Veo cada keynote de Snowflake con la misma pregunta en mente: ¿qué cambia esto para las empresas con las que trabajamos?
Durante mucho tiempo la respuesta fue tecnológica. Queries más rápidos. Almacenamiento más barato. Datos compartidos. Después los modelos, después los agentes. Cada año la lista de lo que el software podía hacer crecía un poco más.
Expedition 2026 fue la primera vez que salí pensando que los anuncios más importantes eran sobre otra cosa: las decisiones que una empresa tiene que tomar antes de que valga la pena encender cualquiera de esas tecnologías.
Sridhar Ramaswamy lo dijo mejor de lo que yo podría en su keynote. Un agente que actúa sobre el negocio, dijo, "tiene que saber tres cosas importantes: qué significan los datos, en qué datos confiar y qué tiene permitido hacer".
He vuelto a esa frase varias veces desde entonces. Cada parte es una pregunta de dirección. Qué significa un número depende de quién es su responsable. En qué datos confiar depende de quién los revisa. Y qué tiene permitido hacer un agente depende de la autoridad y del dinero, que siempre han sido asunto del CEO.
Así que aquí es donde llegué. La tecnología ya está prácticamente lista. Lo que va a separar a las empresas ahora es qué tan bien están dirigidas, porque un agente adopta los hábitos de la organización que lo rodea. Si una empresa tiene responsables claros y definiciones limpias, los agentes la van a hacer más rápida. Si opera con conocimiento tribal y hojas de cálculo que alguien concilia cada lunes, los agentes van a automatizar la confusión, y a velocidad de máquina.
Lo veo en nuestro propio trabajo. Cada agente que hemos puesto en producción en Viewnear descansa en las mismas tres cosas: datos gobernados, definiciones aprobadas y un rastro hasta el origen de cada respuesta. Nuestros cinco aceleradores leen documentos y escriben registros validados en Snowflake, y el modelo resultó ser la parte fácil. El trabajo de verdad fue acordar qué significa cada registro y quién lo aprueba. Construimos con CoCo, el agente de código de Snowflake, y cada objeto que escribe pasa por una revisión antes de salir.
Primero, las definiciones
El anuncio que pondría hasta arriba de la agenda del consejo es Business Ontology. Le da a una empresa un solo lugar gobernado para dejar por escrito qué significan sus términos de negocio. Los responsables aprueban cada definición, y los agentes solo ven las aprobadas.
Está bien diseñado. Pero la palabra que se me quedó fue "responsables", porque da por hecho algo que muchas empresas todavía tienen pendiente: decidir quién es dueño de ingresos, de "cliente", de margen. En muchas empresas hay tres versiones de cada una, en manos de tres equipos, y alguien en una junta suaviza las diferencias. Las personas pueden trabajar así porque notan cuando un número se ve raro. Un agente simplemente usa la primera versión que encuentra.
Así que la primera decisión de IA para 2027 es, en el fondo, una decisión de organigrama. Poner un nombre junto a cada definición. Finanzas es dueña de ingresos. El equipo comercial, de cliente. El equipo de datos construye y mantiene cada definición, pero el negocio decide qué dice. Eso cabe en una junta de dirección, quizá dos.
Por eso también cada proyecto que hacemos empieza con un discovery que revela el estado real de los datos. En nuestro stand del Snowflake World Tour en octubre, después de "por dónde empiezo", la pregunta que más nos hicieron fue "¿puedo mostrarle esto a un auditor?". Quién lo aprobó, qué leyó, de dónde salió ese número. Las definiciones aprobadas responden buena parte de eso.
Ponerle un límite
Cortex AI Gateway es el anuncio que le mandaría al CFO y al CISO. Pone a cada agente detrás de un solo conjunto de controles: el gasto en IA queda atribuido y con límites estrictos, y todo lo que hacen los agentes queda registrado en la propia cuenta de Snowflake de la empresa.
Creo que esto cambia cómo se financia la IA. Los experimentos son fáciles de aprobar y difíciles de escalar. Una partida con un tope estricto, un responsable y un registro de lo que pagó es algo que un CFO puede aprobar otra vez, y otra.
Las empresas que pongan límites temprano van a avanzar más rápido. Suena al revés, pero un equipo que puede decir cuánto costó el primer agente aprueba el segundo mucho antes. Cuando definimos el scope de un proyecto nuevo, me gusta tener esa conversación con el CFO en la primera semana.
Decidir dónde va la aprobación
La parte de Expedition en la que sigo pensando son los agentes siempre activos que describió Snowflake: agentes que trabajan en segundo plano, en las herramientas que la gente ya usa, y que se reportan cuando una persona tiene que tomar una decisión.
En la superficie es un anuncio de tecnología. En el fondo, es organizacional. Si el software hace el trabajo y solo se reporta para decisiones, entonces el diseño de esos reportes es el sistema de gestión. ¿Qué decisiones puede tomar un agente por su cuenta? ¿Cuáles necesitan a una persona, y a cuál? Hoy eso vive en descripciones de puesto, matrices de aprobación y costumbre. Pronto va a vivir en una configuración.
Mi consejo a los equipos directivos: poner la cadena de aprobación por escrito antes de que llegue el primer agente siempre activo. Van a aparecer ambigüedades que llevan años en la organización, y resolverlas rinde con agentes o sin ellos.
Dónde invertiría, y dónde esperaría
Snowflake también facilitó entrenar modelos open-weight con los datos de una empresa, dentro de Snowflake. Para la mayoría de las empresas, yo empezaría con los modelos generales. La excepción es una empresa con un proceso propio a gran volumen, como siniestros, suscripción o cualquier operación con muchos documentos. Ahí, un modelo entrenado con sus propias decisiones puede volverse algo que le pertenece por completo. Probarlo por precisión y costo por tarea, con los casos de la propia empresa, normalmente deja clara la respuesta.
Snowflake también hizo gratuita su capacitación básica para cada cliente y partner, y me da gusto. La habilidad que de verdad escasea, eso sí, es saber especificar un resultado, revisar lo que construyó un agente y responder por lo que entrega. Esa se desarrolla con trabajo real, dentro de la empresa. Es una práctica que se construye adentro, y yo la empezaría ya.
Lo que yo haría este trimestre
- Poner un nombre junto a cada definición que aparece en la presentación al consejo.
- Ponerle un tope al gasto en IA y encender la observación de cada agente antes de que entre el segundo.
- Escribir la cadena de aprobación: qué puede decidir un agente solo y qué necesita a una persona con nombre.
- Darle un proceso recurrente a un agente, con los permisos de la persona responsable, y medirlo durante un trimestre.
- Presupuestar la revisión como se presupuesta la construcción, porque cuando los agentes construyen más, la revisión es donde todo se frena.
Snowflake ya construyó los controles. Que rindan depende del modelo operativo que cada empresa ponga alrededor, y creo que ahí es donde se van a ver las verdaderas diferencias entre empresas en 2027.
En Viewnear construimos soluciones agénticas dentro y alrededor de Snowflake. Si el equipo directivo está trabajando en algo de esto, con gusto comparo notas. Escribir al equipo.
