Pasamos el 13 de octubre en el Hilton Reforma, parados en un stand, desde las ocho de la mañana hasta que prendieron las luces.
La frase de Snowflake para el día fue "Making AI Real for Business". La nuestra era más simple: llevar lo que ya funciona, ponerlo sobre una mesa y dejar que la gente intente romperlo.
A media tarde nuestro spot apareció en la pantalla principal, algo extraño de ver desde el fondo del salón.
Estas son las notas desde el piso de exhibición.
De qué se trató el día
Snowflake lo llamó la era de la empresa agéntica, y dedicó casi todo el keynote a qué tiene que ser cierto por debajo antes de que un agente se acerque a algo que de verdad importa.
Una lámina hizo el trabajo pesado.
Un plano de control agéntico va al centro del AI Data Cloud, con tres pilares alrededor: la elección de modelo de IA, los datos y el contexto de la empresa, y el software y las aplicaciones.
Nos gustó por lo que deja fuera. En esa lámina no aparece ningún agente. Lo que está al centro es un plano de control, y el pilar que sostiene el lado más cercano al trabajo real son los datos y el contexto de la empresa, que es la forma poco glamorosa de decir datos gobernados, definiciones de negocio y permisos que ya significan algo. Poner un agente sobre datos en los que nadie confía solo automatiza una discusión.
Si suena conocido, lo escribimos en junio, en Snowflake es ahora el plano de control de la empresa agéntica, cuatro meses antes de que fuera el tema de un keynote.
El stand
Sin presentaciones. Llevamos los cinco aceleradores que ya corren en producción y pedimos que nos pasaran algo real.
Y lo hicieron. Estados de cuenta, facturas, contratos, expedientes de crédito. Ese papeleo que vive en una carpeta compartida y le toma a alguien casi todo un día.
| Acelerador | Qué lee | Qué deja |
|---|---|---|
| DocLens | Paquetes de documentos mixtos | Registros de negocio validados |
| StatementIQ | Estados de cuenta | Saldos conciliados, ingresos y resúmenes trazables |
| UnderwriteIQ | Expedientes de crédito | Recomendaciones listas para revisión |
| InvoiceMatch | Facturas y pagos | Cargos duplicados, diferencias de precio y pagos sin conciliar |
| ContractLens | Contratos | Obligaciones, términos y renovaciones verificados contra los registros |
La explicación tomaba como un minuto. Esto lee los documentos, escribe registros validados dentro de Snowflake y deja el rastro de dónde salió cada cifra. Después lo corríamos y dejábamos que el resultado hablara.
La pregunta que contestamos todo el día
Casi nadie preguntó qué modelo usamos.
Lo que preguntaban, una y otra vez con palabras distintas, era por dónde empezar. Alguien describía un proceso que lleva tiempo desgastando a su equipo, casi siempre documentos más una hoja de cálculo más una persona que lleva tres años haciéndolo a mano, y luego preguntaba si eso era demasiado chico para contar como proyecto de IA, o si primero hacía falta un programa de cimientos de dos años.
Para la tarde la respuesta ya cabía en tres frases, así que aquí queda por escrito.
Empezar donde duele y donde alguien ya le puede poner número, sean horas a la semana, tasa de error o días que le agrega al cierre. Si nadie puede medir el dolor, nadie va a poder probar la mejora, y el proyecto se muere en la siguiente revisión de presupuesto. Elegir aquel cuyos datos se alcanzan este trimestre y no el que necesita cuatro sistemas que nadie ha unido nunca, y al terminar, conservar las tablas gobernadas y las definiciones que hicieron falta, porque esos son los cimientos, construidos mientras se hacía algo útil en vez de antes de hacerlo.
La otra pregunta, casi igual de frecuente, era sobre pruebas. No "confías en el modelo" sino "esto se lo puedo mostrar a un auditor". Quién lo aprobó, qué leyó, si una cifra del reporte se puede rastrear hasta la página de donde salió. Por eso los datos entran a Snowflake primero y lo ingenioso viene después. Hay más sobre cómo se construye eso en datos e IA, agentes en producción, y los casos de éxito lo muestran ya terminado.
La parte de la gente
La verdad, lo mejor no estaba en la agenda.
Los colegas de Snowflake de México y de Estados Unidos estuvieron en la misma sala al mismo tiempo, y por fin conocimos en persona a varias personas con las que llevábamos meses trabajando por correo.
Viewnear es Snowflake Premier y Select Services Partner y CoCo Preferred Partner, y no construye sobre nada más. True blue, como decían las pantallas todo el día.
En la práctica eso es menos un eslogan que una decisión sobre profundidad. Una sola plataforma significa que el equipo conoce sus fallas, las que solo aparecen en el segundo año, y que un mismo equipo responde por todo el camino, desde que los datos aterrizan en Snowflake hasta lo que termina actuando sobre ellos, en lugar de una frontera entre proveedores por la cual discutir.
También nos dimos tiempo para la foto con el oso.
Gracias a Snowflake por el día, por la alianza y por el equipo que mantuvo todo a tiempo. Gracias a quienes se pararon en el stand y nos dieron un documento real para correr.
Nos vemos en el siguiente. Si hay un proceso que duele, vale la pena traerlo y decimos con honestidad si es un buen primero. La página de la alianza con Snowflake tiene el detalle de lo que significan los niveles en la entrega, y se puede iniciar una conversación cuando el momento sea el adecuado.
