come la Data Platform crea l’Agentic Enterprise

La data platform di Snowflake definisce un ecosistema digitale attorno al quale orbitano modelli, applicazioni e dati. Il punto di aggregazione di questo ecosistema è Snowflake Intelligence: un sistema di controllo e governance degli agenti che, nella visione dell’azienda, è destinato a essere l’ossatura delle future Agentic Enterprise. L’intera suite rappresenta la soluzione di data platform che Snowflake offre ai suoi clienti.

Detto questo, ogni ecosistema ha le sue regole e le sue dinamiche interne. Durante lo Snowflake Summit in corso a San Francisco, abbiamo avuto la possibilità di vedere da vicino questa infrastruttura e i concetti sui quali si appoggia. A raccontarcelo sono stati Benoit Dageville, fondatore e Chief Architect, e Christian Kleinerman, Executive VP of Product di Snowflake.

I quattro pilastri della data platform di Snowflake

La piattaforma di Snowflake è costruita su quattro concetti fondamentali:

• Semplicità d’uso
• Affidabilità e controllo di dati e AI
• Apertura e interoperabilità
• Control plane accessibile

Questi elementi non sono, a dire il vero, una completa novità, poiché rappresentano una visione moderna delle direzioni in cui l’azienda si è sempre mossa. La missione originale con cui nasce Snowflake, infatti, è quella di aiutare i clienti a unificare i dati ed eliminare i silo applicativi attraverso una piattaforma omogenea. Alla fondazione la formula era leggermente diversa, poiché si parlava di un’architettura scalabile virtualmente all’infinito e senza bisogno di manutenzione, con un disaccoppiamento netto tra dati e parte computazionale.

Oggi la visione di Snowflake non tradisce le sue origini, ma si evolve in un’ottica di AI agentica per promuovere la nascita delle Agentic Enterprise. Nella visione di Snowflake, infatti, le grandi organizzazioni del futuro dovranno incorporare agenti intelligenti alla base della loro infrastruttura digitale per essere veramente competitive sul mercato. Questo, però, pone una serie di requisiti che l’azienda vuole soddisfare mettendo le risposte proprio nelle fondamenta della sua piattaforma.

Andiamo ora a vedere nel dettaglio gli aspetti fondamentali della soluzione di Snowflake.

La semplicità d’uso

Kleinerman, nel trattare l’argomento, parte proprio da una constatazione pratica: le architetture utilizzate oggi sono il risultato di una stratificazione storica che porta a una difficoltà d’uso senza precedenti. Negli ultimi sei mesi, tuttavia, Snowflake sta cercando di invertire questa tendenza attraverso una proposta che fino a ieri si chiamava Cortex Code e che oggi prende il nome di CoCo.

CoCo è nato come uno strumento a linea di comando, ma è rapidamente cresciuto per diventare un sistema complesso e multifunzionale. Non va confuso con un semplice assistente per la scrittura di codice; piuttosto, CoCo è un agente intelligente che usa le sorgenti dati aziendali per svolgere delle azioni. Attraverso un’interfaccia conversazionale, è possibile chiedergli di intraprendere attività basandosi sui dati disponibili. Questo importante compito viene svolto appoggiandosi a una serie molto estesa di funzionalità, che vanno dall’interoperabilità con LLM commerciali quali Claude e ChatGPT fino all’integrazione con Snowsight, l’interfaccia web di Snowflake. Inoltre, CoCo può interfacciarsi con una serie di database e infrastrutture cloud di terze parti. Nonostante questo solido punto di partenza, in occasione del Summit l’azienda alza ancora l’asticella annunciando una lunga serie di nuove funzionalità per CoCo, di cui vi proponiamo le più interessanti.

• Usare agenti AI attraverso Snowsight. L’utente può utilizzare CoCo attraverso Snowsight e far svolgere l’attività a un agente residente in cloud. Questo fa sì che non sia richiesta alcuna capacità di calcolo locale e non rende necessario che l’utente rimanga online per tutta la durata del processo.
• Disponibilità di una sandbox. Le operazioni possono essere eseguite in un ambiente isolato e protetto. Questo mette i dati sensibili e le informazioni di sistema al sicuro da accessi indesiderati o modifiche accidentali.
• API asincrone. Se ci si interfaccia a CoCo attraverso un linguaggio di programmazione, non si è più costretti ad aspettare il risultato di un’operazione, ma è possibile sottomettere un task e ricevere una notifica direttamente all’interno del nostro codice quando i dati sono pronti per essere utilizzati.
• CoCo Slackbot. Si tratta di una nuova integrazione con l’ecosistema di Slack. Un gruppo di lavoro può interagire con CoCo direttamente attraverso la piattaforma per avviare flussi di lavoro, verificare lo stato di esecuzione dei task e recuperare informazioni dalle sorgenti dati aziendali.
• CoCo Shareable Skills. Sono flussi di lavoro che un utente può definire e poi rendere disponibili all’interno della propria organizzazione. Una skill può assolvere un’attività di data engineering o di intelligenza artificiale di utilità generale. Questo permette a soluzioni personali di diventare risorse aziendali a disposizione di chiunque, favorendo la produttività generale.
• Gestione del ciclo di vita dell’intelligenza artificiale. CoCo è in grado di gestire dall’inizio alla fine l’intero ciclo di vita di un sistema di Machine Learning, dall’addestramento alla verifica fino alla messa in produzione della rete neurale.

Tutte queste funzionalità, e molte altre, sono accessibili via web con Snowsight, ma anche attraverso API e plugin per applicazioni molto note come Visual Studio Code ed Excel. Da oggi, a queste si aggiunge anche un’altra opzione: CoCo Desktop. Con questa novità, l’utente ha a disposizione un’applicazione nativa per accedere a tutte le funzionalità della piattaforma direttamente dal proprio computer.

Sempre in tema di semplificazione, anche se CoCo fa la parte del leone, non è solo. Vengono infatti annunciati anche Snowflake Datastream e Snowflake AI-Powered Migration. Il primo permette di intercettare ed elaborare dati direttamente da flussi real-time, come quelli provenienti da sistemi IoT e OT. Il secondo è un insieme di strumenti che consente di migrare dati tra architetture diverse con uno sforzo minimo.

Fiducia e controllo

Avere fiducia in una sorgente dati o in un agente vuol dire poterne garantire una serie di caratteristiche fondamentali. Non si tratta solo di sicurezza, ma anche di prestazioni, consistenza e osservabilità. Nella data platform di Snowflake, tutte queste caratteristiche convergono insieme alla governance all’interno dell’Horizon Catalog. Lo scopo di questo strumento è garantire che ogni persona e agente AI operi partendo dalla stessa interpretazione affidabile dei dati aziendali.

In occasione del Summit, Snowflake ha arricchito l’Horizon Catalog con una serie di nuovi concetti utili ad aumentare la fiducia e il controllo dei dati.

• Intent-Driven Governance. L’utente dichiara quale sia la sua intenzione in termini di sicurezza dei dati e il sistema si occupa di fare tutto quanto necessario per ottenerlo con l’assistenza di CoCo.
• Agent-Identity. Ogni agente AI ha una sua identificazione e diventa parte del contesto di esecuzione di un’azione. Di conseguenza, è possibile definire delle policy specifiche di accessibilità ai dati in base all’agente stesso.
• Data-Movement Policy. Diventa possibile stabilire delle regole precise su come i dati vengono spostati all’interno dell’architettura e su chi sia autorizzato a farlo.
• Multi-Party Approval. Alcune operazioni che manipolano dati particolarmente sensibili non possono essere eseguite per il volere di un solo utente, a prescindere dal fatto che sia un amministratore. Diventa quindi possibile rendere obbligatoria la verifica e l’approvazione di un secondo utente.

Nonostante questi miglioramenti, la fiducia da sola non è sufficiente: è necessario avere anche una chiara comprensione dei dati e del contesto generale dell’azienda. Ed è per questo che Horizon Catalog si arricchisce ora di Horizon Context. Questo nuovo componente interno si occupa di collezionare segnali, elaborarli e renderli disponibili agli agenti o a CoCo, in modo da arricchire il contesto e aggiungere informazioni semantiche ai dati. Quindi, Horizon Catalog potrà intraprendere azioni anche in base al significato assegnato ai dati.

Le novità del Summit, però, non si limitano all’Horizon Catalog. Ci sono infatti molte innovazioni legate alle prestazioni, tra le quali spiccano due annunci principali. Da una parte entra nell’offerta di Snowflake il Postgres Data Mirroring, per sincronizzare in modo fluido le tabelle tra Postgres e Snowflake. Dall’altra, è in arrivo una versione ottimizzata di Unistore, in grado di migliorare le prestazioni di un fattore 8 sulle tabelle ibride.

Dati in libertà

L’elemento dell’architettura di dati aperta fa parte da sempre del DNA di Snowflake. Non a caso, già in passato l’azienda ha lavorato molto sull’integrazione con Iceberg V3 e oggi fa parte del comitato che definisce le specifiche della versione 4. Salendo con il livello di astrazione, un altro aspetto su cui si concentrano l’attenzione e le richieste delle aziende è quello dell’interoperabilità semantica tra diverse architetture. E infatti, anche questa funzionalità è stata resa disponibile attraverso CoCo.

Allo stesso modo in cui non ci devono essere silo dal punto di vista applicativo, non ce ne devono essere neppure per le logiche di business. E appunto a questo punta il Data Sharing di Snowflake. Tra le novità annunciate al Summit troviamo un’altra funzionalità molto richiesta: l’estensione del Data Sharing alla possibilità di ricondividere le informazioni tra gli utenti. Inoltre, con il supporto di Iceberg, è ora possibile usare anche Open Sharing per condividere informazioni con soggetti esterni alla propria organizzazione.

L’annuncio più interessante, tuttavia, è quello relativo alla Multi-Party Collaboration. Grazie a questa nuova funzionalità, più team potranno collaborare all’interno di un ambiente isolato e sicuro. All’interno di questo spazio protetto vengono definiti ruoli precisi per chi produce e chi consuma i dati, ma nessuno dei partecipanti è in grado di vedere i dati grezzi degli altri membri del team. L’obiettivo è quello di fornire un’interpretazione collaborativa dei dati garantendo, al tempo stesso, privacy, governance e compliance.

Un’intelligenza artificiale ubiqua

Con l’idea di una tecnologia di intelligenza artificiale in grado di inserirsi in tutte le attività aziendali, il discorso si sposta su Snowflake CoWork. L’idea alla base di CoWork è quella di aiutare chiunque all’interno dell’organizzazione, dal CEO fino allo stagista, nella propria operatività quotidiana. Durante il 2026 Snowflake aveva già introdotto una serie di innovazioni per CoWork; tuttavia, in occasione di questo Summit, l’annuncio diventa ancora più sostanziale. CoWork si evolve in una prospettiva centrata sul suo utilizzatore. Questo perché ognuno di noi ha un modo unico di usare gli strumenti a sua disposizione. In un’ottica di agenti AI, uno strumento come CoWork deve trovare la modalità migliore per collaborare con l’utente ed entrare in sintonia con le sue abitudini. Ed è proprio per ottenere questo risultato che ora, all’interno di CoWork, viene inserito Personal Work Agent.

Personal Work Agent è un orchestratore di agenti in grado di capire quale sia lo strumento specializzato che di volta in volta ci sarà più utile. Inoltre, mantiene una memoria storica per imparare come migliorare il proprio supporto in base ai feedback sui risultati degli agenti sottostanti. Tutto questo, ovviamente, si svolge nel pieno rispetto delle policy aziendali e della sicurezza dei dati.

In aggiunta a questa svolta, CoWork si arricchisce anche di un sistema di skill personali e di connettori MCP (Model Context Protocol) per poter utilizzare un qualsiasi LLM tra quelli supportati, mentre in futuro potrà gestire anche dei task periodici proprio come CoCo.

Le nostre interazioni con i dati tramite CoWork possono inoltre diventare degli Artifact, ovvero degli elementi grafici che rappresentano dati estratti in tempo reale. Un Artifact può essere certificato e poi condiviso con gli altri utenti. Non si tratta più quindi di condividere un semplice report, ma un metodo per estrarre informazioni che prenderanno forma di volta in volta in base ai dati disponibili in quel momento.

Lo Snowflake Summit 2026 deve ancora chiudersi ma, come abbiamo visto, c’è già moltissima carne al fuoco. È inoltre possibile che altri importanti annunci vengano fatti in queste ultime ore.