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title: "Snowflake acelera la IA agéntica en la empresa: inteligencia conversacional, datos abiertos y nuevas herramientas para desplegar agentes a escala"
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date: 2025-11-12
modified: 2025-11-12
author: "Nota de Prensa"
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categories: ["Inteligencia artificial", "Noticias"]
tags: ["Snowflake"]
type: post
lang: es
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# Snowflake acelera la IA agéntica en la empresa: inteligencia conversacional, datos abiertos y nuevas herramientas para desplegar agentes a escala

Snowflake ha presentado una oleada de novedades orientadas a un objetivo claro: **llevar la IA agéntica hasta donde están los datos** (y no al revés) y **reducir de meses a semanas** el tiempo que una organización tarda en pasar de la idea a un agente operativo y gobernado. La compañía del **AI Data Cloud** pone en disponibilidad general **Snowflake Intelligence** —su agente empresarial—, consolida su **lakehouse** con **Horizon Catalog** y **Openflow**, y lanza una **suite de herramientas para desarrolladores** que unifica creación, pruebas y despliegue de aplicaciones de IA dentro de una **plataforma única y segura**.

El movimiento no es menor. Snowflake asegura que, solo en los últimos tres meses, **más de 1.000 clientes** han utilizado **Snowflake Intelligence** para **desplegar más de 15.000 agentes** en producción —nombres como **Cisco**, **Toyota Motor Europe**, **TS Imagine** o el **equipo de Bobsled/Skeleton de EE. UU.** figuran entre los pioneros—. Para **Christian Kleinerman**, vicepresidente ejecutivo de Producto, se trata de la evolución lógica de una década: “Snowflake ha sido el pilar de la estrategia de datos de miles de empresas. **La siguiente etapa es llevar la IA a esos datos** para que cada cliente desbloquee una **inteligencia propia**. Democratizamos el poder de la IA para que **cada empleado** tome **mejores decisiones, más rápido**”.

## Snowflake Intelligence: un agente para preguntar “qué” y entender el “por qué”

En disponibilidad general, **Snowflake Intelligence** llega a una base de **más de 12.000** clientes con vocación de convertirse en la **interfaz natural** hacia el conocimiento de negocio. La promesa: con una **pregunta en lenguaje natural**, el agente **investiga**, **razona** sobre el contexto y devuelve **recomendaciones** respaldadas por los datos gobernados de la organización.

Bajo el capó, la compañía se apoya en **modelos líderes del sector** (entre ellos, **Anthropic**) y añade investigación propia para rendimiento y validación. Snowflake afirma que las nuevas optimizaciones hacen que el salto **texto→SQL** sea **hasta tres veces más rápido**, manteniendo la precisión. Además, presenta **Agent GPA (Goal, Plan, Action)**, un marco de evaluación que **detecta hasta el 95 % de errores** en pruebas con conjuntos de datos estándar, con “niveles casi humanos” de detección. El objetivo no es tanto brillar en el primer intento como **reducir la incertidumbre**: menos respuestas dudosas, más **trazabilidad** y **confianza** en entornos regulados.

La **seguridad** y la **gobernanza** no son un extra: son el diseño de base. Snowflake Intelligence **respeta permisos y políticas** de la casa, trabaja **dentro del perímetro** del AI Data Cloud y evita la **salida de datos** a dominios no autorizados. Para **Thierry Martin**, director de Datos e IA en **Toyota Motor Europe**, el impacto es tangible: “**Hemos acortado** el despliegue de agentes de **meses a semanas**. Nuestro equipo **escribe menos código** y dedica más tiempo a lo que de verdad importa: **contexto de negocio** y **modelos semánticos**. El resultado es una **ventaja competitiva**: lanzamos soluciones seguras y conformes **más rápido** y **sin mover datos**”.

## Lakehouse empresarial: datos abiertos, conectados y sin dependencia de proveedor

La segunda pieza del anuncio es la **consolidación del lakehouse** de Snowflake como **plataforma para IA agéntica**. La compañía **generaliza** **Openflow** —el motor que **automatiza** la **ingesta y orquestación** de datos desde “prácticamente cualquier fuente”— y refuerza **Horizon Catalog** —el **catálogo unificado** que aporta **contexto semántico**, **seguridad** y **gobernanza** transversal a regiones, nubes y formatos—.

Para eliminar fricciones entre ecosistemas, Snowflake **integra directamente** en Horizon las **API abiertas** **Apache Polaris™ (Incubating)** y el **REST Catalog de Apache Iceberg™**. En la práctica, esto ofrece a los clientes un **lakehouse empresarial** que **centraliza gobernanza y acceso** **interoperable** sobre **formatos abiertos de tabla**. ¿Traducción operativa? **Menos “puentes ad hoc”** entre catálogos, **menos bloqueo** de proveedor y **más libertad** para que los agentes consuman **datos donde residen**, con políticas consistentes.

A ello se suman avances orientados a **casos en tiempo (casi) real**:

- **Tablas y Almacenes Interactivos** (vista previa privada): para **experiencias casi en tiempo real** con agentes y aplicaciones.
- **Análisis *streaming*** (próxima vista previa privada): para **actuar en segundos** sobre **datos vivos**, combinando con **histórico** en escenarios de **fraude**, **personalización**, **recomendaciones** u **observabilidad/IoT**.
- **CDC casi en tiempo real** desde **Oracle** (vista previa privada), construido sobre **Openflow**, que **empuja actualizaciones transaccionales** continuas a **Snowflake AI Data Cloud**.

Para reforzar la **resiliencia**, **Business Continuity y Disaster Recovery** (vista previa pública) se extiende a **tablas Iceberg gestionadas**, añadiendo una salvaguarda extra ante incidencias. Y, tras la compra de **Crunchy Data**, Snowflake anuncia **Snowflake Postgres** (próxima vista previa pública): **Postgres totalmente gestionado** dentro de la plataforma, junto con **pg_lake** (ya disponible como **código abierto**), un conjunto de **extensiones** para **integrar Postgres** con el **lakehouse**. Es una señal clara de hacia dónde se mueve el tejido de datos corporativo: **formatos abiertos, compatibilidad nativa** y **catálogo común**.

## Herramientas para desarrolladores: de la idea al agente en una misma plataforma

La tercera pata del anuncio es una **suite de desarrollo** que busca **quitar fricción** al ciclo **construir–probar–desplegar** de aplicaciones de IA.

- **Cortex Code** (vista previa privada): asistente de IA **renovado** dentro de la UI de Snowflake que permite **interactuar con todo el entorno** en **lenguaje natural**. Ayuda a **entender** el uso de la plataforma, **optimizar consultas complejas** y **ajustar resultados** para **ahorrar costes**.
- **Cortex AISQL** (disponible de forma general): lleva **pipelines de inferencia** de IA a **SQL declarativo** dentro de **Dynamic Tables** (también GA). Con **AI Redact** (próxima vista previa pública), detecta y **enmascara datos sensibles** en **contenidos no estructurados**, preparando **datasets multimodales** con **seguridad y privacidad**.
- **Workspaces** (GA): el **entorno de desarrollo centralizado** de Snowflake ahora integra **Git** (GA) y **VS Code** (GA). Resultado: **colaboración real**, **versionado** y la posibilidad de trabajar desde el **IDE preferido** sin salir de la plataforma.
- **dbt Projects on Snowflake** (GA): desarrollo, pruebas, despliegue y **monitorización de dbt** **dentro** de Snowflake, recortando herramientas y tareas auxiliares. Para código existente, **Snowpark Connect for Apache Spark** (GA) permite **ejecutar *workloads* de Spark** en el **motor seguro de Snowflake** sin reescrituras masivas.

El hilo conductor es nítido: **concentrar el trabajo** en una **plataforma gobernada** para **acelerar** la entrega y **reducir** el **Coste Total de Propiedad (TCO)**. Si los datos **no se mueven**, los **permiso**s y la **trazabilidad** **sí** viajan con el código.

## Qué cambia para el CIO y los equipos de datos (en tres ideas)

**1) De cuadros de mando a conversaciones con datos.** Con **Snowflake Intelligence**, el acceso pasa de **“consultar un informe”** a **“preguntar y razonar”**. El valor está menos en el **dashboard** estático y más en la **explicación** (el “por qué”) con **contexto corporativo** y **controles** en vigor.

**2) Lakehouse realmente interoperable.** Con **Horizon** y **Openflow** abrazando **Polaris** e **Iceberg REST**, el catálogo se eleva a **autoridad central** para **gobernanza y seguridad** sobre **formatos abiertos**. Esto desbloquea **IA agéntica** que **ve** y **entiende** datos diversos sin rehacer canalizaciones.

**3) *Toolchain* más corto, menos deuda.** **Workspaces**, **AISQL**, **dbt** y **Spark en Snowpark Connect** significan **menos saltos** entre herramientas, **menos pegamento** y **más repetibilidad**. La estandarización no mata la flexibilidad: la encauza.

## Casos de impacto inmediato

- **Atención al cliente**: un agente conversa con el historial de tickets, políticas y conocimiento interno; responde **el qué** y **el por qué**, y **sugiere** el siguiente paso.
- **Riesgo y fraude**: datos *streaming* con **contexto histórico** para **decidir en segundos**; la gobernanza del catálogo reduce falsos positivos por **sesgos de muestreo**.
- **Operaciones e IoT**: correlación de **telemetría en vivo** con **mantenimiento** y stock; alertas y **explicaciones** que un equipo puede auditar.
- **Finanzas/FP&A**: consultas complejas **texto→SQL** más rápidas; **simulaciones** en tablas interactivas sin rearmar todo el *pipeline*.

## Un apunte de cultura: democratizar con responsabilidad

La empresa insiste en el verbo **democratizar**. Pero “democratizar” no significa “sin gobierno”. El anuncio descansa en **tres garantías**:

- **Identidad y permisos**: el agente ve **solo lo que debe**.
- **Trazabilidad**: hay **registro** de **plan–acción** (Agent GPA), datos usados y salida.
- **Formatos abiertos**: **interoperar** para evitar **dependencias** ciegas.

La **IA agéntica** sin estas tres patas es un prototipo atractivo; con ellas, es **operación empresarial**.

## Hoja de ruta destacada

- **GA**: Snowflake Intelligence, Openflow, mejoras Horizon; **Cortex AISQL** y **Dynamic Tables**; **Workspaces** con **Git** y **VS Code**; **dbt Projects**; **Snowpark Connect for Apache Spark**.
- **Vista previa pública**: **Business Continuity & DR** para **Iceberg gestionado**; **Snowflake Postgres** (próximamente).
- **Vista previa privada**: **Tablas y Almacenes Interactivos**; **Análisis *streaming***; **CDC Oracle** sobre Openflow; **Cortex Code**; **AI Redact** (llega dentro de AISQL).
- **General**: **pg_lake** (código abierto).

## La letra pequeña que los clientes preguntarán

- **¿Rinde sobre mis fuentes y catálogos existentes?** La **integración con Polaris e Iceberg REST** reduce la fricción con datos en **formatos abiertos**.
- **¿Qué pasa con la privacidad?** **AI Redact** apunta a **enmascarar sensibles** en **texto/imagen/audio** antes de inferir, y Horizon **impone políticas**.
- **¿Y los costes?** **Cortex Code** y optimizaciones en **AISQL/Dynamic Tables** se enfocan en **consultas más eficientes**; el TCO depende de uso, pero **menos herramientas** y **menos movimientos de datos** tienden a **bajar la factura operativa**.
- **¿Cómo empiezo?** **Workspaces** y **dbt Projects** permiten **migraciones graduales**: primero **gobernanza y catálogo**, luego **agentes** sobre **datasets de alto valor**.

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## Preguntas frecuentes

**¿Qué es Snowflake Intelligence y para qué sirve en un contexto empresarial?**
Es un **agente corporativo** que permite **preguntar en lenguaje natural** y obtener **respuestas trazables** basadas en **datos gobernados**. Resuelve desde **consultas complejas** (texto→SQL) hasta **explicaciones** del “por qué” de una métrica, respetando **permisos** y **políticas**. Está **disponible de forma general** para la base de clientes de Snowflake.

**¿Cómo ayuda Horizon Catalog y Openflow a preparar datos para la IA agéntica?**
**Horizon** aporta **catálogo unificado**, **contexto semántico** y **gobernanza** transversal a nubes/regiones; **Openflow** **automatiza integración e ingesta** desde **múltiples fuentes**. Con la **integración de Polaris e Iceberg REST**, los clientes centralizan **seguridad y acceso** sobre **formatos abiertos**, eliminando “puentes” frágiles y **reduciendo dependencia** de proveedor.

**¿Qué herramientas nuevas tienen los desarrolladores para crear y desplegar agentes?**
**Cortex Code** (asistente de IA en la UI), **Cortex AISQL** (pipelines declarativos con **Dynamic Tables**), **AI Redact** (enmascarado de sensibles), **Workspaces** con **Git/VS Code**, **dbt Projects** dentro de Snowflake y **Snowpark Connect for Apache Spark** para ***workloads* existentes**. Todas en un **entorno gobernado** y con **versionado**.

**¿Qué implicaciones tiene la compatibilidad con Apache Iceberg, Polaris y Postgres?**
Permite un **lakehouse empresarial interoperable**: **tablas abiertas** (Iceberg), **catálogo abierto** (Polaris), y **Postgres gestionado** **dentro** de Snowflake, además de **pg_lake** como **código abierto**. Resultado: **gobernanza central** y **flexibilidad** para elegir herramientas sin **bloqueos**.