Durante años, Snowflake fue percibida principalmente como una plataforma de datos cloud. Sin embargo, los movimientos realizados durante los últimos meses muestran una estrategia mucho más ambiciosa: evolucionar hacia una plataforma integral para construir, gobernar y operar sistemas de IA agéntica a escala empresarial.
La aparición de capacidades como Snowflake Intelligence, Cortex Agents, Agent Studio, Cortex AI Gateway, Horizon Catalog y la adquisición de compañías especializadas sugieren que Snowflake está intentando posicionarse como algo más que un repositorio de datos: un control plane para la IA agéntica empresarial.
De Data Cloud a Agentic AI Cloud
La evolución no ha sucedido de forma aislada. En los últimos años Snowflake ha ido incorporando tecnologías que cubren prácticamente todas las capas necesarias para una plataforma de IA agéntica empresarial:
- Búsqueda semántica y recuperación de conocimiento
- Modelos y servicios de IA
- Agentes y herramientas
- Observabilidad y evaluación
- Gobierno de datos y metadatos
- Seguridad e identidad
- Control de acceso a herramientas y sistemas externos
Esta transformación ha sido acelerada mediante adquisiciones estratégicas como Neeva, TruEra, Datavolo, Select Star, Observe, TensorStax y especialmente Natoma, que aporta gobierno de agentes e integración MCP. Como resume Adnan Khan en su análisis sobre la evolución reciente de Snowflake, la compañía parece estar construyendo las piezas necesarias para convertirse en el «control plane» de la IA empresarial, más allá de su papel histórico como plataforma analítica.
Las adquisiciones que explican la estrategia
Neeva: la capa de búsqueda e inteligencia
La adquisición de Neeva introdujo capacidades avanzadas de búsqueda, recuperación de información y experiencias conversacionales impulsadas por IA generativa. Snowflake declaró explícitamente que pretendía incorporar estas capacidades al Data Cloud para permitir nuevas formas de descubrir y consultar información empresarial.
Hoy resulta fácil reconocer la influencia de Neeva detrás de capacidades como:
- Cortex Search
- Snowflake Intelligence
- Enterprise Search
- RAG empresarial
TruEra: evaluación y confianza
La incorporación de TruEra permitió reforzar aspectos esenciales para cualquier plataforma empresarial:
- Evaluación de modelos
- Monitoring
- Explainability
- Quality Assessment
Estas capacidades son especialmente relevantes cuando los agentes comienzan a tomar decisiones o ejecutar acciones sobre procesos críticos.
Datavolo: alimentar agentes con conocimiento empresarial
Los agentes necesitan contexto. Por ello, la adquisición de Datavolo resulta especialmente estratégica al facilitar la ingesta de información no estructurada y multimodal necesaria para construir sistemas RAG empresariales. Ya que, documentos, pdf, plataformas colaborativas, contenido multimedia y repositorios de conocimiento corporativo son ahora piezas fundamentales de cualquier arquitectura agéntica.
Natoma: probablemente la adquisición más importante
Si existe una adquisición que cambia radicalmente la posición de Snowflake dentro del mercado de IA agéntica es Natoma. Según Snowflake, Natoma es la plataforma de gobernanza MCP (Model Context Protocol) que aporta:
- Identidad de agentes
- Gobierno de herramientas
- Auditoria de acciones
- Control de acceso
- Conectividad segura con aplicaciones empresariales
- MCP Gateway centralizado
En otras palabras, Natoma permite extender el ámbito de gobierno desde los datos hasta las acciones ejecutadas por los agentes.
El nuevo paradigma: gobernar agentes, no solo datos
Uno de los anuncios más relevantes de 2026 ha sido la introducción de Cortex AI Gateway
Según Snowflake, el objetivo es proporcionar una capa de control centralizada para gobernar cómo los agentes acceden a:
- Modelos
- Herramientas
- Servidores MCP
- Sistemas empresariales
- Datos corporativos
Tradicionalmente el gobierno se centraba en:
Usuario → Datos
El nuevo escenario introduce un nuevo actor
Usuario → Agente → Herramientas → Sistemas → Datos → Acción
Y cada uno de esos pasos requiere trazabilidad, identidad, permisos y auditoría.
Fortalezas diferenciales de Snowflake para IA agéntica Enterprise
Gobierno nativo del dato
Snowflake parte con una ventaja competitiva difícil de replicar de governance unificado a través de Horizon Catalog:
- RBAC
- Masking
- Data Policies
- Data Lineage
- Row Level Security
La mayoría de plataformas de IA intentan incorporar gobierno después. Snowflake nace precisamente desde el gobierno del dato.
Gobierno de agentes y herramienta
La incorporación de Natoma y Cortex AI Gateway sitúa a Snowflake en una posición muy interesante para abordar:
- Agent Identity
- MCP Governance
- Tool Governance
- Auditabilidad
- Runtime Control
capacidades tradicionalmente ausentes en muchas plataformas GenAI.
Seguridad enterprise
El framework Data-Model-Agent introducido por Snowflake plantea una aproximación de defensa en profundidad basada en tres capas:
- Gobernar los datos
- Proteger los datos
- Gobernar los agentes
Además, la plataforma incorpora:
- AI Guardrails
- Protección frente a Prompt Injection
- Protección frente a Jailbreaks
- AI Security Posture Management
- Controles de movimiento de datos
Interoperabilidad abierta
Snowflake ha apostado de manera decidida por estándares abiertos como:
- MCP (Model Context Protocol)
- A2A (Agent-to-Agent)
y ya dispone de capacidades para exponer herramientas y agentes mediante MCP gestionado por la plataforma. Esto reduce significativamente el risgo de lock-in tecnológico.
Observabilidad y control económico
Uno de los retos más importante de la IA agéntica es controlar el coste operacional. Cortex AI Gateway introduce:
- Trazabilidad completa
- Consumo de tokens
- Cost attribution
- Visibilidad sobre modelos y herramientas utilizadas
Un aspecto cada vez más relevante en entornos con cientos o miles de agentes.
Qué áreas todavía tienen margen de evolución
A pesar del enorme avance, todavía existen áreas donde Snowflake parece estar evolucionando y donde otras plataformas mantienen ligeras ventajas. Entre ellas mencionar:
- Human-in-the-Loop avanzado
- Gobernanza de autonomía avanzada
- Kill Switches y contención operativa
- SoD y autorización contextual avanzada
Conclusión
La gran diferencia de Snowflake frente a muchas plataforma de IA es que no está intentando construir agentes partiendo desde el modelo. Está construyendo una plataforma agéntica partiendo desde:
- El dato
- El gobierno
- La seguridad
- La observabilidad
- La identidad
La combinación de Horizon Catalog, Snowflake Intelligence, Cortex Agents, Agent Studio, AI Guardrails, Cortex AI Gateway y Natoma sugiere una visión muy clara: convertir Snowflake en el lugar donde no solo viven los datos, sino también dónde se gobiernan los agentes que interactúan con ellos.
Quizá todavía no llegue a cubrir el 100% de las capacidades que se asociando a una plataforma completa de IA agéntica, pero la dirección es evidente: Snowflake está evolucionando desde una plataforma de datos hacia una plataforma de Datos e IA Agéntica gobernada para la empresa.
Fuentes y referencias
- Khan, A. (2026). How Snowflake is rebuilding itself for the agentic enterprise: Seven acquisitions in twenty-four months. LinkedIn. Recuperado de: How Snowflake is rebuilding itself for the agentic enterprise [linkedin.com]
- Snowflake Inc. (2026). Snowflake Announces Intent to Acquire Natoma, Providing Secure Connectivity for the Agentic Enterprise. Snowflake Newsroom. Recuperado de: Snowflake Announces Intent to Acquire Natoma for AI Security [snowflake.com]
- Snowflake Inc. (2026). Agentic AI Security: Snowflake’s Data-Model-Agent Framework y contenidos relacionados sobre gobierno de IA agéntica, identidad de agentes, controles de seguridad y MCP governance. Recuperado de: Agentic AI Security: Snowflake’s Data-Model-Agent Framework [snowflake.com]
- Snowflake Documentation. (2026). Snowflake-managed MCP Server. Documentación oficial de Snowflake. Recuperado de: Snowflake-managed MCP Server Documentation [docs.snowflake.com]
- Ghoshal, A. (2026). Snowflake launches AI agent governance layer to track activity, control costs. CIO. Recuperado de: Snowflake launches AI agent governance layer to track activity, control costs [cio.com]
- Nuñez, M. (2026). Snowflake launches Cortex AI Gateway to control AI agents and prevent runaway enterprise costs. VentureBeat. Recuperado de: Snowflake launches Cortex AI Gateway to control AI agents and prevent runaway enterprise costs [venturebeat.com]
Foto de portada gracias a Anastasia Shuraeva: https://www.pexels.com/es-es/foto/blanco-y-negro-herramientas-caso-carcasa-9607054/
Alb3rto Alonso 