På Snowflake Expedition 2026 3. november presenterte Snowflake oppdateringer som skal gjøre CoCo, kodeagenten for datateam, og CoWork, arbeidsagenten for kunnskapsarbeidere, bedre egnet til løpende oppgaver. Målet er å gå fra samtalehjelp som venter på neste instruks, til agenter som kan følge opp arbeid over tid. Nyhetene omfatter bakgrunnskjørende Bots, automatiseringer for CoCo og verktøy for forretningskontekst og styring. Funksjonene har ulik tilgjengelighet, og produktbeskrivelsene er ikke i seg selv uavhengig dokumentasjon på hvor godt de fungerer.
11
19
Fra spørsmål til oppgaver som går av seg selv
Snowflake beskriver de nye CoCo- og CoWork-Bots som agenter som arbeider i bakgrunnen og ber om menneskelig vurdering når en beslutning eller godkjenning trengs.
11
13 Ifølge omtale av lanseringen kan Botene følge mål brukeren har satt, og arve tilgangsrettighetene til den ansatte. Det betyr at tilgangen skal følge eksisterende tillatelser.
18
23
Eksempler fra lanseringen omfatter å lage en orientering før et kundemøte og å håndtere løpende oppgaver. For datateam trekker Snowflake fram automatiseringer som kan kontrollere helsen til datapipelines eller undersøke jobber som har feilet.
21
24 Dette er eksempler på tiltenkt bruk – ikke dokumentasjon på at alle oppgaver kan utføres uten menneskelig kontroll.
CoCo Automations og regneark
Med CoCo Automations kan datateam beskrive gjentakende oppgaver i vanlig språk, slik at agentene kan kjøre dem proaktivt. Snowflake oppgir at funksjonen er allment tilgjengelig i Snowsight og kommandolinjegrensesnittet, mens den er i offentlig forhåndsvisning i CoCo Desktop.
24 Opplysningene beskriver planlagt automatisering, men bekrefter ikke en egen revisjonslogg for hver kjøring.
Snowflakes versjonsnotater oppførte også CoCo for Excel og CoCo for Google Sheets som forhåndsvisningsfunksjoner.
2 Det tilgjengelige materialet bekrefter ikke at Snowflake for Slack eller én samlet Snowflake Mobile-app var i forhåndsvisning. De bør derfor ikke regnes som bekreftede lanseringsdetaljer her.
Felles forretningskontekst og styring
Snowflake vil at KI-agentene skal bruke felles forretningskontekst og sentralt styrte kontroller. Business Ontology skal gi agentene delte, forhåndsgodkjente definisjoner av forretningsbegreper. Omtale av løsningen beskriver den som en videreføring av Snowflakes semantiske modelleringsverktøy.
14
Cortex AI Gateway fikk allmenn tilgjengelighet for inferens, observerbarhet og kostnadsstyring 3. november. Ifølge Snowflakes versjonsnotater gir løsningen organisasjonens KI-klienter ett styrt endepunkt for tilgang til modeller, registrerer spor etter forespørsler og knytter kostnader til brukerne som sendte dem.
8 Dette gir et kontrollag rundt KI-tilgangen, men viser ikke i seg selv at agentenes beslutninger er riktige.
Brukstall og egen modelltrening
I resultatene for andre kvartal i regnskapsåret 2027 oppga Snowflake mer enn 9 100 CoCo-kontoer og 5 800 CoWork-kontoer.
38 Tallene gir et bilde av utbredelsen, men dokumenterer ikke at hver konto tilsvarer én person. Resultatmeldingen fastslår heller ikke definisjonen «gjennomsnitt over fire uker».
Separat kunngjorde Snowflake Cortex Training i offentlig forhåndsvisning. Tjenesten skal støtte ettertrening av åpne modeller som Qwen, DeepSeek, Mistral og Gemma med administrerte GPU-er.
17 Snowflake hevder også at egne LoRA-målinger viste opptil 61 prosent lavere kostnader enn konkurrerende serverløse treningstjenester, blant annet Tinker.
37 Det er et beste resultat fra Snowflakes egne målinger – ikke en generell garanti om besparelser eller en uavhengig bekreftet sammenligning.
Hva kundene bør følge med på
Hovedretningen er tydelig: Snowflake vil at agentene skal håndtere gjentakende arbeid, samtidig som de bruker virksomhetens egne definisjoner og følger eksisterende tilgangskontroller. For kunder blir de praktiske spørsmålene hvilke funksjoner som finnes i grensesnittet de bruker, hvilke handlinger som fortsatt krever godkjenning, og hvordan automatiserte kjøringer kan følges opp. Lanseringsmaterialet beskriver hva produktene skal kunne gjøre, men viser ikke uavhengig hvor pålitelige de er eller hvilke resultater kundene oppnår.