Snowflake Summit: 3 highlight per le organizzazioni Healthcare e Life Sciences

EXECUTIVE SUMMARY

• Le nuove funzionalità di CoWork (in precedenza Snowflake Intelligence) offrono intelligence personalizzata e proattiva, oltre a workflow agentici, sull’intero spettro di tipi di dati e processi dell’organizzazione.

• Nuovo blueprint Agentic AI per il biopharma: Sanofi adotta una data foundation unificata, pronta per l’AI, che accelera le decisioni in ricerca e sviluppo, settore manifatturiero e area commerciale, incluso un agente AI che fornisce ai rappresentanti commerciali insight pre-call approfonditi e piani generati dall’AI in pochi secondi.

• I workflow agentici enterprise si basano su cinque componenti chiave, tra cui dati e contesto enterprise governati, modelli di intelligenza artificiale, app e un control plane agentico.

Per i leader del settore Healthcare e Life Sciences, il dibattito sull’intelligenza artificiale si è spostato dai progetti pilota a ciò che è davvero pronto per scalare.

Le organizzazioni leader dispongono da tempo degli elementi necessari per la trasformazione: enormi volumi di dati, solide competenze scientifiche e cliniche e un chiaro mandato a migliorare risultati, efficienza e innovazione. Ma lo Snowflake Summit di quest’anno ha chiarito un punto: la prossima era dell’intelligenza artificiale non sarà definita da casi d’uso isolati, ma da un’esecuzione ponderata e governata in tutta l’azienda.

Nel corso dell’ultimo Snowflake Summit, Snowflake ha evidenziato l’evoluzione dell’AI Data Cloud e delle sue funzionalità di AI come data foundation per enterprise AI, app, agenti e collaboration governata. 

Per provider sanitari, payer, aziende farmaceutiche, organizzazioni medtech e istituti di ricerca, il messaggio era chiaro: l’intelligenza artificiale sta passando dai progetti pilota a workflow estesi all’intera organizzazione, capaci di ragionare in sicurezza sui dati enterprise, supportare decisioni migliori e scalare in processi altamente regolamentati.

Ecco tre takeaway chiave per executive e responsabili di linea del settore Healthcare e Life Sciences.

1. Il futuro del settore è agentico

L’Agentic AI sta rapidamente diventando molto più di una visione futura per l’Healthcare e le Life Sciences. Si sta affermando come strada concreta per risolvere alcune delle sfide più persistenti del settore, come la complessità amministrativa, i workflow frammentati, l’aumento dei costi e la necessità di offrire cure più personalizzate, tempestive ed efficienti.

“Nessuno sceglie una carriera in medicina perché ama la burocrazia. L’Agentic AI è una delle prime ondate tecnologiche che consente ai clinici di avvicinarsi a operare al massimo delle proprie competenze”, afferma Jesse Cugliotta, Global Head, Healthcare e Life Sciences, Snowflake.

All’inizio di quest’anno, il report Snowflake “The Future of AI + Interoperability in Healthcare Report” ha messo in evidenza questa tendenza, rilevando che il 64,5% delle organizzazioni sanitarie e delle agenzie di sanità pubblica coinvolte nel sondaggio ha già adottato l’Agentic AI, la sta sperimentando o prevede di implementarla nei prossimi sei-dodici mesi. I principali casi d’uso spaziano dal miglioramento dell’esperienza di pazienti, assicurati e provider e dalla riduzione dei costi all’ottimizzazione delle operations e al progresso della salute della popolazione.

Questo cambiamento era già evidente a Snowflake Summit, dove i clienti hanno mostrato come i workflow agentici possano passare dal concetto all’impatto operativo.
 

Inderpreet Kambo, Co-Founder e CEO di Improzo, ha dichiarato durante l’evento: “Con il passaggio dell’Agentic AI dalla POC alla messa in produzione, le aziende delle life sciences stanno scoprendo che il vero fattore abilitante non è una nuova soluzione, ma l’attivazione dei dati e dei sistemi che già possiedono nell’AI Data Cloud Snowflake. A Snowflake Summit, i leader del pharma e del biotech sono qui per capire come l’infrastruttura dati unificata, Cortex AI e i framework agentici stiano convergendo per colmare il divario tra insight ed esecuzione.”

La trasformazione di Sanofi in un’azienda agentica

Un cliente che mostra concretamente come si traduce questa trasformazione agentica è Sanofi, una delle principali aziende biofarmaceutiche al mondo. Come molte organizzazioni globali, i primi investimenti di Sanofi nei dati hanno prodotto migliaia di dashboard, ma hanno lasciato sottoutilizzata gran parte dei dati sottostanti. La svolta è arrivata quando Sanofi ha unificato i propri dati su Snowflake e ha iniziato a collaborare con Elementum, un’alternativa AI-native al SaaS legacy, per sviluppare workflow deterministici e agentici direttamente sui propri dati enterprise.

Per Sanofi, l’obiettivo non è semplicemente aggiungere l’intelligenza artificiale ai sistemi esistenti, ma reinventare il modo in cui l’azienda opera in ricerca e sviluppo, settore manifatturiero, operations commerciali, procurement, supporto IT, HR e vendite. I workflow di intelligenza artificiale sviluppati con Elementum vengono eseguiti direttamente su Snowflake, contribuendo a ridurre l’attrito, i costi e il lock-in associati al software enterprise tradizionale. La stessa data foundation unificata supporta già i team di ricerca di Sanofi, che utilizzano Snowflake per elaborare dati clinici del mondo reale su larga scala e accelerare le analisi che guidano le decisioni sullo sviluppo dei farmaci. Sanofi ha inoltre lanciato “Concierge for Field”, un agente AI sviluppato con Snowflake Cortex AI che prepara i rappresentanti commerciali globali a ogni visita con medici o provider.
 

Guarda come Sanofi sta reinventando il futuro del biopharma con Snowflake in questo video sul cliente.

2. Quattro nuove funzionalità di CoWork portano il settore dall’AI passiva a un’intelligence proattiva

Le organizzazioni del settore operano su alcuni dei dati più complessi e regolamentati al mondo. Snowflake CoWork (in precedenza Snowflake Intelligence), l’assistente di lavoro AI di Snowflake presentato al Summit, è progettato per gestire questa complessità, trasformando dati enterprise frammentati in intelligence governata e azionabile per ogni knowledge worker.

CoWork è un agente AI personale di lavoro per ogni utente clinico e utente aziendale. Può ragionare in profondità, automatizzare i task di routine e accelerare il passaggio dalle idee alle decisioni fino all’azione. Combinando comprensione approfondita, automazione e contesto enterprise, CoWork aiuta le organizzazioni a trasformare l’intelligenza artificiale in risultati di business misurabili.

Le funzionalità chiave di CoWork, per la maggior parte già in public preview, prossime alla public preview o presto in GA, includono:

• Comprende a fondo la tua organizzazione e fornisce risposte accurate a partire dai dati più complessi: CoWork apprende automaticamente le relazioni tra dati isolati in silos, EHR, claims, evidenze del mondo reale e dati di trial clinici, creando un livello di contesto affidabile che ancora le risposte dell’AI, con un’accuratezza dell’83% nei benchmark interni. Analizza domande complesse su dati strutturati e non strutturati e restituisce in pochi minuti report completi di citazioni.

• Proattivo, non solo reattivo: L’agente AI Snowflake opera continuamente in background, monitora le condizioni, rileva anomalie e coordina task regolamentati in più fasi, così i tuoi team restano informati e possono agire prima che un problema diventi una crisi. 

• Workflow personalizzati e azioni governate negli strumenti esistenti: CoWork si adatta al ruolo di ogni persona, acquisisce workflow ripetibili da riutilizzare in tutta l’organizzazione e agisce direttamente negli strumenti che i team già utilizzano, come EHR, Epic e Zoom, sempre entro confini di compliance definiti. 

• Governance e sicurezza enterprise integrate: L’agente AI si basa su Snowflake Horizon, un framework di governance unificato che protegge tutte le superfici AI out of the box, con rilevamento della prompt injection in runtime, sicurezza zero-day contro gli override dei system prompt e audit trail applicati tramite controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC), conformi ai requisiti HIPAA e good practice (GxP) senza configurazioni aggiuntive. 

Tutti i dettagli: Leggi il nostro blog sulle funzionalità di CoWork.

3. I cinque componenti dei workflow agentici enterprise di successo

Per implementare agenti AI di cui le organizzazioni Healthcare e Life Sciences possano fidarsi serve un’architettura completa. Ecco i cinque componenti che distinguono un’AI trasformativa da progetti pilota non riusciti.

1. Dati e contesto enterprise

La data foundation è costituita da dati unificati e affidabili, perché gli output dell’AI valgono quanto i dati su cui si basano. Per il settore, questo significa riunire i dati che guidano le decisioni cliniche, commerciali e operative, tra cui:

• Dati EHR e claims

• Metriche del ciclo dei ricavi

• Pipeline terapeutiche

• Dati della supply chain

Oltre ai dati, l’AI ha bisogno di contesto di business: KPI, terminologia clinica e logiche specifiche dei team. Un agente AI che comprende la differenza tra un workflow di autorizzazione preventiva e un’eccezione di formulario è un agente che i tuoi team adotteranno davvero, generando valore concreto in tutta l’organizzazione.
 

2. Modelli di AI

Al centro c’è il modello che ragiona sui dati enterprise. I modelli leader, come Claude Opus, Gemini e ChatGPT, offrono punti di forza in termini di ragionamento e conoscenza del dominio. Per la tua organizzazione conta la flessibilità di:

• utilizzare il modello giusto per ogni task

• cambiare modello con l’evoluzione dello scenario

• preservare i workflow, i controlli di governance e le connessioni ai dati sottostanti

3. App

Un’Agentic AI efficace raggiunge i team dove lavorano, negli strumenti che già utilizzano, come Gmail, Outlook, SAP, Salesforce e Zoom. In questo modo trasforma gli insight in azioni senza cambiare contesto. In un unico workflow governato, un agente AI può:

• inviare a Salesforce gli elenchi per l’outreach ai pazienti

• registrare i task di follow-up in Jira

• redigere riepiloghi dell’assistenza in Outlook

4. Governance di livello enterprise

La governance deve essere un investimento competitivo, non un onere di compliance. Quando è integrata nella piattaforma, i cicli di sviluppo dell’AI si accorciano:

• i dati sensibili vengono classificati e la lineage viene acquisita automaticamente

• le policy di accesso vengono applicate a livello di piattaforma

• gli enti regolatori ricevono risposte chiare e verificabili sul training dei modelli e sull’accesso ai dati

5. Un control plane agentico

Con l’aumento degli agenti, impegnati nella gestione di autorizzazioni preventive, eventi avversi o supply chain, cresce anche il rischio di frammentazione. Il control plane agentico è il centro di controllo che evita questo scenario. Coordina dati, modelli e app per garantire che gli agenti lavorino verso obiettivi condivisi. Per workflow complessi e interdipendenti, questo livello è indispensabile per mitigare il rischio operativo.

Snowflake offre workflow agentici su larga scala

Snowflake è progettato appositamente per supportare l’impresa agentica: un’unica piattaforma in cui convergono tutti i tuoi dati, i principali modelli di AI, la governance di livello enterprise, le integrazioni applicative e un control plane agentico, così che ogni agente AI della tua organizzazione operi sulla stessa data foundation affidabile.

Il futuro del settore è senza dubbio agentico e le innovazioni presentate allo Snowflake Summit 2026 forniscono la data foundation per trasformare questa visione in realtà. Unificando dati affidabili e dati governati con workflow agentici, le organizzazioni possono superare progetti pilota frammentati e ottenere risultati concreti nelle operazioni cliniche, nell’impatto commerciale e nella conformità alle normative. 

Se vuoi saperne di più, guarda la sessione “The Future of Healthcare and Life Sciences: Modern Strategies for Interoperability and Agentic AI” dello Snowflake Summit.