Data + AI
Agentes que actúan donde ocurre el trabajo, sobre datos en los que los equipos pueden confiar.
El valor de la IA aparece cuando los agentes razonan sobre datos gobernados dentro de Snowflake y ejecutan la siguiente acción en las herramientas que los equipos ya usan. Construimos ambos, y la interacción entre ellos, con Claude como socio de Anthropic. Probado primero a pequeña escala, en producción en 8 a 16 semanas.
Cómo funciona
Dos planos, un solo ciclo gobernado
Los agentes operan en dos lugares. Dentro de Snowflake, razonan sobre datos gobernados sin moverlos. En el flujo de trabajo, Claude ejecuta la siguiente acción donde los equipos ya están. Lo importante es la interacción: una solicitud cruza ambos planos y regresa citada, dentro de las políticas y registrada.
Dentro de Snowflake
Razonar sobre datos gobernados, sin moverlos
- Agentes de Cortex + AISQL, junto a los datos
- Semantic Views: una definición compartida de cada métrica
- Cortex Analyst + Search para respuestas con citas
- AI Agent Identity: acceso por agente, linaje completo
En el flujo de trabajo
Ejecutar la siguiente acción donde los equipos ya trabajan
- Claude en Slack, documentos y el navegador
- Claude Code en el flujo de trabajo de ingeniería
- Respuestas + acciones de vuelta en el ERP, el CRM y las aplicaciones
- Agentes personalizados sobre endpoints gobernados
Una identidad
Cada agente, dentro o fuera, actúa como una identidad gobernada con permisos por agente.
Endpoints gobernados
La empresa expone los datos como endpoints que los agentes invocan, nunca como copias sin procesar que retengan.
MCP
El protocolo abierto de Anthropic conecta Claude con los datos gobernados y las herramientas que usan los equipos.
Una solicitud, ambos planos
Un representante pregunta a Claude en Slack qué cuentas están en riesgo.
Claude invoca un endpoint gobernado; Cortex responde desde Semantic Views, con citas.
Claude redacta el mensaje de contacto en la bandeja del representante, dentro de la política.
Todo el intercambio queda registrado contra una única identidad y su linaje.
Lo que entregamos
Seis tareas, funcionando en ambos planos.
Cada una razona sobre datos gobernados dentro de Snowflake y aparece donde trabajan los equipos. Donde un proyecto real lo demuestra, las cifras están en la tarjeta.
Documentación que se lee sola
Reclamos, facturas y contratos que se clasifican, extraen y enrutan en segundos, en lugar de pilas ordenadas a mano. El acumulado de documentos se convierte en una tabla que los equipos pueden consultar.
60→95% de precisión · 4 s por documento
Ejecutivos que le preguntan directamente a los datos
Preguntas en lenguaje natural respondidas con citas frente a definiciones gobernadas, para que la reunión del lunes empiece desde la misma cifra y no desde tres versiones de ella.
Miles de SKU descontrolados, un solo agente de catálogo
Bajas y fallas, detectadas a tiempo
Modelos sobre datos de uso, facturación y sensores que identifican clientes y equipos en riesgo antes de que termine el trimestre, con las razones adjuntas.
Documentos, buscados por significado
Políticas, contratos y wikis respondidos directamente, con las fuentes citadas. Recuperación anclada en el propio contenido de la organización, para que las respuestas se mantengan precisas y actualizadas.
Agentes que actúan, dentro de las políticas
IA que da el siguiente paso, no solo lo describe: redacta la respuesta, registra la actualización, inicia el flujo de trabajo, cada acción dentro de permisos por agente y con un registro de auditoría completo.
IA donde los equipos ya trabajan
Respuestas y acciones que regresan al ERP, el CRM y las aplicaciones con las que opera el negocio, para que nadie tenga que entrar a otro panel para aprovecharlas.
¿Un caso de uso que no aparece en la lista? Si los datos lo permiten, podemos entregarlo. Cuéntenos la tarea →
Gobernado de forma predeterminada
Un perímetro, una identidad, ambos planos
La inferencia se ejecuta dentro de la cuenta de Snowflake del negocio, de modo que los prompts y los resultados permanecen dentro del mismo perímetro que los datos. Los agentes en el campo llegan a ellos a través de endpoints gobernados, nunca copias sin procesar, actuando como identidades verificables con permisos por agente. El acceso, el enmascaramiento y el linaje se mantienen en ambos planos, y las barreras de Cortex revisan cada llamada.
- Los modelos se ejecutan junto a los datos gobernados: sin copias, sin exportación
- Cada agente actúa como una única identidad gobernada, dentro o fuera
- Acceso, enmascaramiento y linaje heredados de Snowflake Horizon
- Cortex Guard y barreras de IA en cada llamada
Partner de Anthropic
Claude, de forma predeterminada.
Como Partner de Anthropic, Claude es el modelo de razonamiento al que recurrimos primero, dentro de Snowflake y en el flujo de trabajo. Es el mismo modelo en ambos planos, así que el comportamiento en el que un equipo confía en una demostración es el comportamiento que llega a producción.
- Dentro de Snowflake
- Claude se ejecuta como un modelo de Cortex, así que la inferencia ocurre junto a los datos gobernados y no se copia nada hacia fuera.
- En el flujo de trabajo
- Claude y Claude Code funcionan en las herramientas que los equipos ya usan, desde la bandeja de entrada hasta el IDE.
- Conectado por MCP
- El protocolo abierto de Anthropic enlaza los agentes con endpoints y herramientas gobernados, sin integraciones a medida.
SELECT AI_COMPLETE(
'claude-opus-4-8', -- nuestro modelo de razonamiento predeterminado
CONCAT('Classify this claim: ', claim_text)
)
FROM governed.claims;El conjunto de modelos se mantiene abierto. Todos los modelos principales se pueden invocar en Cortex, y cambiar uno es una modificación de una sola línea. Evaluamos cada caso de uso según calidad, costo y latencia, y Claude es donde empezamos para el razonamiento empresarial.
Credenciales
Certificados para ejecutar IA sobre datos empresariales
Cada modelo se ejecuta bajo los controles auditados de forma independiente de Snowflake, entregado por un equipo certificado en SnowPro que hace esto todos los días y que, como socio de Anthropic, construye con Claude.
Socio de Anthropic, construyendo con Claude
Ponga el agente correcto en el trabajo.
Cuéntenos el caso de uso. Aportaremos Claude, el gobierno y las personas para llevarlo a producción junto con el equipo, dentro de Snowflake y en el flujo de trabajo.