Durante uma década, Snowflake e Databricks cresceram a partir de pontos de partida diferentes: uma do data warehouse, a outra do lakehouse. Nos eventos anuais de 2026, as duas chegaram a apostas praticamente idênticas, com os agentes de IA como principal forma de uso da plataforma.
A Databricks ampliou o Agent Bricks, lançou o Genie One e informou mais de 100 mil agentes construídos na plataforma, processando mais de um quatrilhão de tokens por ano. A Snowflake rebatizou o Snowflake Intelligence como CoWork e o Cortex Code como CoCo.
O problema que os agentes expuseram
A convergência mais relevante não está nos nomes dos produtos, e sim em uma camada menos vistosa: a semântica. As duas plataformas lançaram camadas de contexto semântico, a Snowflake com o Cortex Sense e a Databricks por meio da camada de ontologia do Genie.
O motivo é simples. Um agente que consulta dados não sabe, sozinho, o que é “receita líquida” para a sua empresa, qual tabela é a oficial ou como a sua estrutura de lojas se organiza. Sem essa definição, ele faz consultas exploratórias a cada execução e entrega números que parecem certos, mas não batem com o relatório do financeiro.
Um padrão aberto ganha força
Para evitar que cada fornecedor prenda as definições de negócio no próprio formato, ganhou tração o Open Semantic Interchange (OSI), um padrão aberto para compartilhar modelos semânticos entre ferramentas. A iniciativa já reúne mais de 50 participantes, entre eles Databricks, dbt Labs, Collibra, Informatica e ThoughtSpot.
O que isso muda no seu projeto de dados
- Métricas com dono e definição: antes de ligar um agente aos dados, documente as 20 métricas que a diretoria realmente usa, com fórmula e fonte.
- Tabelas certificadas: deixe claro para pessoas e máquinas qual base é a oficial para vendas, estoque e financeiro.
- Governança também para IA: controle o que cada agente pode ler e quanto pode gastar em consultas e tokens.
- Formatos abertos: dados em padrões abertos e semântica portável reduzem o custo de trocar de ferramenta no futuro.
A mensagem das duas plataformas é a mesma: ter acesso a um bom modelo de IA não é diferencial, porque o concorrente pode comprar o mesmo. O que diferencia é um dado confiável, bem definido e governado. Para muitas empresas, o projeto de BI mais importante de 2027 não será um novo painel, e sim um dicionário de negócio que humanos e agentes consigam seguir.
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