Snowflake da a agentes de IA un glosario aprobado y control de gasto
Business Ontology y Cortex AI Gateway buscan que los agentes actúen con definiciones de negocio validadas y sin exceder presupuesto.
Snowflake presentó el 3 de noviembre, durante su conferencia virtual Expedition 2026, un conjunto de funciones para dar contexto de negocio y controles a los agentes de inteligencia artificial que operan sobre los datos de las empresas. El anuncio incluye Business Ontology, una ampliación de Cortex AI Gateway y herramientas para que los agentes construyan y reparen canalizaciones de datos. Las novedades apuntan a resolver tres preguntas clave que planteó Sridhar Ramaswamy, director ejecutivo de Snowflake: qué significan los datos, en cuáles confiar y qué tiene permitido hacer un agente.
Un glosario aprobado para los agentes
Business Ontology forma parte de Horizon Catalog, el catálogo de gobierno de datos de Snowflake. Registra las definiciones oficiales de los términos de negocio de una organización y entrega a los agentes solo las que han sido aprobadas. La acompaña Cortex Sense, que infiere el contexto que aún no está definido. Ambas funciones llegarán pronto en vista previa pública, según el comunicado de la compañía. La publicación SiliconANGLE indica que Business Ontology ya está en vista previa privada.
Las definiciones que una empresa tenga en otros catálogos o en planillas pueden migrarse en una sesión guiada con CoCo, el agente de programación de Snowflake para equipos de datos: todo queda como borrador hasta que un responsable lo apruebe, y cada cambio se registra. Según Snowflake, dentsu y su filial Merkle ya usan la función. La empresa respalda la apuesta con una encuesta de MIT Technology Review Insights a 400 ejecutivos de datos y tecnología, realizada en julio y agosto de 2026 en organizaciones con ingresos anuales de al menos 500 millones de dólares. El 55% atribuye la baja calidad de las respuestas de los agentes a la falta de contexto de negocio, y el 45% a datos fragmentados o inaccesibles.
Mike Ni, analista de Constellation Research, advirtió en declaraciones recogidas por Constellation que una ontología gobernada solo reduce los significados contradictorios si los sistemas realmente la usan, y que mantenerla útil exige que los responsables del negocio aprueben las definiciones y que los equipos de datos mantengan las correspondencias.
Cortex AI Gateway: gasto, trazas y abuso
Cortex AI Gateway, que Snowflake presentó a mediados de año, aplica un mismo conjunto de políticas a las conexiones de los agentes entre nubes, marcos de desarrollo y proveedores de IA. Las novedades tienen distintos grados de madurez. Ya están en disponibilidad general el control de gasto, que atribuye el consumo de IA y fija límites estrictos; la observabilidad, que registra la actividad de los agentes en la propia cuenta del cliente; y Cortex Inference, para ejecutar modelos de frontera y de código abierto en la infraestructura de Snowflake.
En vista previa pública está el gobierno de las herramientas que usan los agentes mediante el protocolo MCP, con autenticación y validación de cada llamada. En vista previa privada se encuentran Cortex Sandboxes, entornos aislados para ejecutar el código de los agentes; detección de abuso, que analiza la trayectoria completa de un agente para identificar extralimitaciones o mal uso interno; Agent Trace Intelligence, que cruza las trazas con datos de negocio para encontrar bucles, herramientas que fallan y el costo por tarea; y enrutamiento dinámico de modelos según costo, precisión y latencia. Próximamente en vista previa pública llegará Cortex AI Guardrails, protección en tiempo de ejecución contra inyección de instrucciones y evasión de restricciones. En desarrollo está Private Safety Processing, creado junto con OpenAI para agregar señales de seguridad que preservan la privacidad.
SiliconANGLE vincula la integración de herramientas con la tecnología de Natoma, una plataforma de gobierno de agentes basada en MCP. Snowflake anunció en mayo un acuerdo definitivo para adquirirla, sin revelar el monto. El comunicado de hoy no menciona a Natoma. Según Snowflake, Glean y Kargo ya usan el gateway, y Uniphore extiende sus controles a los agentes que orquesta para clientes comunes.
Agentes que mantienen canalizaciones y modelos propios
En ingeniería de datos, Snowflake presentó plantillas para canalizaciones que se reparan solas, dentro de CoCo Cloud Agents y CoCo Automations, además de facilidades para trasladar cargas de Apache Spark con menos cambios de código, según Constellation. La compañía también destacó Cortex Training, un servicio para ajustar modelos de pesos abiertos con datos propios sin administrar la infraestructura de GPU. Admite ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo. SiliconANGLE lo describe en vista previa pública, pero la nota de versión de Snowflake del 30 de octubre habla solo de vista previa, indica que se habilita a pedido a través del equipo de cuentas, que está disponible únicamente en regiones comerciales de AWS y que se cobra en créditos de IA por segundo de uso de GPU.
Christian Kleinerman, vicepresidente ejecutivo de Producto, defendió ante SiliconANGLE los modelos más pequeños y especializados por ser más rápidos y, con frecuencia, más baratos por token. Oracle y la carrera por el control de los agentes SiliconANGLE incluye en el paquete la ampliación de la alianza con Oracle, aunque fue anunciada el 27 de octubre. Snowflake se ofrecerá como servicio nativo en Oracle Cloud Infrastructure, con contrato y facturación a través de Oracle e integración con Fusion Applications, NetSuite, Oracle Database, Autonomous Database y MySQL HeatWave. Snowflake describe el servicio como planificado y no da fecha de lanzamiento. El medio sitúa los anuncios en una carrera más amplia por construir la capa de control de los agentes empresariales, en la que también compiten SAP, con su arquitectura Joule, y otras plataformas.
Con información de DiarioTI
