Cómo crear agentes de IA con abundante contexto: Snowflake CoWork y Cortex Knowledge Extensions

La promesa es ambiciosa: los agentes de IA transformarán la forma en que operan las empresas con una mayor eficiencia, información más detallada y una toma de decisiones más rápida. Pero hay un cuello de botella crítico que frena su avance: estas potentes innovaciones de IA solo son eficaces si pueden acceder a información de calidad. Aunque destacan en el procesamiento de datos internos de las empresas, no pueden aprovechar el enorme caudal de conocimiento que existe fuera de las organizaciones, en publicaciones protegidas por derechos de autor, investigaciones de pago y fuentes de noticias en tiempo real que podrían marcar la diferencia entre información desactualizada e información de gran impacto.

Para abordar estos desafíos, Snowflake lanzó Snowflake Cortex Knowledge Extensions, ahora con disponibilidad general, que ofrece a las empresas una vía clara para conectar fácilmente sus soluciones de IA con contenido externo propietario de una manera justa y transparente. Cortex Knowledge Extensions está disponible en Snowflake Marketplace a través de proveedores de primer nivel como The Associated Press, The Washington Post, Gannett | USA TODAY Network, Stack Overflow, Packt Publishing y PubMed (publicado por Snowflake).

En Snowflake sabemos que, para hacer realidad esta promesa, las empresas necesitan sistemas de IA que combinen de forma fluida los datos internos con los conocimientos especializados externos. Snowflake CoWork (antes, Snowflake Intelligence), ahora en vista previa pública, representa un avance transformador que permite a los usuarios empresariales dialogar de forma natural con sus datos empresariales e incorporar fácilmente fuentes externas de confianza. Esta experiencia basada en agentes permite a las organizaciones obtener información más detallada y acelerar la toma de decisiones en todo su ecosistema de datos.

El desafío: cerrar la brecha entre la IA y los conocimientos especializados externos

Los modelos fundacionales son herramientas potentes, pero desconocen la actualidad porque se entrenan con datos que pueden tener meses o incluso años de antigüedad. Los ingenieros de datos suelen verse obligados a configurar y mantener prácticas de scraping complejas y menos fiables con otras plataformas que no ofrecen una solución lista para usar. 

Además, las empresas tienen dudas en torno al cumplimiento y la gobernanza, ya que las suscripciones empresariales suelen incluir restricciones de licencia para el uso de la IA impuestas por los editores. Los equipos de seguridad de tecnología de la información (TI) de las empresas pueden restringir el envío de prompts o contexto fuera del perímetro de seguridad, ya que a menudo se consideran propiedad intelectual.  

Por otro lado, a los propietarios de contenido y los editores les preocupa que su propiedad intelectual se extraiga mediante scraping y se utilice para entrenar la IA sin la debida compensación o atribución.

El rápido crecimiento de los asistentes de IA agénticos basados en el razonamiento ha llevado a los editores a bloquear activamente su contenido en las herramientas de búsqueda web porque no existe ninguna vía de monetización. Esto crea una brecha importante: las empresas quieren enriquecer su IA con conocimientos especializados externos y contexto procedente de editores en los que confían y que son relevantes para su negocio, mientras que los proveedores de contenido necesitan una vía de monetización y garantías de que su trabajo está protegido.

La solución de Snowflake: Cortex Knowledge Extensions

Snowflake aborda este desafío de forma directa con Cortex Knowledge Extensions en Snowflake Marketplace. Cortex Knowledge Extensions se ha diseñado para beneficiar a ambas partes, ya que permite a las empresas enriquecer fácilmente sus agentes y aplicaciones de IA, como Snowflake CoWork (en vista previa pública), con contexto propietario y conocimientos de proveedores y editores externos, al tiempo que facilita la protección de la propiedad intelectual y la debida atribución a los propietarios del contenido. 

Los equipos empresariales de datos e IA se benefician de Cortex Knowledge Extensions de varias formas importantes:   

• Evita prácticas de scraping complejas y menos fiables: Accede rápidamente a fuentes de datos de alta calidad preparadas para la IA de editores premium sin necesidad de realizar scraping, dividir el contenido en fragmentos, ejecutar inferencias ni entrenar modelos.

• Mejora fácilmente el contexto de la IA sin entrenamiento: No solo permite que los agentes accedan a todos los datos estructurados y no estructurados de una organización, sino que también conectan contenidos y conocimientos actualizados de terceros mediante la generación aumentada por recuperación (RAG). Las respuestas incluyen citas claras y enlaces a las fuentes pertinentes para verificarlas con rapidez.

• Refuerza la confianza en la seguridad y el cumplimiento de la empresa: Los prompts nunca se comparten con los proveedores y se cuenta con las licencias adecuadas para utilizar el contenido en casos de uso de IA y de agentes de IA. 

Cómo funciona Cortex Knowledge Extensions

Cortex Knowledge Extensions facilita el uso seguro y gobernado de datos externos en aplicaciones y sistemas de IA mediante RAG y Cortex Search de Snowflake, el motor de búsqueda semántica de alta calidad y baja latencia de Snowflake que encuentra documentos relevantes en el contenido del proveedor a partir del prompt de un usuario o agente. Para ello, aprovecha la funcionalidad sin ETL Secure Data Sharing de Snowflake, que permite a los propietarios de contenido revocar el acceso a este en cualquier momento. Un aspecto fundamental es que los resultados de Cortex Knowledge Extensions incluyen citas y enlaces al contenido original para aumentar su fiabilidad y precisión. Como sigue una arquitectura RAG, el resultado de la IA se fundamenta en fuentes de contenido reales.

• Configuración del proveedor: Los propietarios de contenido y los editores configuran un servicio de Cortex Search con sus datos y lo publican en Snowflake Marketplace o lo comparten de forma privada. Los proveedores pueden incluir datos actualizados mediante actualizaciones en directo, así como contenido de archivo, en sus ofertas de productos de datos, en función de las necesidades del cliente empresarial. 

• Adquisición de contenido: Las empresas pueden descubrir, probar y adquirir ofertas de contenido preparado para la IA directamente en Snowflake Marketplace. Una vez instalado, aparece un Cortex Search Service compartido en la cuenta de Snowflake del cliente. Esto permite a los usuarios “hablar con” el contenido sin llegar a verlo nunca en su totalidad, algo fundamental para evitar que se entrenen modelos con el contenido del editor. Por ejemplo, un usuario puede preguntar: “¿a qué riesgos nos expone la fluctuación del precio del acero?”. Mediante un razonamiento basado en agentes de varios pasos, Snowflake Cortex AI puede ejecutar consultas SQL a través de Cortex Analyst de Snowflake para evaluar las inversiones actuales en acero como materia prima y utilizar Cortex Search para examinar las fuentes de noticias de Cortex Knowledge Extension y detectar riesgos geopolíticos inminentes. 

• Integración de la IA: Las fuentes pueden conectarse fácilmente a agentes de Snowflake CoWork, lo que permite a los equipos hablar tanto con sus datos empresariales como con el contenido sujeto a licencia para obtener información empresarial relevante. Para integrar el contenido sujeto a licencia en un sistema o una aplicación, los usuarios pueden enviar prompts a las API de Cortex AI con los large language models (LLM) que elijan o hacerlo a través de servidores MCP en Snowflake (próximamente en vista previa pública). 

Presentamos Snowflake CoWork

Snowflake CoWork funciona como la interfaz unificada en la que convergen estas potentes capacidades. Ahora en vista previa pública, esta experiencia agéntica transforma la forma en que los usuarios empresariales interactúan con los datos al permitir conversaciones en lenguaje natural tanto con información estructurada como no estructurada. 

A diferencia de las soluciones de IA tradicionales, que se centran principalmente en recuperar documentos, Snowflake CoWork aprovecha tecnologías consolidadas como Cortex Analyst para generar consultas SQL más precisas directamente sobre los datos empresariales y, al mismo tiempo, acceder a fuentes de conocimiento externas mediante Cortex Knowledge Extensions. Gracias a esta doble capacidad, los usuarios pueden formular preguntas complejas como “¿cómo se comparan nuestras ventas del tercer trimestre con las tendencias del sector y qué factores externos podrían estar influyendo en el rendimiento?” y recibir respuestas que combinan métricas internas con inteligencia de mercado relevante.

Lo que distingue a Snowflake CoWork es su base de nivel empresarial, sustentada en el sólido marco de seguridad y gobernanza de Snowflake. En cada conversación se respetan automáticamente todos los controles de acceso basados en roles, las políticas de enmascaramiento de datos y las reglas de gobernanza existentes, lo que ayuda a garantizar que los usuarios solo reciban información basada en datos a los que están autorizados a acceder.

Esta herencia fluida de la seguridad elimina la necesidad de redefinir los permisos en la capa de aplicación y, al mismo tiempo, aporta transparencia sobre cómo se genera la información. Las empresas pueden empezar hoy mismo a utilizar Snowflake CoWork para democratizar el acceso a los datos, proporcionar a los usuarios empresariales información de autoservicio y hacer que sus equipos de datos pasen de ofrecer soporte reactivo a desempeñar una función de capacitación estratégica, todo ello manteniendo controles sólidos de protección de datos y cumplimiento.

Casos de uso de contenido premium para agentes

Al integrar fuentes de publicaciones premium disponibles en Snowflake Marketplace con asistentes de IA y sistemas de agentes de IA, las empresas pueden desarrollar capacidades transformadoras en distintas funciones empresariales y sectores:

• Servicios financieros: Mejora el análisis de riesgos y las estrategias de inversión. Un asistente de IA que utilice AP Business News puede responder a preguntas como “¿Cuál es el perfil de riesgo del acero como materia prima este trimestre?” y ofrecer información en tiempo real sobre la volatilidad del mercado y los factores geopolíticos que afectan a las materias primas. Esto permite tomar decisiones financieras más fundamentadas y ágiles.

• Tecnología: Mejora la eficiencia de los desarrolladores y agiliza la resolución de problemas. Al incorporar contenido de Stack Overflow o libros de texto de Packt Publishing, un LLM puede proporcionar respuestas específicas a problemas de programación. Por ejemplo, un desarrollador podría preguntar: “Me aparece TypeError: unhashable type: 'list'. ¿Qué debo hacer?” y recibir orientación rápida y relevante directamente en su entorno de desarrollo interno.

• Investigación de mercado: Realiza análisis de sentimientos e inteligencia competitiva más matizados y precisos. El uso de estudios de expertos de CB Insights permite a los asistentes de IA analizar con mayor profundidad las tendencias de consumo, los entornos competitivos y las oportunidades de mercado emergentes, lo que da lugar a estrategias empresariales de mayor impacto.

• Ciencias de la vida: Acelera la investigación para el descubrimiento de fármacos y el análisis clínico. La integración de trabajos de investigación y artículos de revistas de PubMed Biomedical Research Corpus en un LLM permite a los investigadores formular preguntas complejas como “En adultos con obesidad pero sin diabetes, ¿cómo se compara la tirzepatida con la semaglutida en cuanto al porcentaje de pérdida de peso tras unas 68-72 semanas y a las interrupciones del tratamiento debidas a acontecimientos adversos gastrointestinales?”, lo que reduce drásticamente el tiempo dedicado a las revisiones bibliográficas y ayuda a identificar nuevas vías terapéuticas.

• Operaciones empresariales generales y planificación estratégica: Más allá de las aplicaciones específicas de cada sector, la capacidad de contextualizar las preguntas empresariales con noticias y tendencias actuales procedentes de fuentes como The Associated Press, USA TODAY Network y The Washington Post aporta un gran valor. Esto permite a los equipos directivos obtener rápidamente informes sobre temas concretos, supervisar la reputación de la marca en tiempo real, comprender el contexto de las cuentas de los clientes y lograr una ventaja competitiva al anticiparse a los cambios del sector, el cumplimiento y la regulación, y la percepción pública.

Al aprovechar Snowflake CoWork y Cortex Knowledge Extensions en Snowflake Marketplace, las empresas pueden combinar de forma fluida sus datos propios con conocimientos y contexto externos de gran valor. Esto no solo mejora la precisión y la utilidad de sus aplicaciones de IA, sino que también promueve una organización más informada, ágil y competitiva al poner información fiable directamente al alcance de su plantilla asistida por IA.

Empieza hoy mismo a utilizar agentes en Snowflake

• Obtén información a partir de datos estructurados y no estructurados con Snowflake CoWork mediante esta guía Quickstart.

• Explora Cortex Knowledge Extensions e incorpora la documentación de Snowflake a Snowflake CoWork mediante esta guía Quickstart. 

• Mira esta demo de Snowflake CoWork con contenido de USA TODAY Network y esta demo de Cortex Knowledge Extension para chatear con la documentación de Snowflake.