Snowflake: agentes CoCo y CoWork que trabajan solos

Snowflake pone el contexto y la gobernanza en el centro de sus agentes

El 55% de los ejecutivos de datos y tecnología señala la falta de contexto de negocio como la causa principal de las respuestas pobres de los agentes de IA, y el 45% apunta a datos fragmentados o inaccesibles. Son cifras de un informe de MIT Technology Review Insights patrocinado por la propia Snowflake, con 400 directivos de ocho industrias en organizaciones de US$500 millones o más de ingresos.

Para un founder, la lectura es incómoda pero útil: el cuello de botella de la IA en producción no es el modelo, es la definición compartida de lo que significan las cosas dentro de la empresa. Un agente que no sabe cómo se calculan tus ingresos entrega una cifra con mucha seguridad y poco acierto, y alguien termina corrigiendo a mano lo que debía salir automático.

Sobre esa base, Snowflake presentó en Expedition 2026 un paquete que ordena en tres capas: contexto aprobado, control central y ejecución continua. La compañía reúne a más de 14.500 empresas clientes en el mundo, contadas al 2 de septiembre de 2026.

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¿Qué es Business Ontology y por qué resuelve el problema del «número correcto»?

Business Ontology es la pieza nueva dentro de Horizon Context, el espacio de contexto gobernado de Snowflake Horizon Catalog. Guarda la versión oficial de cada concepto del negocio: ingreso neto, por ejemplo, queda definido una sola vez, con un responsable asignado y el enlace directo a las tablas que lo calculan.

Una vista semántica hace el cálculo y Cortex Sense infiere lo que nadie definió todavía, pero la definición aprobada por una persona manda sobre cualquier inferencia del sistema. Cada cambio queda registrado: si un auditor pregunta qué significaba ingreso neto en el segundo trimestre y quién lo aprobó, la respuesta sale de una consulta, no de una cadena de correos.

Según SiliconANGLE, la función está en vista previa privada y se dirige a vista previa pública próximamente. El medio español Diario TI añade que las definiciones que una empresa tenga en otros catálogos o en planillas pueden migrarse en una sesión guiada con CoCo, el agente de programación para equipos de datos, y que dentsu y su filial Merkle ya usan la función.

El analista Mike Ni, de Constellation Research, advirtió que una ontología gobernada solo reduce los significados contradictorios si los sistemas realmente la usan, y que mantenerla útil exige que los responsables de negocio aprueben las definiciones y que los equipos de datos mantengan las correspondencias. Es decir: la herramienta no reemplaza el trabajo de acordar qué significa cada métrica.

Cortex AI Gateway: gobernar agentes como se gobierna a empleados

El control pasa por Cortex AI Gateway, disponible de forma general. Cada llamada a una herramienta queda autenticada y validada contra políticas de autorización detalladas antes de ejecutarse, y los agentes heredan los permisos ya fijados para las personas que los activan. No hay que construir un sistema de permisos paralelo.

Esa puerta única suma protección contra inyección de instrucciones, topes duros de gasto por equipo, agente o aplicación, y un registro completo en la cuenta del propio cliente: qué modelo se llamó, qué herramienta se usó y qué decisión se tomó. Andy Owens, vicepresidente de Datos e IA de Kargo, contó que su equipo por fin sabe qué agentes disparan el gasto y puede frenar un proceso desbocado antes de que queme el presupuesto en silencio.

SiliconANGLE recuerda que Snowflake introdujo el gateway en julio de 2026 y que este anuncio amplía sus capacidades en lugar de presentarlo por primera vez. Las novedades incluyen detección de abuso de agentes, observabilidad y trazabilidad, sandboxes de Cortex, gobernanza de costes de IA y enrutamiento dinámico de modelos. Diario TI precisa que el control de gasto y la observabilidad ya están en disponibilidad general, mientras que la detección de abuso y los sandboxes siguen en vista previa privada. El mismo medio señala que Glean y Kargo ya usan el gateway.

La obsesión por vigilar agentes que actúan solos recorre a todo el sector. Snowflake responde con Agent Abuse Detection, en vista previa privada, que analiza trayectorias completas del agente en lugar de mensajes sueltos para detectar excesos de permisos o intentos de sacar datos sensibles.

CoCo y CoWork Bots: trabajo que sigue cuando te desconectas

CoCo Automations, también en disponibilidad general, deja describir un flujo una vez y lo corre con la frecuencia que el equipo fije: una revisión rutinaria de salud de las canalizaciones de datos o el informe semanal que antes armaba una persona a mano. Cada corrida guarda su historial, con la opción de suspenderla o repetirla. CoCo y CoWork trabajan además dentro de Slack y de Excel y Sheets, y lo que un equipo construye se comparte con el resto de la empresa.

Los CoCo y CoWork Bots llevan esa autonomía un paso más lejos y quedan en vista previa privada. Actúan en nombre del usuario con sus mismos derechos de acceso, su rol y sus permisos: reciben una meta amplia, como preparar la información previa de cada reunión con clientes o mantener sanas las canalizaciones, planifican el trabajo y lo completan en segundo plano. Solo aparecen cuando una decisión exige firma humana.

En Shelter Mutual Insurance, Vibhor Gupta, su vicepresidente de Datos Empresariales e IA, contó que la aseguradora ya opera con ocho agentes en producción y más en camino, con datos en vivo hacia CoWork desde la mesa de reclamos hasta la dirección.

La adopción ya tiene números. Según Unite.AI, CoWork se usa en más de 5.800 cuentas y CoCo en más de 9.100, promedios de las últimas cuatro semanas del trimestre cerrado el 31 de julio de 2026. Entre las organizaciones que usan ambos productos están Cisco, Docusign y United Rentals.

La lista de clientes del anuncio mezcla sectores con regulación dura: NMC Healthcare, Emirates Insurance Company, InsuranceMarket.ae, Zahid Group y Foodics. Ibrahim Çolak, director de Datos e IA de InsuranceMarket.ae, ató su caso a una exigencia concreta: escalar operaciones manteniendo el gobierno que pide un negocio regulado.

El despliegue llega por tandas: Cortex AI Gateway y CoCo Automations ya están en disponibilidad general, Business Ontology entra pronto en vista previa pública y los Bots quedan en vista previa privada. La pieza más autónoma del paquete es justo la que menos empresas pueden tocar todavía.

¿Qué significa esto para tu startup?

No necesitas ser una empresa de US$500 millones para aplicar la lógica de este anuncio. De hecho, el contexto fragmentado duele más en equipos chicos, donde la misma métrica se calcula distinto en tres herramientas.

Escribe una ontología mínima viable. Elige entre 10 y 15 términos que tu negocio usa todo el tiempo (MRR, cliente activo, churn, margen) y define por escrito qué significan, cómo se calculan y quién es el responsable de esa definición. Ese documento es el activo que después le das a cualquier agente, con o sin Snowflake.
Pon un techo de gasto por agente antes de escalar. Un proceso descontrolado puede consumir presupuesto en silencio. Define un límite por agente y por equipo, y enruta las tareas rutinarias a modelos más baratos.
Empieza por un flujo recurrente, no por el más ambicioso. Un informe semanal o una verificación periódica de un pipeline son buenos primeros casos: son repetibles, medibles y tienen un responsable claro si algo sale mal.
Trata a tus agentes como empleados nuevos. Si no le darías a una persona recién incorporada acceso irrestricto a toda la base de datos, tampoco se lo des a un agente. Heredar los permisos del usuario es más simple y más seguro que crear un sistema aparte.

Hay una advertencia razonable en el propio research. Diario TI recoge que el analista Mike Ni pide más pruebas de funcionamiento a escala en producción. La arquitectura encaja; la madurez todavía está en verificación.

Conclusión

El mensaje central de Expedition 2026 no es que Snowflake tenga más funciones, sino dónde las ubica: contexto y gobernanza dejan de ser añadidos posteriores para volverse la base sobre la que se construye cada agente. La carrera por esa capa de control ya está en marcha: SiliconANGLE sitúa a SAP expandiendo su arquitectura de empresa autónoma y sus agentes Joule, y a Salesforce con su Enterprise AI Harness y su AI Control Plane.

El contexto de mercado lo pone Deloitte: según su informe State of AI in the Enterprise, recogido por Prensa Mercosur, el 28% de las organizaciones reporta ingresos atribuibles a la IA, frente al 20% de enero. Es una mejora real, pero implica que casi tres de cada cuatro organizaciones todavía no ven retorno de sus proyectos de agentes.

Para un founder, la conclusión práctica es que la ventaja competitiva ya no está en tener más agentes, sino en tener mejores definiciones. Ese trabajo es barato, se hace con un documento y una conversación de equipo, y no depende de ningún proveedor.