La traiettoria di crescita di Snowflake è stata straordinaria. A partire dal 2012, l’azienda ha sperimentato una crescita esponenziale, conquistando un ampio spettro di clienti, dalle startup ai colossi delle Fortune 500. Tra i clienti di spicco figurano nomi come Adobe, Airbnb, BlackRock, Dropbox, Pepsico, ConAgra Foods, Novartis e Yamaha. Questa rapida espansione è una testimonianza dell’abilità di Snowflake nel rispondere alle crescenti esigenze del mondo guidato dai dati in cui viviamo.
Oggi, ci troviamo all’entrata nell’era dell’IA generativa, e anche Snowflake è in prima linea per offrire le più avanzate tecnologie ai suoi numerosi clienti. Secondo Torsten Grabs, direttore senior della gestione dei prodotti presso Snowflake, l’avvento dell’IA generativa porterà a una diminuzione delle interazioni tecniche con i computer, a favore di un coinvolgimento sempre più intuitivo e naturale. Questo è il cambiamento di portata più ampia che ci si può aspettare dall’IA generativa e dai grandi modelli linguistici (LLM).
L’IA generativa ha già influenzato Snowflake su due fronti distinti. In primo luogo, come per molte altre aziende, sta migliorando l’efficienza delle operazioni interne. Gli sviluppatori impegnati con Snowflake trarranno vantaggio dall’IA generativa, che agisce come un assistente di codifica per accelerare e facilitare la creazione di codice attraverso interazioni in linguaggio naturale.
Inoltre, Snowflake sta sfruttando l’IA generativa per potenziare la ricerca conversazionale. Quando si accede al marketplace di Snowflake, vengono impiegate tecniche di conversazione per individuare i set di dati più appropriati, soddisfacendo efficacemente le esigenze aziendali. Torsten Grabs sottolinea che esiste un’opportunità cruciale nell’applicare l’IA generativa ai dati archiviati e gestiti in sistemi come Snowflake, fornendo così un’analisi dettagliata dei dati conservati.
Il 24 maggio 2023, Snowflake ha acquisito Neeva AI, con l’obiettivo di potenziare le capacità di ricerca all’interno della propria piattaforma Data Cloud, utilizzando l’esperienza di Neeva nella ricerca basata sull’IA. Secondo Grabs, questa sinergia arricchisce l’approccio di Snowflake, integrando la ricerca avanzata di Neeva con l’IA generativa. Ciò consente ai clienti di interagire con i propri dati in modo conversazionale, aprendo la porta a una comprensione più intuitiva e dettagliata.
La conferenza annuale degli utenti di Snowflake, denominata “Snowflake Summit 2023”, ha segnato un altro passo avanti. Qui è stato annunciato un nuovo LLM basato sulla tecnologia di Applica, un partner di Snowflake, per consentire ai clienti di comprendere meglio i documenti e applicare i dati non strutturati. Questo modello personalizzato è stato adattato specificamente per casi d’uso di comprensione dei documenti, con l’obiettivo di offrire risultati più accurati e risparmiare risorse.
Rispetto ai modelli GPT di OpenAI e ad altri sviluppati da laboratori come Antrhopic, gli LLM di Snowflake presentano vantaggi distinti. Gli LLM di base spesso richiedono risorse considerevoli e possono risultare costosi. Al contrario, l’approccio di Snowflake si concentra sulla personalizzazione per casi d’uso specifici, garantendo un utilizzo più efficiente delle risorse e risultati più rilevanti e precisi.
Tuttavia, mentre l’IA generativa promette molti vantaggi, le preoccupazioni legate alla sicurezza, alla privacy, alla governance dei dati e alla conformità rimangono presenti per le imprese, incluso il vasto gruppo di clienti di Snowflake. Grabs riconosce queste sfide e sottolinea l’importanza di mantenere i dati al sicuro e ben governati all’interno delle strutture aziendali. Inoltre, Snowflake intende proteggere la proprietà intellettuale dei fornitori di LLM, garantendo la privacy dei dati all’interno del proprio ecosistema.
In sintesi, l’innovazione di Snowflake nel campo dell’IA generativa promette un’esperienza più intuitiva e potente nell’interazione con i dati, mentre affronta in modo proattivo le sfide di sicurezza e privacy. La sinergia tra l’IA generativa e i modelli linguistici personalizzati offre opportunità significative per l’ottimizzazione delle operazioni aziendali e la comprensione dettagliata dei dati conservati.