في حين أن جزءًا كبيرًا من الطنانة حول الذكاء الاصطناعى اليوم يدور حول المشاركين المبرحين والاختراقات الإنتاجية ، فإن الواقع لمعظم علماء البيانات وفرق هندسة البيانات لا يزال أقل بريقًا. حتى في عام 2025 ، ما زالوا يقضون الكثير من وقتهم في الجزء الأكثر شقًا من الوظيفة: تنظيف البيانات وإعدادها ، أي التعامل مع القيم المفقودة والتكرارات والتناقضات.
لكن الرئيس التنفيذي لشركة Snowflake Sridhar Ramaswamy يريد تغيير ذلك – ليس عن طريق استبدال الأشخاص الذين يقومون بالعمل ، ولكن من خلال القضاء على الاحتكاك الذي يبطئهم ، مثل دورات التقارير التفاعلية التي لا نهاية لها. رهانه الجريء على Augleic AI: مثيلات نموذجية مستقلة يمكنها تناول البيانات ، والسبب في ذلك ، واتخاذ قرارات في الوقت الفعلي مع الحد الأدنى من مدخلات الهندسة البشرية.
“حتى الآن ، كانت أدوات الذكاء الاصطناعى ممتازة في مهام خطوة واحدة: أنت تسأل سؤالًا ، تحصل على إجابة ؛ أنت تسأل عن رمز ، ستحصل على مقتطف. إنهم مساعدون أقوياء ، لكنهم يحتاجون إلى اتجاه مستمر”. شركة سريعة. “في المؤسسة (الفضاء) ، يعني Agency AI الحكم الذاتي الموجهة للأهداف.”
من صوامع البيانات إلى رؤية المحادثة
قام Ramaswamy ، وهو رئيس سابق لـ Google Ads ، و Greylock Partner ، والرئيس التنفيذي لشركة Search Startup Neeva ، إلى زمام الأمور في Snowflake في فبراير 2024 بعد أن استحوذت على Neeva. لقد جلب خبرة عميق وبحث ، وسرعان ما إعادة إستراتيجية الشركة إلى السوق وتسريع تسريع مواهب الذكاء الاصطناعي من خلال عمليات الاستحواذ مثل البيانات المقرمشة ، وساموها ، و Datavolo. ونتيجة لذلك ، سجلت Snowflake أول ربع لها مليار دولار في مايو 2025 ، مما يمثل زيادة بنسبة 26 ٪ على أساس سنوي.
الآن تركز رؤيته على تضمين العوامل الذكية في نسيج منصة Snowflake ذاتها ، مما يحول الذكاء الاصطناعي من ميزة على مستوى السطح إلى طبقة تأسيسية من الحوسبة المؤسسية.
يقول Ramaswamy إن Agentic AI يتحرك إلى ما وراء لوحات المعلومات الثابتة باستخدام الوكلاء الذكيين الذين يفهمون أهداف العمل ، وسحب البيانات الصحيحة ، وتشغيل التحليلات ، وتقديم إجابات واضحة متعددة. ويضيف أن القيمة الحقيقية تأتي من بناء هذه الوكلاء على البيانات الصلبة حتى يتمكنوا من تقديم نتائج دائمة عبر العمل. يقول: “سوف يقوم الوكلاء المبنيون فوق أساس بيانات قوي بإلغاء قفل قيمة هائلة عبر المؤسسة”.
هذا العام ، أطلقت Snowflake موجة من إصدارات المنتجات التي تعمل بالنيابة عن الذكاء الاصطناعى ، بما في ذلك ذكاء ندفة الثلج ، ووكيل علوم البيانات ، و AISQL ، والتطبيقات التي تعتمد على الوكيل في سوق ندفة الثلج. ما كان في المقام الأول مستودعًا لتخزين البيانات والاستعلام عنها الآن تتطور إلى “Cloud Data Cloud”. يعتقد Ramaswamy أن الفرصة الحقيقية تكمن في جعل الذكاء الاصطناعى مفيدًا ومتاحًا للمئات أو الآلاف من الأشخاص الذين يحتاجون إلى اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات كل يوم.
يقول Ramaswamy إن مؤسسات اليوم غارقة في التعقيد ، وإضافة المزيد من أدوات الذكاء الاصطناعى المنفصل عن الأمور تجعل الأمور أسوأ. كان تركيز Snowflake على تبسيط الوصول إلى البيانات ، وهو شيء يتم تحسينه على مدار العقد الماضي. يقول: “لا يمكنك الوثوق إلا بإخراج الذكاء الاصطناعي إذا كنت تثق في أساس البيانات”.
نهاية علم البيانات؟ ليس تماما.
يتعلق علم البيانات بشكل أساسي حول تحويل البيانات الخام والمهيكلة وغير المنظمة إلى رؤى قابلة للتنفيذ. لسنوات ، غالبًا ما تم دفن علماء البيانات في المهام الفنية ، بعيدة عن محادثة مجلس الإدارة أو العميل. ومع ذلك ، مع وكيل علوم البيانات في Snowflake (حاليًا في معاينة خاصة) ، يتم تلقائي الكثير من هذا الجهد اليدوي ، مما يحرر فرق البيانات للتركيز أكثر على الإستراتيجية والبصيرة والتأثير.
يتعامل الوكيل مع تقييم جودة البيانات ، والمعالجة المسبقة التلقائية ، وتصميم الميزات بناءً على أفضل الممارسات ، واختيار النماذج والتدريب باستخدام رمز الثلوج ، وتقييم الأداء ، كل ذلك في أقل من ساعة. بالمقارنة مع سير العمل التقليدية التي تستغرق أيامًا أو أسابيع ، فإن هذا يسرع بشكل كبير إنشاء خطوط الأنابيب. علاوة على ذلك ، تتضمن خطوط الأنابيب التي تم إنشاؤها رمزًا تم التحقق منه ، وتتبع نسب النماذج ، والوثائق المتكاملة.
وفقًا لـ Ramaswamy ، لم تكن الفجوة بين الفرق التقنية والتجارية بسبب عدم الرغبة في التعاون ، بل الافتقار إلى الأدوات واللغة المشتركة. الآن ، مع تمكين الذكاء الاصطناعى اللغة الطبيعية كواجهة للبيانات ، يمكن للمزيد من الأشخاص المساهمة في نتائج تعتمد على البيانات. عندما يتمكن الخبراء في مجالات مختلفة من الوصول إلى الأفكار بمفردهم ، فإنه يحسن التعاون ويسرع في اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً. أو ، كما يوضح Ramaswamy: “يتعلق الأمر بإحضار البيانات إلى الجميع”.
وليس فقط لعلماء البيانات أو المهندسين. مع الإصدار العام لـ Cortex AISQL في يونيو 2025 ، مدد Snowflake SQL لفرق البيانات ومستخدمي الأعمال على حد سواء مع مشغلي منظمة العفو الدولية. يقول Ramaswamy إن الأفكار الأكثر قيمة للمؤسسات كانت محاصرة منذ فترة طويلة عند تقاطع البيانات المنظمة وغير المنظمة ، لكن كان من المستحيل تقريبًا تحليلها معًا. يغير Cortex AISQL ذلك عن طريق تمكين فرق البيانات من الاستعلام عن جميع أنواع البيانات.
يقول: “سيصبح التمييز بين جدول قاعدة البيانات و PDF غير ذي صلة بالمستخدم النهائي. ستطرح ببساطة سؤال عملك ، وستكون النظام الأساسي ذكيًا بما يكفي للعثور على الإجابة من جميع بيانات المؤسسة الخاصة بك ، أينما كانت موجودة”.
يسمح مشغلي البيانات الجدد للمستخدمين بتصفية وتصنيف وتلخيص وتحليل النص والصور مباشرة ضمن استعلامات SQL. وبالمثل ، يمكن لنوع بيانات الملف الجديد للمنصة تخزين محتوى الوسائط المتعددة داخل ندفة الثلج ، مما يجعل من الممكن العمل مع المستندات والصوت والصور والنص إلى جانب البيانات المنظمة.
على سبيل المثال ، يمكن لفريق تحليل المنتجات الانضمام إلى أرقام المبيعات مع المشاعر من نصوص الدعم أو صور عيب في تمريرة واحدة ، مع نتائج قابلة للتفسير وقابلة للتدقيق. يدعي Ramaswamy Cortex AI بالفعل عمودًا أساسيًا لكثير من استراتيجيات AI للمؤسسات.
على سبيل المثال ، استخدمت شركة Health Complable Company Whoop Snowflake Cortex AI إنشاء تطبيق دردشة تعمل بالطاقة التي تجعل البيانات متاحة في جميع أنحاء المؤسسة. تحرر هذه الأداة فريق التحليلات للتركيز على العمل ذي التأثير العالي (مثل الاستراتيجية والتنبؤ) بدلاً من سحب البيانات الروتينية.
وبالمثل ، فإن منصة SaaS للخدمات المالية TS تتخيل استخدام Snowflake Cortex AI لبناء “Taia” ، وهو وكيل منظمة العفو الدولية يقوم بأتمتة أغلفة العملاء ، ويعمل مرة واحدة على ثلاثة موظفين بدوام كامل. يقول Ramaswamy: “Taia الآن تتعامل الآن مع أكثر من 60،000 استفسار سنويًا ، حيث تم تصميمه من قبل محللو البيانات الذين لديهم تجربة صغيرة من الذكاء الاصطناعي ،” مع أكثر من 60،000 استفسار ، مما يحرر من الموظفين لقرارات عالية القيمة “.
الجزء الأكثر وضوحًا من تطور وكيل Snowflake هو ذكاء ندفة الثلج ، وهي تجربة جديدة من الذكاء الاصطناعى المحادثة التي تم تصميمها على قمة LLMs من Openai والأنثروبور. يمكن لذكاء ندفة الثلج التعامل مع توليد الاستعلام ، وتوليف البيانات ، وتلخيص البصيرة عبر التنسيقات المنظمة وغير المنظمة.
ولكن إذا كان بإمكان وكلاء الذكاء الاصطناعى التعامل مع العمل النخاعي لعلوم البيانات ، فأين يترك ذلك فريق البيانات؟
Ramaswamy ، من جانبه ، يعترف بالمخاوف بشأن استبدال الذكاء الاصطناعي بالوظائف ولكنه يعتقد أن Agenic AI سيزيد من قيمة علماء البيانات. وهو يدعي أنه بدلاً من تولي أدوارهم ، ستعزز الذكاء الاصطناعي لهم ، وتحول تركيزهم من التنفيذ إلى الاستراتيجية. يقول: “سوف يقضون وقتًا أقل في” كيف “والمزيد من الوقت في” لماذا “و” ماذا لو “، كما يقول.
“نسمي أنفسنا” سحابة بيانات الذكاء الاصطناعي “
تركز إستراتيجية AIC الخاصة بـ Snowflake على تمكين القرارات الأسرع ، والرؤى الأكثر قابلية للتطوير ، والذكاء التعاوني حقًا بين الأشخاص والآلات. يرى Ramaswamy أن هذا التطور التالي لـ Enterprise Tech ، حيث لا يتم تعدين البيانات فحسب ، بل تصبح مشاركًا نشطًا في صنع القرار. تقدم شراكة AI متعددة السنوات في الشركة مع الأنثروبور طموحاتها وكيلها ، مما يسمح للعملاء بالاستفادة من نماذج متقدمة مثل Claude بأمان ، مع تصورات مدمجة ووظائف المحلل.
إذا كان رهان Snowflake على Agentic AI يؤتي ثماره ، فقد يعيد تشكيل ليس فقط كيفية استخدام الشركات للبيانات ولكن أيضًا من يحصل على استخدامها ، وما الذي يمكنهم فعله به.
يقول راماسوامي: “نحن نسمي أنفسنا” سحابة بيانات الذكاء الاصطناعى “لأننا نعتقد أن تقديم التحليلات والتنبؤية والمنظمة العفوية إلى سحابة تتمحور حول البيانات عالية الجودة هو ما يلزم لفتح قيمة المؤسسة”. “دور Snowflake هو أن يكون الدماغ المركزي والجهاز العصبي للمؤسسة الأصلية منظمة العفو الدولية.”
