L'espansione AI di Snowflake: un approccio duale

Snowflake sta rafforzando la sua posizione nel panorama dell'intelligenza artificiale con l'espansione delle piattaforme Snowflake Intelligence e Cortex Code. L'obiettivo è consolidare l'adozione e lo sviluppo di soluzioni AI all'interno del proprio ecosistema, offrendo strumenti mirati a diverse tipologie di utenti. Questa strategia riflette la crescente domanda di capacità AI sia per le operazioni aziendali quotidiane sia per lo sviluppo di applicazioni complesse.

Snowflake Intelligence è pensata per gli utenti business non tecnici, fornendo un'interfaccia intuitiva per l'esecuzione di attività tramite linguaggio naturale. Cortex Code, invece, si rivolge direttamente ai team di sviluppo e agli specialisti tecnici, offrendo un "layer" di codifica e orchestrazione per l'integrazione dell'AI nei processi di sviluppo software. Entrambe le piattaforme beneficiano di nuove funzionalità, tra cui un aumento delle integrazioni con software di terze parti e l'introduzione di capacità di automazione avanzate.

Snowflake Intelligence: L'AI per il business

Snowflake Intelligence si posiziona come uno strumento per l'automazione di attività all'interno dei flussi di lavoro aziendali esistenti. Gli utenti possono interagire con il Large Language Model (LLM) descrivendo le azioni desiderate in linguaggio naturale, come la preparazione di presentazioni, l'esecuzione di analisi multi-step o l'invio di messaggi di follow-up. La piattaforma è in grado di attingere dati da asset digitali interni ed esterni all'organizzazione, inclusi dati strutturati e non strutturati, grazie a protocolli e connettori predefiniti.

Un aspetto cruciale per le aziende è la governance dei dati. Snowflake Intelligence implementa rigorose limitazioni di accesso e permessi, garantendo la conformità e prevenendo la perdita di dati. La piattaforma introduce nuove interfacce basate su MCP (Model Context Protocol) e si integra con sistemi diffusi come la suite aziendale di Google, Jira e Salesforce (incluso Slack). È inoltre prevista una versione iOS dell'applicazione, che entrerà presto in public preview. La personalizzazione è un altro punto di forza: la piattaforma apprende dal comportamento degli utenti, consentendo di salvare e condividere i flussi di lavoro e riducendo la necessità di ripetere prompt contestualizzati grazie a finestre di contesto più ampie. Questi aggiornamenti sono il risultato del feedback raccolto tramite Project SnowWork, un'iniziativa di ricerca lanciata per raccogliere le preferenze degli utenti.

Cortex Code: Strumenti per gli sviluppatori

Cortex Code è specificamente progettato per i team di sviluppo software aziendali, dove gli algoritmi AI possono ottimizzare attività di basso livello. Descritto come un "layer" di codifica e orchestrazione, Cortex Code offre nuove opzioni per l'integrazione con fonti di dati esterne, supportando ora AWS Glue, Databricks e Postgres. La piattaforma può anche connettersi ad altri LLM tramite MCP e ACP (Agent Communication Protocol), quest'ultimo un protocollo orientato al commercio emerso in concomitanza con MCP.

Per gli sviluppatori, Snowflake sta rilasciando un'estensione di Cortex Code per VS Code, attualmente in private preview, e un plugin per Claude Code è in fase di sviluppo. È già disponibile un Agent Software Development Kit (SDK) per Python e TypeScript, che permette ai team di integrare le funzioni di Cortex Code nelle proprie applicazioni. I Cloud Agents, anch'essi in private preview, saranno accessibili tramite Snowsight, l'interfaccia basata su browser di Snowflake. La funzionalità "Plan Mode" consente agli utenti di visualizzare e approvare i flussi di lavoro prima dell'esecuzione da parte dell'AI, e l'azienda sta lavorando a una soluzione che permetterà agli utenti finali di esaminare i processi di ricerca più lunghi intrapresi dall'LLM per verificarne la veridicità.

Implicazioni e prospettive per l'impresa

L'approccio duale di Snowflake, che si rivolge sia agli utenti business mainstream sia ai team di sviluppo software, consolida la sua presenza nel mercato tecnico principale e al contempo ne espande l'adozione tra gli utenti con funzioni aziendali più generali. Le nuove integrazioni software, l'applicazione mobile e le opzioni basate su browser aprono a un mercato più ampio, mentre il supporto aggiuntivo per i sistemi esistenti aumenta l'attrattiva per le grandi imprese con flussi di lavoro e piattaforme software consolidate.

Secondo Snowflake, oltre 9.100 clienti utilizzano i suoi prodotti AI settimanalmente, e più della metà dei clienti ha adottato Snowflake Intelligence e Cortex Code nei sei mesi successivi al loro rilascio. Sameer Vuyyuru, Chief AI e Product Officer di Capita, ha sottolineato come Snowflake supporti il deployment sicuro dell'AI con la giusta governance in servizi altamente regolamentati e rivolti ai cittadini, dove performance, compliance e fiducia sono fattori critici. Questo evidenzia l'importanza di soluzioni che garantiscano sovranità dei dati e controllo, aspetti fondamentali per le organizzazioni che valutano alternative self-hosted o ibride per i carichi di lavoro AI/LLM. Per chi valuta deployment on-premise, esistono framework analitici che possono aiutare a definire i trade-off tra soluzioni cloud e infrastrutture locali.