La espera ha terminado: Lumilinks gana el Snowflake Startup Challenge 2025

Ocho meses. Más de mil candidaturas de más de cien países. Diez semifinalistas. Tres finalistas. Siete minutos emocionantes mientras los jueces deliberaban. Y, por último, una ganadora: ¡nos complace anunciar que Lumilinks es la ganadora del Snowflake Startup Challenge 2025!

Los jueces se centraron en el potencial de varios aspectos del producto y la estrategia empresarial de Lumilinks, incluido su enfoque en resolver los problemas de los usuarios empresariales y encontrar impacto en empresas más convencionales, como las de servicios públicos y logística, que algunos asumirían como escépticas de la IA y menos avanzadas en cuanto a sus inversiones tecnológicas.

“La visión de Snowflake siempre ha sido democratizar el acceso a los datos; Snowflake es el lugar donde los datos hacen más cosas”, afirma Denise Persson, CMO de Snowflake y juez del Startup Challenge. “Lo que hace Lumilinks es ofrecer ese acceso a los datos y la IA a organizaciones que normalmente no podrían hacerlo por sí solas”.

Sacar a la luz los eslabones perdidos en tus datos

Con sede en Londres, Lumilinks desarrolla aplicaciones de IA “preparadas para el mercado” en Snowflake, incluida su aplicación insignia, FleetSense AI, que ayuda a las flotas comerciales a mantener los vehículos en circulación mediante analíticas predictivas. Sin embargo, en lugar de solo identificar problemas, Lumilinks desarrolla aplicaciones para abordar un problema empresarial específico y generar valor tangible. 

“Los datos y las aplicaciones no se refieren al público técnico, sino al usuario empresarial”, afirma Gary Cole, CEO y cofundador de Lumilinks. “Nuestro objetivo es encontrar a un usuario empresarial con un problema y resolverlo”, al tiempo que se obtiene un impacto empresarial real y un ROI medible.

Es una lección que la empresa aprendió al principio y que su equipo directivo desarrolló en la estrategia de Lumilinks en tres partes:

• Crear valor empresarial tangible a partir de los datos

• Automatizar la entrega de ese valor con Snowflake y su pila completa de herramientas

• Escalar esas automatizaciones en Snowflake Marketplace para que puedan llegar a un público más amplio sin sobrecarga adicional por parte de Lumilinks

FleetSense AI, una Snowflake Native App, es el resultado directo de esta estrategia. Desarrollada a través del trabajo con varios grandes proveedores de servicios públicos y logística en el Reino Unido, FleetSense AI aborda un problema común que afecta a cualquier empresa con una flota comercial: el tiempo fuera de carretera de los vehículos. Para estas organizaciones, cada día que un vehículo no circula afecta a sus resultados finales.

Para abordar este problema continuo, “hemos creado algoritmos de aprendizaje automático (ML) e IA que predicen los fallos en piezas de vehículos, que se ejecutan de forma nativa en Snowflake y utilizan datos telemáticos y de reparaciones históricas para ayudar a los usuarios empresariales a mantener esos vehículos en circulación con mantenimiento preventivo”, afirma Seb Bennett, Data Science Lead de Lumilinks. Lumilinks usa Snowflake Cortex, Document AI, Secure Data Sharing, Snowpark Container Services y UDF y, por supuesto, Snowflake Native App Framework. 

De media, los clientes de FleetSense AI observan una reducción del 30 % en el tiempo fuera de carretera de los vehículos, “lo que supone un impacto de siete cifras”, según Bennett.

Es importante destacar que FleetSense AI reúne a gestores de flotas, operadores de vehículos, equipos de adquisiciones, equipos financieros y ejecutivos de alto nivel, cada uno de los cuales necesita resultados diferentes a partir de los mismos datos, algo que los sistemas tradicionales de gestión de flotas no pueden ofrecer fácilmente. También significa que Lumilinks necesita crear aplicaciones que tengan un gran impacto, que los usuarios empresariales puedan adoptar fácilmente y que dejen claro cómo están rindiendo fruto los esfuerzos de IA del cliente. 

“Todo el mundo quiere demostrar que está invirtiendo en IA, y a veces es muy difícil”, afirma Cole. “Cada proyecto de Lumilinks incluye un informe de valor que muestra al cliente ‘esto es lo que invertiste, esto es lo que creemos que puedes lograr, y esto es lo que estás logrando’, y lo mantenemos actualizado”.

La escalabilidad y la flexibilidad también forman parte de la receta. Con Snowflake como base de FleetSense AI, Lumilinks pudo utilizar los mismos datos y desarrollar dos aplicaciones de IA relacionadas en un plazo de seis meses: Smart Insights, que ofrece a los usuarios con cargos directivos y ejecutivos informes actualizados y paneles de inteligencia empresarial (BI) de forma nativa en Streamlit, y Smart Repair, para ayudar a los ingenieros y gestores de servicio/mantenimiento a reservar reparaciones con los agentes adecuados al precio correcto. 

La misma adaptabilidad y disposición para hacer frente a un nuevo reto está detrás de la próxima oferta de Lumilinks, una aplicación para entidades y calidad de datos “que será nuestra primera aplicación de autoservicio en Snowflake Marketplace”, afirma Cole. “Esa es otra industria de miles de millones de libras a la que hemos podido entrar porque tenemos clientes, resolvemos el problema y trabajamos con ellos para decirles ‘¿cómo escalamos esto?’”.

Reconocimiento de los finalistas: DeepTempo y Winning Variant

DeepTempo y Winning Variant hicieron una gran presentación en la final, y se tendrá en consideración a cada uno de ellos para una inversión potencial de Snowflake de hasta 250 000 USD. 

DeepTempo se centra en aplicar la IA para reforzar las defensas contra las ciberamenazas en constante evolución. Su Snowflake Native App, Tempo, utiliza Log Language Models (LogLM) de DeepTempo para abordar los problemas de seguridad de los clientes y reducir los costes mediante la reducción del volumen de registros sin procesar que se envían posteriormente a los sistemas de gestión de eventos e información de seguridad (security information and event management, SIEM). Tempo ayuda a los clientes a identificar incidentes de seguridad y analizar su alcance y gravedad; los LogLM ayudan a mejorar la precisión y la capacidad de adaptación a nuevos entornos a medida que se ven expuestos a nuevas distribuciones de datos. La aplicación se entrenó previamente utilizando grandes cantidades de registros de seguridad y se centra especialmente en el patrón de eventos, incluido el tiempo relativo y absoluto.

Winning Variant ofrece una plataforma de experimentación nativa de Snowflake como Snowflake Native App, lo que permite a los clientes ejecutar experimentos innovadores directamente en el AI Data Cloud. Experimentar con nuevas funciones, flujos y diseños de productos es clave para mantener la agilidad y poder seguir el ritmo de las preferencias de los clientes y las tendencias de un mercado en constante cambio. Con la aplicación Native Split Testing de Winning Variant, los equipos pueden implementar y gestionar experimentos utilizando los datos disponibles en Snowflake en tiempo real, sin tener que lidiar con el acceso a una plataforma de terceros, la filtración de datos de conversión confidenciales o la creación de flujos de datos complejos para obtener los datos que necesitan.

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Si eres una empresa emergente que está creando en Snowflake, no dejes de echar un vistazo al Powered by Snowflake Startup Program, que proporciona a las empresas emergentes recursos para crear y desarrollar aplicaciones y productos que hacen un uso intensivo de los datos. Tampoco es demasiado pronto para empezar a pensar en el año que viene: completa este formulario para recibir una notificación cuando se abra el registro de Snowflake Startup Challenge 2026.