Snowflake annuncia la disponibilità generale di Cortex Code e Semantic View Autopilot per accelerare lo sviluppo end-to-end e automatizzare creazione e governance di viste semantiche
Snowflake, l’AI Data Cloud company, presenta nuove innovazioni che forniscono alle aziende strumenti facili da usare, un ambiente interoperabile e agenti AI affidabili per passare più velocemente dai progetti data e AI alla produzione.
Questi miglioramenti includono la disponibilità generale di Cortex Code, un coding agent data-native, che comprende i dati aziendali e opera nel loro contesto, creato per automatizzare e accelerare lo sviluppo enterprise end-to-end; la disponibilità generale di Semantic View Autopilot, un servizio basato su AI che automatizza la creazione e la governance delle viste semantiche, offrendo agli agenti AI una comprensione delle metriche di business per fornire risultati coerenti e affidabili; e nuovi miglioramenti a Snowflake Postgres (presto in GA), il database più popolare al mondo¹, che ora funziona nativamente nell’AI Data Cloud, consentendo alle aziende di consolidare casi d’uso transazionali, analitici e di AI su un’unica piattaforma sicura.
Inoltre, Snowflake ha recentemente annunciato una nuova partnership pluriennale del valore di 200 milioni di dollari con OpenAI che consolida l’impegno delle due aziende verso la co-innovazione e le strategie di go-to-market (GTM), e rende i modelli di OpenAI disponibili nativamente per i 12.600 clienti globali di Snowflake all’interno di Snowflake Cortex AI.
“Affinché l’AI possa davvero fornire valore, deve superare la fase di sperimentazione ed essere integrata nei sistemi su cui i team fanno affidamento ogni giorno”, afferma Christian Kleinerman, EVP of Product di Snowflake. “Queste ultime innovazioni di prodotto reinventano di fatto il lavoro del developer, integrando l’AI direttamente nel ciclo di vita dello sviluppo, rendendo i dati pronti per l’AI fin dalla progettazione e aiutando le aziende a generare un impatto concreto sul business. Questo segna un cambiamento fondamentale nel modo in cui le organizzazioni lavorano con dati e AI, consentendo agli utenti di creare soluzioni affidabili, governate e pronte per essere eseguite su scala enterprise.”
Snowflake e OpenAI siglano una partnership da 200 milioni di dollari per portare l’AI aziendale sulla piattaforma dati più affidabile al mondo
Snowflake ha recentemente annunciato una nuova collaborazione con OpenAI che permette alle aziende globali di estrarre maggior valore dai loro dati proprietari con l’AI. Questo accordo di partnership pluriennale da 200 milioni di dollari consolida l’impegno di Snowflake e OpenAI verso l’innovazione e lo sviluppo congiunto di strategie GTM. Snowflake e OpenAI lavoreranno a stretto contatto per sviluppare e implementare congiuntamente soluzioni AI personalizzate che offrano un tangibile ritorno sull’investimento per i loro clienti enterprise.
La partnership rende inoltre i modelli di OpenAI disponibili nativamente per i 12.600 clienti globali di Snowflake all’interno di Snowflake Cortex AI, consentendo a organizzazioni globali come Canva e WHOOP di portare i modelli di OpenAI direttamente sui propri dati aziendali per ricerche approfondite e insight immediati. I modelli di OpenAI come GPT-5.2 saranno accessibili anche all’interno di Snowflake Intelligence, l’agente di intelligence aziendale affidabile che consente a ogni dipendente di accedere, analizzare e agire in modo sicuro su tutta la conoscenza della propria organizzazione utilizzando il linguaggio naturale.
Snowflake presenta Cortex Code, un agente di codifica AI che comprende il contesto dei dati aziendali per aiutare i team a creare più velocemente
Con la disponibilità generale di Cortex Code, gli utenti ottengono un agente AI in grado di comprendere e operare profondamente nel contesto dei loro dati aziendali. Permette a tutti, indipendentemente dalla loro competenza tecnica, dagli esperti di dati agli esperti di dominio, di costruire pipeline di dati, analisi e app AI più velocemente.
Mentre le aziende si affrettano a generare un impatto tangibile con l’AI, i dipendenti di tutte le organizzazioni affrontano una pressione crescente per muoversi più velocemente senza sacrificare fiducia, accuratezza o scalabilità. Per far progredire le iniziative di dati e AI in modo più rapido e affidabile, gli utenti necessitano di strumenti appositamente creati che comprendano i loro ambienti dati, semplifichino i compiti complessi e consentano flussi di lavoro sofisticati e affidabili attraverso il linguaggio naturale.
A differenza degli assistenti di codifica generici, Cortex Code comprende i dati, il calcolo, la governance e la semantica operativa di Snowflake, è personalizzabile e interoperabile, e progettato per funzionare ovunque su Snowflake e negli ambienti di sviluppo locali. Inoltre, si integra naturalmente nei flussi di lavoro esistenti e supporta l’intero ciclo di vita dello sviluppo, dalla progettazione e implementazione all’ottimizzazione fino alle operazioni, senza compromettere fiducia o sicurezza. I team possono utilizzare Cortex Code all’interno della piattaforma Snowflake tramite Cortex Code in Snowsight (presto in GA) o nel loro terminale o editor di codice preferito come VS Code o Cursor con Cortex Code CLI (ora in GA).
Per ridurre ulteriormente l’attrito che rallenta l’adozione dell’AI enterprise, Snowflake ha introdotto nuove funzionalità di “vibe coding”, evolvendo il modo in cui gli utenti costruiscono, distribuiscono e gestiscono flussi di lavoro dati AI-based su tutto lo stack con una nuova integrazione v0 di Vercel (presto GA). Ciò consente ai dipendenti, dagli sviluppatori agli analisti, di utilizzare il linguaggio naturale per creare ricche app basate sull’AI che possono essere distribuite in modo sicuro all’interno di Snowflake tramite Snowpark Container Services.
Snowflake rilascia Semantic View Autopilot per garantire che gli agenti AI operino sulle stesse definizioni di business
Snowflake ha presentato Semantic View Autopilot (ora in GA), un servizio potenziato dall’AI che apprende continuamente dall’attività reale degli utenti per garantire che la logica di business rimanga accurata e aggiornata. Di conseguenza, le aziende minimizzano le allucinazioni dell’AI riducendo il tempo di creazione dei modelli semantici da giorni a minuti, accelerando il time-to-market e ottenendo un vantaggio competitivo decisivo. Queste innovazioni ampliano le fondamenta enterprise-grade di Snowflake, garantendo che i sistemi AI come Snowflake Intelligence siano affidabili, governati e pronti a operare su vasta scala, il tutto lavorando direttamente sui dati più importanti delle organizzazioni.
Le aziende stanno implementando agenti AI in ambienti in cui le metriche di business sono definite manualmente e governate in modo incoerente, di conseguenza i sistemi AI non hanno una comprensione condivisa del contesto di business. Questo approccio frammentato e manuale alla costruzione del livello semantico è un ostacolo importante per l’adozione dell’AI, produce output inaffidabili e mina la fiducia nell’AI delle organizzazioni.
Semantic View Autopilot affronta questa sfida costruendo, ottimizzando e mantenendo automaticamente viste semantiche governate, eliminando così la necessità di una modellazione semantica manuale e soggetta a errori. Ciò si basa sull’impegno di Snowflake in iniziative come l’Open Semantic Interchange (OSI), che standardizza un livello semantico condiviso tra i leader dell’ecosistema. Mentre OSI fornisce la connettività per condividere la logica di business attraverso l’ecosistema, Semantic View Autopilot aggiunge l’intelligenza per crearla e mantenerla continuamente, rendendola il livello connettivo per un’AI affidabile e scalabile su tutti i dati, ovunque si trovino.
Dati aziendali pronti per l’AI con Snowflake Postgres e innovazioni avanzate per l’interoperabilità dei dati aperti
Snowflake ha annunciato nuovi miglioramenti a Snowflake Postgres, che ora funziona nativamente nell’AI Data Cloud, che consentono agli utenti di accedere, acquisire e migrare facilmente i dati da qualsiasi sorgente per costruire ciò di cui hanno bisogno su un’unica, sicura piattaforma. La maggior parte delle organizzazioni tiene ancora i propri database transazionali e analitici isolati su sistemi separati, un approccio legacy che costringe a fare affidamento su pipeline complesse per connettere tali sistemi. Questa frammentazione aggiunge costi elevati, rallenta lo sviluppo, introduce rischi e ritarda gli insight.
Snowflake Postgres elimina queste pipeline riunendo casi d’uso transazionali, analitici e di AI su un’unica piattaforma enterprise-ready. A sua volta, la piena compatibilità con Postgres open source consente alle aziende di spostare le loro app esistenti su Snowflake, senza modifiche al codice. Ora con Snowflake Postgres, i team possono alimentare AI e app critiche, analizzare le performance e le tendenze aziendali utilizzando i dati più aggiornati provenienti dalle loro operazioni e costruire funzionalità basate sull’AI come raccomandazioni o previsioni – tutto dagli stessi dati, senza doverli spostare tra sistemi.
