Snowflake (NYSE: SNOW), compañía especializada en AI Data Cloud, ha presentado durante Snowflake Expedition 2026 una serie de novedades destinadas a facilitar la implantación de agentes de inteligencia artificial en las empresas. Estas innovaciones permiten a las organizaciones utilizar agentes capaces de interpretar el contexto de su negocio, respetar las políticas internas y desarrollar tareas de forma fiable.
Entre las principales novedades se encuentra Business Ontology, una herramienta que permite a los agentes de IA utilizar conceptos y definiciones previamente validados por las empresas. Por su parte, Cortex AI Gateway facilita la supervisión y el control de los modelos, herramientas y acciones con los que interactúan estos sistemas.
La compañía también ha presentado avances en Snowflake CoCo, su agente de programación orientado a equipos de datos, y Snowflake CoWork, diseñado para ayudar a los profesionales en sus tareas habituales. A estas soluciones se suman los nuevos CoCo y CoWork Bots, agentes que pueden trabajar continuamente en segundo plano, utilizar las herramientas habituales de los equipos y solicitar intervención humana cuando necesitan una decisión o autorización.
Uno de los principales obstáculos para las empresas no es desarrollar agentes de IA, sino garantizar que puedan utilizarse con seguridad y confianza. Según un estudio de MIT Technology Review patrocinado por Snowflake, el 55 % de los directivos identifica la falta de contexto empresarial como el principal motivo de los resultados deficientes de estos agentes, mientras que el 45 % señala la fragmentación o dificultad de acceso a los datos.
A estas dificultades se añaden los riesgos y costes derivados de la creciente conexión de los agentes con modelos de inteligencia artificial, servidores MCP y sistemas corporativos, lo que complica su supervisión por parte de los departamentos tecnológicos y de seguridad. Esta situación provoca que numerosas organizaciones mantengan sus proyectos de IA en fase de pruebas.
Snowflake, que presta servicio a más de 14.500 empresas en todo el mundo, busca responder a estos desafíos mediante una plataforma que reúne datos, información empresarial, modelos de IA y procesos de trabajo bajo mecanismos comunes de control y gobernanza.
Según Christian Kleinerman, vicepresidente ejecutivo de Producto de Snowflake, el éxito empresarial no dependerá de disponer de un mayor número de agentes, sino de que estos comprendan correctamente el negocio, utilicen información adecuada, cumplan las políticas establecidas y permitan supervisar sus actuaciones.
En este sentido, la ampliación de Snowflake Horizon Catalog con Business Ontology y Cortex AI Gateway pretende integrar el contexto empresarial y los mecanismos de gobernanza desde el inicio del desarrollo de los agentes de inteligencia artificial, en lugar de incorporarlos posteriormente.
Todo empieza por el contexto: agentes que entienden lo que significa cada concepto para el negocio
Pensemos en un responsable de ventas que pide a un agente un informe semanal de ingresos netos. Un panel de control ofrece una cifra, un analista otra y un agente una tercera. Para que el informe tenga algún valor, el agente necesita saber primero cuál es la definición oficial de “ingresos netos” de la empresa y quién la ha aprobado.
Business Ontology, la nueva capacidad de Horizon Context, el espacio para el contexto de negocio gobernado dentro de Snowflake Horizon Catalog, proporciona precisamente eso. Business Ontology gobierna el significado oficial, Semantic View lo calcula y Cortex Sense⁵ infiere aquello que todavía no está definido. En conjunto, este marco unificado establece un contexto de negocio único y autorizado para todos los agentes, aplicaciones y personas de la organización. Los equipos aprueban las definiciones oficiales de conceptos clave, como los ingresos netos, asignan un responsable a cada una y las vinculan a los datos subyacentes, tanto dentro como fuera de Snowflake. Las definiciones aprobadas tienen siempre prioridad. Las organizaciones pueden migrar las definiciones existentes desde un catálogo de terceros o una hoja de cálculo mediante una única sesión guiada de CoCo y todos los cambios quedan registrados. De este modo, cuando un auditor pregunta qué significaba “ingresos netos” en el segundo trimestre, basta con realizar una consulta.
“El valor de un producto de datos depende de que todo el mundo esté de acuerdo sobre lo que significa cada atributo, ya se trate de un tramo de ingresos familiares o de un segmento firmográfico B2B”, afirma Joe Tobey, Head of Data Product Engineering de dentsu. “A medida que los agentes se convierten en la vía que utilizan las personas para consultar esos datos, esas definiciones no pueden limitarse a permanecer en un diccionario de datos estático. Business Ontology asigna un responsable a cada definición, la vincula con los datos correspondientes y garantiza que todos los agentes utilicen esa definición oficial en sus respuestas. Eso es lo que nos permite utilizar agentes para acceder a nuestros datos con confianza”.
Después, el control: un conjunto único de reglas para todos los agentes
Un agente que conoce la definición correcta sigue necesitando los controles adecuados para acceder a los datos, recurrir a modelos y utilizar herramientas. Cortex AI Gateway² actúa como una puerta de entrada única para los agentes de una organización. Como parte de Horizon Catalog, Cortex AI Gateway aplica un mismo conjunto de políticas a las conexiones de los agentes entre distintas nubes, frameworks y proveedores de IA. Los agentes actúan sobre los datos empresariales mediante servidores MCP, y Cortex AI Gateway aplica a esas interacciones las políticas de acceso, autenticación y permisos de la empresa. Los agentes heredan los controles ya establecidos para los usuarios, evitando así la necesidad de crear y gestionar un conjunto diferente de procedimientos.
Volvamos al informe de ingresos netos. Mediante Cortex AI Gateway Tools³, cada llamada a una herramienta realizada por el agente se comprueba frente a políticas de autorización granulares antes de ejecutarse. Cortex AI Guardrails³ lo protege frente a ataques de prompt injection y jailbreaks. La gobernanza de costes² atribuye el gasto al equipo responsable del informe y aplica límites estrictos, mientras que Dynamic Model Routing⁵ dirige las tareas rutinarias hacia modelos más ligeros y de menor coste. La observabilidad² registra cada paso en la propia cuenta Snowflake del cliente, donde los equipos pueden analizarlo mediante Agent Trace Intelligence⁵. Agent Abuse Detection⁵ analiza las trayectorias completas de los agentes, en lugar de prompts individuales, para detectar agentes que actúan fuera de los permisos que tienen asignados.
“Ejecutamos mucha IA sobre una gran cantidad de datos y había una pregunta que no podíamos responder: qué equipos y qué agentes estaban generando el gasto”, afirma Andy Owens, VP of Data and AI de Kargo. “Cortex AI Gateway nos proporcionó ese desglose, además de límites estrictos para evitar que un proceso descontrolado consuma silenciosamente el presupuesto. Dirigir cada solicitud al modelo adecuado significa que nuestro trabajo rutinario no se ejecuta en el modelo más caro. Estamos utilizando más agentes que nunca y sabemos cuánto cuesta cada uno”.
Después, la ejecución: agentes que siguen trabajando cuando te desconectas
Con el contexto y los controles necesarios, las empresas pueden hacer aquello que hasta ahora no se atrevían a hacer: permitir que los agentes trabajen de forma autónoma. CoCo y CoWork asumen ahora tareas recurrentes tanto para los equipos de datos que desarrollan sobre Snowflake como para los equipos de negocio que dependen de la plataforma.
Con CoCo Automations², los equipos de datos describen un flujo de trabajo una sola vez y CoCo lo ejecuta de manera autónoma con la frecuencia que se determine. Los equipos pueden programar agentes para llevar a cabo tareas recurrentes o de larga duración, como una comprobación periódica del estado de un pipeline o un informe semanal que antes alguien tenía que preparar manualmente. Cada ejecución conserva un registro de auditoría y un historial de tareas, para que los equipos puedan comprobar exactamente qué ha hecho CoCo y suspender o volver a ejecutar una tarea cuando sea necesario.
CoCo y CoWork también funcionan allí donde ya trabajan las personas, a través de Snowflake for Slack³ y CoCo for Excel and Sheets³. Además, Skills and Plugin Sharing², Profiles in CoCo³ y los nuevos Profiles in CoWork³ permiten reutilizar en toda la empresa lo que haya creado un equipo. Esto ofrece una experiencia personalizada y lista para usar, al tiempo que ayuda a estandarizar el trabajo de los equipos, manteniendo la flexibilidad del usuario en CoCo y el control centralizado en CoWork.
CoCo y CoWork Bots llevan el trabajo autónomo aún más lejos. Hasta ahora, los agentes de IA esperaban una pregunta concreta o una tarea predefinida antes de aportar valor. CoCo y CoWork Bots cambian por completo esta dinámica. A modo de asistentes ejecutivos autónomos, actúan en nombre del usuario y heredan sus derechos de acceso, el contexto asociado a su función y sus permisos. Cuando el usuario establece un objetivo de alto nivel, como preparar briefings para cada reunión con clientes o mantener en buen estado los pipelines de datos, toman la iniciativa. Planifican y completan el trabajo de forma autónoma en segundo plano, respetando estrictamente los límites establecidos para el usuario en Snowflake, y solo requieren su intervención cuando es necesario tomar una decisión crítica o dar la aprobación final. Esto transforma la IA: pasa de ser un software al que se hacen consultas a convertirse en un colaborador de confianza al que se puede dotar de autonomía, proporcionando a cada empleado un apoyo continuo sin renunciar en ningún momento al control.
“Antes requería mucho tiempo crear capas semánticas, pero las cosas han cambiado drásticamente en los últimos tres meses desde que empezamos a utilizar Snowflake CoCo. Además, todos los datos fluyen en tiempo real hacia Snowflake CoWork”, afirma Vibhor Gupta, Vice President of Enterprise Data & AI de Shelter Mutual Insurance Company. “Ahora podemos acceder bajo demanda a información en tiempo real directamente desde nuestros procesos operativos. Con ocho agentes de IA en producción y más en camino, hemos cambiado la forma en que los datos impulsan las decisiones, desde la gestión de siniestros hasta la alta dirección”.
Una única plataforma para la empresa agéntica
Cada una de estas innovaciones resuelve una parte del problema y, en conjunto, lo abordan de principio a fin. Business Ontology garantiza que los agentes den la respuesta correcta. Cortex AI Gateway garantiza que lleguen a ella de la forma adecuada. CoCo y CoWork convierten esas respuestas en trabajo terminado. Al ejecutarse todas estas capacidades sobre una única plataforma gobernada y una única copia de los datos, las empresas ya no tienen que elegir entre avanzar rápido y mantener el control. Eso es lo que permite que un agente deje de ser una prueba piloto y pase a formar parte de la operativa real de la empresa.
