Snowflake CoWork: dagli insight governati al lavoro che si fa da sé

Oggi, a Snowflake Expedition 2026, annunciamo due nuove funzionalità di Snowflake CoWork: Profiles e Dashboards. Insieme alle automazioni, permettono di partire da un report condiviso e arrivare a un lavoro finito che si ripete da solo. Nessuno deve scegliere prima un agente AI o spostare i dati in un altro strumento per la business intelligence.

Ecco come inizia la settimana di una responsabile sales operations:

Prima ancora di accedere, la sua automazione del lunedì ha già analizzato la pipeline della settimana precedente e segnalato il calo di una region. A questo punto apre la dashboard regionale che le ha condiviso l’analista, nota qualche tendenza preoccupante e chiede a CoWork perché i booking sono calati in EMEA. Il suo profilo inoltra la domanda all’agente AI delle vendite, che individua due deal importanti slittati al trimestre successivo. Chiede a CoWork di ricavarne una presentazione PowerPoint breve per la riunione di team, nel formato che sa essere il suo preferito, e la condivide con il team. Poi salva l’analisi come Skill, così la settimana dopo le basta eseguirla di nuovo.

Ogni passaggio è avvenuto con le sue autorizzazioni, sui dati governati in Snowflake.

Alla base di tutto c’è l’agente AI di lavoro personale: un agente che conosce il suo business, lavora negli strumenti che già usa e svolge lavoro vero, sempre entro i limiti di governance dell’organizzazione. Le automazioni svolgono il lavoro ricorrente secondo una pianificazione. Memoria, skill, connettori, esecuzione di codice e generazione di documenti trasformano le risposte in lavoro finito, pronto da condividere.

Profili: la configurazione giusta per ogni team

Man mano che le aziende creano più agenti AI, per gli utenti nascono problemi nuovi. Un rappresentante di vendita, un analista finanziario e un responsabile di negozio hanno bisogno di dati e strumenti diversi. Se gli metti davanti un elenco di agenti AI e gli chiedi di scegliere, molti ne prendono uno sbagliato senza accorgersene, ottengono una risposta poco utile e lasciano perdere.

Un profilo elimina questo passaggio. Un admin configura un profilo per un gruppo di persone e definisce quali agenti AI possono usarlo, come smista le domande e quali istruzioni, skill e connettori porta con sé. Gli utenti si limitano a chiedere. Il profilo smista ogni domanda verso l’agente AI più adatto a rispondere. Chi sa già quale agente AI vuole può citarlo per nome.

Le stesse parole possono significare cose diverse per team diversi. Quando qualcuno nel team prodotto chiede quali sono le novità di un account cliente, il suo profilo può inviare la domanda a un agente AI per l’utilizzo del prodotto. Quando la stessa domanda arriva da qualcuno del team vendite, il suo profilo può indirizzarla all’agente AI delle vendite.

I profili non ampliano mai l’accesso. CoWork lavora con i privilegi di ciascun utente e un profilo non manda mai una domanda a un agente AI che l’utente non è autorizzato a usare.

Gli admin controllano anche il rollout. Assegnano un nuovo profilo a un ruolo di test ristretto, verificano che lo smistamento funzioni come previsto, poi lo estendono a più persone.

Fig. 1: Gli admin abilitano un profilo in CoWork Admin. Da quel momento CoWork smista ogni domanda verso l’agente AI giusto.

Snowflake Dashboard (public preview): un approccio alla business intelligence incentrato sull’AI

Un analista crea una dashboard nell’interfaccia Snowsight descrivendola a Snowflake CoCo, poi la condivide con i ruoli appropriati in modo che gli utenti business possano accedervi. Gli utenti business la aprono in CoWork oppure, se preferiscono, la consultano in Snowsight.

In CoWork, la dashboard è qualcosa con cui puoi parlare. Chiedi a CoWork di riassumerla, di spiegare quale region ha fatto calare una metrica o di prevedere se l’adozione continuerà a crescere nel trimestre successivo. L’agente AI parte dalla dashboard così come la vedi e poi interroga i dati sottostanti per rispondere.

Questo cambia lo scopo di una dashboard. Prima la dashboard era il punto in cui l’analisi si fermava e partiva un ticket al team dati. Ora è un punto di partenza condiviso: il team guarda gli stessi numeri e chiunque può fare la domanda successiva sugli stessi dati governati in Snowflake, senza esportarli in un altro strumento.

Gli agenti AI possono spingersi oltre e interrogare i dati dietro le dashboard, ma gli admin possono limitare questo comportamento in modo semplice, se vogliono. Le policy di accesso alle righe e di mascheramento continuano a stabilire cosa può vedere ciascun utente. Se gli analisti desiderano condividere i risultati in un formato visivo più descrittivo, possono usare i report HTML.

Fig. 2: Fai una domanda di approfondimento direttamente dalla dashboard. CoWork parte da ciò che vedi e poi interroga i dati governati sottostanti.

Automazioni: il lavoro che continua anche quando non ci sei

Con le automazioni CoWork svolge il lavoro ricorrente secondo una pianificazione che imposti tu, e poi ti porta il risultato.

Un utente può descrivere l’attività una sola volta, in linguaggio naturale: “Ogni lunedì mattina alle 7 controlla la pipeline di vendita della settimana precedente, segnala eventuali deal rinviati ed elenca i tre account che dovrei chiamare per primi.” CoWork esegue la richiesta nei tempi previsti e ti invia il risultato. La apri e ti ritrovi nella conversazione completa, pronto a fare una domanda di approfondimento.

Un’esecuzione pianificata usa lo stesso agente AI, lo stesso ambito e le stesse autorizzazioni di una domanda che fai tu, quindi la pianificazione non allarga l’accesso. Le automazioni girano sui task Snowflake, uno strumento che i team dati usano già.

Alcune automazioni, oltre a generare un report, compiono anche azioni, come creare un ticket Jira o mandare un messaggio Slack a un collega. In questi casi CoWork elenca le operazioni che ogni automazione è autorizzata a eseguire, così ne verifichi la portata con un’occhiata.

Il resto dell’agente AI di lavoro personale

Ogni funzionalità descritta qui sotto funziona da sola, e ciascuna rende le altre più utili. Sono tutte in GA, eccetto la ricerca analitica, che è in preview.

• Memory utente: CoWork conserva i fatti e le preferenze che condividi, come il tuo ruolo, il tuo team o come preferisci che un report sia formattato. Puoi rivedere ed eliminare ciò che ricorda nelle impostazioni.
• Skill utente: Salva un’attività in più passaggi come skill direttamente dalla chat, poi eseguila di nuovo ogni volta che ti serve con un comando slash. Il riepilogo settimanale diventa un solo comando.
• Connettori: Tramite i connettori MCP approvati dall’organizzazione, CoWork recupera contesto da strumenti come Gmail e Google Drive e può agire al loro interno, sempre nel rispetto delle tue autorizzazioni.
• Esecuzione di codice: Per le domande che non si risolvono con una semplice query, CoWork scrive ed esegue codice in una sandbox per analizzare i dati, preparare file e altro ancora.
• Generazione di documenti: CoWork produce documenti nei formati che la tua organizzazione già utilizza, come PDF, PPTX, DOCX e HTML.
• Ricerca analitica: CoWork risponde a domande che spaziano su migliaia di documenti, per esempio quali problemi dei clienti sono emersi più spesso il mese scorso. Restringe l’insieme con Cortex Search, poi usa le funzioni AI e SQL per contare e confrontare, e ti mostra il piano prima di eseguirlo.

Un lunedì, dall’inizio alla fine

Tornando a quel lunedì mattina, ogni componente di CoWork ha fatto la sua parte:

• Un’automazione ha controllato la pipeline prima che lei accedesse e ha segnalato il calo.
• Una dashboard ha dato a lei e al suo analista lo stesso punto di partenza.
• Il suo profilo ha indirizzato la domanda all’agente AI delle vendite, senza che lei dovesse sceglierne uno.
• La memoria ha preparato la presentazione nel formato che preferisce.
• Una skill ha trasformato un’analisi fatta una volta in un comando da lanciare ogni settimana.

Niente esportazioni, niente ticket al team dati e niente cambi di strumento. Ogni passaggio è avvenuto con le sue autorizzazioni, sui dati governati in Snowflake.

Personale per ogni dipendente, governato dagli admin

I profili tolgono di mezzo il passaggio più faticoso, arrivare alla risposta giusta, senza che l’utente debba scegliere un agente AI. Le dashboard portano l’AI nel modo in cui i team creano e leggono i propri report. Automazioni, memoria, skill, connettori, codice e documenti trasformano le risposte in lavoro svolto per davvero.

Ogni persona vede solo ciò che è autorizzata a vedere, nelle tabelle e ora anche nei documenti, perché Cortex Search applica le policy di accesso alle righe e mascheramento alle tabelle di origine. Con gli strumenti di monitoraggio e valutazione, gli admin decidono cosa può raggiungere ogni agente AI e Cortex AI Gateway, ora in public preview, dà loro un unico punto per governare l’accesso ai modelli e la spesa. Il principio vale sia che la domanda arrivi da una persona in chat, sia da una dashboard, sia da un’automazione pianificata.

Le automazioni sono il primo passo verso agenti AI che lavorano più a lungo e con più autonomia. Il passo successivo: agenti AI che si accorgono di cosa è cambiato, intervengono senza che nessuno glielo chieda e raggiungono le persone ovunque lavorino. Continueremo a muoverci in questa direzione, release dopo release.

Inizia subito

• Prova Snowflake CoWork con il contesto di business e gli strumenti che hai già.
• Crea la tua prima automazione e lascia che CoWork porti un report ricorrente direttamente a te.
• Pubblica una Snowflake Dashboard e fai a CoWork la domanda successiva.
• Crea un profilo e distribuiscilo prima a un piccolo gruppo di test.

Dichiarazioni previsionali: Questo articolo potrebbe contenere dichiarazioni previsionali, incluse quelle relative a future offerte di prodotto, e non costituisce un impegno a fornire alcuna offerta di prodotto. I risultati e le offerte effettivi potrebbero essere diversi. Fai riferimento al nostro più recente modulo 10‑Q per ulteriori informazioni.