Salesforce و NVIDIA تطلقان "كوا" و تُحدثان نقلة نوعية في أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)

Salesforce و NVIDIA تطلقان "كوا" و تُحدثان نقلة نوعية في أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) من خلال الانتقال نحو  (AI Agentic Enterprises) المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

"كوا": أول نموذج يفكر داخل الـ CRM بدلاً من أن يعرض تقارير

Salesforce لم تعد تريد CRM أذكى.. بل تريد CRM يفكر وينفذ كل ما تريد.

في 15 سبتمبر 2026، أعلنت Salesforce و NVIDIA عن إطلاق كوا (Koa)، أول نموذج AI متخصص في إدارة علاقات العملاء (CRM) لمنصة Agentforce، ليحول الـCRM من مجرد سجل لما فعله العميل، إلى نظام يفكر عبر سير العمل ويتخذ الإجراء المناسب.

النموذج تم بناؤه على Nemotron 3 Super المفتوح من NVIDIA، ودُرب على مجموعة بيانات ضخمة بنتها Salesforce من خلاصة ما يقارب 30 عامًا من تشغيل أنظمة CRM حول العالم.

وقال مارك بينيوف، رئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي لـ Salesforce: "أكثر شيء قيّم بنته Salesforce ليس منصتنا، بل المعرفة المتراكمة حول كيفية عمل الشركات فعليًا. مع كوا، وضعنا تلك المعرفة داخل النموذج نفسه."

وأضاف جينسن هوانغ، مؤسس ورئيس NVIDIA التنفيذي، أن نماذج Nemotron المفتوحة وفرت الأساس لبناء نموذج CRM يمكنه التفكير والعمل بأمان داخل بيئة المؤسسات.

كيف تطور الـCRM؟ ثلاث مراحل يجب أن تفهمها

لكي تفهم لماذا يعتبر "كوا" مختلفًا و ثورة حقيقة في أنظمة الـ CRM، يجب أن تفهم كيف كان يعمل الـCRM قبل ذلك.

المرحلة الأولى: قبل الذكاء الاصطناعي - الـCRM كدفتر سجلات

كان نظام الـCRM مجرد قاعدة بيانات ضخمة و مهمته: التخزين والعرض.

مندوب المبيعات يدخل يدويًا: العميل أحمد اتصل، طلب عرض سعر.

المسوق يدخل: أحمد فتح الإيميل وضغط على الرابط.

مدير خدمة العملاء يدخل: أحمد اشتكى من التأخير.

النظام يحفظ كل شيء ويعطيك تقارير ولوحات تحكم: كم عميل جديد؟ كم صفقة خسرناها؟ لكنه لا يفعل أي شيء من تلقاء نفسه. أنت من يجب أن يقرأ التقرير، يحلل، ثم يقرر ماذا ستفعل. كان نظامًا سلبيًا ينتظر أوامرك.

المرحلة الثانية: مع الذكاء الاصطناعي التقليدي (مثل Einstein من Salesforce) - الـCRM كمستشار

هنا دخل الذكاء الاصطناعي لأول مرة، لكن كمساعد تحليلي، مهمته: التنبؤ والتوصية.

النظام يحلل البيانات ويقول لك: "العميل أحمد لديه احتمال 80% للشراء هذا الأسبوع، ننصحك بالاتصال به الآن".

• أو: "هذه الشكوى مشابهة لـ 50 شكوى سابقة، الرد المقترح هو كذا".
• أو: "هذه الفرصة ستنتهي بالفشل بنسبة 65% إذا لم ترسل عرضًا خلال يومين".

النظام أصبح أذكى، يعطيك توقعات وتوصيات، لكنه لا يزال لا ينفذ. هو يقول لك "افعل كذا"، وأنت تذهب لتنفذ يدويًا: تكتب الإيميل، تنشئ المهمة، تحدث حالة الفرصة. الفجوة بين "المعرفة" و"الفعل" لا تزال موجودة.

المرحلة الثالثة: مع "كوا" - الـCRM كموظف ينفذ

وهنا تأتي النقلة التي تعلن عنها Salesforce، مهمته: التفكير والتنفيذ متعدد الخطوات.

"كوا" لا يكتفي بالتنبؤ، بل يفكر عبر سير العمل كاملاً وينفذ، بدلًا من أن يقول لك: "العميل أحمد لديه مشكلة في الفاتورة واحتمال أن يلغي اشتراكه"

كوا يفكر وينفذ هكذا:

يفهم السياق: أحمد عميل منذ 3 سنوات، فاتورته الأخيرة فيها خطأ، وهو من شريحة العملاء المميزين.

يخطط: يجب مراجعة الفاتورة -> التحقق من نظام الفوترة -> تطبيق خصم تعويضي حسب سياسة الشركة -> صياغة رد اعتذاري مخصص -> جدولة مكالمة متابعة مع مدير الحساب.

ينفذ: يستدعي 4 أدوات مختلفة بشكل تلقائي (نظام الفوترة، نظام الخصومات، البريد الإلكتروني، التقويم) وينهي المهمة كاملة، ثم يعطيك ملخصًا: "تم حل مشكلة العميل أحمد وتطبيق خصم 15% وإرسال اعتذار".

الفرق الجوهري: من نظام يقول لك "ماذا حدث" إلى نظام يقول لك "ماذا يجب أن تفعل"، إلى نظام يفعل ذلك نيابة عنك مع أقل نسبة أخطاء ممكنة.

وهذا هو سبب إصرار Salesforce على أن كوا لم يُدرب على بيانات العملاء، بل على طريقة تفكير فرق المبيعات والخدمة عبر 30 عامًا.

ما المختلف في "كوا"؟

النماذج الحالية تجيب على سؤالك. كوا صُمم لينفذ مهمة كاملة متعددة الخطوات.

وفقًا لـ Salesforce، النموذج قادر على التفكير عبر سير عمل معقد، واختيار الأدوات المناسبة، وتنفيذها بالترتيب الصحيح. سواء كان ذلك توليد عملاء محتملين، أو تأهيل فرصة بيع، أو حل حالة خدمة عملاء.

والأهم من الناحية التقنية:

لم يتم استخدام أي بيانات حقيقية للعملاء في تدريبه.

المجموعة التدريبية بُنيت بالكامل من سيناريوهات اصطناعية تحاكي سير عمل حقيقي في أكثر من 14 صناعة، منها التصنيع والخدمات المالية والرعاية الصحية والسفر. في كل سيناريو، يتم تحديد شخصية ومهام وتسلسل الإجراءات واستدعاءات الأدوات المطلوبة.

وفي مرحلة ما بعد التدريب، استخدمت Salesforce أسلوب التعلم المعزز GRPO عبر أدوات NVIDIA NeMo، لتعليم النموذج كيفية الوصول للهدف عبر تسلسل صحيح من الإجراءات، وليس مجرد الوصول لإجابة صحيحة.

وتشدد Salesforce على أنها تتحكم بالكامل في أوزان النموذج وتشغيله داخل حدود الثقة الخاصة بها، بحيث لا تعبر أي بيانات للعميل تلك الحدود أثناء الاستدلال.

هل "كوا" أفضل فعلاً؟

في ورقة بحثية قُدمت في 14 سبتمبر، أكدت الفرق أن كوا تحسن بشكل واضح على النموذج الأساس المفتوح في اختبارات استخدام الأدوات والتفكير الوكيل ومهام CRM المؤسسية، وتجاوز نماذج قوية مملوكة، لكنه لا يزال أقل من أقوى النماذج المتقدمة العامة.

أما في معيار Salesforce الداخلي للمهام الواقعية مثل تحديث فرصة أو توجيه حالة أو جدولة متابعة، تقول الشركة إن كوا يطابق أو يتفوق على النماذج الرائدة مع ثلاثة أضعاف أخطاء أقل.

من يستخدم "كوا" الآن؟

النموذج مستخدم بالفعل داخل Salesforce نفسها، في وكيل Slack الذي يساعد الموظفين على إنجاز مهامهم اليومية.

وتجري برامج تجريبية مع عملاء مثل 1-800Accountant و Baxter Credit Union و Engine و Formula 1 و UChicago Medicine و Xero.

• Baxter Credit Union: يستخدمه لمساعدة الوكلاء الرقميين على وزن المعلومات والسياسات وراء أهداف مثل شراء منزل.
• Engine: للتعامل مع تعقيدات السفر التجاري التي تتضمن عددًا لا يحصى من الأجزاء المتحركة.
• UChicago Medicine: للتعامل مع سير عمل تنسيق أطول بحيث يحصل الفريق الطبي على وقت أطول لرعاية المرضى.

نظام "كوا" و الحكومات؟

بالتوازي، أعلنت الشركتان عن إدخال نماذج NVIDIA إلى Missionforce، المنصة الموجهة للجهات الحكومية والمنظمات الخاضعة للرقابة.

العديد من هذه الجهات تحتاج للتحكم الكامل في النموذج والبيانات ونشرها في بيئات معزولة تمامًا عن الإنترنت، مثل السحابات الخاصة والشبكات المصنفة. وستُشغل النماذج المدربة لاحقًا وكلاء لمنتج Missionforce Operations الذي يرقمن سير عمل مثل المشتريات وإدارة الموردين واللوجستيات.

و اخيرا كوا متاح الآن لعملاء تجريبيين مختارين في Agentforce، ومن المتوقع إتاحته بشكل عام في شتاء 2026 في المناطق الأمريكية. بينما Missionforce Operations متاح حاليًا بشكل عام، وستتوفر نماذج NVIDIA المدربة لاحقًا في أكتوبر 2026.