Snowflake-Plattform: Mehr Kontrolle für autonome KI-Agenten

Snowflake hat dazu auf der Snowflake Expedition 2026 neue Funktionen vorgestellt, die Geschäftskontext, zentrale Sicherheitsvorgaben und automatisierte Aufgabenbearbeitung miteinander verbinden. Ziel ist es, KI-Agenten über einzelne Pilotprojekte hinaus im Unternehmensalltag nutzbar zu machen.

Fehlender Geschäftskontext bremst KI-Projekte

Eine zentrale Herausforderung besteht darin, dass KI-Agenten häufig nicht über ausreichend verlässliche Informationen zu den Geschäftsprozessen eines Unternehmens verfügen. Laut einer Studie von Snowflake und MIT Technology Review Insights sehen 55 Prozent der befragten Führungskräfte fehlenden Geschäftskontext als wichtigste Ursache für unzureichende Ergebnisse. 45 Prozent nennen fragmentierte oder schwer zugängliche Daten.

Mit Business Ontology will Snowflake dieses Problem angehen. Die Funktion ist Teil des Horizon Context innerhalb des Snowflake Horizon Catalog und soll sicherstellen, dass KI-Agenten auf einheitliche, unternehmensweit freigegebene Definitionen zugreifen. So können beispielsweise Kennzahlen wie der Nettoumsatz verbindlich festgelegt und mit den zugrunde liegenden Daten verknüpft werden.

Verantwortlichkeiten für einzelne Definitionen lassen sich zuweisen. Änderungen werden dokumentiert, sodass nachvollziehbar bleibt, welche Bedeutung eine Kennzahl zu einem bestimmten Zeitpunkt hatte. Bestehende Definitionen aus externen Datenkatalogen oder Tabellen können mithilfe des Coding-Agenten CoCo in einem geführten Prozess übernommen werden. Ergänzend berechnen Semantic Views die zugehörigen Kennzahlen. Cortex Sense kann Zusammenhänge aus vorhandenen Daten ableiten, die bislang nicht ausdrücklich definiert wurden.

Zentrale Regeln für Zugriffe und Kosten

Neben einheitlichen Datenbegriffen benötigen Unternehmen Kontrolle darüber, welche Aktionen ihre KI-Agenten ausführen dürfen. Dafür führt Snowflake das Cortex AI Gateway ein. Die Schnittstelle soll Sicherheits- und Governance-Vorgaben unabhängig von Cloud-Umgebung, Framework oder KI-Anbieter durchsetzen.

Greifen Agenten über MCP-Server auf Unternehmensdaten oder externe Werkzeuge zu, gelten weiterhin die vorhandenen Zugriffsrechte. Ergänzend überprüft Cortex AI Gateway Tools einzelne Werkzeugaufrufe anhand festgelegter Berechtigungen. Cortex AI Guardrails soll unter anderem vor Prompt-Injection-Angriffen und Jailbreaks schützen.

Auch die Kostenkontrolle wird berücksichtigt. Unternehmen können Ausgaben einzelnen Teams zuordnen und Budgetgrenzen festlegen. Dynamic Model Routing soll Routineaufgaben automatisch an weniger aufwendige und kostengünstigere Modelle weiterleiten.

Für die Nachvollziehbarkeit dokumentieren Observability-Funktionen die Arbeitsschritte der Agenten. Agent Trace Intelligence unterstützt die Analyse dieser Abläufe. Agent Abuse Detection soll darüber hinaus erkennen, wenn Agenten innerhalb ihrer Prozessketten Aktivitäten außerhalb der erteilten Berechtigungen ausführen.

Automatisierte Abläufe im Hintergrund

Die neuen Kontrollmechanismen bilden die Grundlage für einen stärker selbstständigen Einsatz der Snowflake-Agenten CoCo und CoWork. Mit CoCo Automations können Datenteams Arbeitsabläufe einmalig beschreiben und anschließend in festgelegten Intervallen automatisch ausführen lassen. Beispiele dafür sind regelmäßige Kontrollen von Datenpipelines oder die Erstellung wiederkehrender Berichte. Jede Ausführung wird protokolliert und kann bei Bedarf unterbrochen oder erneut gestartet werden.

Auch die Einbindung in bestehende Arbeitsumgebungen wird erweitert. Über Snowflake for Slack sowie CoCo für Excel und Google Sheets sollen Mitarbeitende die Agenten direkt in ihren gewohnten Anwendungen nutzen können. Mit Skills and Plugin Sharing sowie gemeinsam verwendbaren Profilen lassen sich Konfigurationen und Arbeitsabläufe zudem teamübergreifend einsetzen.

Eine weitere Neuerung sind die CoCo- und CoWork-Bots. Anders als Agenten, die erst auf konkrete Anfragen reagieren, sollen sie übergeordnete Ziele verfolgen und die dafür erforderlichen Schritte selbst planen. So können Unternehmen beispielsweise automatische Briefings zu Kundengesprächen erstellen oder Datenpipelines kontinuierlich überwachen lassen.

Die Bots arbeiten nach Angaben von Snowflake im Hintergrund und verwenden dabei die Berechtigungen der jeweiligen Nutzer. Bei wichtigen Entscheidungen oder erforderlichen Freigaben sollen sie die Mitarbeitenden einbeziehen.

Geschäftlicher Nutzen hängt von Kontrolle und Transparenz ab

Für Christian Kleinerman, EVP of Product bei Snowflake, kommt es beim Einsatz autonomer Systeme nicht auf die Anzahl der verfügbaren Agenten an. Entscheidend sei vielmehr, dass sie geschäftliche Zusammenhänge verstehen, auf geeignete Daten zugreifen und ihre Aktionen nachvollziehbar ausführen.

Mit Business Ontology, Cortex AI Gateway sowie den erweiterten Funktionen von CoCo und CoWork bündelt Snowflake dafür Datenkontext, Zugriffskontrolle und automatisierte Arbeitsabläufe auf einer gemeinsamen Plattform. Unternehmen sollen so wiederkehrende Aufgaben stärker automatisieren können, ohne die Kontrolle über Datenzugriffe, Berechtigungen und Kosten aus der Hand zu geben.

(red/Snowflake)