Entre 2023 y 2025, muchos de nosotros experimentamos con los large language models. Nos impresionaron, pero también dejaron al descubierto una brecha: estos modelos son pasivos. Pueden responder preguntas, pero no toman decisiones ni actúan.
Eso está cambiando. La aparición de los agentes de IA está transformando la forma en que las empresas usan los datos y la inteligencia. Y con Snowflake Cortex, estamos viendo el primer enfoque a nivel de plataforma para hacer que los agentes sean seguros, escalables y verdaderamente listos para la empresa.
En Viewnear, vemos esto como un momento decisivo.
Qué hace diferentes a los agentes
Los agentes de IA no son solo chatbots con mejor memoria. Pueden detectar un problema, razonar a partir de los datos, planificar un camino a seguir, coordinarse con sistemas o personas, actuar sobre las decisiones y retroalimentar los resultados en la siguiente iteración.
Esto los convierte en algo más parecido a compañeros de trabajo digitales que a herramientas. Pueden encargarse de flujos de trabajo de varios pasos, lo que libera a los equipos humanos para que se enfoquen en la estrategia y la creatividad.
Por qué los agentes de datos son clave
La categoría de mayor impacto es la de los agentes de datos. Vale la pena imaginar la combinación de una tabla de clientes, un PDF de un contrato y una imagen en un solo análisis. Eso es lo que pueden hacer los agentes de datos: combinar datos estructurados y no estructurados para obtener información confiable.
Snowflake destaca tres cualidades que importan más en este caso: precisión, eficiencia y gobernanza. Sin ellas, la IA rompe la confianza. Con ellas, la IA empieza a generar ROI.
Los movimientos de Snowflake hasta mediados de 2025
Snowflake lanzó Cortex en 2024. Desde entonces, el ritmo de innovación ha sido notable. En abril de 2025, agregaron soporte multimodal, de modo que los agentes pueden procesar imágenes además de texto. En junio de 2025, lanzaron Cortex AISQL, que lleva las funciones de LLM directamente a SQL.
Estas actualizaciones hacen que la IA dependa menos de la habilidad técnica y más de los resultados de negocio.
Ejemplos del mundo real que observábamos en 2025
- Equipos de finanzas que automatizan pronósticos combinando datos en tiempo real con inteligencia de mercado.
- Aseguradoras que usan agentes de IA para revisar reclamos, recomendar decisiones de pago y redactar cartas personalizadas para los clientes.
Por qué esto es importante para los líderes
No se trata de otra herramienta para probar. Se trata de escalar la IA de manera responsable en todo el negocio. La gobernanza y la seguridad deben estar integradas desde el primer día, y por eso el enfoque de Snowflake resulta convincente. Les da a los líderes la tranquilidad de pasar de los experimentos a la producción sin comprometer la confianza.
Mi perspectiva en Viewnear
En Viewnear, trabajamos con empresas que quieren convertir los datos en verdadera inteligencia para la toma de decisiones. Lo que veo ahora es el cambio de "lo que es posible" a "lo que es escalable".
Quienes adopten temprano la IA agéntica se moverán más rápido, atenderán mejor a sus clientes y superarán a la competencia. La brecha entre quienes experimentan y quienes ponen en operación estas capacidades solo va a ampliarse.
Reflexión final
Los LLMs abrieron la puerta, pero los agentes de IA cambiarán la forma en que operan las empresas. Snowflake Cortex está ayudando a hacer realidad ese cambio y, para los líderes de negocio, ahora es el momento de prestar atención.
