Snowflake y Anthropic han anunciado una ampliación masiva de su alianza estratégica con un acuerdo plurianual valorado en 200 millones de dólares. El objetivo: desplegar agentes de inteligencia artificial (IA agéntica) sobre los datos empresariales que ya residen en la plataforma de Snowflake, ayudando a miles de organizaciones a pasar de los pilotos a la producción real con IA.
Según ambas compañías, más de 12.600 clientes globales de Snowflake podrán acceder a los modelos Claude de Anthropic directamente desde la plataforma, independientemente de si operan sobre Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI o Microsoft Azure. Claude se convierte así en una capa de razonamiento común sobre el “cerebro de datos” de Snowflake, con un enfoque claro en seguridad, gobierno del dato y cumplimiento normativo.
De los pilotos a los agentes de IA en producción
Hasta ahora, miles de clientes de Snowflake ya estaban utilizando los modelos de Anthropic a través de Snowflake Cortex AI, procesando billones de tokens de Claude cada mes para tareas como resumen de texto, clasificación o análisis de documentos. La nueva fase del acuerdo da un salto cualitativo: el foco ya no está solo en consultas puntuales, sino en agentes de IA capaces de encadenar pasos, consultar diferentes fuentes y ejecutar análisis complejos de forma autónoma.
En la práctica, el usuario de negocio podrá hacer preguntas en lenguaje natural, y un agente basado en Claude identificará qué datos necesita dentro del entorno Snowflake, construirá las consultas adecuadas (incluyendo SQL complejo) y devolverá una respuesta explicada. Según benchmarks internos de Snowflake, estos agentes alcanzan más de un 90 % de precisión en tareas avanzadas de text-to-SQL, una de las piezas clave para llevar la IA generativa a los equipos no técnicos.
Dario Amodei, CEO y cofundador de Anthropic, resume así la ambición del acuerdo: las empresas llevan años construyendo entornos de datos seguros y gobernados, y ahora quieren que la IA trabaje dentro de esos perímetros sin comprometerlos. La alianza pretende precisamente eso: “llevar Claude directamente a donde viven los datos”, sin copiar ni sacar información del entorno controlado de Snowflake.
IA sobre datos estructurados y no estructurados
Uno de los puntos fuertes de la alianza es la amplitud de tipos de datos que los modelos de Anthropic pueden manejar dentro de Snowflake:
- Datos estructurados: tablas transaccionales, métricas financieras, registros operativos…
- Datos no estructurados: documentos, PDFs, emails, notas de soporte, contenido multimedia.
- Datos multimodales: a través de las funciones de Snowflake Cortex AI, Claude puede trabajar con texto, imágenes, audio y datos tabulares usando SQL como lenguaje unificador.
Snowflake Cortex Agents permite además construir soluciones multi-agente: por ejemplo, un agente que genera hipótesis, otro que lanza consultas verificables sobre los datos y un tercero que prepara un informe final. Todo ello dentro del Data Cloud de Snowflake, con logs, observabilidad y controles de acceso centralizados.
Seguridad, gobernanza y sectores regulados
La alianza está especialmente orientada a sectores altamente regulados como servicios financieros, salud o life sciences, donde el gobierno del dato es tan importante como la potencia del modelo.
Snowflake aporta aquí su capa de gobierno Snowflake Horizon Catalog, con:
- Trazabilidad end-to-end de los datos que consume cada agente.
- Controles de acceso granulares por usuario, rol y dominio de datos.
- Controles de IA responsable y herramientas para monitorizar el comportamiento de los modelos.
La premisa es que los agentes de IA no solo respondan, sino que “muestren su trabajo”: qué tablas han consultado, qué transformaciones han aplicado y qué criterios han seguido. Esto es crítico para auditoría, cumplimiento y confianza interna, especialmente cuando las respuestas pueden afectar a decisiones de inversión, diagnósticos o cumplimiento regulatorio.
Casos de uso: de la atención al cliente a la gestión de carteras
Aunque el acuerdo es global y transversal, Anthropic y Snowflake destacan varios ejemplos de uso:
- Atención al cliente y soporte: Intercom ya utiliza Claude a través de Snowflake Cortex AI para potenciar su Fin AI Agent, mejorando las tasas de automatización en soporte y haciendo más eficientes las interacciones con grandes clientes.
- Customer data platforms: empresas como Simon Data aprovechan Claude sobre Snowflake para descubrir patrones en el comportamiento de los usuarios respetando las políticas de gobernanza y privacidad.
- Wealth management: un agente puede combinar las posiciones de un cliente en tiempo real con datos de mercado, límites internos de riesgo y normativa vigente, generando recomendaciones de cartera personalizadas dentro del perímetro seguro de Snowflake.
- Operaciones internas: Snowflake utiliza Claude Code para acelerar el desarrollo interno y un asistente de GTM impulsado por Claude para que sus equipos comerciales consulten datos de negocio en lenguaje natural y reduzcan los ciclos de venta.
Un movimiento clave en la batalla por la IA empresarial
Para Snowflake, este acuerdo refuerza su apuesta por convertirse en la “capa de inteligencia de datos” de las grandes organizaciones. Para Anthropic, consolida a Claude como modelo de referencia en el segmento enterprise, especialmente en casos donde el razonamiento, la explicación y la precisión importan tanto como la generación de texto.
La colaboración también encaja con la estrategia multi-cloud de Anthropic: Claude es actualmente el único modelo de frontera disponible de forma nativa en las tres grandes nubes públicas —Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI y Microsoft Azure— lo que facilita a los clientes evitar el bloqueo en un único proveedor y llevar sus agentes allí donde ya tienen sus cargas de trabajo.
Sridhar Ramaswamy, CEO de Snowflake, define la alianza como una de las más estratégicas de la compañía, no solo por el volumen económico (nueve cifras), sino por la co-innovación en producto y el valor que ya están viendo en clientes reales.
¿Qué significa para las empresas?
En términos prácticos, la alianza Snowflake–Anthropic abre la puerta a que las grandes organizaciones:
- Pasen de dashboards estáticos a agentes conversacionales sobre los mismos datos gobernados.
- Reduzcan el tiempo desde la pregunta del negocio hasta la respuesta accionable.
- Mantengan el control sobre dónde viven los datos y cómo se usan, sin sacrificar capacidades de IA avanzada.
- Experimenten con IA agéntica en entornos regulados sin tener que reconstruir su arquitectura de datos desde cero.
Para muchas compañías, el reto ya no es “probar la IA”, sino integrarla de forma segura y transversal en procesos críticos. Ahí es donde Snowflake y Anthropic quieren posicionarse con este acuerdo.
Preguntas frecuentes sobre la alianza Snowflake–Anthropic
¿Qué es la IA agéntica y en qué se diferencia de un simple chatbot?
La IA agéntica se basa en agentes capaces de descomponer una petición en varios pasos, llamar a herramientas (como consultas SQL), combinar resultados y devolver una respuesta razonada. Un chatbot clásico se limita a generar texto; un agente puede planificar, recuperar datos, verificar y explicar cómo ha llegado a la conclusión.
¿Cómo acceden las empresas a Claude dentro de Snowflake?
Los clientes pueden utilizar los modelos de Claude a través de Snowflake Cortex AI y Snowflake Intelligence, directamente sobre sus datos en la plataforma. La integración está disponible independientemente de que Snowflake se ejecute sobre AWS, Google Cloud o Azure, aprovechando las integraciones de Anthropic con Bedrock, Vertex AI y Azure.
¿Es seguro usar Claude con datos sensibles en Snowflake?
La arquitectura se basa en que los datos no salen del perímetro gobernado de Snowflake. Snowflake Horizon ofrece controles de acceso, trazabilidad y políticas de IA responsable, mientras que Claude opera sobre ese entorno gobernado. Esto permite a sectores regulados como banca, seguros o salud avanzar en IA sin relajar sus requisitos de cumplimiento.
¿Qué tipos de empresas se benefician más de esta alianza?
Principalmente grandes organizaciones con mucho dato ya centralizado en Snowflake y necesidades complejas de análisis: servicios financieros, retail, salud, industria, SaaS B2B… En general, cualquier empresa que quiera que sus equipos de negocio puedan hacer preguntas complejas sobre sus datos en lenguaje natural, con respuestas trazables y listas para llevar a producción.
vía: anthropic
