesi gerekmiyor.
Bu özellikle finans, sağlık, kamu ve yüksek düzeyde regülasyona tabi sektörlerde önemli olabilir.
NVIDIA’nın açık modeli Salesforce’a önemli bir avantaj sağladı
Salesforce’un neden NVIDIA Nemotron’u seçtiği de şirketin açıklamalarında oldukça net.
Nemotron açık ağırlıklı bir model olduğu için Salesforce doğrudan modelin ağırlıklarına erişebiliyor.
Bu da şirketin modeli kendi kullanım alanlarına göre değiştirmesine ve ek eğitimden geçirmesine olanak sağlıyor.
Kapalı modellerde ise şirketler genellikle API üzerinden model sağlayıcısının sunduğu sisteme erişiyor.
Salesforce ayrıca NVIDIA’nın Nemotron’un eğitiminde kullanılan veri kaynakları konusunda daha fazla görünürlük sağlamasını da önemli bir avantaj olarak gösteriyor.
Şirket açısından sonuç, kontrol edebildiği ve kendi altyapısında çalıştırabildiği bir temel model.
Bu yaklaşım kurumsal yapay zekâ pazarında giderek daha fazla önem kazanabilir.
Çünkü şirketlerin her yapay zekâ görevi için dünyanın en büyük ve en pahalı modelini kullanması gerekmiyor.
Salesforce: Üç kat daha az hata
Koa’nın performansı konusunda Salesforce oldukça iddialı.
Şirket modeli kendi geliştirdiği CRM Benchmark üzerinde test ediyor.
Bu testlerde yalnızca soru-cevap performansı ölçülmüyor.
Gerçek hayatta bir Salesforce ajanının gerçekleştireceği işlemler simüle ediliyor.
Örneğin bir satış fırsatının güncellenmesi, müşteri hizmetleri kaydının doğru yere yönlendirilmesi veya takip görüşmesinin planlanması gibi görevler kullanılıyor.
Salesforce’un açıkladığı ilk sonuçlara göre Koa, CRM görevlerinde önde gelen genel amaçlı modellerin performansına ulaşabiliyor veya bazı görevlerde onları geçebiliyor.
Şirket ayrıca Koa’nın bu işlemleri gerçekleştirirken üç kata kadar daha az hata yaptığını iddia ediyor.
Salesforce’un Koa ürün sayfasında paylaşılan başka bir ölçümde ise modelin doğru aksiyonu çağırma hassasiyetinin yüzde 11 daha yüksek olduğu belirtiliyor.
Ancak bunların Salesforce’un kendi benchmark sonuçları olduğunu belirtmek gerekiyor. Model yaygın şekilde kullanılmaya başladığında bağımsız testler Koa’nın gerçek dünyadaki performansını daha net gösterecek.
Daha az token, daha düşük yapay zekâ faturası
Koa’nın arkasındaki ekonomik denklem de en az performans kadar önemli.
Büyük yapay zekâ modellerinin kurumsal ölçekte kullanılması ciddi maliyet oluşturabiliyor.
Bir şirketin binlerce çalışanı veya milyonlarca müşterisi yapay zekâ ajanlarıyla sürekli etkileşim kurduğunda kullanılan token sayısı hızla büyüyor.
Genel amaçlı sınır modeller karmaşık görevleri çözerken uzun akıl yürütme süreçleri kullanabiliyor.
Salesforce’un yaklaşımı ise belirli işi zaten bilen uzmanlaşmış bir modelin aynı görevi daha az hesaplama ve daha az token kullanarak tamamlayabilmesi üzerine kurulu.
Koa’nın doğrudan CRM görevlerine göre eğitilmiş olması nedeniyle şirket, modelin aynı kurumsal görevleri daha verimli şekilde gerçekleştirebileceğini düşünüyor.
Bu fark küçük ölçekli kullanımda önemsiz görünebilir.
Ancak milyonlarca yapay zekâ işleminin gerçekleştirildiği büyük şirketlerde token tüketimindeki küçük bir düşüş bile yıllık yapay zekâ maliyetlerinde ciddi fark yaratabilir.
Salesforce sınır modelleri tamamen bırakmıyor
Koa’nın duyurulması Salesforce’un OpenAI, Anthropic veya diğer model sağlayıcılarını tamamen terk edeceği anlamına gelmiyor.
Aksine şirketin stratejisi farklı görevler için farklı modeller kullanmak üzerine kurulu.
Salesforce halihazırda intent classification, güvenlik kontrolleri, değerlendirme ve arama sıralaması gibi belirli görevlerde kendi küçük ve uzmanlaşmış modellerini kullanıyor.
Koa ise çok adımlı kurumsal akıl yürütme tarafındaki boşluğu dolduruyor.
Bunun yanında Agentforce gerektiğinde Claude gibi sınır modelleri kullanmaya devam edebilecek.
Salesforce’un sistemi görevin türüne göre uygun modeli seçebilecek şekilde tasarlanıyor.
Basit bir sınıflandırma işlemi için devasa bir sınır model kullanmak yerine küçük bir model devreye girebilir.
CRM üzerinde çok adımlı bir operasyon gerekiyorsa Koa kullanılabilir.
Daha genel ve yaratıcı bir problem söz konusu olduğunda ise Claude veya başka bir sınır model tercih edilebilir.
Bu nedenle Salesforce’un stratejisi “tek model her şeyi yapsın” yaklaşımından uzaklaşıyor.
Koa şimdiden Salesforce içerisinde kullanılıyor
Koa henüz yalnızca laboratuvar ortamında çalışan bir araştırma projesi değil.
Salesforce modeli kendi şirketi içerisinde kullanmaya başlamış durumda.
Örneğin Slack içerisinde çalışan bir Koa ajanı, Salesforce çalışanlarının bilgi bulmasına ve günlük görevlerini gerçekleştirmesine yardımcı oluyor.
Şirket aynı zamanda Koa’yı sınırlı sayıdaki müşterisiyle pilot olarak test etmeye başladı.
Pilot programa katılan kuruluşlar arasında 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine ve Xero bulunuyor.
Salesforce’un mevcut takvimine göre Koa’nın 2026 kışında ABD bölgelerinde genel kullanıma açılması planlanıyor.
Bunun ardından açık beta programının genişletilmesi bekleniyor.
Dev şirketler neden kendi modellerini oluşturmaya başlayabilir?
Koa’nın asıl önemi yalnızca Salesforce’un yeni bir yapay zekâ modeli çıkarması olmayabilir.
Bu model, kurumsal yapay zekâ pazarında önümüzdeki yıllarda görebileceğimiz daha büyük bir değişimin örneği olabilir.
Bugüne kadar yapay zekâ yarışının büyük bölümü “en güçlü model kimde?” sorusu etrafında şekillendi.
OpenAI, Anthropic, Google ve diğer laboratuvarlar daha büyük ve daha yetenekli genel amaçlı modeller geliştirmek için yarışıyor.
Ancak şirketlerin ihtiyacı her zaman dünyanın en güçlü genel amaçlı modeli olmayabilir.
Bir bankanın kredi sürecini yöneten yapay zekâ ajanının ileri seviye fizik problemi çözebilmesine ihtiyacı yok.
Bir müşteri hizmetleri ajanının da dünya çapındaki bütün genel bilgiyi aynı seviyede bilmesi gerekmeyebilir.
Bu sistemlerde daha önemli olan şey şirketin prosedürlerini doğru bilmek, tutarlı karar vermek, doğru aracı kullanmak ve aynı işlemi binlerce kez güvenilir biçimde gerçekleştirmek olabilir.
Açık ağırlıklı modeller yeterince güçlü hale geldikçe Salesforce gibi büyük yazılım şirketleri bu modelleri alıp kendi uzmanlık alanlarına göre eğitebilir.
Salesforce’un Koa ile yaptığı tam olarak bu.
NVIDIA için de önemli bir strateji
Koa aynı zamanda NVIDIA’nın yapay zekâ pazarındaki rolünün yalnızca GPU satmaktan ibaret olmadığını gösteriyor.
NVIDIA son yıllarda Nemotron ailesiyle açık modeller tarafında daha aktif hale geldi.
Buradaki strateji, şirketlerin sıfırdan temel model geliştirmek yerine NVIDIA’nın modellerini temel alarak kendi uzman yapay zekâlarını oluşturmasını sağlamak.
Salesforce bunun en büyük örneklerinden biri haline geliyor.
NVIDIA CEO’su Jensen Huang’a göre şirketlerin ihtiyaç duyduğu yapay zekâ sistemlerinin kendi bilgilerine, uzmanlıklarına ve iş süreçlerine göre özelleştirilmesi gerekiyor.
Nemotron’un açık yapısı Salesforce’a bu özelleştirmeyi yapabilme imkânı verdi.
Yapay zekâ yarışının yeni cephesi: En büyük model değil, en doğru model
Koa’nın ortaya çıkardığı en önemli soru ise yapay zekâ pazarının bundan sonra nasıl şekilleneceği.
Bugüne kadar sektör büyük ölçüde parametre sayıları, benchmark sonuçları ve en güçlü genel amaçlı model etrafında yarıştı.
Kurumsal yapay zekâ ajanları yaygınlaştıkça farklı bir rekabet başlayabilir.
Şirketler için en değerli model dünyanın her sorusuna cevap verebilen sistem değil, kendi işini en güvenilir ve en düşük maliyetle gerçekleştiren model olabilir.
Salesforce Koa bu yaklaşımın oldukça net bir örneği.
Şirket dünyanın en büyük temel modelini sıfırdan geliştirmedi.
Bunun yerine NVIDIA’nın 120 milyar parametreli Nemotron 3 Super modelini aldı, 27 yıllık CRM tecrübesini sentetik veriler üzerinden modele aktardı ve yalnızca kendi alanında uzmanlaşmış bir akıl yürütme motoru oluşturdu.
Eğer bu yaklaşım başarılı olursa gelecekte Salesforce’un yaptığının benzerini SAP, ServiceNow, Oracle ve diğer büyük kurumsal yazılım şirketlerinde de daha sık görebiliriz.
Yapay zekâ yarışının bir sonraki aşaması yalnızca “en güçlü modeli kim yaptı?” sorusuyla değil, “belirli bir işi en iyi, en güvenli ve en ucuza hangi model yapıyor?” sorusuyla şekillenebilir.
Kaynaklar: Salesforce, NVIDIA, TechCrunch
