Questa però non è più la domanda giusta.

È una delle conclusioni più nette che emergono dalla quinta edizione del report The Modern Marketing Data Stack di Snowflake, costruito sull’analisi di oltre 11.500 clienti attivi e su cinque anni di osservazione continua dell’ecosistema. Nel 2026, le organizzazioni marketing più avanzate non si chiedono quale tool aggiungere allo stack. Si chiedono come fare in modo che l’intelligenza artificiale possa operare nell’organizzazione esistente in modo scalabile, affidabile e responsabile. 

Dall’AI che assiste all’AI che agisce

Negli ultimi due anni, l’adozione dell’AI generativa nel marketing è diventata pervasiva. Ma il cambiamento più rilevante che il report Snowflake ha registrato non riguarda la generazione di contenuti o il supporto all’analisi. Riguarda l’emergere dei primi workflow agentici: sistemi che non assistono su un task singolo, ma disegnano workflow, lanciano azioni e influenzano decisioni.

Scott Brinker, analista di chiefmartec e voce di riferimento del settore, lo ha sintetizzato in modo preciso: “L’AI non ha ridefinito lo stack principalmente sostituendo gli strumenti, ma creando un nuovo control plane al di sopra di essi”. I sistemi esistenti continuano a gestire canali ed esecuzione. Ma l’intelligenza si è spostata a monte, in un layer che assembla il contesto, prende le decisioni, e poi guida l’azione su tutto il resto.

Questo significa che la qualità dello stack non si misura più sulla somma delle funzionalità dei singoli tool, ma dalla capacità di quel layer di controllo governato di operare efficacemente. 

Il tradeoff che la maggior parte degli stack non risolve

C’è una tensione strutturale che emerge con chiarezza dai dati di questa edizione. Le organizzazioni marketing, oggi, sono chiamate a fare due cose contemporaneamente, e in apparente contraddizione: proteggere i dati del cliente, per soddisfare requisiti di privacy, fiducia e compliance, e usare quegli stessi dati ovunque possano creare valore, dalla personalizzazione alla misurazione all’AI.

La maggior parte degli stack affronta un aspetto lasciando l’altro in secondo piano. Architetture costruite su decine di copie dei dati distribuite tra tool diversi creano latenza, frammentazione e gap di governance che diventano insostenibili nel momento in cui entrano in gioco agenti automatizzati. Il problema non è tecnico, è architetturale. E ha conseguenze dirette sulla velocità con cui un’organizzazione può scalare l’AI in modo sicuro. 

La governance non è il freno. È l’infrastruttura.

C’è un malinteso diffuso da correggere. Governance non significa rallentare l’innovazione per soddisfare il team legal. Significa costruire l’architettura che permette agli agenti AI di agire con autonomia, offrendo ai team un modo per muoversi più rapidamente senza perdere il controllo.

Kate Mackie, Chief Marketing Strategy and Operations Officer di EY, lo dice in modo diretto: “Senza dati affidabili e ben gestiti, ogni ambizione nel campo dell’AI si riduce a rumore: lenta, rischiosa e impossibile da scalare. I team che oggi hanno successo sono quelli che stanno modernizzando le proprie data foundation, prima di ogni altra cosa.”

La governance deve essere integrata nei processi di accesso, condivisione e attivazione dei dati, non gestita manualmente a monte tramite policy. Semantiche condivise, identity resolution affidabile, consent enforcement automatizzato: non sono requisiti tecnici astratti. Sono le precondizioni perché un agente possa agire senza doversi chiedere ogni volta se si stanno usando i dati giusti nel modo giusto.

Cosa ci dicono cinque anni di dati

L’arco delle cinque edizioni del report racconta una progressione coerente. Nel 2022 venivano mappate sei categorie, con focus sull’adozione. Oggi le categorie sono molte di più, e per la prima volta la governance degli agenti non-umani emerge come categoria esplicita di rischio e opportunità.

I numeri dell’ecosistema confermano una maturazione, non una frammentazione: l’84% dei vendor presenti nell’edizione precedente sono ritornati anche in questa, e l’86% delle organizzazioni che erano leader nel report dell’anno scorso ha mantenuto la propria posizione. Quattordici vendor hanno mantenuto lo status di leader in tutte e cinque le edizioni, un segnale che la rilevanza duratura richiede molto più che feature aggiornate. Richiede integrazione profonda con la realtà operativa dei clienti. Il 64% dei vendor indicati come “ones to watch” nella prima edizione è oggi riconosciuto come leader: il mercato premia chi dimostra di saper crescere, non chi promette di farlo.     

La scelta da fare adesso

Il prossimo capitolo del marketing data stack non si gioca sul numero di agenti AI che le organizzazioni riescono a distribuire, ma sulla loro affidabilità e sulla capacità di governarli con piena visibilità su ciò che fanno e sul perché.

Il successo delle organizzazioni non risiede necessariamente nell’estrema automazione, ma piuttosto nel costruire un sistema in cui l’AI può agire in maniera affidabile: con i dati giusti, i permessi giusti, il contesto giusto, e la supervisione umana nel momento in cui conta davvero.

Questo è il significato di governing the agentic enterprise. Ed è una scelta architetturale che le organizzazioni marketing stanno facendo adesso, e che determinerà chi sarà in grado di scalare nei prossimi tre anni.

Articolo a cura di Denise Persson, Chief Marketing Officer, Snowflake

L'articolo Il marketing ha smesso di scegliere i tool. Ora governa gli agenti. proviene da Data Manager Online.

Snowflake, l’AI Data Cloud company, ha presentato allo Snowflake Summit 26 un’ampia gamma di innovazioni progettate per accelerare l’adozione dell’Agentic AI in ambito aziendale. Grazie a Snowflake CoCo, Snowflake CoWork, Snowflake Horizon Catalog e alla piattaforma dati interoperabile Snowflake, le aziende possono ora costruire, governare e operazionalizzare l’AI su una base unica, connessa e affidabile.

Nel passaggio dalla fase di sperimentazione dell’AI all’implementazione di sistemi autonomi su larga scala, le aziende necessitano di una piattaforma capace di connettere dati, contesto di business, governance e decisioni in modo trasversale all’intera organizzazione. Le innovazioni annunciate integrano agenti AI, dati aziendali governati, comprensione semantica e interoperabilità aperta in un control plane unificato, permettendo ai team di mettere in produzione l’AI con fiducia.

“Il futuro dell’AI in ambito enterprise dipenderà dalla capacità delle organizzazioni di connettere efficacemente intelligenza, dati affidabili e azione concreta in tutta l’azienda”, afferma Marika Lilla, Country Manager di Snowflake. “Con gli annunci dello Snowflake Summit 26, presentiamo innovazioni che alimentano l’agentic enterprise, fornendo alle organizzazioni una base affidabile e un control plane per sviluppare l’AI più rapidamente, renderla operativa in sicurezza e su larga scala, e consentire a team e agenti AI di collaborare partendo da un contesto di business condiviso, indipendentemente da dove risiedano i dati.”

Snowflake CoCo ridefinisce lo sviluppo dell’AI in ambito enterprise

Snowflake ha annunciato importanti nuove funzionalità per Snowflake CoCo, l’agente di sviluppo che accelera la programmazione, permettendo ai developer di automatizzare i workflow, sviluppare applicazioni e rendere operativa l’AI attraverso semplici conversazioni basate sull’obiettivo da raggiungere.

• Le nuove funzionalità di CoCo estendono l’esperienza su desktop, mobile, Slack, VS Code, Claude Code e Microsoft Excel, consentendo agli sviluppatori di lavorare direttamente con gli strumenti e in ambienti che già utilizzano quotidianamente.
• Snowflake ha inoltre presentato Snowflake Datastream, un servizio di streaming completamente gestito per Apache Kafka che permette di alimentare app e agenti AI in tempo reale con dati sempre aggiornati e in continuo flusso, direttamente all’interno dell’ambiente Snowflake.
• L’integrazione tra CoCo e Datastream semplifica il modo in cui le organizzazioni costruiscono e rendono operativa l’AI in tempo reale, unendo lo sviluppo assistito dall’AI con dati governati in tempo reale all’interno di un’unica piattaforma.

Snowflake CoWork potenzia l’agentic enterprise

Snowflake ha inoltre annunciato innovazioni per Snowflake CoWork, l’agente personale che aiuta i knowledge worker a lavorare in modo più intelligente, permettendo alle organizzazioni di passare più rapidamente dalla fase di analisi a decisioni concrete e di impatto.

• Le nuove funzionalità di CoWork, tra cui Cortex Sense, Artifacts, Deep Research, User Skills e altre opzioni di personalizzazione, consentono ai team di interagire con dati aziendali e AI attraverso un’esperienza agente unificata e consapevole del contesto.
• CoWork permette di superare le tradizionali esperienze reattive di domanda-risposta, evolvendo verso un’intelligenza proattiva e personalizzata che supporta i team nell’automazione dei workflow, nell’accelerazione del decision-making e nel rendere operativa l’AI in tutta l’azienda.
• Snowflake ha inoltre introdotto Cortex Training, che estende Snowflake Cortex AI con un’infrastruttura completamente gestita per personalizzare e addestrare foundation model direttamente dove risiedono i dati aziendali.

Snowflake Horizon Catalog crea una base affidabile per l’AI enterprise

Snowflake ha annunciato novità anche per Snowflake Horizon Catalog che ridefiniscono il modo in cui le aziende governano, contestualizzano e proteggono l’AI su larga scala.

• Le nuove funzionalità, tra cui Horizon Context, garantiscono che ogni persona, strumento e agente AI operi partendo dallo stesso contesto di business affidabile, mentre le innovazioni per la sicurezza dell’AI forniscono controlli specificamente progettati per governare e proteggere i sistemi AI aziendali.
• Le innovazioni di sicurezza, tra cui Agent Identity e i miglioramenti allo Snowflake Trust Center, aiutano le organizzazioni a rafforzare visibilità, governance e controllo mentre estendono l’uso dell’AI e dei sistemi autonomi in tutta l’azienda.
• Snowflake ha inoltre introdotto Adaptive Compute, che ottimizza automaticamente le risorse di calcolo e software in tempo reale per garantire prestazioni AI e applicative veloci ed efficienti su scala enterprise, eliminando la necessità di tuning manuale o gestione dell’infrastruttura.

Snowflake accelera l’interoperabilità senza limiti

Snowflake ha introdotto nuove funzionalità di interoperabilità che permettono alle organizzazioni di accedere, governare, condividere e agire sui dati in modo fluido su      Snowflake, data lake esterni e sistemi open, senza dover spostare o duplicare i dati.

• Le innovazioni per l’interoperabilità, tra cui il supporto per Apache Iceberg v3, Snowflake Storage per Apache Iceberg Tables, gestione degli accessi a motori esterni e supporto per Iceberg REST Scan Plan API, stabiliscono un’unica base governata per dati e AI aziendali.
• Alimentate da Snowflake Horizon Catalog e Apache Polaris, queste funzionalità consentono alle organizzazioni di lavorare in sicurezza a partire da un’unica copia live e governata dei dati aziendali, accessibile attraverso cloud, strumenti, motori e sistemi enterprise diversi.
• Snowflake permette alle organizzazioni di interagire in modo sicuro con i propri dati aziendali usando il linguaggio naturale grazie a Snowflake CoCo e Snowflake CoWork, mentre Automatic Data Agents e Agent Sharing trasformano automaticamente i dataset condivisi in agenti AI conversazionali con governance integrata.

L'articolo Con innovazioni in AI, governance e interoperabilità Snowflake accelera la trasformazione delle imprese nell’era degli agenti proviene da Data Manager Online.

Snowflake, l’AI Data Cloud company, e Anthropic, la società di ricerca e sicurezza sull’AI, hanno annunciato a Snowflake Summit 26 un’evoluzione significativa della loro partnership strategica volta ad aiutare le imprese a passare più rapidamente dalla sperimentazione dell’AI alla produzione.

La crescente domanda di AI governata e pronta per la produzione trova conferma presso gli oltre 13.900 clienti Snowflake: più di 13.600 aziende utilizzano infatti ogni settimana i prodotti AI di Snowflake. L’azienda ha inoltre registrato una rapida adozione delle sue innovazioni come Snowflake Cortex Code – l’agente di coding che permette di lavorare più velocemente, diventato il prodotto in più rapida crescita nella storia di Snowflake con oltre 7100 utenti – e Snowflake Intelligence, l’agente personale che aiuta a lavorare in modo più intelligente.

Facendo leva sulla partnership siglata nel dicembre 2025 che ha visto l’integrazione di modelli Claude direttamente in Cortex AI su tutte le principali piattaforme cloud e ha definito una strategia go-to-market congiunta, Snowflake e Anthropic permettono alle imprese globali di distribuire agenti AI sui loro dati di business più critici. Anthropic fornisce modelli con funzionalità di frontiera attraverso Claude, mentre Snowflake rende Claude enterprise-ready, portandolo direttamente nell’ambiente di dati, governance, sicurezza e collaborazione in cui i clienti già operano. Attraverso Cortex AI, è possibile utilizzare Claude con i propri dati Snowflake, distribuire agenti AI con controlli di livello enterprise e selezionare il modello Anthropic più adatto allo specifico workload senza spostare dati sensibili al di fuori dell’ambiente Snowflake.

“La rapida adozione di modelli come Claude attraverso Snowflake Cortex AI riflette un cambiamento nelle aspettative delle aziende nei confronti dell’AI”, spiega Christian Kleinerman, EVP of Product, Snowflake. “I clienti vogliono un’AI che lavori direttamente sui loro dati governati, non in sistemi isolati. Stiamo registrando una forte domanda su tutti i nostri prodotti AI, con Snowflake Cortex Code che è diventato quello in più rapida crescita nella storia di Snowflake. Insieme ad Anthropic, stiamo aiutando le organizzazioni a passare più rapidamente dalla sperimentazione alla produzione, gettando le basi per l’agentic enterprise, in cui AI, dati e governance lavorano insieme per generare risultati di business concreti.”

“I clienti Snowflake utilizzano sempre più Claude per supportare indagini di cybersecurity, accelerare analisi finanziarie, sviluppare applicazioni dati in produzione e molti altri workflow”, commenta Steve Corfield, Head of Global Business Development & Partnerships, Anthropic. “Snowflake crea l’ambiente dati governato su cui le aziende già fanno affidamento, e Claude porta la capacità di ragionamento per mettere quei dati al lavoro. Insieme consentiamo alle organizzazioni di utilizzare un’AI affidabile sui loro dati di business più critici.”

Crescente trazione nel mercato enterprise presso clienti e partner

Man mano che le aziende adottano l’AI nei workflow critici, i clienti si rivolgono a Snowflake e Anthropic per supportare casi d’uso avanzati che richiedono contesto approfondito, forte capacità di ragionamento e controlli di livello enterprise tra cui supporto ai clienti e analisi finanziaria, ricerca nel settore life science, produttività degli sviluppatori e sales intelligence, dove il contesto di business reale è determinante. Questo slancio abbraccia ogni settore industriale, mentre le organizzazioni cercano di eseguire l’AI direttamente su dati governati all’interno dei sistemi in cui avvengono le attività. L’ecosistema di partner Snowflake estende questo valore, aiutando i clienti comuni a progettare, distribuire e scalare le soluzioni AI di Snowflake e Anthropic per generare risultati di business concreti.

“La collaborazione con Snowflake e Anthropic unisce avanzate capacità AI con una data foundation governata, consentendo alle organizzazioni di integrare l’intelligenza direttamente nei loro processi di business core”, aggiunge Jason Salzetti, Chair and CEO, Deloitte Consulting LLP. “Deloitte svolge un ruolo critico nell’aiutare i clienti a progettare, costruire e scalare queste soluzioni, accelerando il time-to-value e supportando l’allineamento dell’AI agli standard enterprise di rischio, compliance e performance. Questa collaborazione sta aiutando i nostri clienti a trasformare l’AI in risultati di business misurabili.”

Snowflake e Anthropic innovano per portare l’AI governata all’azienda

Snowflake e Anthropic collaborano per permettere alle aziende di costruire un’AI potente, sicura e profondamente radicata nel loro contesto di business. Le due aziende hanno rapidamente ampliato la loro co-innovazione, lavorando in sintonia per portare capacità AI avanzate in produzione per i clienti enterprise, confermando un impegno condiviso volto a rendere l’AI pratica, governata e scalabile per casi d’uso di business reali. Le principali aree di innovazione includono:

• Applicare AI avanzata ai dati enterprise governati:Snowflake integra i modelli Anthropic Claude in Cortex AI, così i clienti possono sfruttare capacità di ragionamento all’avanguardia su tutti i tipi di dati mantenendo i controlli di governance e sicurezza di Snowflake.
• Mettere i knowledge worker in condizione di trasformare i dati in azioni:Snowflake Intelligence è alimentato da modelli come Claude per abilitare query in linguaggio naturale, ragionamento sui dati enterprise, e trasformare gli insight in azioni. Combinando contesto di business con governance affidabile e modelli AI di frontiera, Snowflake Intelligence aiuta i team ad andare oltre i dashboard statici per scoprire il “perché” e accelerare un processo decisionale più consapevole.
• Accelerare la produttività degli sviluppatori sui data workload  enterprise: Cortex Code è anch’esso alimentato da modelli leader come Claude. È progettato appositamente per gli schemi dati, le app dati e i workflow Snowflake, e traduce un singolo prompt in pipeline e app pronte per la produzione, rendendolo ideale per le aziende che gestiscono dati e governance complessi in Snowflake. Le aziende che già utilizzano Claude Code per lo sviluppo di software, API e app possono integrare in modo sicuro i dati Snowflake governati nei loro workflow di sviluppo attraverso il plugin Cortex Code per Claude Code.
• Costruire agenti AI pronti per la produzione su dati affidabili: Cortex Agents, il framework Snowflake per la costruzione di agenti AI enterprise, consente ai clienti di creare agenti che recuperano, ragionano e agiscono su dati enterprise governati, con Claude a supporto di una serie di casi d’uso tra cui l’automazione del supporto clienti, l’analisi dei dati e le operazioni core.
• Semplificare il modo in cui le aziende gestiscono e scalano gli investimenti AI:in quanto uno dei sei launch partner del Claude Marketplace, Snowflake sta lavorando con Anthropic per semplificare il procurement e introdurre modelli commerciali congiunti, consentendo ai clienti di utilizzare gli impegni di spesa già assunti con Anthropic per accedere alle capacità AI di Snowflake e consolidare i propri investimenti in AI.
• Rafforzare la sicurezza e il deployment di un’AI responsabile:Snowflake e Anthropic condividono un impegno verso la sicurezza di livello enterprise, la governance e l’AI responsabile, inclusa la collaborazione sulle nuove capacità di Claude Code Security per identificare, valutare e rimediare le vulnerabilità con supervisione umana integrata.

L'articolo Sulla spinta della crescente domanda di AI governata, Snowflake e Anthropic accelerano l’adozione dell’AI enterprise proviene da Data Manager Online.

Snowflake, l’AI Data Cloud company, ha siglato un accordo strategico di collaborazione (SCA) pluriennale con Amazon Web Services (AWS), con l’obiettivo di accelerare l’adozione dell’agentic AI in ambito enterprise e aiutare i clienti in tutto il mondo a sviluppare e distribuire soluzioni AI in modo più rapido e sicuro. Nell’ambito di questa collaborazione estesa, Snowflake assume un impegno infrastrutturale pluriennale da 6 miliardi di dollari con AWS – il più significativo della sua storia – a testimonianza della crescente domanda enterprise di workload AI e dati eseguiti su AWS.

Iniziata undici anni fa, la collaborazione tra Snowflake e AWS si è trasformata in una delle partnership più ampie e strategiche nel panorama del software enterprise. Oggi, la maggioranza dei clienti Snowflake opera su AWS, mentre AWS riconosce Snowflake come partner di riferimento per l’adozione globale da parte dei clienti. Il nuovo accordo conferma questo percorso con integrazioni di prodotto più profonde tra AI generativa e agentica, un’espansione delle attività go-to-market tramite AWS Marketplace e investimenti congiunti in programmi di customer success, migrazioni di workload e soluzioni industriali strategiche, pensate per aiutare le imprese a passare dalla sperimentazione con l’AI a risultati su scala produttiva.

“L’AI ha generato un enorme entusiasmo, ma per le imprese la vera sfida, e contemporaneamente la vera opportunità, è quella di trasformare l’intelligenza in azione”, spiega Sridhar Ramaswamy, CEO di Snowflake.  “Stiamo entrando nell’era dell’agentic enterprise, in cui i sistemi AI non si limitano a rispondere a domande, ma aiutano le organizzazioni a ragionare su dati affidabili, coordinare workflow e generare risultati concreti per il business. Insieme ad AWS, rendiamo più semplice per le aziende portare l’AI direttamente sui dati governati, così da accelerare le attività, operare con maggiore chiarezza e creare un impatto misurabile su scala.”

“Le imprese stanno rapidamente passando dalla sperimentazione dell’AI alla messa in campo di agenti intelligenti capaci di portare risultati di business concreti”, commenta Matt Garman, CEO di AWS. “Snowflake utilizza AWS fin dal primo giorno e il rafforzamento del suo impegno a operare su Graviton offre ai clienti le performance di livello mondiale, la flessibilità e l’ottimizzazione dei costi di cui hanno bisogno per eseguire workload di data warehousing e AI su larga scala.”

Portare l’AI dove si trovano i dati enterprise

L’AI è potente solo quanto i dati che la alimentano. Questa collaborazione estesa si fonda su un’architettura tecnica che porta i foundation model direttamente sui dati enterprise governati, eliminando la complessità e il rischio di spostare informazioni sensibili tra sistemi diversi.

Snowflake Cortex AI consente ai clienti di sviluppare e distribuire applicazioni AI per text-to-SQL, sintesi, analisi del sentiment ed estrazione di entità direttamente all’interno dell’     ambiente Snowflake. Le imprese stanno adottando rapidamente queste capacità per eseguire l’AI su dati affidabili e governati, senza spostarli al di fuori del loro perimetro di sicurezza aziendale. Snowflake sfrutta i processori AWS Graviton, garantendo significativi miglioramenti nel rapporto prezzo/prestazioni, e utilizza istanze Amazon EC2 ad alte prestazioni con accelerazione GPU per il training e l’inferenza di modelli AI.

Accelerare l’adozione dell’AI con AWS

Da quando è disponibile su AWS Marketplace, i clienti hanno scelto Snowflake come il percorso più rapido per acquisire e distribuire le sue funzionalità AI e dati. Le vendite complessive hanno superato i 7 miliardi di dollari e nel solo anno solare 2025 hanno oltrepassato i 2 miliardi di dollari, più che raddoppiando la crescita delle transazioni su base annua. L’accordo SCA ampliato consolida questa evoluzione, scalando le iniziative congiunte per aiutare ancora più clienti a scoprire, acquisire e distribuire soluzioni AI e dati tramite AWS Marketplace con processi contrattuali semplificati e tempi di approvvigionamento più rapidi.

Snowflake ha inoltre continuato a espandere la propria presenza globale su AWS, con 10 nuove region già attivate o in fase di lancio, tra cui Nuova Zelanda (Auckland), Sudafrica (Città del Capo), Thailandia (Bangkok), AWS European Sovereign Cloud e altre ancora, per aiutare i clienti a rispettare i requisiti di residenza dei dati e implementare l’AI più vicino a dove avvengono le loro attività operative.

Snowflake e AWS presenteranno ulteriormente la loro visione condivisa di enterprise AI a Snowflake Summit 26.

L'articolo Snowflake investe 6 miliardi di dollari e rafforza la collaborazione con AWS per accelerare l’adozione dell’agentic AI nelle aziende proviene da Data Manager Online.

Snowflake l’AI Data Cloud company, ha annunciato importanti aggiornamenti per Snowflake Intelligence e Cortex Code, consolidando la propria visione di affermarsi come control plane per l’organizzazione agentica. In uno scenario in cui i sistemi di intelligenza artificiale evolvono dalla semplice capacità di rispondere a domande a quella di intraprendere azioni concrete, questi potenziamenti permettono alle organizzazioni di integrare, in un’esperienza unificata, un numero ancora maggiore di fonti dati, sistemi enterprise e modelli di AI con i propri dati all’interno di Snowflake. Il risultato è la possibilità, per le aziende, di allineare dati, strumenti e workflow agli agenti AI della piattaforma, operando sulle informazioni in modo più fluido e aderente alle reali dinamiche operative del business.

Snowflake Intelligence si configura ora come agente di lavoro personale per gli utenti aziendali, che evolve nel tempo attraverso l’acquisizione di preferenze e workflow individuali, così da fornire risultati sempre più pertinenti, automatizzare le attività e garantire insight approfonditi e affidabili fondati su dati governati. Parallelamente, Cortex Code si consolida come layer di sviluppo per l’enterprise AI, estendendo un approccio data-native e governato all’intero ecosistema dati aziendale e mettendo gli sviluppatori in condizione di creare, orchestrare e rendere operative soluzioni di intelligenza artificiale direttamente all’interno degli strumenti e dei sistemi già in uso.

Progettati per rispondere a un’ampia varietà di utenti e casi d’uso – nei team tecnici come in quelli di business – questi agenti AI centralizzano le modalità con cui le organizzazioni gestiscono, connettono e coordinano dati, modelli e app. Un approccio che rafforza ulteriormente il ruolo di Snowflake come control plane per l’enterprise AI.

“L’intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui ogni azienda opera, e le piattaforme vincenti saranno quelle che semplificheranno l’uso dell’AI con i dati e i controlli giusti”, afferma Baris Gultekin, VP of AI di Snowflake. “Snowflake offre ai clienti un unico luogo in cui riunire i propri dati, connettere i sistemi su cui fanno affidamento e trasformare l’AI in uno strumento che aiuti concretamente le persone a svolgere il proprio lavoro.”

Snowflake Intelligence semplifica il lavoro degli utenti aziendali

A differenza di altri copilot e assistenti AI presenti sul mercato, Snowflake Intelligence comprende l’intero contesto dei dati aziendali ed è una soluzione di livello enterprise che pone in primo piano funzionalità di affidabilità, governance e sicurezza. Con gli ultimi aggiornamenti, Snowflake Intelligence offre un’esperienza unificata in cui gli utenti possono interagire con i dati, ricavarne insight e agire sui diversi sistemi aziendali.

Questa evoluzione si basa su alcuni progressi chiave:

• Automatizzazione delle attività di routine: le Skills (presto in GA) consentono agli utenti di descrivere i loro workflow in linguaggio naturale – come la preparazione di presentazioni, l’esecuzione di analisi dei dati in più fasi o l’invio di follow-up – e Snowflake Intelligence li esegue automaticamente, eliminando il lavoro manuale e semplificandone la ripetizione e la condivisione.
• Connessione con strumenti e attività: i nuovi connettori Model Context Protocol (MCP) (presto in GA) consentono a Snowflake Intelligence di connettersi direttamente con strumenti enterprise come Gmail, Google Calendar, Google Docs, Jira, Salesforce e Slack, che gli utenti già utilizzano.
• App mobile per l’accesso in mobilità: gli utenti potranno scaricare la nuova app mobile Snowflake Intelligence per iOS (presto in public preview) per fare domande e agire sui propri dati e workflow, ovunque.
• Ragionamento in più passaggi con ricerca approfondita: con la funzione deep research (presto in public preview), Snowflake Intelligence aiuta gli utenti a rispondere alle domande più complesse attraverso report multi-fase e completi di fonti. La soluzione si basa su un’architettura agentica per analizzare dati strutturati, contenuti non strutturati e contesto esterno, integrando le risposte precise della funzionalità di extended thinking con analisi più approfondite. Questo permette agli utenti di capire non solo cosa sta succedendo, ma anche il motivo e le azioni successive da intraprendere.
• Personalizzazione nel tempo: invece di ripartire da zero ogni volta, Snowflake Intelligence ora apprende continuamente dal comportamento degli utenti per fornire risposte sempre più pertinenti e personalizzate e automatizzare le attività ricorrenti, consentendo ai team di lavorare meglio e più velocemente.
• Lavoro riutilizzabile e condiviso: gli Artifacts (presto in GA) consentono di salvare e condividere analisi, visualizzazioni e workflow, trasformando i singoli output in conoscenza riutilizzabile. Ciò permette ai team di partire dal lavoro dei colleghi e di approfondire e diffondere gli insight su scala aziendale.

Questi aggiornamenti di Snowflake Intelligence sono il risultato del feedback diretto dei clienti e degli insight raccolti durante la research preview del Project SnowWork, lanciata il mese scorso. Da sempre, Snowflake collabora attivamente con i clienti per comprenderne le esigenze e sviluppare funzionalità da integrare nei propri sistemi di intelligenza artificiale.

Cortex Code offre un unico coding agent basato sull’intelligenza artificiale per lo stack dati aziendale

Cortex Code si sta espandendo per supportare gli sviluppatori che lavorano in ambienti dati sempre più complessi e multi-sistema. Dal suo lancio nel novembre 2025, ha registrato una rapida adozione, con oltre il 50% dei clienti che ne fa utilizzo attivo per accelerare produttività e innovazione. Con nuove funzionalità multi-piattaforma, integrazioni più profonde ed esperienze di sviluppo native, Snowflake sta portando uno sviluppo governato e potenziato dall’AI a un numero ancora maggiore di utenti nell’intero ecosistema dati enterprise.

Questi aggiornamenti estendono Cortex Code all’intero data stack moderno, consentendo agli sviluppatori di:

• Sviluppare ovunque risiedano i dati: Cortex Code ora supporta ancora più sistemi dati esterni, tra cui AWS Glue, Databricks e Postgres, estendendo l’intelligenza data-native di Snowflake e portando avanti la sua visione di supportare qualsiasi dato, ovunque.
• Connettersi all’ecosistema AI più ampio: Cortex Code si integra ora con altri sistemi AI tramite MCP e Agent Communication Protocol (ACP), consentendo agli sviluppatori di interfacciarsi con Cortex Code dai loro agenti e workflow AI esistenti, riducendo così la duplicazione dei task e accelerando lo sviluppo.
• Lavorare nell’ambiente di sviluppo preferito: grazie alla nuova estensione per VS Code (in private preview) e a un plugin per Claude Code, gli sviluppatori possono accedere a Cortex Code direttamente nei loro ambienti di sviluppo integrati, così da poter sviluppare e lavorare all’interno del proprio editor o ambiente di sviluppo AI preferito senza cambiare strumento.
• Scalare con la piattaforma Cortex Code: un nuovo Agent Software Development Kit con supporto per Python e TypeScript consente ai team di integrare le funzionalità di Cortex Code direttamente nelle proprie app e workflow, trasformandolo da strumento standalone a una piattaforma di sviluppo per altri sistemi.
• Sbloccare workflow più intelligenti con Cortex Code in Snowsight: grazie ai Cloud Agents (in private preview), gli utenti possono eseguire codice e workflow direttamente nel browser, estendendo le funzionalità di Cortex Code oltre la CLI a un ambiente cloud completamente gestito, senza necessità di alcuna configurazione locale. I nuovi potenziamenti, tra cui la Plan Mode, consentono agli utenti di visualizzare in anteprima e approvare i workflow prima dell’esecuzione, mentre Snap & Ask abilita l’interazione diretta con grafici, tabelle e altri output per migliorare l’accuratezza e il controllo su come viene svolto il lavoro.

La continua evoluzione di Snowflake in ambito AI

Oltre 9100 clienti utilizzano settimanalmente gli AI product Snowflake, un numero che continua a crescere man mano che le aziende passano dalla sperimentazione all’implementazione concreta dell’AI. Clienti e partner di tutti i settori stanno utilizzando insieme Snowflake Intelligence e Cortex Code per accelerare il modo in cui sviluppano, implementano e gestiscono l’intelligenza artificiale:

• “Come principale partner globale Snowflake per Cortex Code e Snowflake Intelligence, Accenture sta guidando la trasformazione basata sull’AI in tutta l’impresa, ridefinendo il modo in cui le aziende interagiscono con il loro patrimonio dati AI ready”, dichiara Sree Vadakkepat, Snowflake Business Group lead di Accenture. “Oggi abbiamo migliaia di professionisti attivi sulla piattaforma, che implementano casi d’uso per numerosi clienti e sfruttano quasi due dozzine di skills appositamente create che spaziano dallo sviluppo SQL, ai notebook e alla modellazione semantica. Non ci stiamo semplicemente limitando ad adottare queste funzionalità, le stiamo integrando nel modo in cui forniamo soluzioni ai clienti su larga scala, consentendo alle organizzazioni di interagire con i propri dati attraverso il linguaggio naturale e di accelerare i risultati di business basati sull’AI.”

L'articolo Con Snowflake Intelligence e Cortex Code l’agentic AI è a disposizione su un’unica piattaforma in azienda proviene da Data Manager Online.

Snowflake, l’AI Data Cloud company, ha annunciato la research preview di Project SnowWork, una nuova piattaforma autonoma di enterprise AI progettata per aiutare gli utenti business ad accelerare e rendere più efficienti i propri flussi di lavoro. Agendo come un collaboratore AI proattivo, Project SnowWork mette in condizione singoli e team di richiedere semplicemente ciò di cui necessitano e lasciare che SnowWork porti a termine attività articolate in più fasi, attraverso semplici prompt conversazionali. Che si tratti di costruire una presentazione di forecast per il board, creare un foglio di calcolo per identificare i rischi di abbandono dei clienti, elaborare un report con le azioni di retention consigliate o individuare colli di bottiglia nella supply chain, Project SnowWork esegue in autonomia flussi di lavoro semplici o complessi dall’inizio alla fine, trasformando l’analisi in azione.

“Stiamo entrando nell’era dell’agentic enterprise, che inaugura un modo di lavorare radicalmente nuovo. Questo cambiamento va ben oltre la tecnologia: si tratta di raggiungere nuovi livelli di produttività ed efficienza, integrando l’intelligence direttamente nel tessuto operativo dell’impresa”, dichiara Sridhar Ramaswamy, Chief Executive Officer di Snowflake. “Project SnowWork punta a mettere agenti AI sicuri e legati ai dati su ogni desktop, affinché leader e operatori aziendali possano passare dalle domande all’azione in modo immediato. Portando l’AI da una fase sperimentale all’esecuzione autonoma in ambito enterprise, Project SnowWork costituisce la base sicura su cui le aziende moderne lavoreranno nell’era dell’AI.”

L’ascesa dell’agentic enterprise va oltre la semplice risposta dell’AI alle domande, ma segna il passaggio verso un suo utilizzo per guidare decisioni e azioni. Questo futuro richiederà alle aziende di connettere intelligence, applicazioni, dati e contesto in una base affidabile capace di coordinare continuamente azioni su scala. Project SnowWork rende possibile tutto questo portando la piattaforma dati enterprise e le capacità AI di Snowflake direttamente agli utenti business attraverso un’esperienza desktop user friendly orientata ai risultati.

Più di un semplice agente per la produttività, Project SnowWork è in grado di:

• Pianificare ed eseguire in autonomia flussi di lavoro di ogni complessità e articolati in più fasi, su dati Snowflake governati, per produrre output completi, dalla riorganizzazione dei territori di vendita alle presentazioni pronte per i vertici aziendali.
• Generare analisi con azioni consigliate, trasformando gli insight in azioni successive prioritizzate e personalizzate per ogni ruolo aziendale.
• Orchestrare in modo sicuro dati, AI e sistemi enterprise per portare a termine le attività dall’inizio alla fine, riducendo i carichi di lavoro e accelerando il processo decisionale.

A differenza degli agenti AI generici, Project SnowWork è costruito su un’unica fonte di verità a livello enterprise, con metriche governate, definizioni di business condivise, interoperabilità multi-cloud e sicurezza e verificabilità integrate.

Le sue funzionalità principali includono:

• Competenze predefinite e personalizzate per ruolo: funzionalità preimpostate per finance, sales, marketing, operations e altro ancora, che forniscono “profili” AI specifici per ruolo e in grado di comprendere flussi di lavoro, terminologia e KPI aziendali comuni, accelerando il time-to-value.
• Completamento di attività articolate in più fasi: consente alla piattaforma AI di pianificare ed eseguire in autonomia flussi di lavoro complessi, interrogando dati, applicando analisi, sintetizzando insight, generando output strutturati e preparando le azioni successive in un’unica interazione, accorciando così i cicli di reporting ed eliminando il coordinamento manuale tra sistemi.
• Sicurezza e controlli di accesso integrati: applica automaticamente i controlli di accesso basati sui ruoli (RBAC), le policy di mascheramento, il registro di audit e le regole di data governance di Snowflake garantendo che le azioni AI operino all’interno dello stesso perimetro sicuro dei dati aziendali.

“Le imprese hanno investito molto in piattaforme dati e AI, eppure l’ultimo miglio, ovvero la traduzione dei dati governati in risultati di business concreti, rimane in gran parte manuale”, commenta Sanjeev Mohan, Principal di SanjMo. “Project SnowWork rappresenta un’evoluzione significativa per l’AI, che passa da strumento analitico a layer di esecuzione integrato direttamente nei flussi di lavoro aziendali. Fondando l’esecuzione autonoma delle attività su dati Snowflake affidabili e governati, definizioni di business condivise e interoperabilità multi-cloud e multi-dominio, l’azienda estende la propria piattaforma da sistema di insight a sistema di azione, dove si genera in ultima analisi il valore di business misurabile.”

Un’AI creata per agire, non solo per analizzare

Le organizzazioni hanno investito ingenti risorse in moderne piattaforme dati e AI, eppure la maggior parte degli utenti business si affida ancora ad analisti, dashboard statiche e sistemi isolati per rispondere a domande di base. Gli strumenti AI odierni richiedono spesso competenze tecniche e mancano della data foundation aziendale necessaria per fornire risultati affidabili e fruibili.

Il risultato è un divario sempre più ampio tra il potenziale dell’intelligenza artificiale e il suo impatto reale sul business. Project SnowWork colma questo divario incorporandola in modo sicuro nel flusso di lavoro, consentendo a ogni dipendente di operare con la velocità, la precisione e l’intelligence un tempo riservate agli specialisti dei dati.

Permette agli utenti business di passare dall’intenzione ad azioni e risultati senza la necessità di coinvolgere i team dati o ricercare dashboard statiche. Ad esempio, i team di Sales Operations possono ora automatizzare reportistica ripetitiva, lavorare su più fonti di dati senza scrivere codice e generare output pronti per le presentazioni in pochi minuti anziché in giorni.

L’evoluzione dell’architettura enterprise AI di Snowflake

Il portfolio di prodotti AI Snowflake consente a ogni dipendente di utilizzare l’AI su dati affidabili e governati, così che le organizzazioni possano abbracciare l’agentic enterprise in cui l’intelligence guida azioni sicure e basate sui dati in tutto il business.

Per gli utenti business, Snowflake Intelligence è l’agente di enterprise intelligence progettato per trasformare tutta la conoscenza di un’organizzazione in decisioni di business affidabili. Consente a ogni dipendente di porre domande complesse in linguaggio naturale e di andare oltre il “cosa” per scoprire il cruciale “perché”. Radicato in dati aziendali governati e in un contesto di business condiviso, fornisce risposte trasparenti e verificabili all’interno del perimetro sicuro di Snowflake. Project SnowWork estende questo concetto aiutando i team ad agire su quegli insight: trasforma le domande in lavoro completato, generando analisi, bozze di output, report e flussi di lavoro articolati in più fasi direttamente sui dati Snowflake affidabili.

Per chi invece desidera trasformare attività complesse di data engineering, analytics, machine learning e costruzione di agenti AI in interazioni semplici e informate, Cortex Code è un agente di coding AI data-native che automatizza e accelera lo sviluppo enterprise end-to-end. Genera codice pronto per la produzione, orchestra flussi di lavoro e applica le best practice, consentendo ai team di passare dal prototipo al deployment con rapidità e fiducia.

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Snowflake, l’AI Data Cloud company, ha annunciato una nuova collaborazione con OpenAI che consentirà alle imprese globali di estrarre maggiore valore dai propri dati proprietari attraverso l’intelligenza artificiale. Questa partnership pluriennale, del valore di 200 milioni di dollari, consolida l’impegno di Snowflake e OpenAI verso l’innovazione comune e la definizione di strategie congiunte di go-to-market (GTM) mirate alla distribuzione di agenti AI nelle imprese di tutto il mondo. Le due aziende collaboreranno allo sviluppo e all’implementazione di soluzioni di AI personalizzate per i clienti enterprise comuni, garantendo loro un impatto concreto e misurabile sugli investimenti.

L’accordo di partnership diretta rende inoltre i modelli di OpenAI disponibili nativamente per i 12.600 clienti globali di Snowflake attraverso Snowflake Cortex AI, tutte e tre le principali piattaforme cloud. Ciò consente a organizzazioni globali come Canva e WHOOP di applicare i modelli di OpenAI ai propri dati aziendali per condurre ricerche approfondite e ottenere insight istantanei. Modelli come GPT-5.2 saranno accessibili all’interno di Snowflake Intelligence, l’agente di intelligence aziendale affidabile che permette a ogni dipendente di accedere, analizzare e agire in modo sicuro su tutte le conoscenze della propria organizzazione utilizzando il linguaggio naturale.

“Integrando i modelli di OpenAI con i dati aziendali, Snowflake permette alle organizzazioni di costruire e implementare l’AI sulla loro risorsa più preziosa, utilizzando la piattaforma sicura e governata su cui fanno già affidamento”, spiega Sridhar Ramaswamy, CEO di Snowflake. “I clienti possono ora sfruttare l’intera knowledge base aziendale presente in Snowflake insieme all’intelligenza leader a livello mondiale dei modelli di OpenAI, per costruire agenti AI potenti, responsabili e affidabili. Insieme, stiamo definendo un nuovo standard per innovare con l’AI, aiutando le aziende a trasformarsi con fiducia mantenendo solidi standard di sicurezza e conformità”.

“Snowflake è la piattaforma affidabile al centro della gestione e dell’attivazione dei dati più critici per le aziende”, commenta Fidji Simo, CEO of Applications di OpenAI. “Questa partnership porta i nostri modelli avanzati direttamente nella piattaforma, semplificando l’implementazione di agenti e applicazioni AI, e permettendo alle aziende di colmare il divario tra le potenzialità dell’AI e il valore concreto che possono generare oggi”.

“Man mano che espandiamo la nostra offerta di AI visuale su Canva, sia OpenAI che Snowflake hanno un ruolo chiave nel permetterci di fornire rapidamente nuovi strumenti creativi ai nostri utenti”, aggiunge Helen Crossley, Head of Data Science di Canva. “Con la continua crescita della nostra piattaforma, Snowflake è stato fondamentale per la gestione e l’attivazione dei dati, e siamo entusiasti di esplorare come l’utilizzo dei modelli di OpenAI in Snowflake Cortex AI possa potenziare ulteriormente queste capacità. La possibilità di integrare modelli AI avanzati con i nostri dati aziendali ci consente di agire rapidamente e testare nuove idee, garantendo al contempo sicurezza e prestazioni.”

“Velocità e precisione nel processo decisionale sono fondamentali in questa fase di forte crescita di WHOOP”, afferma Matt Luizzi, Senior Director of Business Analytics di WHOOP. “La disponibilità di Snowflake Intelligence per i nostri dipendenti e lo sviluppo di Cortex Agents hanno fornito a WHOOP un approccio sicuro e governato per analizzare i dati e prendere decisioni. Con i modelli di OpenAI disponibili direttamente in Snowflake Cortex AI, possiamo potenziare ulteriormente tali agenti AI con capacità di ragionamento e analisi avanzate, mantenendo sicurezza e governance. Questa partnership ci permetterà di consolidare l’AI come strumento pratico e quotidiano per il business”.

Snowflake e OpenAI aiutano le imprese globali a implementare l’agentic AI

Grazie all’integrazione dei modelli di OpenAI in Cortex AI, le imprese globali possono estrarre insight da tutti i propri dati per sviluppare agenti AI più potenti ed efficaci. I principali vantaggi della partnership includono:

• Accelerare l’innovazione congiunta dei prodotti: i team di Snowflake e OpenAI collaboreranno per introdurre nuove funzionalità basate sugli SDK di OpenAI per le applicazioni, AgentKit e le API a supporto di flussi di lavoro enterprise condivisi.
• Costruire agenti AI personalizzati e interoperabili: Snowflake e OpenAI consentono alle aziende di costruire agenti AI avanzati in grado di ragionare su dati governati e di agire su tutti gli strumenti e le applicazioni. Basati su Cortex AI, questi agenti operano direttamente sui dati aziendali, fornendo un’intelligence sicura e ad alto impatto su larga scala.
• Democratizzare dati e insight con l’AI: supportato dai modelli OpenAI come GPT-5.2, Snowflake Intelligence è un agente di intelligence aziendale che offre a ogni dipendente accesso istantaneo a insight affidabili. Consente agli utenti aziendali di interrogare, interpretare e analizzare tutti i dati strutturati e non strutturati utilizzando il linguaggio naturale, senza necessità di scrivere codice.
• Governance e affidabilità di livello enterprise: Snowflake offre continuità operativa e disaster recovery integrati con un Service Level Agreement (SLA) di uptime del 99,99%, assicurando operatività ininterrotta per tutte le iniziative di AI aziendali. Gli utenti possono sfruttare in modo affidabile e sicuro i potenti modelli di OpenAI insieme ai propri dati proprietari su Snowflake, beneficiando al contempo dei controlli di governance e dell’AI responsabile forniti da Snowflake Horizon Catalog.
• AI multimodale per insight approfonditi: attraverso le funzioni di Snowflake Cortex AI, gli utenti possono sfruttare i più recenti modelli di OpenAI per analizzare qualsiasi tipologia di dato, da righe e colonne a testo, immagini e audio, esplorando tutto in modo fluido con il familiare SQL.

Snowflake e OpenAI rafforzano la collaborazione per promuovere l’AI responsabile e la produttività aziendale

Questa partnership amplia la collaborazione già esistente tra le due aziende: OpenAI utilizza, infatti, Snowflake come data platform sicura e scalabile per il monitoraggio degli esperimenti, l’analisi dei dati e i test.

Parallelamente, Snowflake adotta internamente ChatGPT Enterprise di OpenAI, consentendo ai dipendenti di integrare l’AI nelle proprie attività quotidiane accelerandone la produttività.I team possono così prendere decisioni più rapide, ottimizzare i flussi di lavoro e rafforzare la collaborazione interfunzionale attraverso insight basati sull’AI.

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Snowflake, l’AI Data Cloud company, ha annunciato la nomina di Dayne Turbitt a Senior Vice President per l’Europa, il Medio Oriente e l’Africa (EMEA). Turbitt guiderà il go-to-market dell’azienda nella regione, con l’obiettivo di consolidarne il forte slancio in atto e supportare i clienti nell’accelerare l’adozione dell’AI.

Turbitt vanta oltre 25 anni di esperienza nella leadership commerciale nel settore della tecnologia enterprise sui mercati internazionali. Dal febbraio 2023 è stato Managing Director EMEA di Anaplan, azienda globale di pianificazione aziendale e decision intelligence. In precedenza, ha lavorato per dodici anni in EMC e Dell Technologies, assumendo ruoli di crescente responsabilità.

“Siamo entusiasti di dare il benvenuto a Dayne per continuare a guidare il nostro business EMEA verso il successo”, dichiara Mike Gannon, Chief Revenue Officer di Snowflake. “La sua solida esperienza in materia di eccellenza operativa e attenzione al cliente sarà fondamentale per il nostro obiettivo di capitalizzare il forte slancio e la crescita continua che stiamo registrando con i clienti in EMEA. Sotto la sua guida, sono fiducioso che rafforzeremo ulteriormente la nostra presenza nella regione, aiutando le aziende a trasformare l’AI da una funzione riservata ai soli esperti a una competenza di base per il business, oltre a consolidare le relazioni con il nostro vasto ecosistema di partner.”

“Sono lieto di entrare a far parte di Snowflake in una fase cruciale per il business dell’azienda nella regione”, afferma Dayne Turbitt, Senior Vice President EMEA di Snowflake. “I risultati conseguiti nei primi tre trimestri dell’anno fiscale 2026 dimostrano la forza della piattaforma semplice, connessa e affidabile e confermano il valore che offriamo ai nostri clienti. Non vedo l’ora di consolidare questi successi e ottenerne di nuovi in tutta la regione.”

Snowflake alla base delle strategie Enterprise Data e AI dei clienti

Snowflake conta attualmente oltre 7.300 account globali che utilizzano Snowflake AI ogni settimana, segno che Cortex AI – insieme ad applicazioni ad agenti autonome e pronte all’uso come Snowflake Intelligence – sta diventando un pilastro fondamentale delle strategie AI aziendali dei clienti, garantendo un’adozione misurabile, una scalabilità della piattaforma e un impatto concreto sui ricavi.

Per fornire un’assistenza sanitaria connessa e realizzare la propria ambizione di diventare l’azienda sanitaria più incentrata sul cliente al mondo, Bupa sta implementando l’AI Data Cloud Snowflake per trasformare le attività di analisi dei dati in tutte le sue operazioni, tra cui il lavoro attuariale, i processi clinici, l’esperienza del cliente e il contact center. Grazie a una riduzione del 90% dei tempi di caricamento dati, Bupa può ora sfruttare appieno i propri innovativi casi d’uso dell’AI per contribuire alla salute e al benessere della popolazione, erogando cure personalizzate più velocemente e migliorando gli esiti per i pazienti.

“Snowflake è una piattaforma potente che risponde a tutte le nostre esigenze”, spiega Dan Robertson, Chief Data & Analytics Officer di Bupa. “La vera differenza l’ha fatta la combinazione con il nostro nuovo modello federato e una strategia dati che mette al primo posto la sicurezza e il controllo.”

Nel perseguire l’obiettivo di creare una cultura dei dati fondata su una maggiore trasparenza, Siemens, l’impresa tecnologica globale, ha adottato la piattaforma Snowflake per costruire il Siemens Data Cloud, un ecosistema data mesh aperto che oggi costituisce la spina dorsale della sua strategia informativa. La soluzione ha consentito all’azienda di migrare diverse applicazioni legacy nel cloud e di replicare le informazioni ERP da circa 50 sistemi in un’unica piattaforma in tempo quasi reale.

“Snowflake ha garantito significativi risparmi sui costi e guadagni in termini di efficienza”, afferma Christian Meyer, Head of Cloud Operations e Chief Technology Architect di Siemens. “Non dobbiamo preoccuparci della gestione della piattaforma né dell’accesso ai dati da parte di utenti non autorizzati, e i benefici nel time-to-market hanno aperto opportunità uniche.”

TUI Group, la più grande azienda di leisure, viaggi e turismo al mondo, utilizza l’AI Data Cloud Snowflake per unificare i dati in tutta la propria organizzazione e sviluppare funzionalità di ricerca e discovery basate sull’AI, ottimizzando le operazioni e consentendo ai team di soddisfare le più elevate aspettative dei clienti e di aumentare la propria capacità operativa. I team di TUI possono così ottimizzare i processi e ottenere più rapidamente le risposte a domande cruciali, con un potenziale risparmio di centinaia di ore di lavoro.

“Oggi esistono eccellenti modelli linguistici di grandi dimensioni, ma pochi integrano dati e AI come fa Snowflake, e questo rappresenta un vantaggio distintivo”, commenta Alina Vishniakova, Head of Technology, Technology Analytics di TUI.

“Le opportunità per Snowflake in EMEA sono immense, poiché le organizzazioni cercano di estrarre maggiore valore dai propri dati”, prosegue Turbitt. “Come dimostrano gli innovativi casi d’uso implementati da molti nostri clienti, nella regione c’è un forte interesse verso una piattaforma integrata capace di unificare tutti i dati e i workload di AI. In Snowflake aiutiamo le aziende a valorizzare pienamente i propri dati aggiungendo un layer AI sempre garantendo tutti i controlli di sicurezza e governance necessari.”

Il momento positivo di Snowflake nell’anno fiscale 2026

Snowflake ha recentemente annunciato i risultati del terzo trimestre dell’anno fiscale 2026. Durante tutto l’anno, l’azienda ha continuato a innovare rapidamente introducendo sul mercato nuove funzionalità che permettono ai clienti di generare valore lungo l’intero ciclo di vita dei dati e di cogliere appieno le opportunità offerte dell’AI.

Nel trimestre agosto-ottobre 2025, la crescita dell’azienda è stata trainata dal lancio di Snowflake Intelligence, un agente AI enterprise che ha registrato il più rapido tasso di adozione nella storia di Snowflake, trasformando il modo in cui le aziende interagiscono con i propri dati attraverso insight azionabili in tempo reale. Snowflake Intelligence abbatte le barriere alla conoscenza unificando dati e contesto, consentendo ai team di comprendere immediatamente perché le metriche stanno cambiando e cosa fare dopo, quali azioni intraprendere, semplicemente ponendo domande in linguaggio naturale.

Nel corso dell’anno fiscale 2026, l’azienda ha consolidato partnership strategiche con i leader globali di modelli AI, cloud e piattaforme applicative arricchendo l’intera piattaforma con funzionalità basate sull’AI, tra cui:

• Una partnership storica con SAP per unire i dati aziendali mission-critical con l’AI Data Cloud Snowflake.
• Una collaborazione con Google Cloud che rende disponibili gli ultimi modelli Gemini a oltre 12.600 clienti attraverso Cortex AI e Snowflake Intelligence, ampliando ulteriormente accesso e possibilità di scelta.
• Un accordo da 200 milioni di dollari con Anthropic per integrare i modelli Claude nella piattaforma Snowflake e avviare un’iniziativa congiunta di go-to-market globale incentrata sulla distribuzione di agenti AI nelle principali aziende a livello globale.

Altri traguardi chiave di Snowflake in EMEA nell’anno fiscale 2026 includono:

• Il fatturato nella regione per i nove mesi conclusi il 31 ottobre 2025 è cresciuto fino a 553 milioni di dollari.
• L’azienda ha raggiunto i 1.984 dipendenti in EMEA (al 31 ottobre 2025).
• Negli ultimi nove mesi, Snowflake ha ampliato la propria presenza in EMEA con la regione AWS Africa (Città del Capo) e la regione Microsoft Azure Central Sweden, supportando 51 regioni globali su tre cloud provider (AWS, GCP e Azure).
• Snowflake ha aderito come founding partner all’European Sovereign Cloud di AWS per consentire ai clienti europei di estrarre valore dai propri dati preservando la sovranità.

L'articolo Dayne Turbitt alla guida del business EMEA di Snowflake proviene da Data Manager Online.

Snowflake, l’AI Data Cloud company, ha siglato un accordo definitivo per l’acquisizione di Observe, azienda leader nella observability basata su AI. Con questa operazione, Snowflake offrirà una nuova generazione di observability potenziata dall’AI, basata su standard aperti e progettata per la scalabilità, la complessità e l’economia richieste dalle imprese moderne.

“Mentre i nostri clienti costruiscono agenti AI e applicazioni dati sempre più complesse, l’affidabilità non è più solo una metrica IT, è un imperativo di business,” dichiara Sridhar Ramaswamy, CEO di Snowflake.

“Portando le capacità di Observe direttamente nell’AI Data Cloud di Snowflake, diamo ai nostri clienti la possibilità di gestire l’observability a livello aziendale su terabyte e petabyte di dati di telemetria, con un’architettura aperta e scalabile e flussi di lavoro per la risoluzione dei problemi potenziati dall’AI.”

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Nel 2026, il semplice accesso all’intelligenza artificiale non basterà più a garantire un vantaggio competitivo. La vera differenza la farà il livello di integrazione dell’AI nella vita aziendale, ovvero il modo in cui persone, processi e dati collaboreranno per utilizzarla in modo sicuro e continuativo. Il focus si sposterà infatti dai modelli alla trasformazione organizzativa. Le aziende italiane di successo saranno quelle che avranno trasformato l’AI nella loro infrastruttura decisionale, nel sistema operativo su cui basare strategie, responsabilità e creazione di valore. Per raggiungere questo obiettivo, sarà necessario fondare la propria strategia su una collaborazione strutturata tra persone e AI, elevare i dati a vero e proprio asset strategico e dotarsi di una governance solida per garantire affidabilità e scalabilità. Solo integrando questi elementi, l’AI smetterà di essere solo “intelligente” per diventare un vantaggio competitivo duraturo.

La vera rivoluzione sarà di natura culturale. Gli agenti AI non saranno più esperimenti isolati, ma componenti effettivi dei team operativi. La loro integrazione somiglierà all’inserimento di un nuovo collega, che avrà accesso alla documentazione, osserverà i flussi di lavoro, riceverà compiti definiti e migliorerà tramite feedback costanti. Una volta dimostrata la loro affidabilità, otterranno man mano maggiore autonomia. La sfida, quindi, non è più tecnologica, ma organizzativa: costruire fiducia e competenza nell’uso dell’AI. Le imprese italiane dovranno creare team dedicati a definire protocolli chiari e a riqualificare il personale, garantendo che ogni suggerimento dell’AI sia trasparente e verificabile, pur mantenendo sempre la responsabilità finale in capo all’uomo. Questo approccio diventa il ponte naturale tra l’eredità storica e l’innovazione.

Con la standardizzazione degli strumenti AI, il vero fattore differenziante saranno i dati proprietari, come i segnali dei clienti, la telemetria dei macchinari, gli insight dalla supply chain. I leader creeranno un circolo virtuoso in cui dati unici alimentano un’AI superiore, che a sua volta genera insight più ricchi e migliora le performance. In questo modo, le eccellenze italiane diventano punti di forza. La qualità dei dati, però, è fondamentale. La chiave per garantirla è l’analytics engineering, un approccio che trasforma il dato grezzo in logica di business creando un “dizionario” condiviso che alimenta report, modelli e agenti AI. Per le spesso complesse aziende italiane, questa non è più una scelta, ma l’infrastruttura essenziale per un’AI affidabile.

Se l’AI assume un ruolo cruciale, la governance non può essere un ripensamento, ma deve essere nativa. Nel 2026, i CIO avranno la responsabilità diretta su trasparenza, explainability e mitigazione dei bias. Sarà una questione di gestione del rischio e di protezione del brand. I leader si distingueranno istituendo un “AI Quality Control”, un comitato interno per definire standard di rilascio, accuratezza e monitoraggio dei modelli. Anche i ruoli C-level evolveranno: il CIO consoliderà le piattaforme, mentre il CDO garantirà la qualità degli output e la generazione di valore.

Per passare dalla fase dell’entusiasmo a quella dell’esecuzione e ottenere un impatto concreto, le aziende devono agire ora. È prioritario progettare la collaborazione tra uomo e AI, definendo ruoli, responsabilità e metriche di performance. Successivamente, è cruciale trasformare i dati proprietari in un vantaggio competitivo, investendo in analytics engineering e in un layer semantico condiviso. Infine, bisogna integrare una governance responsabile, istituendo per l’intelligenza artificiale un controllo qualità rigoroso.

Nel 2026 a vincere non saranno i primi che avranno adottato l’AI, ma chi l’avrà industrializzata, allineando persone, dati e governance. Per l’Italia, è l’opportunità di rendere l’AI non solo potente, ma distintiva: precisa, affidabile e di valore, proprio come il Made in Italy che il mondo intero conosce e apprezza.

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