Snowflake Startup Challenge 2025: conoce a las 10 mejores

El regalo tradicional del quinto aniversario es la madera. Dado que las tablas de snowboard suelen tener un núcleo de madera y que, además, son el “trofeo” tradicional del Snowflake Startup Challenge, vamos a decir que el trofeo de snowboard es el regalo perfecto para el quinto aniversario de nuestro Startup Challenge. La única diferencia es que, en lugar de recibir el regalo, se lo daremos a uno de los 10 semifinalistas que se enumeran a continuación.

Con más de 1000 candidaturas de más de 100 países, el grupo de participantes en el Startup Challenge de este año fue una mezcla emocionante de innovaciones técnicas. Como era de esperar, la IA estaba por todas partes en una gran variedad de formatos y funciones; observamos que muchas empresas emergentes utilizaban Snowflake Cortex AI y Cortex Agents, así como interesantes aplicaciones de LLM, generación aumentada de recuperación (retrieval augmented generation, RAG), IA generativa y mucho más. Igual de interesante era la variedad de los casos de uso: vimos aplicaciones para todo, desde agricultura, analíticas de autoservicio y ciberseguridad hasta supervisión de la salud pública, laboratorios virtuales en 3D y planificación de la cadena de suministro.

Nuestros jueces han considerado cuidadosamente la selección de las 10 mejores, y damos las gracias sinceramente a todas las empresas que han participado este año. Sabemos que dedican mucho trabajo a estas presentaciones y lo apreciamos.

Sarah Guo se une al panel de jueces del Startup Challenge

Nos complace dar la bienvenida a Sarah Guo, fundadora y Managing Partner de Conviction, al panel de jueces del Snowflake Startup Challenge 2025. Conviction es una empresa de capital riesgo fundada en 2022 para invertir en software inteligente o empresas de “software 3.0”. 

Sarah es reconocida por su experiencia en capital de riesgo inicial y se unirá al resto de nuestros estimados jueces, incluidos Benoit Dageville, cofundador y President of Product de Snowflake; Denise Persson, CMO de Snowflake; y Lynn Martin, presidenta del grupo NYSE.

Los jueces tienen la emocionante responsabilidad de seleccionar a un ganador y a dos finalistas del Startup Challenge, cada uno de los cuales tiene la oportunidad de recibir una participación de hasta 1 millón de USD en inversiones, así como una exposición de marketing global de Snowflake y oportunidades exclusivas de mentoría y visibilidad de NYSE.

Ahora que estás al día, conoce a las empresas que competirán por el gran premio del Snowflake Startup Challenge 2025.

Semifinalistas del Snowflake Startup Challenge 2025

Katalyze AI

Katalyze AI predice desviaciones, optimiza el control de materias primas y mejora la eficiencia de la producción, lo que reduce los residuos y acelera el tiempo de comercialización para los fabricantes de biofármacos. Su Snowflake Native App, Digityze AI, es una plataforma de inteligencia de documentos basada en IA que transforma la documentación de biofabricación no estructurada en datos estructurados y prácticos, y gestiona el ciclo de vida de los documentos. Al permitir analíticas avanzadas y una gestión de documentos centralizada, Digityze AI ayuda a los fabricantes farmacéuticos a eliminar silos de datos y acelerar el data sharing. 

KAWA Analytics

La transformación digital es un objetivo admirable, pero los sistemas heredados y los procesos ineficientes frenan los esfuerzos de muchas empresas. KAWA combina agentes de analíticas, automatización e IA para ayudar a las empresas a crear aplicaciones de datos y flujos de trabajo de IA rápidamente y alcanzar sus objetivos de transformación digital. Conecta bases de datos estructuradas y no estructuradas de varias fuentes y utiliza una interfaz de usuario sin código o Python para analíticas avanzadas y predictivas. Los agentes de IA pueden ayudar con la investigación, las analíticas, la reconciliación y mucho más: esto es solo una parte de la plataforma nativa de IA de KAWA diseñada para permitir la automatización con transparencia y seguridad empresarial. 

Lumilinks

Cualquier empresa con una flota de vehículos sabe que sacar un vehículo de la carretera implica pérdidas potenciales, pero es aún más doloroso cuando es imprevisto y debido a un mantenimiento ineficiente. FleetSense AI de Lumilinks trata de ofrecer a los operadores de flotas una bola de cristal aplicando la potencia de Snowflake y la IA para analizar las facturas de reparación, clasificar las piezas y procesar otros datos relevantes con el fin de ofrecer una previsión de los fallos de los vehículos, optimizar las estrategias de reparación y mejorar el rendimiento de la flota.

Prometheux

Prometheux se dirige a organizaciones con entornos de datos complejos y fracturados que desean obtener un mejor valor de sus datos. Para ello, ha desarrollado una capa base para los datos diseñada para ayudar a las personas y a la IA a crear rápidamente aplicaciones en un gráfico de conocimientos virtual a partir de datos fragmentados. Combina datos de varias fuentes, independientemente del formato o la ubicación original y sin necesidad de moverlos, y aplica la lógica para generar nueva información. Los usuarios pueden trabajar con los datos definiendo conceptos empresariales en lugar de escribir consultas en la base de datos, y las estructuras de datos se pueden reoptimizar sin grandes cambios en la infraestructura a medida que evolucionen las necesidades empresariales. 

PTA Robotics

El sistema de predicción de enfermedades de los viñedos basado en IA de PTA Robotics utiliza imágenes de drones, datos del Internet de las cosas e información meteorológica para detectar los riesgos de enfermedades de los viñedos antes de que aparezcan los síntomas. A diferencia de los métodos tradicionales que dependen de inspecciones manuales o índices de vegetación que muestran solo el estrés general de las plantas, PTA Robotics utiliza la IA para centrarse en las causas subyacentes del estrés de los viñedos. Los agricultores pueden tomar medidas tempranas y focalizadas para ayudar a detener las enfermedades antes de que afecten significativamente el rendimiento de los cultivos. La infraestructura de IA de Snowflake permite a la empresa escalar fácilmente, y con Secure Data Sharing los viñedos pueden colaborar en cuanto a patrones de comportamiento de las enfermedades y a la vez proteger sus datos propios.  

Satlyt

Satlyt está creando una plataforma de software que conecta satélites a una nube virtual para ofrecer un procesamiento perimetral (edge computing) rápido y seguro basado en IA en el espacio, lo que permite a los operadores de satélites monetizar el exceso de capacidad de procesamiento. Emplea Snowpark Container Services para crear modelos escalables de IA y aprendizaje automático (machine learning, ML) con el fin de procesar datos de satélites y funciones de IA y ML de Snowflake para brindar analíticas avanzadas e información predictiva a los operadores de satélites. Como solución exclusiva de software, Satlyt evita la necesidad de hardware propio y aprovecha los sistemas de satélites federados para facilitar la integración entre operadores. 

Sherloq

La gestión de datos es fundamental a la hora de crear aplicaciones internas de IA generativa, pero sigue siendo un reto para la mayoría de las empresas: crear una fuente de verdad verificada y mantenerla actualizada con la documentación más reciente es una tarea muy manual y de gran esfuerzo. Sherloq pretende cambiar esta situación ofreciendo una plataforma colaborativa para gestionar y documentar los flujos de trabajo de análisis de datos. Con un repositorio SQL colaborativo, crea un lugar para todas las consultas, integrándose en los flujos de trabajo existentes para que los usuarios puedan guardar, gestionar y documentar automáticamente el trabajo SQL ad hoc en Snowflake. Sherloq se puede integrar con Cortex AI y Cortex Analyst para convertirse en los datos que alimentan las aplicaciones internas de IA generativa, lo que ayuda a ofrecer resultados fiables.

Skidaway (DeepTempo)

Tempo es una Snowflake Native App que 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.

SoFlo Solar

La plataforma SolarSync de SoFlo Solar utiliza análisis de datos de IA y ML en tiempo real para transformar los sistemas solares residenciales de bajo rendimiento en activos de energía limpia con un tiempo de actividad elevado, lo que proporciona ahorros a los propietarios de viviendas y, al mismo tiempo, crea una red de centrales eléctricas virtuales que ofrece un valor medible a los operadores de servicios públicos y redes eléctricas. Snowflake sustenta la infraestructura de datos de la plataforma, desde el uso de Snowpark para los flujos de ingesta de datos basados en Python con el fin de procesar la telemetría solar residencial hasta el uso de Snowflake Document AI para analizar las facturas de los servicios públicos e identificar discrepancias en los créditos de producción solar.

Winning Variant

Independientemente de si tu mantra es “fracasar rápido” o “intentar, fracasar, volver a intentarlo”, 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. Winning Variant ofrece una plataforma de experimentación nativa de Snowflake como una Snowflake Native App, lo que permite a los clientes ejecutar experimentos innovadores directamente en el AI Data Cloud. 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. 

Segunda ronda: el lanzamiento promocional

En la segunda ronda del Snowflake Startup Challenge, cada semifinalista enviará un vídeo de lanzamiento a los inversores y se entrevistará con los jueces para hablar sobre la candidatura de la empresa, su producto y estrategia empresarial, y cómo la empresa utilizaría una inversión si fuera seleccionada como ganadora del Startup Challenge. 

Sobre la base de esa información, los jueces seleccionarán a tres finalistas, que se anunciarán en mayo. Los finalistas harán una presentación ante el panel de jueces durante la final del Startup Challenge en el Dev Day en San Francisco el 5 de junio. Los jueces deliberarán en directo antes de nombrar al ganador del gran premio de 2025. 

Acompáñanos para animar a tu finalista favorito. Regístrate ahora en el Dev Day para ver la final y experimenta todas las demostraciones, sesiones, preguntas y respuestas de expertos y laboratorios prácticos diseñados para ayudar a los desarrolladores a crear cosas increíbles en Snowflake.

Enhorabuena a los 10 semifinalistas y mucha suerte en la segunda ronda.