Snowflake accelera sull'IA enterprise: agenti, dati semantici e partner al centro della nuova fase di crescita

Snowflake continua a crescere, ha ormai superato la fase pionieristica del cloud data warehousing e sta cercando di ridefinire il proprio posizionamento come piattaforma di riferimento per l’adozione dell’IA in ambito enterprise. Non si tratta di un cambio di rotta improvviso, ma dell’evoluzione naturale di una strategia che negli ultimi anni ha progressivamente spostato il baricentro dal semplice storage e analytics verso l’intelligenza applicata ai dati.

Durante un evento stampa a Milano, sono stati presentati dei numeri che aiutano a inquadrare questa traiettoria. Snowflake è attiva sul mercato dal 2012 e ha superato da tempo il miliardo di dollari di fatturato, mantenendo tassi di crescita anno su anno superiori al 30% anche a distanza di oltre un decennio dalla fondazione. Un dato particolarmente significativo è il numero di clienti enterprise ad alto consumo: oltre 650 aziende generano più di un milione di dollari di fatturato a trimestre, un indicatore che fotografa sia la profondità dell’adozione sia la solidità del modello a consumo. A questo si aggiunge un net revenue retention rate ampiamente superiore al 100%, segnale di una relazione con i clienti che tende a rafforzarsi nel tempo attraverso l’espansione degli use case e dei carichi di lavoro.

A fare il punto su questa fase di evoluzione sono stati Marika Lilla, Country Manager Italy, Lorenzo Onorati, Regional Director Partners – EMEA South, e Luigi Locatelli, Partner Sales Director Italy, che durante l’incontro hanno inquadrato gli annunci all’interno della strategia globale di Snowflake, soffermandosi in particolare sulle implicazioni per il mercato italiano, sul ruolo dell’ecosistema dei partner e sul passaggio da una piattaforma dati a un vero abilitatore di intelligenza artificiale applicata ai processi di business.

Snowflake Intelligence e l’IA che parla il linguaggio del business

Il cuore degli annunci riguarda Snowflake Intelligence, definita come un agente di enterprise intelligence pensato per consentire a qualsiasi utente aziendale di interagire con i dati in linguaggio naturale. L’obiettivo è superare i limiti storici della business intelligence tradizionale, fatta di dashboard statiche e query SQL riservate a profili tecnici, per arrivare a un modello in cui l’utente può non solo chiedere “cosa è successo”, ma anche “perché è successo”.

Dal punto di vista tecnologico, Snowflake Intelligence si appoggia a un insieme di componenti che includono Cortex Agents, Cortex Knowledge Extensions e un server MCP gestito, progettati per creare agenti IA capaci di pianificare attività, interrogare dati strutturati e non strutturati e restituire risposte contestualizzate. Un aspetto centrale, più volte sottolineato durante l’incontro, è il tema della governance: i dati non escono dalla piattaforma, l’accesso è regolato dai profili utente e le risposte rispettano i confini definiti dai data owner. È un punto chiave per posizionare Snowflake Intelligence come soluzione “enterprise-ready”, in un momento in cui molte aziende guardano con interesse agli agenti IA ma faticano a integrarli in ambienti regolamentati.

La scelta di non legarsi a un singolo modello linguistico va nella stessa direzione. Snowflake adotta un approccio aperto, che consente di utilizzare modelli diversi – sia di terze parti sia proprietari del cliente – mantenendo i dati all’interno della piattaforma. Questo permette di evitare lock-in tecnologici e di adattare i modelli alle esigenze specifiche dei diversi contesti di business.

Il business data fabric come ponte tra Snowflake e SAP

Un secondo pilastro strategico è rappresentato dalla partnership con SAP, che punta a integrare l’AI Data Cloud di Snowflake con SAP Business Data Cloud in un unico business data fabric. L’elemento distintivo dell’accordo è la condivisione zero-copy dei dati, che consente ai clienti di accedere a informazioni SAP arricchite semanticamente direttamente da Snowflake, senza duplicazioni e mantenendo un framework di governance unificato.

Dal punto di vista del mercato, l’intesa ha un peso specifico rilevante soprattutto in Europa e in Italia, dove SAP è profondamente radicata nei processi mission-critical di settori come manifatturiero, retail, fashion e finanza. L’integrazione promette di semplificare l’armonizzazione tra dati SAP e non-SAP e di accelerare lo sviluppo di applicazioni IA e agenti basati su informazioni affidabili e contestualizzate. Non si tratta, come sottolineato dai manager Snowflake, di un semplice annuncio di intenti, ma di una roadmap di prodotto con disponibilità prevista a partire dal 2026.

Per l’ecosistema dei partner, questa integrazione apre scenari particolarmente interessanti. Le grandi società di consulenza e system integration, storicamente molto forti su SAP, possono estendere le proprie competenze verso progetti di data engineering e IA basati su Snowflake, intercettando una domanda crescente di modernizzazione dei sistemi informativi.

Partner first: l’evoluzione dello Snowflake Partner Network

Il ruolo dei partner emerge come elemento strutturale del modello Snowflake. In Italia, come confermato durante l’incontro, il business è quasi interamente veicolato attraverso system integrator e partner di rivendita. Non sorprende quindi l’annuncio dell’evoluzione dello Snowflake Partner Network, ridisegnato per rispondere alle esigenze di un mercato sempre più orientato all’IA. 

Il nuovo programma introduce una struttura più chiara, investe sulla formazione con la piattaforma Snowflake SPN Learn e rafforza i meccanismi di incentivo legati ai progetti effettivamente realizzati presso i clienti. L’idea di fondo è che il valore non risieda tanto nella vendita iniziale dei crediti, quanto nella capacità di trasformarli in iniziative concrete che producano risultati misurabili. In questo senso, il dato sulle Remaining Performance Obligations – oltre 7 miliardi di dollari di fatturato già contrattualizzato ma non ancora erogato – viene letto come un enorme bacino di progettualità potenziale per l’ecosistema dei partner. 

Accanto ai grandi system integrator globali, Snowflake sta lavorando anche su una maggiore verticalizzazione, coinvolgendo partner specializzati su settori o competenze specifiche, dalla supply chain alla monetizzazione del dato. È un passaggio che riflette la maturazione del mercato: una volta consolidata la piattaforma dati, l’attenzione si sposta su come trasformare quelle informazioni in prodotti, servizi e nuove fonti di ricavo.

Italia, tra prudenza e nuova attenzione al valore

La fotografia del mercato italiano restituisce un quadro in chiaroscuro. Da un lato, l’adozione del cloud resta più lenta rispetto ad altri Paesi europei, con una storica attenzione alla riduzione dei costi e alla gestione del rischio. Dall’altro, i dati mostrano una crescita molto sostenuta sui clienti già acquisiti, con rinnovi che in molti casi moltiplicano di due, tre o quattro volte i volumi iniziali.

Secondo il management di Snowflake, il cambiamento in atto riguarda soprattutto l’approccio al dato. Le aziende iniziano a guardare meno alla sola efficienza e più alla capacità di generare valore, vendere meglio e prendere decisioni più rapide. In questo contesto, strumenti come Snowflake Intelligence possono fungere da acceleratore culturale, avvicinando i responsabili di business all’analisi avanzata dei dati senza passare necessariamente da lunghi progetti IT. 

Il vero competitor, in questa fase, non è tanto un altro vendor tecnologico quanto l’inerzia organizzativa. Quando le aziende decidono di muoversi e di investire in modo strutturato su dati e IA, Snowflake ritiene di giocarsi la partita ad armi pari. La sfida, soprattutto in Italia, resta quella di trasformare la sperimentazione in adozione sistemica, accompagnando il cambiamento con competenze, governance e una visione di medio periodo.

In definitiva, il messaggio che emerge dall’evento è chiaro: Snowflake non vuole limitarsi a fornire infrastruttura dati, ma ambisce a diventare il livello su cui costruire l’intelligenza operativa delle imprese. Una scommessa che passa dagli agenti IA, dalle partnership strategiche e da un ecosistema di partner chiamato a tradurre tecnologia in risultati concreti.