Todo lo que Snowflake anunció en el Summit 2026: agentes autónomos, streaming nativo y datos abiertos

Más allá de las nuevas superficies, el producto ganó una autonomía real. La función Automations ejecuta tareas de desarrollo recurrentes según un calendario, mientras que los Cloud Agents son trabajadores sin servidor que reaccionan a cambios en los datos o disparadores de negocio —por ejemplo, alertando a un equipo cuando el inventario baja de un umbral— sin necesidad de que ningún cliente local permanezca abierto .

De cara al usuario de negocio, la compañía también renombró Snowflake Intelligence como Snowflake CoWork, un agente de IA personal disponible en una app móvil para iOS, una integración con Slackbot y una extensión para Microsoft Excel .

Snowflake Datastream: streaming nativo compatible con Kafka y completamente gestionado

Para resolver el viejo problema de operar y gobernar infraestructura de streaming separada de la plataforma de datos en la nube, Snowflake presentó Snowflake Datastream. Es un motor de streaming nativo de Snowflake, completamente gestionado y que habla el protocolo completo de Apache Kafka .

Los productores y consumidores de Kafka existentes pueden conectarse con solo un cambio de configuración, eliminando la necesidad de intermediarios, conectores o clústeres adicionales que gestionar . Los datos en flujo aterrizan directamente como tablas gobernadas de Snowflake o tablas de Apache Iceberg dentro del perímetro de seguridad de Snowflake . La compañía posiciona explícitamente Datastream para el mercado de datos en tiempo real, que estima en una oportunidad total de 128 mil millones de dólares . El servicio está actualmente en vista previa privada .

Apache Iceberg V3 e interoperabilidad bidireccional

Snowflake anunció la disponibilidad general del soporte para Apache Iceberg V3 y afirmó ofrecer el conjunto de funcionalidades Iceberg más amplio del mercado . La pieza central es la interoperabilidad bidireccional completa impulsada por el Catálogo Snowflake Horizon, que integra el catálogo de código abierto Apache Polaris .

Esto significa que cualquier motor compatible con Iceberg REST —como Apache Spark, Trino o Flink— puede leer y escribir en las tablas Iceberg gestionadas por Snowflake y, a su vez, Snowflake puede leer y escribir en tablas gestionadas por catálogos externos . El acceso de escritura desde motores externos estaba en vista previa pública durante el Summit, mientras que el de lectura ya había alcanzado disponibilidad general . Para respaldar esta arquitectura abierta, la empresa presentó Snowflake Storage para Apache Iceberg Tables, un nuevo nivel de almacenamiento gestionado para datos en formato abierto .

Cortex Training: trae tu propio modelo y Snowflake lo entrena por ti

Como broche del Summit se presentó Cortex Training, una ampliación del servicio existente de ajuste fino (Cortex Fine-tuning) hacia el entrenamiento completo de modelos personalizados. Permite a las empresas afinar modelos fundacionales de código abierto —incluidos Qwen, Mistral y Llama de Meta— sobre infraestructura GPU completamente gestionada dentro del entorno gobernado de Snowflake .

Las organizaciones pueden usar técnicas de ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT) e incluso aprendizaje por refuerzo sobre datos propietarios, sin mover la información a sistemas externos ni gestionar clústeres de GPU distribuidos . Snowflake se encarga del aprovisionamiento y escalado de la infraestructura . El servicio convive con un mercado de modelos en crecimiento dentro de Cortex AI, que ya incluye opciones de Anthropic, OpenAI, Google, Meta, Mistral, DeepSeek y los recién anunciados modelos de SpaceXAI .

La apuesta estratégica: la empresa agéntica

El hilo conductor de todos los anuncios fue la visión de Snowflake de la empresa agéntica: un estado donde los datos empresariales gobernados se conectan sin fisuras con agentes de IA capaces de razonar, actuar y automatizar . Al dividir su cartera de agentes en CoCo para desarrolladores y CoWork para trabajadores del conocimiento, añadir streaming en tiempo real gobernado con Datastream, y convertir el entrenamiento de modelos personalizados en un servicio propio y gestionado, la compañía posiciona la AI Data Cloud no solo como un lugar para almacenar y consultar información, sino como el motor de ejecución para la lógica de negocio autónoma .