Os 'agentes de dados' da Snowflake aproveitam aplicativos empresariais para que você não precise.

Hoje, a gigante do ecossistema de dados Snowflake deu início à sua conferência de desenvolvedores BUILD com o anúncio de uma nova oferta especial: Snowflake Intelligence.

Prevista para ser lançada em pré-visualização privada em breve, a Snowflake Intelligence é uma plataforma que ajudará os usuários empresariais a configurar e implantar ‘agentes de dados’ dedicados para extrair insights comerciais relevantes de seus dados, hospedados dentro de sua instância de nuvem de dados e além, e usar esses insights para tomar ações em diferentes ferramentas e aplicativos, como Google Workspace e Salesforce.

A medida chega com a ascensão de agentes de IA se tornando um tema proeminente no cenário da tecnologia empresarial, com startups ágeis e grandes empresas (como Salesforce) adotando-os. Isso fortalecerá ainda mais a posição da Snowflake no domínio de dados, deixando a pressão sobre a rival Databricks para apresentar algo maior. 

No entanto, é importante notar que a Snowflake não é a primeira empresa a explorar a ideia de agentes de IA para melhorar as operações de dados.

Outras startups, incluindo Redbird, Altimate AI e Connecty AI, também estão explorando a ideia de agentes para ajudar os usuários a gerenciar melhor e extrair valor (na forma de aplicações de IA e analíticas) de seus conjuntos de dados. Um dos benefícios chave da Snowflake é que a plataforma de criação e implantação de agentes viverá dentro do mesmo provedor de data warehouse ou lakehouse em nuvem, eliminando a necessidade de outra ferramenta.

O que esperar dos agentes de dados da Snowflake?

Desde que o CEO da Neeva AI, Sridhar Ramaswamy, assumiu o cargo de CEO, a Snowflake tem integrado capacidades de IA em sua plataforma de dados central para ajudar os clientes a tirar proveito de todos os seus conjuntos de dados, sem enfrentar complexidades técnicas.

Desde o recurso Document AI lançado no ano passado para ajudar equipes a extrair dados de seus documentos não estruturados até a solução gerenciada de LLM aberto Cortex AI, e Snowflake Copilot, um assistente construído com Cortex para escrever consultas SQL em linguagem natural e extrair insights dos dados, a Snowflake tem estado ocupada adicionando tais recursos de IA.

No entanto, até agora, as funcionalidades de IA estavam limitadas a trabalhar apenas com os dados hospedados nas respectivas instâncias da Snowflake dos usuários, não com outras fontes.

Como funcionam os agentes de dados da Snowflake Intelligence

Com o lançamento da Snowflake Intelligence, a empresa está expandindo essas capacidades, dando às equipes a opção de configurar agentes de dados de nível empresarial que podem acessar não apenas os dados de business intelligence armazenados em sua instância Snowflake, mas também dados estruturados e não estruturados em ferramentas de terceiros isoladas — como transações de vendas em um banco de dados, documentos em bases de conhecimento como SharePoint, informações em ferramentas como Slack, Salesforce e Google Workspace.

De acordo com a empresa, a plataforma, sustentada pelas capacidades do Cortex AI, integra diferentes sistemas de dados com uma única camada de governança e, em seguida, usa Cortex Analyst e Cortex Search (parte da arquitetura do Cortex AI) para implantar agentes que recuperam e processam com precisão ativos de dados específicos de fontes de dados não estruturadas e estruturadas para fornecer insights relevantes.

Os usuários interagem com os agentes em linguagem natural, fazendo perguntas relacionadas ao negócio cobrindo diferentes assuntos, enquanto os agentes identificam as fontes de dados internas e externas relevantes, cobrindo tipos de dados como PDFs, tabelas, etc., para esses assuntos e executam análises e trabalhos de resumo para fornecer respostas.

Mas não é só isso. Uma vez que os dados relevantes são apresentados, o usuário pode pedir aos agentes de dados que realizem ações específicas em torno dos insights gerados.

Por exemplo, um usuário pode pedir ao seu agente de dados para inserir os insights apresentados em um formulário editável e carregar o arquivo em seu Google Drive. O agente analisaria imediatamente a consulta, planejaria e faria chamadas de função de API necessárias para se conectar às ferramentas relevantes e executar a tarefa. Ele pode até ser usado para escrever em tabelas Snowflake e fazer modificações nos dados.

Entramos em contato com a Snowflake com perguntas específicas sobre esses agentes de dados, incluindo a amplitude das fontes de dados que eles podem cobrir e as tarefas que podem (ou não podem) executar, mas não recebemos uma resposta da empresa até o momento da redação.

Ainda não está claro como os usuários poderão criar e configurar esses agentes de dados de forma rápida e fácil. Por enquanto, a empresa apenas afirmou que leva apenas “alguns passos” para implantá-los.

Baris Gultekin, chefe de IA da Snowflake, afirma que a plataforma unificada “representa o próximo passo na jornada de IA da Snowflake, permitindo ainda mais que as equipes avançem de forma fácil e segura com insights baseados em dados que podem agir para gerar um impacto mensurável.”

Sem notícias sobre disponibilidade generalizada

Embora a ideia de ter agentes que possam responder perguntas sobre dados empresariais e, em seguida, tomar ações específicas com os insights gerados para realizar trabalho organizacional seja muito tentadora, é pertinente notar que a capacidade foi apenas anunciada.

A Snowflake não forneceu um cronograma sobre sua disponibilidade. Ela apenas diz que a plataforma unificada irá entrar em pré-visualização privada muito em breve.

No entanto, a competição está se intensificando rapidamente, inclusive de fornecedores de modelos de IA como a Anthropic, com seu novo modo Computer Use, dando aos usuários mais opções ao escolher como enviar agentes autônomos em dados empresariais e executar tarefas com base em instruções de texto do usuário.

A empresa também observa que a Snowflake Intelligence será integrada nativamente ao catálogo Horizon da empresa em nível fundamental, permitindo que os usuários executem agentes em busca de insights exatamente onde descobrem, gerenciam e governam seus ativos de dados. Também será compatível com Apache Iceberg e Polaris, acrescentou a empresa.

Snowflake BUILD ocorre de 12 a 15 de novembro de 2024.