KI-Agenten im Produktivbetrieb Snowflake bündelt Kontext und Kontrolle für KI-Agenten

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Snowflake will den Einsatz von KI-Agenten aus der Pilotphase in den Alltag von Unternehmen bringen. Neue Funktionen sollen ihnen geprüften Geschäftskontext, zentrale Sicherheits- und Governance-Regeln sowie Spielraum für eigenständige Aufgaben geben.

Für den Produktivbetrieb reicht es nicht, einen KI-Agenten an ein Modell anzuschließen. Unternehmen müssen auch sicherstellen, dass er Geschäftsbegriffe einheitlich versteht, auf erlaubte Daten zugreift und seine Aktionen nachvollziehbar bleiben. Snowflake hat dafür auf der Snowflake Expedition 2026 neue Funktionen für Horizon Catalog, Cortex AI Gateway, CoCo und CoWork angekündigt.

Eine Studie von Snowflake und MIT Technology Review Insights unterstreicht den Kontextbedarf: 55 Prozent der befragten Führungskräfte nennen fehlenden Geschäftskontext als wichtigste Ursache für unzureichende Agenten-Ergebnisse. 45 Prozent verweisen auf fragmentierte oder schwer erreichbare Daten.

Verbindliche Definitionen für Agenten

Business Ontology soll dafür sorgen, dass Agenten dieselben freigegebenen Geschäftsdefinitionen verwenden. Die Funktion gehört zu Horizon Context im Snowflake Horizon Catalog. Unternehmen können damit Begriffe wie Nettoumsatz festlegen, Verantwortliche benennen und Definitionen mit den zugrunde liegenden Daten verknüpfen. Änderungen werden dokumentiert, sodass sich später nachvollziehen lässt, welche Definition zu einem bestimmten Zeitpunkt galt.

Die Ontologie ergänzt Semantic Views: Sie legen fest, was ein Geschäftsbegriff bedeutet, während Semantic Views die zugehörigen Kennzahlen berechnen. Cortex Sense kann laut Snowflake weitere Zusammenhänge aus vorhandenen Daten ableiten. Bereits genehmigte Definitionen sollen Vorrang haben. Vorhandene Einträge aus externen Katalogen oder Tabellen lassen sich mithilfe von CoCo in einem geführten Verfahren übernehmen.

Zentrale Regeln für Modelle und Tools

Cortex AI Gateway soll als zentrale Kontrollschicht Richtlinien für Agenten, Modelle und Tool-Aufrufe durchsetzen. Die Funktion ist Teil des Horizon Catalog und soll unabhängig von Cloud-Umgebung, Framework oder KI-Anbieter greifen. Nutzen Agenten MCP-Server, gelten dabei die bestehenden Zugriffsrechte des Unternehmens.

Ergänzende Funktionen prüfen einzelne Tool-Aufrufe anhand von Berechtigungen und sollen unter anderem vor Prompt Injection und Jailbreaks schützen. Kostenkontrollen ordnen Ausgaben Teams zu und ermöglichen Budgetgrenzen. Dynamic Model Routing kann Routineaufgaben an weniger aufwendige Modelle weiterleiten. Snowflake nennt außerdem Observability-Funktionen, Agent Trace Intelligence zur Analyse von Abläufen und Agent Abuse Detection, die Handlungsfolgen auf Aktivitäten außerhalb der Berechtigungen untersuchen soll.

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CoCo und CoWork sollen Aufgaben im Hintergrund erledigen

Mit CoCo Automations können Datenteams Arbeitsabläufe beschreiben und regelmäßig ausführen lassen. Als Beispiele nennt Snowflake die Überwachung von Datenpipelines und wöchentliche Berichte. Jede Ausführung soll protokolliert werden; Teams können Abläufe bei Bedarf unterbrechen oder erneut starten.

CoCo und CoWork sollen sich zudem in Anwendungen wie Slack, Excel und Sheets nutzen lassen. Skills, Plugins und Profile ermöglichen es laut Snowflake, Konfigurationen und Abläufe innerhalb von Teams weiterzugeben. CoCo bietet dabei mehr Spielraum für einzelne Nutzer, während CoWork stärker zentral gesteuert werden kann.

Die neuen Bots sollen über einzelne Aufträge hinausgehen: Sie können ein übergeordnetes Ziel erhalten, notwendige Schritte planen und wiederkehrende Aufgaben fortlaufend ausführen. Dazu zählen etwa Briefings zu Kundengesprächen oder die Überwachung von Datenpipelines. Die Bots nutzen den Berechtigungsrahmen der jeweiligen Nutzer. Mitarbeitende sollen sie nur dann einbeziehen, wenn eine wichtige Entscheidung oder Freigabe ansteht.

„Nicht die Anzahl der KI-Agenten entscheidet über den Erfolg eines Unternehmens. Entscheidend ist, dass die Agenten die geschäftlichen Zusammenhänge verstehen, auf die richtigen Daten zugreifen, klare Governance-Vorgaben einhalten und ihre Handlungen nachvollziehbar sind“, sagt Christian Kleinerman, EVP of Product bei Snowflake. „Das unterscheidet einen Agenten, der lediglich Vermutungen anstellt, von einem Agenten, auf dessen Ergebnisse sich Unternehmen verlassen können. Snowflake stellt bereits die dafür notwendigen Daten, den Geschäftskontext und die Governance-Funktionen bereit. Mit Business Ontology und Cortex AI Gateway bilden diese künftig von Anfang an die Grundlage für den Einsatz von KI-Agenten.“

Snowflake stellt die Neuerungen als gemeinsame Basis für den Wechsel vom Pilotprojekt zum produktiven Einsatz dar. Ob Geschäftskontext, Kontrollen und autonome Ausführung in der Praxis zuverlässig zusammenspielen, hängt jedoch auch von der Qualität der Definitionen, der Berechtigungsverwaltung und der Überwachung ab. Preise und konkrete Verfügbarkeitsdaten nennt Snowflake nicht.

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