Snowflake, l’AI Data Cloud company, ha annunciato nel corso di Snowflake Expedition 2026 una serie di innovazioni fondamentali per l’era dell’agentic enterprise. Da oggi le aziende possono mettere al lavoro agenti AI che comprendono il business, operano all’interno del suo perimetro di controllo e generano risultati concreti e affidabili. Le innovazioni annunciate includono Business Ontology⁴, che stabilisce il contesto di business (lessico, definizioni ecc.) approvato dall’azienda nel quale gli agenti possono muoversi e fornire risultati coerenti, e Cortex AI Gateway² che governa ogni modello, tool e azione utilizzati dagli agenti. Con questa base, Snowflake CoCo, l’agente di coding per i team dati, e Snowflake CoWork, l’agente di lavoro personale per i knowledge worker, possono eseguire le operazioni ricorrenti che rallentano i team, generando un impatto reale.
A ulteriore supporto nell’automazione delle attività ripetitive, Snowflake ha introdotto CoCo e CoWork Bots⁵, veri e propri “colleghi AI” sempre attivi che operano continuamente in background e agiscono direttamente negli strumenti già utilizzati dai team, chiedendo un intervento umano solo quando è necessaria una decisione o un’approvazione.
La maggior parte delle aziende non ha difficoltà a costruire un agente AI, ma non si fida a sufficienza dei suoi output per portarlo in produzione. Secondo un recente report di MIT Technology Review sponsorizzato da Snowflake, per il 55% dei dirigenti aziendali è proprio la mancanza di contesto aziendale la principale causa di insight di scarsa qualità da parte degli agenti AI; frammentazione e inaccessibilità dei dati seguono al secondo posto (45%). Questo perché un agente AI che non ha chiara la definizione di “ricavo” per una determinata azienda produce con sicurezza una risposta sbagliata, che qualcuno dovrà poi intercettare. Inoltre, gli agenti AI si collegano a modelli, server MCP e sistemi aziendali più velocemente di quanto IT e sicurezza riescano a gestire, con nuovi rischi e costi imprevisti. Di conseguenza, molte aziende mantengono i loro agenti AI in una fase pilota senza fine, mentre cercano di capire come fidarsi pienamente di loro, controllarli e scalarli in tutta l’organizzazione.
Snowflake si trova in una posizione unica per colmare questo gap. Per oltre 14.500 aziende globali¹, Snowflake è già la piattaforma governata che connette dati, contesto aziendale, modelli e workflow AI da cui gli agenti dipendono. Le soluzioni annunciate oggi trasformano questa base in un sistema completo, in cui contesto, controlli ed esecuzione nascono insieme e si rafforzano a vicenda.
“Il successo delle aziende non dipenderà dalla quantità di agenti sviluppati, ma dalla capacità di questi agenti di interpretare veramente il contesto di business, accedendo ai dati giusti entro uno specifico perimetro di governance. Ciò consente alle aziende di identificare esattamente le azioni intraprese dall’agente e di stabilire le responsabilità”, afferma Christian Kleinerman, EVP of Product di Snowflake. “Snowflake ospita già i dati, il contesto e la governance su cui le aziende si basano. Estendendo Snowflake Horizon Catalog con Business Ontology e Cortex AI Gateway, contesto e governance non sono più aspetti da gestire a posteriori, ma diventano le fondamenta su cui si costruisce ogni agente AI dell’agentic enterprise.”
Maggiori dettagli sulle soluzioni annunciate
1. Business Ontology: immaginiamo che un responsabile commerciale chieda a un agente AI un report settimanale sul ricavo netto. Una dashboard fornisce un numero, un analista un altro, e un agente un terzo. Perché il report abbia valore, l’agente deve prima conoscere la definizione ufficiale aziendale di ricavo netto e chi l’ha approvata. Business Ontology fa esattamente questo, coordinandosi con una Semantic View, che calcola il dato, e con Cortex Sense⁵, che deduce ciò che non è ancora definito. Questo framework unificato stabilisce un unico contesto aziendale certificato per ogni agente, app e persona. Naturalmente, sono i team ad approvare le definizioni ufficiali, a collegarvi i dati rilevanti e ad assegnare a ciascuna un responsabile che monitori l’aderenza della definizione al business nel tempo. Le definizioni esistenti possono essere migrate da un catalogo di terze parti o da un foglio di calcolo con CoCo. In questo modo, quando un auditor chiede cosa si intendeva per ricavo netto nel secondo trimestre, si ottiene la risposta con una semplice ricerca.
2. Cortex AI Gateway: un agente AI che conosce la definizione giusta ha comunque bisogno dei controlli giusti su come accedere ai dati, chiamare i modelli e utilizzare gli strumenti. Cortex AI Gateway² applica a tutte le connessioni degli agenti AI, su cloud, framework e fornitori AI diversi, le stesse policy già in vigore per gli utenti umani, comprese le azioni che gli agenti svolgono sui dati aziendali tramite server MCP. Tornando all’esempio del report sul ricavo netto: Cortex AI Gateway Tools³ verifica, prima dell’esecuzione, che ogni chiamata a un tool effettuata dall’agente rispetti policy di autorizzazione granulari; Cortex AI Guardrails³ protegge l’agente da prompt injection e jailbreak; la cost governance² attribuisce la spesa al team proprietario del report e applica limiti rigidi; il Dynamic Model Routing⁵ invia il lavoro di routine a modelli più leggeri e meno costosi. Infine, Observability² registra ogni passaggio nell’account Snowflake del cliente, dove i team possono analizzarlo con Agent Trace Intelligence⁵, mentre Agent Abuse Detection⁵ individua gli agenti AI che operano oltre i propri permessi.
3. CoCo Automations²: consente ai team dati di descrivere un workflow solo una volta affinché sia poi eseguito autonomamente con qualsiasi frequenza, sia per attività ricorrenti sia per processi di lunga durata. Ogni esecuzione mantiene un audit trail e una cronologia delle attività, così i team possono vedere esattamente cosa ha fatto CoCo e sospendere o rieseguire un job quando necessario.
4. CoCo e CoWork Bots: operando come un vero e proprio braccio destro autonomo, i Bot agiscono per conto dell’utente, ereditandone tutti i diritti di accesso, il contesto e i permessi. Gli utenti possono impostare un obiettivo, come preparare un briefing per ogni riunione con i clienti, e i Bot prendono l’iniziativa e svolgono il lavoro in background, sempre entro i limiti di governance definiti per l’utente in Snowflake.
Infine, CoCo e CoWork si sono evoluti per funzionare direttamente negli strumenti che gli utenti già usano, come Snowflake for Slack³ e CoCo for Excel and Sheets³. Inoltre, con Skills and Plugin Sharing² e Profiles in CoCo³ e CoWork³ ciò che un team crea può essere riutilizzato da tutta l’azienda. Questa integrazione offre un’esperienza personalizzata e immediata, aiutando i team a standardizzare il loro lavoro garantendo flessibilità agli utenti in CoCo e controllo centralizzato in CoWork.
Note
¹ Al 2 settembre 2026.
² Il prodotto Snowflake è ora in GA.
³ Il prodotto Snowflake è ora in public preview.
⁴ Il prodotto Snowflake sarà a breve disponibile in public preview.
⁵ Il prodotto Snowflake è ora in private preview.
