Snowflake refuerza su ecosistema de IA empresarial con nuevas integraciones y agentes
Snowflake acaba de anunciar importantes ampliaciones para Snowflake Intelligence y Cortex Code, sus herramientas orientadas a facilitar la adopción de la inteligencia artificial en las empresas. Entre las novedades más destacadas figuran los conectores basados en MCP (Model Context Protocol) y ACP (Agent Communication Protocol), el lanzamiento de una aplicación móvil para iOS, una extensión oficial para Visual Studio Code, un plugin para Claude Code y un nuevo SDK de agentes disponible en Python y TypeScript. Se trata de un paso sólido hacia la integración nativa de la IA y la automatización en el corazón de los flujos de datos corporativos.
Snowflake busca convertirse en el centro de control de la empresa agentic
El objetivo estratégico comunicado por la compañía es claro: Snowflake aspira a ser el centro de control para la gestión y desarrollo de agentes inteligentes dentro de la empresa. La hoja de ruta no habla de revoluciones mágicas, sino de consolidar progresivamente el trabajo analítico y el desarrollo directamente sobre la plataforma de datos gobernados, lo que aporta ventajas en seguridad y compliance, aunque no elimina la necesidad de una adecuada modelización y el control de costes de computación.
Según cifras oficiales, más de 9.100 clientes utilizan semanalmente productos de IA de Snowflake, y más del 50% emplea Cortex Code activamente desde su lanzamiento en noviembre de 2025. Estos datos subrayan el interés por la integración de IA en el día a día empresarial, aunque la compañía no precisa cuántos clientes han superado la fase piloto para pasar a despliegues sostenidos y productivos.
La documentación oficial de Snowflake y la sección de Cortex Code explican detalles técnicos y disponibilidad por regiones.
Nuevas capacidades en Snowflake Intelligence: integración profunda y automatización
Snowflake Intelligence sigue posicionándose como un asistente conversacional enfocado a usuarios de negocio dentro del propio entorno de datos de la organización. Las últimas incorporaciones incluyen conectores MCP con aplicaciones líderes del ecosistema SaaS como Gmail, Google Calendar, Google Docs, Jira, Salesforce y Slack, permitiendo leer y escribir datos de forma nativa sin necesidad de soluciones a medida (más detalles aquí).
- Skills (próximamente en disponibilidad general): posibilitan definir en lenguaje natural flujos de trabajo completos y automatizar su ejecución sin sacar los datos del entorno gobernado.
- Conectores MCP: extienden el alcance del asistente, permitiendo la interacción bidireccional con herramientas clave del entorno empresarial.
- App móvil para iOS (public preview): pensada para consultas y aprobaciones rápidas en movilidad.
- Deep research (public preview): generación de informes citados, combinando datos estructurados y no estructurados, y añadiendo contexto externo.
- Personalización continua: el asistente ajusta respuestas a cada usuario en función del histórico, incidiendo en la importancia de una correcta gestión de contextos y permisos.
- Artifacts: funcionalidad para guardar, compartir y reusar análisis y flujos completos en equipo.
La orientación del producto, vinculada al Proyecto SnowWork, busca adaptar las capacidades de la IA a necesidades empresariales reales y no forzar paradigmas disruptivos de difícil adopción.
Cortex Code: codificación “agentic”, apertura multicloud y nuevos SDKs
Cortex Code da un salto hacía convertirse en una plataforma abierta para el desarrollo y ejecución de agentes en el stack de datos. Además de habilitar integraciones nativas con AWS Glue, Databricks y PostgreSQL, el agente es ya compatible con MCP y ACP, lo que simplifica la interoperabilidad y reduce la necesidad de integraciones a medida.
- Soporte para sistemas externos: permite interacciones nativas con AWS Glue, Databricks y PostgreSQL, abriendo la plataforma a entornos multicloud y reduciendo el efecto “jardín amurallado”.
- Protocolos MCP y ACP: facilitan la comunicación entre distintos agentes y herramientas de IA, permitiendo una rápida integración.
- Extensión para VS Code (private preview) y plugin para Claude Code: integración de los agentes en el entorno de trabajo habitual de los desarrolladores, mejorando la productividad y usabilidad.
- Agent SDK para Python y TypeScript: posibilita la inserción de agentes inteligentes en aplicaciones propias, un paso clave para la extensibilidad y personalización del entorno.
- Sandboxes en Snowsight (private preview), con Plan Mode y Snap & Ask: entornos de pruebas cloud con revisión y aprobación previa de los planes de acción por parte del usuario.
El Plan Mode destaca por aportar control y transparencia: los agentes no ejecutan cambios sensibles o costosos sin validación humana, una práctica cada vez más extendida en herramientas de automatización y especialmente valiosa para entornos con altos requerimientos de compliance y control de riesgos.
Puntos críticos de adopción y contexto competitivo
Snowflake presenta testimonios de clientes como Accenture, Capita, Telenav (procesando 20 TB mensuales y 200 millones de eventos diarios), United Rentals (en más de 1.600 sedes) y Wolfspeed, aunque muchas declaraciones mantienen el enfoque de marketing, incidiendo en conceptos como la “voz de confianza de los datos” y la “agilización de decisiones”.
La tendencia de fondo en el sector es clara: el dato gobernado es el centro de la inteligencia artificial empresarial, pero el control de costes y la gobernanza siguen siendo factores determinantes. Soluciones como Snowflake, Databricks o Confluent apuestan por establecerse como la base tecnológica donde se orquestan y monitorizan los agentes inteligentes (análisis comparativo en Revista Cloud y casos recientes de Confluent Intelligence).
Para los CTOs y responsables técnicos interesados en la adopción, los aspectos clave a revisar son:
- Disponibilidad y madurez: muchas funcionalidades siguen en “preview” (privada o pública), lo que implica posibles cambios de API y menor garantía.
- Gobernanza: claridad sobre la gestión de permisos, trazabilidad de acciones de los agentes, y control del flujo de datos entre skills, artifacts y conectores externos.
- Costes: operaciones como deep research o agentes que combinan y orquestan múltiples pasos pueden elevar el consumo y, por tanto, la factura cloud.
Preguntas frecuentes sobre las novedades de Snowflake
¿Qué es Cortex Code y cuándo fue lanzado?
Cortex Code es el entorno de codificación inteligente de Snowflake lanzado en noviembre de 2025. Actualmente aporta soporte nativo para AWS Glue, Databricks, PostgreSQL e integra SDKs en Python y TypeScript para extender sus capacidades a aplicaciones propias.
¿En qué consisten los conectores MCP?
Los conectores MCP (Model Context Protocol) permiten a Snowflake Intelligence interactuar de forma directa y segura con plataformas externas como Gmail, Google Docs, Jira, Salesforce y Slack, eliminando la necesidad de desarrollos específicos.
¿Cómo utilizan MCP y ACP los agentes en Cortex Code?
Mediante estos protocolos, los agentes pueden comunicar y operar en diferentes ecosistemas de IA y automatización empresarial, agilizando integraciones y reduciendo los costes de mantenimiento.
¿Qué funciones aporta la app móvil de Snowflake Intelligence?
Actualmente en
