Snowflake ha empujado este mes una nueva tanda de actualizaciones para sus dos piezas de IA empresarial, Snowflake Intelligence y Cortex Code, con un objetivo poco disimulado: situarse en el centro de control de la llamada empresa agéntica y disputar ese terreno a Databricks, Google Cloud y los hiperescalares. La compañía afirma que más de 9.100 clientes usan ya sus productos de IA cada semana y que más del 50% de sus clientes ha activado Cortex Code desde su lanzamiento en noviembre de 2025, dos cifras que conviene leer con la cautela habitual al tratarse de datos del propio fabricante.

El movimiento llega en un momento en el que las grandes plataformas de datos compiten por convertirse en la capa donde viven los agentes de IA, los modelos y las herramientas de productividad. Snowflake responde con conectores nativos al Model Context Protocol (MCP), soporte del Agent Communication Protocol (ACP), una app móvil para iOS y un SDK de agentes para Python y TypeScript. Buena parte de las novedades, eso sí, llegan en preview privado o público, no en disponibilidad general.

Qué cambia en Snowflake Intelligence

Snowflake Intelligence se vende como un asistente para usuarios de negocio que conversa con los datos corporativos, ejecuta acciones y se apoya en la gobernanza nativa de la plataforma. Frente a copilotos genéricos, su argumento es que entiende el contexto de las tablas, los permisos y los modelos semánticos del cliente sin tener que mover los datos a otro entorno.

• Skills: flujos descritos en lenguaje natural para preparar análisis, presentaciones o seguimientos. Próximamente en disponibilidad general.
• Conectores MCP: integración directa con Gmail, Google Calendar, Google Docs, Jira, Salesforce y Slack. También en disponibilidad general próximamente.
• App iOS: en public preview. Permite consultar datos y disparar acciones desde el móvil.
• Deep research: razonamiento multi-paso con citas. También en public preview.
• Personalización continua y Artifacts: el asistente aprende del comportamiento del usuario y permite guardar y compartir análisis reutilizables.

Snowflake reconoce que muchas de estas piezas todavía no son productivas para todos los clientes. La integración con MCP, por ejemplo, es la pata más visible de un movimiento sectorial: el protocolo impulsado por Anthropic se ha convertido en el estándar de facto para conectar agentes con herramientas, aunque su despliegue en producción aún exige criterio. Quien quiera el ángulo de modelos, agentes y MCP puede revisar el detalle del lanzamiento desde la óptica de noticias.ai.

Cortex Code: del editor al stack completo

Cortex Code es la apuesta de Snowflake por un agente de codificación pensado para entornos de datos. La novedad principal es que ya no se queda dentro del jardín de Snowflake: ahora soporta AWS Glue, Databricks y Postgres como fuentes externas, conecta con otros agentes vía MCP y ACP, y llega a los entornos donde el desarrollador pasa el día.

• Extensión de VS Code (private preview) y plugin para Claude Code, dos puertas de entrada al editor para no obligar al desarrollador a cambiar de herramienta.
• Agent SDK con soporte Python y TypeScript, para integrar Cortex Code en aplicaciones propias.
• Sandboxes en Snowsight (private preview): entorno cloud dedicado para ejecutar tareas sin configuración local.
• Plan Mode y Snap & Ask: previsualización y aprobación de flujos antes de ejecutar, e interacción directa con gráficos y tablas.

Comparativa con Databricks y los hiperescalares

El movimiento de Snowflake se entiende mejor mirando al rival. Databricks ha apostado por su Mosaic AI y Genie, integrados también con MCP y con un discurso similar de unificar datos y modelos. Google Cloud, por su parte, presentó hace pocos días su visión agéntica para la empresa con Gemini Enterprise, ADK y MCP nativo en Vertex AI, como recogimos al analizar Google Cloud Next 26 y la empresa agéntica en producción. La diferencia que Snowflake intenta marcar es que Cortex Code no se limita a su propia plataforma: ahora lee Databricks, Glue o Postgres y se integra con Claude Code o VS Code, un guiño al desarrollador que ya vive fuera del data warehouse.

El mensaje de fondo es coherente con el resto del mercado: la pelea ya no se libra solo en los modelos, sino en quién aloja los agentes, los datos y los conectores. Esa narrativa choca, sin embargo, con la realidad de la adopción real en empresa: aún son pocas las organizaciones que han llevado IA agéntica a producción, según se desprende de los datos que comentamos en el análisis sobre Europa y su lugar en la cadena de valor de la IA.

Limitaciones: el peso del modo preview

La letra pequeña merece atención. Skills, conectores MCP y Artifacts están anunciados como próximamente en disponibilidad general, sin fecha pública concreta. La extensión de VS Code y los Sandboxes en Snowsight viajan en private preview, lo que limita a quién puede probarlos hoy. La app iOS y deep research están en public preview. Quien quiera evaluar el conjunto en un piloto real tendrá que negociar accesos con Snowflake en función de su contrato y de la región.

Otra cuestión es el alcance de las cifras citadas. El dato de 9.100 clientes que usan productos de IA semanalmente no distingue entre uso recurrente, pruebas internas o consumo casual desde Snowsight. El 50% de adopción de Cortex Code se mide sobre la base de clientes existentes y no sobre el conjunto del mercado de plataformas de datos. Son métricas razonables para un anuncio de fabricante, pero no equivalen a cuota de mercado.

Voces de los clientes citados

Snowflake acompaña el anuncio con declaraciones de Accenture, Capita, Telenav, United Rentals y Wolfspeed. La consultora Accenture habla de miles de profesionales activos en la plataforma y de casi dos docenas de skills específicas para SQL, notebooks y modelado semántico. Capita, especializada en contact centers, cita ahorros operativos y casos en servicios públicos. Telenav, dedicada a navegación, asegura que procesa más de 20 terabytes al mes y 200 millones de eventos al día, y que análisis que llevaban días ahora se resuelven en minutos. United Rentals menciona despliegue en más de 1.600 ubicaciones, y Wolfspeed habla de docenas de agentes en fabricación, calidad y cadena de suministro.

Son testimonios cualitativos, sin métricas auditadas de retorno o ahorro. Tienen valor como señal de adopción en perfiles industriales muy distintos, pero no permiten comparar de forma directa el rendimiento frente a otras plataformas.

Disponibilidad y precio

Snowflake no ha publicado un cambio de tarifa específico para estas novedades. Tanto Snowflake Intelligence como Cortex Code se facturan dentro del modelo de consumo de la plataforma, en créditos por tiempo de cómputo y uso de funciones de IA. Las funciones en preview suelen estar disponibles sin coste adicional para clientes elegibles, sujetas a límites técnicos. La empresa remite al detalle técnico publicado en su blog corporativo y a Project SnowWork, el programa de investigación con clientes que ha alimentado parte de los ajustes de producto.

Cómo encaja en el resto del mercado

El movimiento de Snowflake confirma una tendencia que se está volviendo difícil de ignorar: la integración con protocolos como MCP y ACP es ya casi un requisito para cualquier plataforma que aspire a alojar agentes en producción. Para los equipos de TI, la pregunta no es tanto si Snowflake o Databricks lanzan novedades, sino cuánto coste de cambio asume la organización al elegir un centro de control u otro, y qué pasa con los datos y los flujos cuando un agente cruza varios sistemas. Quien siga el detalle de qué modelos sostienen estos agentes encontrará contexto en la cobertura de inferencia y CPU que publicamos al hilo de los últimos resultados de Intel en la inferencia de IA y la tensión sobre las CPU.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Snowflake Intelligence?

Es el asistente de IA de Snowflake para usuarios de negocio. Conversa con los datos corporativos, ejecuta acciones en herramientas como Salesforce o Jira y se apoya en la gobernanza nativa de la plataforma.

¿Qué aporta Cortex Code frente a otros agentes de codificación?

Está orientado a entornos de datos. Soporta AWS Glue, Databricks y Postgres como fuentes externas, conecta con MCP y ACP, y se integra con VS Code y Claude Code para no obligar al desarrollador a salir de su editor habitual.

¿Está disponible ya todo lo anunciado?

No. Skills, conectores MCP y Artifacts llegarán en disponibilidad general próximamente, sin fecha pública. La extensión de VS Code y los Sandboxes en Snowsight están en private preview. La app iOS y deep research, en public preview.

¿Cómo se factura?

Dentro del modelo de consumo de Snowflake, en créditos por cómputo y uso de funciones de IA. Las funciones en preview suelen estar disponibles sin coste adicional para clientes elegibles, sujetas a límites técnicos.