Cómo convertir la innovación en IA en aplicaciones fiables y listas para producción con Snowflake

La innovación en inteligencia artificial (IA) continua transformando las aplicaciones y las experiencias en todos los sectores y empresas. Las empresas se centran cada vez más en generar resultados medibles para sus usuarios finales. Lograr esos resultados requiere una IA escalable, segura y profundamente conectada a los datos empresariales.

En Snowflake, nos comprometemos a ayudar a nuestros clientes a convertir esas expectativas respecto a la IA y el ML en un impacto real. Esto significa poner a los desarrolladores al mando con herramientas que faciliten la creación de agentes fiables, aceleren los workloads de IA y aprendizaje automático (ML) hacia la producción y permitan gobernarlos con confianza a medida que se amplían.

Nuestras últimas innovaciones en productos ofrecen a los clientes la capacidad de crear aplicaciones empresariales fiables con Snowflake. El resultado es una ejecución más rápida, unas operaciones más sencillas y herramientas de IA en las que las empresas pueden confiar con seguridad en producción.

Snowflake Intelligence como agente de inteligencia empresarial disponible de inmediato

Snowflake Intelligence reúne un conjunto de funcionalidades diseñadas para ayudar al usuario empresarial a obtener valor de la IA de forma rápida, segura e independiente. Estas actualizaciones se centran en tres necesidades fundamentales:

• Permitir a los usuarios guardar los resultados más valiosos de sus conversaciones como artefactos y compartirlos con otras partes interesadas para tomar decisiones empresariales (disponible próximamente).
• Llegar al usuario empresarial allá donde esté con acceso móvil nativo y seguro (disponible próximamente).
• Ahora los clientes pueden incorporar al usuario empresarial a Snowflake Intelligence manteniendo SQL y las herramientas de datos fuera de su alcance. Se aplican todas las políticas de seguridad existentes, y los administradores lo habilitan con una sola propiedad de usuario.

Snowflake Intelligence está diseñado para ofrecer información fiable allá donde se trabaje. Su interfaz en lenguaje natural permite a todos los empleados formular preguntas, descubrir el «por qué» detrás del «qué» y tomar medidas oportunas basadas en datos, todo ello dentro de la plataforma segura y gobernada de Snowflake.

En su conjunto, estas funcionalidades convierten a Snowflake Intelligence en un agente de inteligencia empresarial fiable que ofrece información cuando y donde los usuarios la necesitan, y que facilita la toma de decisiones basadas en datos de forma oportuna en toda la organización.

Artefactos que convierten las conversaciones en resultados empresariales

Los artefactos (en vista previa pública próximamente) representan un cambio fundamental en la forma en que Snowflake Intelligence apoya al usuario empresarial. Los artefactos convierten las conversaciones de Snowflake Intelligence en resultados que se pueden guardar y compartir, como gráficos y tablas, que conservan la visualización, el código SQL subyacente y los metadatos contextuales.

Los artefactos son las unidades básicas a través de las cuales el conocimiento empresarial se captura, comparte y utiliza en Snowflake Intelligence. Los usuarios pueden guardar artefactos para no tener que recrear los análisis, compartir referencias en tiempo real de forma segura con su equipo y explorar preguntas de seguimiento en contexto. Los artefactos permiten a los usuarios volver a lo que han creado, compartirlo con otros y colaborar directamente con datos empresariales fiables.

En términos más amplios, los artefactos son fundamentales para la capacidad de Snowflake Intelligence de ofrecer información empresarial a los usuarios finales. En lugar de que Snowflake Intelligence se utilice principalmente para preguntas ad hoc o de seguimiento, los artefactos contribuyen a convertirlo en el punto de partida para impulsar el negocio. Con los artefactos, estamos convirtiendo Snowflake Intelligence en el destino para una toma de decisiones coherente y fiable a partir de una única fuente en toda la organización.

Snowflake Intelligence estará disponible en dispositivos móviles próximamente

Snowflake Intelligence estará disponible como aplicación móvil para iOS (en vista previa pública próximamente) para ofrecer una experiencia nativa mejorada en dispositivos móviles. El acceso móvil garantiza que los líderes y los usuarios empresariales puedan mantenerse conectados a su conocimiento empresarial a lo largo del día, ya sea revisando métricas clave, monitorizando tendencias o haciendo seguimiento de preguntas críticas a medida que se toman decisiones.

Para ofrecer una experiencia segura y fácil de usar, Snowflake Intelligence admitirá la renovación de sesión mediante FaceID en la aplicación móvil (en vista previa pública próximamente). Los usuarios podrán autenticarse mediante FaceID y los tokens se renovarán automáticamente en segundo plano. Los tokens de actualización permanecen protegidos, vinculados al dispositivo y se rotan periódicamente, lo que permite aplicar controles de seguridad a nivel empresarial al tiempo que se ofrece una experiencia móvil fluida similar a la del consumidor.

Ampliación del acceso con inicio de sesión restringido y usuarios exclusivos de Snowflake Intelligence

Snowflake Intelligence ahora admite el inicio de sesión directo de usuarios, de modo que los usuarios empresariales pueden iniciar sesión y empezar a formular preguntas sin necesidad de conocer Snowflake ni navegar por Snowsight.

Para los clientes que deseen un mayor control, los usuarios exclusivos de Snowflake Intelligence ofrecen al usuario empresarial acceso únicamente a Snowflake Intelligence. No pueden acceder a Snowsight, a las interfaces SQL ni a otras herramientas de datos. Esto mantiene a los usuarios empresariales en una interfaz diseñada para ellos, al tiempo que ayuda a las organizaciones a gobernar el uso, controlar los costes e implementar automáticamente todas las políticas de seguridad existentes.

Snowflake Intelligence también admite la redirección mediante proveedor de identidad (IdP), de modo que los usuarios que se autentican a través de un IdP configurado (p. ej. Okta o Entra ID) disfrutan de una experiencia de inicio de sesión simplificada en Snowflake Intelligence. En conjunto, estas funcionalidades facilitan la ampliación del acceso en toda la organización manteniendo los controles de gobernanza centralizados.

Crear, implementar e iterar experiencias con agentes con facilidad

Los agentes de inteligencia artificial son ahora una pieza central de los flujos de trabajo empresariales. Las empresas necesitan una plataforma fiable y de confianza para ofrecer experiencias coherentes y precisas en un entorno gobernado y escalable entre equipos y aplicaciones. Nos complace compartir las principales innovaciones en Snowflake que ayudan a los clientes a crear y escalar agentes listos para producción con confianza.

Cortex Code, ahora con disponibilidad general, apoya este proceso al permitir a cualquier desarrollador —desde ingenieros experimentados hasta equipos no técnicos— crear y optimizar agentes mediante interacciones en lenguaje natural. Ayuda a los equipos a generar datos sintéticos fácilmente, crear y depurar vistas semánticas, y crear y depurar rápidamente el comportamiento de los agentes, reduciendo el tiempo para producción en el AI Data Cloud de Snowflake. 

Con Semantic View Autopilot (con disponibilidad general próximamente), los equipos pueden crear e implementar automáticamente vistas semánticas listas para producción. Al aprender del historial de consultas, Semantic View Autopilot agiliza los flujos de trabajo de modelado y ayuda a las organizaciones a incorporar nuevos casos de uso más rápidamente, al tiempo que ofrece información coherente entre equipos.

Para ampliar la adopción de agentes en toda la organización, Cortex Agent Sharing (con disponibilidad general próximamente) facilita el descubrimiento, reutilización y operacionalización de agentes creados por equipos internos o partners. Esto permite a las organizaciones estandarizar las capacidades de los agentes, evitar la duplicación de esfuerzos y escalar agentes probados entre equipos en lugar de reconstruirlos para cada caso de uso. Los equipos pueden acceder a las ofertas de Snowflake Marketplace y aprovechar los agentes creados por los partners para acelerar el tiempo de valorización.

Con Agent Evaluations (con disponibilidad general próximamente), los clientes obtienen mayor visibilidad sobre cómo los agentes razonan, seleccionan herramientas y generan respuestas, lo que permite perfeccionar su comportamiento y mejorar continuamente la precisión a medida que estos evolucionan. Esta transparencia ayuda a los equipos a generar confianza en la calidad de los agentes mediante una validación sencilla de la precisión y la coherencia lógica, para garantizar que están listos para los workloads de producción. Al ofrecer visibilidad completa del “proceso de razonamiento” de un agente, Agent Evaluations reduce la incertidumbre en la depuración, lo que permite a los equipos identificar y corregir errores o cuellos de botella en el rendimiento de forma inmediata. Por último, al validar las respuestas, la lógica y el uso de herramientas, las organizaciones pueden avanzar con confianza desde las primeras fases de experimentación hasta sistemas listos para producción en los que los equipos confían.

Protocolo de contexto de modelo para el acceso a datos empresariales

Snowflake Intelligence es compatible con el protocolo de contexto de modelo (MCP) para simplificar la integración con herramientas y servicios de terceros. En octubre de 2025, lanzamos un servidor MCP gestionado por Snowflake y ahora presentamos Snowflake MCP Client (con disponibilidad general próximamente), para que los clientes puedan conectarse con fuentes de datos externas de forma sencilla y segura.

Con Snowflake MCP Client, los administradores de cuentas pueden registrar servidores MCP prediseñados o personalizados, como Atlassian, Salesforce o Workday, y exponerlos directamente en Cortex Agents. Los desarrolladores pueden utilizar servidores MCP con agentes, lo que permite el descubrimiento y la invocación fluidas de herramientas durante la orquestación. Snowflake gestiona la autenticación, incluida la gestión de tokens, y ofrece observabilidad para mantener las integraciones seguras y gobernadas. En el momento del lanzamiento, Snowflake admite el descubrimiento completo de herramientas MCP durante la invocación de agentes, junto con la supervisión y la gestión de tokens, lo que permite a los clientes acceder a los datos empresariales de distintos sistemas y actuar sobre ellos de forma segura.

Alta calidad y baja latencia para agentes a nivel empresarial

En los entornos de producción, la coherencia y la precisión desempeñan un papel fundamental en la experiencia y la adopción por parte del usuario. Snowflake continúa invirtiendo en toda la pila de agentes para ofrecer experiencias basadas en IA que sean más rápidas, más precisas y predecibles a escala.

Snowflake presenta Continuously Learning Agent Memory (en vista previa pública próximamente), una mejora de calidad importante para los agentes de inteligencia empresarial. Esta capacidad permite a los agentes aprender continuamente de respuestas anteriores de alta calidad de distintos usuarios, lo que mejora la coherencia y la confianza. Asimismo permite a los agentes recordar las preferencias e información de cada usuario a lo largo del tiempo y, por tanto, ofrecer experiencias de Snowflake Intelligence más personalizadas.

Al integrar text-to-SQL directamente en la orquestación de agentes, Snowflake también ha mejorado la precisión y reducido la latencia en los flujos de trabajo analíticos. Los usuarios pueden acceder a los datos más rápido, ver la planificación del LLM junto con la ejecución de SQL y perfeccionar el comportamiento de los agentes en una amplia variedad de workloads.

Gobernanza con control de versiones de agentes y seguimiento de costes

A medida que las aplicaciones de IA evolucionan, las empresas necesitan capacidades de gobernanza que se puedan ampliar o adaptar. Snowflake ofrece esto mediante el control de versiones de agentes y la visibilidad operativa integrada.

El control de versiones de agentes (en vista previa pública próximamente) incorpora compatibilidad con integración y desarrollo continuos (CI/CD) en Snowflake Cortex Agents para que los clientes puedan crear, implementar e iterar workloads de agentes con confianza. Los desarrolladores pueden crear instantáneas de versiones, gestionar los cambios a través de Git y promover o revertir implementaciones de forma segura. Además, los clientes pueden realizar un seguimiento del uso de Snowflake Intelligence y de los agentes a través de vistas de uso (con disponibilidad general próximamente), lo que facilita una mejor supervisión operativa.

Más allá de la visibilidad, Snowflake permite a los equipos controlar activamente los costes de IA. AI_COUNT_TOKENS (con disponibilidad general) ayuda a estimar el uso antes de la ejecución, mientras que AI Functions Incremental Metering View (con disponibilidad general próximamente) proporcionará datos sobre el uso y coste de las consultas en ejecución, lo que permitirá a los equipos aplicar límites y desencadenar acciones durante el tiempo de ejecución. Esto permite a las organizaciones escalar la IA en producción y, al mismo tiempo, mantener un gasto predecible y el control operativo.

Junto con el control de versiones y el seguimiento de costes, los equipos pueden avanzar con rapidez manteniendo la claridad y escalando aplicaciones de alto rendimiento de forma responsable.

Acelerar la producción de modelos de ML en línea y multimodales con flujos de trabajo de agentes

El aprendizaje automático (ML) tradicional sigue siendo fundamental en el panorama actual de la IA, y nos complace anunciar nuevas capacidades para flujos de trabajo de agentes, multimodales y en tiempo real, en Snowflake ML. 

Seguimos invirtiendo en experiencias de desarrollo modernas que aumentan la productividad. La próxima generación de Snowflake Notebooks (con disponibilidad general) son ahora elementos de primer nivel dentro de Snowflake Workspaces, y se ejecutan en un entorno basado en Jupyter con tecnología de Container Runtime de Snowflake. Snowflake Notebooks permite a los desarrolladores incorporar secuencias de comandos, el entrenamiento de modelos y cuadernos existentes basados en Jupyter a la plataforma unificada de Snowflake para flujos de trabajo avanzados de desarrollo de modelos. La potencia de Snowflake Notebooks para un desarrollo e iteración más eficaces se ve reforzada por la integración con Cortex Code en Snowsight (con disponibilidad general próximamente). 

Los científicos de datos suelen dedicar largos ciclos al desarrollo y la resolución de problemas de los flujos de trabajo de ML, lo que genera cuellos de botella operativos y reduce el número de modelos de ML que llegan a producción. Ahora Snowflake incorpora los agentes de IA a los flujos de trabajo de ML con la integración de Cortex Code para flujos de trabajo de ML en Snowflake Notebooks, con el fin de iterar, ajustar y generar de forma autónoma un flujo de ML completamente ejecutable a partir de prompts sencillos en lenguaje natural. 

Los modelos de ML en tiempo real se pueden llevar fácilmente a producción en Snowflake ML con Feature Store en línea y la capacidad de ejecución de modelos en línea, ambas con disponibilidad general. Los desarrolladores ahora pueden ejecutar características en menos de 30 ms y modelos en menos de 100 ms para impulsar casos de uso en línea de baja latencia, como recomendaciones personalizadas y detección de fraude, sin necesidad de infraestructura adicional ni configuraciones complejas. Además, la capacidad de ejecutar inferencias a gran escala con modelos multimodales de plataformas como Hugging Face está ahora en vista previa pública. La inferencia con datos no estructurados, como imágenes y vídeos, impulsa casos de uso de IA como la detección de objetos, las preguntas y respuestas visuales y el reconocimiento de voz automático en Snowflake, sin flujos complejos ni movimiento de datos.

El futuro del desarrollo de IA

Los lanzamientos de hoy contribuyen a consolidar Cortex Agents como la base unificada para la IA a nivel empresarial.  Semantic View Autopilot ayuda a los desarrolladores a mejorar la precisión de Cortex Agents y acelera la implantación de casos de uso avanzados. Las últimas mejoras de Snowflake ML permiten a los desarrolladores crear modelos que Cortex Agents puede aprovechar para ofrecer directamente a los usuarios predicciones y recomendaciones basadas en ML. Durante la producción, Evaluations para Cortex Agents garantiza que los resultados de los agentes sean fiables y fáciles de supervisar.

Con Snowflake, las empresas pasan de la experimentación a la producción con aplicaciones y agentes de IA en los que confían los equipos, gestionados por operadores y con una conexión directa con los resultados empresariales.

Llamada a la acción

1. Empieza a crear, guardar y compartir artefactos en Snowflake Intelligence para impulsar la colaboración y la acción.

2. Explora el anuncio de Cortex Code.

3. Obtén más información sobre los últimos anuncios de ML en este blog.