Snowflake Startup Challenge 2025: conheça as 10 startups selecionadas
Tradicionalmente, bodas de cinco anos são de madeira. Snowboards são feitos de madeira e, já que o snowboard é o símbolo habitual do “troféu” do Snowflake Startup Challenge, vamos ousar dizer que o nosso troféu de snowboard seria um ótimo presente para o aniversário de cinco anos do nosso Startup Challenge. A única diferença é que, em vez de receber o presente, vamos entregá-lo a uma das dez empresas semifinalistas listadas abaixo!
Com mais de 1.000 startups inscritas de mais de 100 países, o grupo de candidatos do Startup Challenge deste ano trouxe uma diversidade fantástica de inovações técnicas. Como já era de se esperar, a IA está em toda parte, em diversos formatos e funções. Vimos muitas startups usando o Snowflake Cortex AI e o Cortex Agents, bem como aplicações muito interessantes de LLMs, geração aumentada de recuperação (retrieval augmented generation, RAG), IA generativa e muito mais. Também muito interessante foi notar a multiplicidade de casos de uso. Vimos apps para quase tudo, desde agricultura, análise de dados por autoatendimento e segurança cibernética até monitoramento de serviços de saúde pública, laboratórios virtuais em 3D e planejamento da cadeia de fornecedores.
Nossos jurados foram muito criteriosos em escolher as dez primeiras empresas e queremos agradecer, enormemente, a todas as empresas que participaram este ano. Sabemos o quanto de trabalho árduo é necessário para participar desse processo e agradecemos por isso.
Sarah Guo é bem-vinda ao time de jurados do Startup Challenge
Temos o prazer de contar com Sarah Guo, fundadora e Managing Partner da Conviction, no time de jurados do Snowflake Startup Challenge de 2025. Fundada em 2022, a Conviction é uma empresa de capital de risco voltada para investir em software inteligente ou "Software 3.0".
Sarah é uma profissional reconhecida por sua experiência em capital de risco em fase inicial. Ela vai se unir aos outros estimados jurados, incluindo Benoit Dageville, cofundador e President of Product da Snowflake; Denise Persson, CMO da Snowflake; e Lynn Martin, President do NYSE Group.
Os jurados têm a enorme responsabilidade de eleger uma empresa vencedora para o Startup Challenge e duas empresas finalistas. Cada uma delas terá a oportunidade de receber até US$ 1 milhão em investimento, além de exposição global de marketing da Snowflake e oportunidades de orientação e visibilidade exclusivas da NYSE.
Últimas notícias em dia, agora vamos conhecer as empresas que concorrerão ao Snowflake Startup Challenge de 2025!
Empresas semifinalistas do Snowflake Startup Challenge 2025
Katalyze AI
O Katalyze AI prevê desvios, otimiza o controle de matéria-prima e aumenta a eficiência da produção, reduzindo o desperdício e melhorando o tempo de lançamento no mercado para os fabricantes de produtos biofarmacêuticos. O Snowflake Native App que a empresa possui, o Digityze AI, é uma plataforma de inteligência de documentos com tecnologia de IA capaz de transformar documentação não estruturada de biomanufatura em dados estruturados e práticos, além de gerenciar o ciclo de vida do documento. Ao permitir análises de dados avançadas e gerenciamento centralizado de documentos, o Digityze AI ajuda os fabricantes farmacêuticos a eliminar silos de dados e a agilizar o compartilhamento de dados.
KAWA Analytics
A transformação digital é um objetivo incrível. No entanto, sistemas legados e processos ineficientes atrapalham a iniciativa de muitas empresas. A KAWA combina análise de dados, agentes de automação e IA para ajudar as empresas a criar apps de dados e fluxos de trabalho de IA com rapidez, possibilitando que elas alcancem seus objetivos de transformação digital. A solução conecta bancos de dados estruturados e não estruturados entre fontes e usa uma interface de usuário (IU) no-code ou Python para análises de dados avançadas e preditivas. Os agentes de IA podem ajudar na pesquisa, na análise de dados, na reconciliação e muito mais, o que é apenas uma parte da plataforma de IA nativa da KAWA, desenvolvida para permitir automação com transparência e segurança de nível empresarial.
Lumilinks
Toda empresa com uma frota de veículos sabe que tirar um veículo de circulação representa perdas em potencial. Isso é ainda mais complicado quando essa retirada não é planejada e provocada por uma manutenção ineficiente. O objetivo do FleetSense AI da Lumilinks é servir para os operadores de frota como uma espécie de bola de cristal, empregando o poder do Snowflake e da IA para analisar faturas de reparos, classificar peças e processar outros dados relevantes a fim de fornecer previsão de falhas nos veículos, otimizar estratégias de reparos e melhorar o desempenho da frota.
Prometheux
Tendo como público-alvo organizações com ambientes de dados complexos e fragmentados que querem extrair melhor valor de seus dados, a Prometheux desenvolveu uma base de dados para ajudar os humanos e a IA a desenvolver aplicações com rapidez em um gráfico virtual de conhecimento de dados fragmentados. A plataforma une dados de várias fontes, independente do formato ou da localização original, sem exigir a movimentação de dados; e emprega a lógica para gerar novos insights. Os usuários podem trabalhar com os dados definindo conceitos de negócios em vez de criar queries em banco de dados, e as estruturas de dados podem ser reotimizadas sem mudanças significativas da infraestrutura, conforme mudam as necessidades de negócios.
PTA Robotics
O sistema de previsão de doenças de vinhas com tecnologia de IA da PTA Robotics faz uso das imagens de drones, dados de Internet das Coisas e insights climáticos para detectar riscos de doenças de vinhas antes que os sintomas apareçam. Diferente dos métodos tradicionais que dependem de inspeções manuais ou índices de vegetação que mostram apenas o estresse geral das plantas, a PTA Robotics usa a inteligência artificial para eliminar as causas subjacentes do estresse nas vinhas. Os agricultores podem tomar medidas imediatas e direcionadas, ajudando a prevenir doenças antes que elas afetem, de forma significativa, o resultado da colheita. A infraestrutura de IA da Snowflake permite que a empresa modifique a sua escala com facilidade, e o Secure Data Sharing permite que as vinícolas contribuam para identificar tendências de doenças e, ao mesmo tempo, protejam seus dados proprietários.
Satlyt
A Satlyt está desenvolvendo uma plataforma de software que conecta satélites a uma nuvem virtual para processamento rápido e seguro de bordas com base em IA no espaço, permitindo que as operadoras de satélite monetizem sobre a capacidade excedente de processamento. A empresa usa o Snowpark Container Services para criar modelos de IA/ML com escala dimensionável para processamento de dados de satélite, e as funções de IA/ML da Snowflake para permitir análises avançadas e insights preditivos para as operadoras de satélite. Como uma solução somente software, a Satlyt evita a necessidade de hardware proprietário e utiliza os sistemas Federated Satellite Systems para facilitar a integração entre operadoras.
Sherloq
O gerenciamento de dados é fundamental ao criar aplicações internas de IA generativa. Porém, isso continua sendo um desafio para a maioria das empresas. Criar uma fonte de verdade verificada e mantê-la atualizada com a documentação mais recente é uma tarefa altamente manual e difícil. A Sherloq tem como objetivo mudar isso oferecendo uma plataforma colaborativa capaz de gerenciar e documentar fluxos de trabalho de análise de dados. Com um repositório SQL colaborativo, a solução cria um único local para todas as consultas, integrando-se aos fluxos de trabalho existentes para que os usuários possam armazenar, gerenciar e documentar automaticamente o trabalho SQL ad hoc no Snowflake. A Sherloq pode se integrar ao Cortex AI e ao Cortex Analyst para se tornar o dado que alimenta as aplicações internas de IA generativa, ajudando a fornecer resultados confiáveis e adequados.
Skidaway (DeepTempo)
Tempo é um Snowflake Native App que usa os Log Language Models (LogLMs) da DeepTempo para lidar com os itens mais problemáticos de segurança do cliente e diminuir os custos, reduzindo o volume de logs brutos enviados posteriormente para a gestão de informações de segurança e eventos (security information and event management, SIEMs). O app Tempo ajuda os clientes a identificar incidentes de segurança e a analisar o escopo e a gravidade deles. Os LogLMs ajudam a melhorar a precisão e a capacidade de se adaptar a novos ambientes à medida que são expostos a novas distribuições de dados. Ele foi pré-treinado usando enormes quantidades de logs de segurança e se concentra em especial no padrão de eventos, incluindo o tempo relativo e absoluto.
SoFlo Solar
A plataforma SolarSync da SoFlo Solar usa análise de dados de IA em tempo real e aprendizado de máquina (machine learning, ML) para transformar sistemas solares residenciais de baixo desempenho em ativos de energia limpa de longa duração, proporcionando aos proprietários de residências economia e, ao mesmo tempo, criando uma rede de usinas de energia virtual de valor mensurável para as operadoras de serviços públicos e de rede. O Snowflake fornece suporte à infraestrutura de dados da plataforma, desde o uso do Snowpark para pipelines de ingestão de dados baseados em Python para processar telemetria solar residencial até o uso do Snowflake Document AI para analisar faturas de serviços públicos e identificar discrepâncias nos créditos de produção solar.
Winning Variant
Seja seu mantra "fale rápido" ou "teste, falhe, tente novamente", testar novos recursos, pipelines e projetos de produtos é fundamental para manter a agilidade e poder acompanhar as preferências dos clientes e as tendências do mercado em constante mudança. A Winning Variant oferece uma plataforma de experimentação nativa do Snowflake como Snowflake Native App, permitindo que os clientes realizem experimentos inovadores diretamente no AI Data Cloud. As equipes podem implementar e gerenciar experimentos usando os dados disponíveis no Snowflake em tempo real, sem precisar lidar com o acesso a uma plataforma de terceiros, transferir dados confidenciais de conversão ou criar pipelines de dados complexos para obter os dados de que precisam.
Segundo round: apresentar a solução
No segundo round do Snowflake Startup Challenge, cada uma das empresas semifinalistas enviará um vídeo de apresentação ao investidor e terá uma entrevista com os jurados para falar sobre o perfil da empresa, o produto que ela possui, sua estratégia de negócios, além de como empregaria o investimento no caso de ser escolhida como vencedora do Startup Challenge.
Com base nessas informações, os jurados vão selecionar três finalistas, que serão anunciados em maio. Os finalistas serão apresentados ao time de jurados durante o Startup Challenge Finale no Dev Day em São Francisco no dia 5 de junho de 2025. Os jurados deliberarão ao vivo antes de nomear o vencedor do Grand Prize de 2025.
Participe do evento e acompanhe seu finalista favorito! Inscreva-se no Dev Day para comparecer à grande final e assistir a todas as demonstrações, sessões, painéis de perguntas e respostas com especialistas e laboratórios práticos voltados para ajudar os desenvolvedores a criar produtos incríveis no Snowflake.
Parabéns às dez startups semifinalistas e boa sorte no segundo round!
