Per molto tempo, il dialogo con i dati aziendali è stato un affare complesso, vincolato alla necessità di linguaggi di programmazione specifici, come il SQL, e mediato da un ristretto gruppo di esperti analisti. Con l’ascesa dell’intelligenza artificiale, si è assistito a un primo grande passo in avanti con il Retrieval-Augmented Generation (RAG), una tecnica che permette ai Large Language Model (LLM) di cercare informazioni in documenti non strutturati (testi, PDF) per fornire risposte contestualizzate. Tuttavia, RAG da solo non basta a dominare il complesso panorama dei dati aziendali, che è prevalentemente strutturato in tabelle, schemi e relazioni logiche.
Snowflake ha riconosciuto questa lacuna e ha introdotto Snowflake Intelligence, una suite di capacità avanzate basate su agentic AI che promette di andare oltre i limiti del RAG tradizionale, permettendo agli utenti di conversare in linguaggio naturale con l’intera Data Cloud e, cosa fondamentale, di agire sui dati. Questa evoluzione è un passaggio da un semplice “risponditore” basato sui documenti a un “analista” che ragiona sull’intero ecosistema di informazioni aziendali.
La vera innovazione di Snowflake Intelligence e della sua architettura di supporto, Cortex AI, risiede nella sua capacità di unificare l’accesso ai dati. Gli agenti AI di Snowflake non sono limitati solo al recupero di informazioni da testi non strutturati tramite Cortex Search (la funzionalità RAG), ma estendono la loro capacità di ragionamento ai dati tabellari grazie a strumenti come Cortex Analyst.
Quest’ultimo sfrutta la potenza degli LLM in combinazione con un modello semantico appositamente creato. Questo modello agisce come un dizionario del business, descrivendo fatti, dimensioni, relazioni tra tabelle e logica aziendale. Quando un utente non tecnico pone una domanda in linguaggio naturale, come “Quali sono state le nostre vendite in EMEA l’ultimo trimestre?”, Cortex Analyst traduce in modo affidabile questa richiesta in una precisa query SQL, basandosi sulla logica aziendale codificata nel modello semantico, e restituisce l’insight direttamente.
Questo superamento del gap semantico e tecnico permette agli utenti non-data scientist di accedere autonomamente a informazioni che prima richiedevano lunghe richieste agli analisti, democratizzando l’accesso ai dati in modo sicuro e governato.
L’aspetto più trasformativo di Snowflake Intelligence è la sua natura “agentica”. L’AI non si ferma alla generazione di risposte e insight; essa può eseguire azioni. Il Cortex Agent funge da orchestratore, capace di ragionare sui dati strutturati e non strutturati per selezionare lo strumento giusto, ma anche di eseguire compiti.
Ciò significa che l’AI può fare molto più che analizzare: può inviare notifiche basate su soglie di dati, avviare pipeline di dati per l’aggiornamento automatico e condividere set di dati con altri stakeholder interni, il tutto attraverso una singola interazione in linguaggio naturale. L’AI diventa un partner di lavoro che non solo dice cosa sta succedendo (analisi), ma innesca anche il processo di miglioramento o correzione (azione).
Questa integrazione profonda porta a una consolidazione e unificazione fondamentale dell’esperienza utente. Le aziende possono gestire i dati e l’AI conversazionale su un’unica piattaforma, eliminando la duplicazione degli sforzi tra chatbot, cataloghi di dati e sistemi di visualizzazione separati. Il risultato è un’esperienza utente coerente, insight più predittivi e una notevole accelerazione nella trasformazione dei dati grezzi in decisioni aziendali concrete e immediate. Snowflake Intelligence, in definitiva, trasforma la piattaforma dati da un semplice data warehouse a un vero e proprio servizio centrale di AI e dati aziendali.