Snowflake, compañía especializada en el AI Data Cloud, ha dado a conocer una nueva serie de innovaciones de producto orientadas a facilitar a las empresas el desarrollo de proyectos de datos e inteligencia artificial. Estas novedades ofrecen herramientas intuitivas, un entorno plenamente interoperable y agentes de IA fiables que permiten acelerar el paso desde la idea inicial hasta la puesta en producción.
Entre las principales mejoras destaca la disponibilidad general de Cortex Code, un agente de programación nativo para entornos de datos que automatiza y agiliza todo el proceso de desarrollo empresarial. Este agente está diseñado para comprender y actuar dentro del contexto completo de los datos corporativos. También se ha anunciado la disponibilidad general de Semantic View Autopilot, un servicio basado en IA que simplifica la creación y la gobernanza de vistas semánticas, proporcionando a los agentes de IA una interpretación común de las métricas de negocio para garantizar resultados coherentes y consistentes. Además, Snowflake ha avanzado mejoras en Snowflake Postgres —con disponibilidad general prevista próximamente—, lo que permitirá que la base de datos más utilizada del mundo se ejecute de forma nativa en el AI Data Cloud, facilitando la unificación de cargas transaccionales, analíticas y de IA en una sola plataforma segura.
Estas innovaciones fueron presentadas durante BUILD Londres, el principal evento anual para desarrolladores de la compañía, celebrado tras el anuncio de su alianza plurianual con OpenAI, valorada en 200 millones de dólares. Este acuerdo refuerza la estrategia conjunta de coinnovación y comercialización, y hace que los modelos de OpenAI estén integrados de forma nativa en Snowflake Cortex AI para los más de 12.600 clientes globales de Snowflake.
“Para que la inteligencia artificial genere un valor real, debe superar la fase experimental e integrarse en los sistemas que los equipos utilizan a diario”, afirma Christian Kleinerman, vicepresidente ejecutivo de Producto de Snowflake. “Con estos nuevos avances estamos transformando la manera en que los equipos crean y operan, incorporando la IA directamente en el ciclo de vida del desarrollo, preparando los datos para la IA desde su concepción y ayudando a las organizaciones a lograr un impacto tangible en el negocio. Se trata de un cambio profundo en la forma de trabajar con datos e IA, que permite crear soluciones fiables, gobernadas y preparadas para escalar a nivel empresarial”.
Snowflake presenta Cortex Code, un agente de codificación de IA que comprende el contexto de los datos empresariales para ayudar a los equipos a crear más rápido
Con la disponibilidad general de Cortex Code, los usuarios obtienen un agente que comprende de manera exhaustiva y opera dentro del contexto de datos empresariales. Capacita a todos, independientemente de su experiencia técnica, desde expertos en datos hasta expertos del dominio, para crear flujos de datos, análisis y aplicaciones de IA de forma más rápida.
En su afán por lograr que la IA genere un impacto real, los equipos de las organizaciones se ven sometidos a una presión cada vez mayor para acelerar el ritmo sin comprometer la fiabilidad, la precisión o la escalabilidad. Para impulsar con mayor rapidez y fiabilidad las iniciativas de datos e IA, los equipos necesitan herramientas diseñadas a medida que comprendan sus entornos de datos, simplifiquen tareas complejas y permitan flujos de trabajo sofisticados y fiables mediante lenguaje natural.
A diferencia de los asistentes de codificación genéricos, Cortex Code comprende la semántica de los datos, el cómputo, la gobernanza y las operaciones de los usuarios de Snowflake. Cortex Code es personalizable e interoperable, diseñado para funcionar dondequiera que los usuarios operen a través de las experiencias de Snowflake y los entornos de desarrollo locales. Además, se integra de forma natural en los flujos de trabajo existentes y es compatible con todo el ciclo de vida del desarrollo, desde el diseño y la implementación hasta la optimización y las operaciones, sin comprometer la confianza ni la seguridad. Los equipos pueden usar Cortex Code dentro de la plataforma Snowflake a través de Cortex Code en Snowsight (próximamente disponible de forma general) o dentro de su terminal o editor de código preferido, como VS Code o Cursor, con Cortex Code CLI (ya disponible de forma general).
Para seguir reduciendo las fricciones que ralentizan la adopción y la entrega de la IA empresarial, Snowflake ha introducido nuevas capacidades para una codificación más intuitiva, impulsando la forma en que los usuarios construyen, implementan y gestionan flujos de trabajo de datos impulsados por IA en todo el stack tecnológico, con una nueva integración con v0 de Vercel (próximamente disponible de forma general). Esto permite a los empleados, desde desarrolladores hasta analistas, crear aplicaciones completas impulsadas por IA con lenguaje natural que pueden desplegarse de forma segura dentro de Snowflake a través de Snowpark Container Services.
Snowflake ofrece Semantic View Autopilot para garantizar que los agentes de IA operen con las mismas definiciones de confianza del negocio
Snowflake ha presentado Semantic View Autopilot (ya disponible de forma general), un servicio impulsado por IA que aprende continuamente de la actividad real del usuario para asegurar que la lógica de negocio sea precisa y se mantenga actualizada. Como resultado, las empresas pueden minimizar las alucinaciones de la IA mientras reducen la creación de modelos semánticos de días a minutos, acelerando el tiempo de comercialización y proporcionando una ventaja competitiva decisiva. Estas innovaciones se construyen sobre la sólida infraestructura empresarial existente de Snowflake, garantizando que los sistemas de IA, como Snowflake Intelligence, sean fiables, estén gobernados y listos para operar de forma segura a escala, todo ello mientras trabaja directamente con los datos más valiosos de las organizaciones.
Las empresas despliegan agentes de IA en entornos donde las métricas de negocio se definen manualmente y su gobernanza es inconsistente, lo que deja a los sistemas de IA sin una comprensión compartida del contexto de negocio. Este enfoque fragmentado y manual en la construcción de la capa semántica constituye un cuello de botella importante para la adopción de la IA, generando resultados poco fiables y dificultando que las organizaciones confíen en la IA.
Semantic View Autopilot aborda este desafío al crear, optimizar y mantener automáticamente vistas semánticas gobernadas, eliminando la necesidad de un modelado semántico manual y propenso a errores. Esto se basa en el compromiso de Snowflake con iniciativas como el Open Semantic Interchange (OSI), que estandariza una capa semántica compartida entre los líderes del ecosistema. Mientras que OSI proporciona la conectividad para compartir la lógica de negocio en todo el ecosistema, Semantic View Autopilot añade la inteligencia para crearla y mantenerla continuamente, convirtiéndola en la capa de conexión para una IA fiable y escalable a través de todos los datos, dondequiera que residan.
Snowflake prepara los datos empresariales para la IA con Snowflake Postgres e innovaciones avanzadas para la interoperabilidad de datos abiertos
Snowflake ha anunciado nuevas mejoras en Snowflake Postgres, que ahora se ejecuta de forma nativa en AI Data Cloud, permitiendo a los usuarios acceder, ingerir y migrar datos fácilmente desde cualquier lugar para construir lo que necesiten en una única plataforma segura.
La mayoría de las organizaciones aún mantienen sus bases de datos transaccionales y analíticas aisladas en sistemas separados, un enfoque tradicional que obliga a los equipos a depender de complejos pipelines para conectar esos sistemas. Esta fragmentación genera altos costes, ralentiza el desarrollo, introduce riesgos y retrasa la obtención del análisis clave.
Snowflake Postgres elimina estos pipelines al reunir casos de uso transaccionales, analíticos y de IA en una única plataforma de grado empresarial. A su vez, la compatibilidad total con Postgres de código abierto permite a las empresas migrar sus aplicaciones existentes a Snowflake sin cambios en el código. Ahora, con Snowflake Postgres, los equipos pueden potenciar la IA y las aplicaciones críticas, analizar el rendimiento y las tendencias del negocio utilizando los datos más actualizados de sus operaciones, y construir funcionalidades impulsadas por IA como recomendaciones o pronósticos, todo desde los mismos datos, sin necesidad de moverlos entre sistemas.
