A Snowflake (NYSE: SNOW), empresa de AI Data Cloud, anunciou hoje, durante o Snowflake Expedition 2026, um conjunto de inovações que posiciona a Snowflake como a base da empresa agêntica. Agora, as organizações podem colocar agentes de IA em operação com a capacidade de compreender o negócio, atuar dentro dos controles estabelecidos e entregar resultados concretos com confiabilidade.
Esses avanços incluem o Business Ontology,⁴ que fundamenta os agentes em definições aprovadas pela empresa, enquanto o **Cortex AI Gateway**² controla cada modelo, ferramenta e ação utilizados por esses agentes. Com essa base estabelecida, o Snowflake CoCo, agente de programação para equipes de dados, e o Snowflake CoWork, agente de trabalho pessoal para profissionais que lidam com informação e conhecimento, assumem tarefas recorrentes que tornam as equipes menos eficientes, gerando impacto em toda a empresa. Ampliando ainda mais a autonomia, os novos CoCo Bots e CoWork Bots⁵ funcionam como colegas de trabalho de IA sempre ativos, que trabalham continuamente em segundo plano, atuam diretamente nas ferramentas já utilizadas pelas equipes e só solicitam a intervenção humana quando uma decisão ou aprovação é necessária.
A maioria das empresas não tem dificuldade para desenvolver um agente de IA. O desafio é confiar nele o suficiente para colocá-lo em produção. De acordo com um relatório recente da MIT Technology Review patrocinado pela Snowflake, 55% dos executivos apontam a falta de contexto de negócios como a principal causa da baixa qualidade das informações geradas por agentes de IA, seguida por dados fragmentados ou inacessíveis, mencionados por 45%. Um agente que desconhece a definição de receita adotada pela empresa pode fornecer uma resposta incorreta com segurança, exigindo que alguém identifique o erro. Ao mesmo tempo, os agentes estão se conectando a modelos, servidores MCP e sistemas corporativos em um ritmo mais rápido do que as equipes de TI e segurança conseguem acompanhar, criando riscos e custos inesperados. Como resultado, muitas empresas mantêm seus agentes de IA na fase piloto, enfrentando dificuldades para confiar neles plenamente e controlá-los antes de expandir seu uso por toda a organização.
A Snowflake está em uma posição privilegiada para eliminar essa lacuna. Para mais de 14.500 empresas em todo o mundo,¹ a Snowflake já ocupa uma posição central nos dados, no contexto de negócios, nos modelos de IA e nos fluxos de trabalho dos quais os agentes dependem, atuando como uma camada de controle com governança para a empresa agêntica. Os anúncios de hoje transformam essa base em um sistema completo para esse novo modelo empresarial. Contexto, controles e execução são desenvolvidos em conjunto, de modo que cada elemento fortaleça os demais.
“As empresas que terão sucesso não serão aquelas com o maior número de agentes. Serão aquelas cujos agentes compreendem exatamente o significado das informações do negócio, acessam os dados corretos, respeitam as regras de governança e as salvaguardas estabelecidas e permitem a responsabilização pelas ações executadas. Essa é a diferença entre um agente que faz suposições e um agente em que a empresa pode confiar para operar”, afirmou Christian Kleinerman, vice-presidente executivo de Produto da Snowflake. “A Snowflake já concentra os dados, o contexto e a governança nos quais as empresas confiam. Ao ampliar o Snowflake Horizon Catalog com Business Ontology e Cortex AI Gateway, o contexto e a governança deixam de ser aspectos secundários e passam a constituir a base sobre a qual cada agente é desenvolvido para a empresa agêntica”, afirma o executivo.
Tudo começa com o contexto: agentes que entendem o significado das informações do negócio
Considere um líder de vendas que solicita a um agente um relatório semanal de receita líquida. Um painel apresenta um número, um analista apresenta outro e o agente apresenta um terceiro. Para que o relatório tenha valor, o agente precisa primeiro conhecer a definição oficial de receita líquida adotada pela empresa e saber quem a aprovou.
O Business Ontology, recurso mais recente do Horizon Context, ambiente dedicado ao contexto de negócios com governança dentro do Snowflake Horizon Catalog, oferece essa capacidade. O Business Ontology estabelece o significado oficial dos conceitos, uma Semantic View realiza os cálculos correspondentes e o Cortex Sense⁵ infere informações que ainda não foram definidas. Em conjunto, essa estrutura unificada estabelece um contexto de negócios único e confiável para todos os agentes, aplicativos e profissionais da empresa. As equipes aprovam definições oficiais para conceitos essenciais, como receita líquida, atribuem a cada um deles um responsável e os vinculam aos dados subjacentes, estejam eles dentro ou fora da Snowflake. As definições aprovadas, porém, sempre têm prioridade. As organizações podem migrar definições existentes de catálogos de terceiros ou planilhas em uma única sessão guiada do CoCo, e todas as alterações são registradas. Quando um auditor pergunta o que significava receita líquida no segundo trimestre, a resposta pode ser obtida por meio de uma simples consulta.
“O valor de um produto de dados depende de todos concordarem sobre o significado de cada atributo, seja uma faixa de renda familiar ou um segmento de características firmográficas de empresas B2B”, afirmou Joe Tobey, diretor de Engenharia de Produtos de Dados da dentsu. “À medida que os agentes se tornam a forma pela qual as pessoas consultam esses dados, essas definições não podem ficar restritas a um dicionário de dados estático. O Business Ontology atribui um responsável a cada definição, vincula-a aos dados que a implementam e garante que ela seja a resposta fornecida por todos os agentes. Isso nos permite disponibilizar nossos dados aos agentes com confiança.”
Em seguida, o controle: um conjunto de regras para todos os agentes
Mesmo um agente que conhece a definição correta precisa de controles adequados para acessar dados, chamar modelos e utilizar ferramentas. O Cortex AI Gateway² funciona como a porta de entrada única para os agentes de uma organização. Como parte do Horizon Catalog, o Cortex AI Gateway aplica um conjunto unificado de políticas às conexões dos agentes em diferentes nuvens, estruturas de desenvolvimento e provedores de IA. Os agentes executam ações sobre os dados corporativos por meio de servidores MCP, e o Cortex AI Gateway aplica as políticas de acesso, autenticação e permissões da empresa a essas chamadas. Os agentes herdam os controles já estabelecidos para os usuários humanos, eliminando o trabalho adicional de criar e gerenciar um conjunto separado de operações.
Voltando ao relatório de receita líquida, cada chamada de ferramenta realizada pelo agente por meio do Cortex AI Gateway Tools³ é verificada de acordo com políticas detalhadas de autorização antes de ser executada. O Cortex AI Guardrails³ protege contra ataques de injeção de prompts e tentativas de contornar as salvaguardas do sistema (jailbreaks). A governança de custos² atribui as despesas à equipe responsável pelo relatório e estabelece limites rígidos, enquanto o Dynamic Model Routing⁵ direciona tarefas rotineiras para modelos mais leves e econômicos. A observabilidade² registra cada etapa na própria conta Snowflake do cliente, permitindo que as equipes analisem os registros por meio do Agent Trace Intelligence⁵. O Agent Abuse Detection⁵ analisa trajetórias completas dos agentes, em vez de apenas prompts individuais, para identificar comportamentos que ultrapassem as permissões concedidas.
“Executamos uma grande quantidade de IA sobre um volume enorme de dados, e a pergunta que não conseguíamos responder era quais equipes e quais agentes estavam gerando os custos”, afirmou Andy Owens, vice-presidente de Dados e IA da Kargo. “O Cortex AI Gateway nos forneceu essa visão detalhada, além de limites rígidos para impedir que um processo descontrolado consumisse silenciosamente todo o orçamento. Ao direcionar cada solicitação para o modelo adequado, garantimos que nossas tarefas rotineiras não utilizem os modelos mais caros. Estamos operando mais agentes do que nunca e sabemos quanto custa cada um deles.”
Em seguida, a execução: agentes que continuam trabalhando mesmo depois que você se desconecta
Com o contexto e os controles estabelecidos, as empresas podem finalmente fazer aquilo que vinham adiando: permitir que os agentes trabalhem de forma autônoma. O CoCo e o CoWork agora assumem tarefas recorrentes tanto das equipes de dados que desenvolvem soluções na Snowflake quanto das equipes de negócios que dependem delas.
Com o CoCo Automations², as equipes de dados descrevem um fluxo de trabalho uma única vez, e o CoCo passa a executá-lo de forma autônoma, com a frequência desejada. As equipes podem programar agentes para realizar tarefas recorrentes ou de longa duração, como uma verificação periódica da integridade de pipelines ou a elaboração de um relatório semanal que antes precisava ser produzido manualmente. Cada execução mantém um registro de auditoria e um histórico de tarefas, permitindo que as equipes vejam exatamente o que o CoCo fez e suspendam ou executem novamente uma tarefa sempre que necessário.
O CoCo e o CoWork também funcionam nos ambientes que as pessoas já utilizam, por meio do Snowflake for Slack³ e do CoCo for Excel and Sheets³. Além disso, os recursos de Skills and Plugin Sharing², Profiles in CoCo³ e os novos Profiles in CoWork³ permitem que soluções desenvolvidas por uma equipe sejam reutilizadas por toda a empresa. Isso proporciona uma experiência personalizada e pronta para uso, ao mesmo tempo que ajuda as equipes a padronizar seus processos, preservando a flexibilidade do usuário no CoCo e o controle centralizado no CoWork.
Os CoCo Bots e CoWork Bots levam a execução autônoma ainda mais longe. Tradicionalmente, os agentes de IA aguardavam uma pergunta específica ou uma tarefa predefinida para gerar valor. Os CoCo Bots e CoWork Bots mudam completamente essa dinâmica. Funcionando como assistentes executivos autônomos, os bots atuam em nome do usuário, herdando exatamente seus direitos de acesso, o contexto de sua função e suas permissões. Quando os usuários definem um objetivo amplo, como preparar materiais de briefing para todas as reuniões com clientes ou manter os pipelines de dados em boas condições, os bots tomam a iniciativa. Eles planejam e executam o trabalho de forma autônoma, em segundo plano, respeitando rigorosamente os limites de governança estabelecidos na Snowflake e solicitando intervenção apenas quando uma decisão crítica ou aprovação final é necessária. Isso transforma a IA de um software que responde a consultas em um parceiro confiável ao qual se pode delegar trabalho, ampliando continuamente a capacidade de cada profissional sem comprometer o controle.
“Antes, criar camadas semânticas exigia muito tempo, mas tudo mudou drasticamente nos últimos três meses, desde que começamos a utilizar o Snowflake CoCo. Além disso, todos os dados são disponibilizados em tempo real no Snowflake CoWork”, afirmou Vibhor Gupta, vice-presidente de Dados Corporativos e IA da Shelter Mutual Insurance Company. “Agora temos acesso a informações em tempo real sob demanda, diretamente nos nossos processos operacionais. Com oito agentes de IA em produção e outros em desenvolvimento, transformamos a maneira como os dados orientam decisões, desde a área de sinistros até a alta liderança.”
Uma plataforma para a empresa agêntica
Cada uma dessas inovações resolve uma parte do problema e, juntas, elas oferecem uma solução de ponta a ponta. O Business Ontology garante que os agentes forneçam a resposta correta. O Cortex AI Gateway garante que eles cheguem a essa resposta da maneira adequada. O CoCo e o CoWork transformam essas respostas em trabalho concluído. Como todos esses recursos operam em uma única plataforma com governança e sobre uma única cópia dos dados, as empresas deixam de precisar escolher entre avançar rapidamente e manter o controle. É isso que transforma um agente de um projeto-piloto em uma solução na qual a empresa pode confiar para operar.
