Geschäftskontext für KI-Agenten Snowflake will KI-Agenten das Raten abgewöhnen

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Der Agent im Vertrieb meldet einen anderen Umsatz als die Finanzabteilung. Solche Widersprüche bremsen KI-Agenten auf dem Weg in den Produktivbetrieb. Snowflake antwortet darauf mit einer Business Ontology und einem ausgebauten Cortex AI Gateway.

Was zählt zum Nettoumsatz? Gehören Gutschriften dazu, Rabatte, stornierte Aufträge? Die Finanzabteilung hat darauf eine verbindliche Antwort. Ein KI-Agent, der nur Tabellen und Spaltennamen sieht, hat sie nicht. Er muss raten. Fragen zwei Abteilungen zwei Agenten, kommen im ungünstigsten Fall zwei verschiedene Zahlen heraus.

Wie verbreitet das Problem sei, zeigt eine von Snowflake gesponserte Umfrage von MIT Technology Review Insights unter 400 Daten- und Technologie-Führungskräften. 55 Prozent sagen, dass fehlender Geschäftskontext die Hauptursache schwacher Ergebnisse von Analytics-Agenten sei. 45 Prozent verweisen auf fragmentierte Daten. Im Schnitt führten nur 48 Prozent der Agenten-Erkenntnisse zu Verbesserungen im Geschäft.

„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.

Auf der Snowflake Expedition 2026 hat der Anbieter gezeigt, wie er Agenten den fehlenden Kontext liefern will.

Knowledge Layer aufbauen

Wissensschicht für kontrollierbare KI-Agenten

Ein Wörterbuch mit Unterschrift

Der erste Baustein ist Business Ontology. Die Funktion gehört zu Horizon Context, der Schicht für verwalteten Geschäftskontext im Horizon Catalog. Unternehmen legen darin fest, was Begriffe wie Nettoumsatz bedeuten. Jede Definition bekommt einen Verantwortlichen, der sie freigibt, und wird mit Tabellen und Views verknüpft. Laut Snowflake funktioniert das auch für Daten außerhalb der eigenen Plattform.

Die Kennzahlen selbst berechnen Semantic Views. Cortex Sense soll Zusammenhänge erkennen, die noch niemand definiert hat. Widerspricht das abgeleitete Wissen einer freigegebenen Definition, gilt nach Herstellerangaben die Definition. Jede Änderung wird protokolliert, sodass sich auch später nachvollziehen lassen soll, welche Fassung zu welchem Zeitpunkt galt. Bestehende Glossare ließen sich über den Coding-Agenten CoCo importieren. CoCo hieß bis Juni 2026 Cortex Code, der Assistent CoWork hieß Snowflake Intelligence.

Denodo Platform 9.5

Knowledge Graph und einheitliche Kennzahlen für KI-Agenten

Kontrolle vor dem Zugriff

Kennt ein Agent die richtigen Begriffe, bleibt die Frage, was er mit den Daten tun darf. Dafür hat Snowflake das Cortex AI Gateway ausgebaut. Greifen Agenten über MCP-Server auf Daten und Systeme zu, soll das Gateway die bestehenden Zugriffsrichtlinien durchsetzen.

Laut Snowflakes Release Notes vom 3. November sind Inferenz, Observability und Kostenmanagement des Gateways allgemein verfügbar. Unternehmen können damit Budgetgrenzen setzen und jeden Schritt ihrer Agenten im eigenen Konto protokollieren. Die Prüfung einzelner Tool-Aufrufe und der Schutz vor Prompt Injection laufen noch als Public Preview. Dynamic Model Routing, die Trace-Analyse Agent Trace Intelligence und Agent Abuse Detection stecken in der Private Preview.

Der Agent, der nicht mehr auf Anweisungen wartet

Am Ende der Kette steht die Arbeit, die Agenten tatsächlich erledigen sollen. Schon heute verfügbar sind CoCo Automations. Data Engineers beschreiben einen Ablauf wie die tägliche Pipeline-Prüfung einmal und lassen ihn dann nach Zeitplan laufen, jede Ausführung wird protokolliert. Auch das Teilen von Skills und Plug-ins ist allgemein verfügbar. Integrationen für Slack, Excel und Google Sheets sowie Profile für CoCo und CoWork sind als Public Preview verfügbar.

Einen Schritt weiter wollen die angekündigten CoCo- und CoWork-Bots gehen. Sie sollen nicht mehr auf einzelne Anfragen warten, sondern übergeordnete Ziele verfolgen. Ein Nutzer könnte etwa festlegen, dass vor jedem Kundentermin ein Briefing entsteht. Die Bots arbeiten dabei mit seinen Rechten und fragen nur nach, wenn eine Freigabe nötig ist.

Bis dahin dauert es allerdings noch: Die Bots sollen zunächst in eine Private Preview gehen, einen Termin gibt es allerdings noch nicht.

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