Snowflake ha annunciato Cortex AI Gateway, una nuova infrastruttura progettata per permettere alle imprese di controllare da un unico punto gli agenti di intelligenza artificiale, le risorse alle quali possono accedere e i costi generati dal loro utilizzo. La soluzione, attesa prossimamente in public preview, nasce per affrontare uno dei problemi più complessi dell’adozione aziendale dell’AI: governare agenti autonomi che operano tra modelli, dati, applicazioni e piattaforme differenti.
L’obiettivo è trasformare Snowflake in un livello di controllo centrale per un ambiente nel quale gli agenti non si limitano a rispondere alle domande degli utenti, ma consultano informazioni, utilizzano strumenti e compiono azioni per loro conto. Il gateway potrà gestire sia gli agenti sviluppati all’interno della piattaforma Snowflake, come Snowflake CoWork e Snowflake CoCo, sia strumenti esterni quali Claude Code e Cursor.
L’annuncio comprende anche nuove integrazioni con 1Password, Aembit, Linx Security, Okta, SailPoint e Saviynt. Queste collaborazioni puntano a estendere i controlli di identità e sicurezza agli agenti di terze parti, evitando che possano muoversi nei sistemi aziendali sfruttando indiscriminatamente tutte le autorizzazioni assegnate all’utente per il quale stanno lavorando.
Perché gli agenti AI richiedono una nuova infrastruttura di controllo
Le imprese hanno già affrontato il problema di mettere in comunicazione dati custoditi in sistemi diversi. Con la diffusione degli agenti AI, la questione diventa più delicata: non devono essere collegati soltanto i dati, ma anche entità software capaci di prendere decisioni operative, richiamare applicazioni e avviare procedure.
Un agente incaricato di preparare un’analisi commerciale, per esempio, potrebbe aver bisogno di consultare il database dei clienti, interrogare un modello linguistico, accedere a documenti interni e utilizzare un’applicazione aziendale. Ogni passaggio deve essere autorizzato, registrato e attribuito a un’identità verificabile. Occorre inoltre impedire che l’agente utilizzi informazioni o strumenti non necessari per quella specifica attività.
Le architetture tradizionali di sicurezza e gestione degli accessi sono state costruite soprattutto per persone, applicazioni relativamente prevedibili e servizi con permessi definiti in anticipo. Gli agenti introducono invece sequenze dinamiche di azioni, nelle quali la risorsa da utilizzare può essere scelta durante l’esecuzione. Questo rende più difficile applicare il principio del minimo privilegio, secondo il quale ogni soggetto dovrebbe disporre esclusivamente delle autorizzazioni indispensabili.
Come osserva Mayank Upadhyay, Chief Security and Trust Officer di Snowflake, “L’AI in ambito enterprise sta evolvendo dall’interoperabilità dei dati a quella degli agenti, e la sicurezza deve essere al centro di questa trasformazione”.
Un punto centrale per modelli, strumenti e server MCP
Cortex AI Gateway è concepito come un livello intermedio tra gli agenti e le risorse che questi devono utilizzare. Da questo punto centrale, l’impresa potrà definire quali modelli, dati, applicazioni, strumenti e server MCP siano accessibili a ciascun agente.
MCP, acronimo di Model Context Protocol, è un protocollo che consente agli agenti e ai modelli AI di collegarsi in modo standardizzato a fonti di dati e strumenti esterni. Snowflake dichiara il supporto per più di 100 server MCP, con l’obiettivo di ridurre la necessità di costruire e mantenere connessioni separate per ogni combinazione di agente, applicazione e servizio.
Il gateway dovrebbe centralizzare autenticazione, permessi e politiche di accesso. In termini pratici, un’impresa potrebbe autorizzare un agente ad accedere a un determinato sistema soltanto per leggere alcune informazioni, impedendogli di modificare dati o richiamare funzioni estranee al compito assegnato.
La soluzione deriva dalla recente acquisizione di Natoma, società le cui tecnologie MCP enterprise vengono integrate nella piattaforma Snowflake. L’operazione suggerisce che il gruppo non intende limitarsi a offrire modelli e strumenti di analisi, ma vuole occupare una posizione centrale nell’orchestrazione degli agenti aziendali, compresi quelli sviluppati su piattaforme di altri fornitori.
La registrazione delle attività diventa essenziale
Un secondo elemento di Cortex AI Gateway riguarda l’osservabilità, cioè la possibilità di ricostruire ciò che un agente ha fatto. Il sistema promette una registrazione centralizzata e completa delle attività, comprendente le risorse consultate, gli strumenti utilizzati e la sequenza dei passaggi eseguiti.
Questa tracciabilità è importante sia per la sicurezza sia per la conformità normativa. Quando un agente produce un risultato errato, accede a informazioni sensibili o avvia un’operazione non prevista, i responsabili devono poter individuare l’origine del problema. Senza una cronologia coerente, diventa difficile distinguere un errore del modello da un’autorizzazione configurata male, da un dato inaffidabile o dal comportamento anomalo di uno strumento esterno.
La registrazione centralizzata potrebbe inoltre aiutare le imprese a sottoporre gli agenti a verifiche periodiche e a documentarne il funzionamento. Rimane però da verificare quale livello di dettaglio offrirà effettivamente la soluzione, quanto sarà semplice interpretare le tracce prodotte e come verranno gestiti i dati sensibili eventualmente presenti nei registri.
Un controllo finanziario sul consumo dell’intelligenza artificiale
Snowflake affianca alla sicurezza un problema sempre più rilevante: la crescita poco prevedibile dei costi dell’AI. Quando modelli e agenti vengono utilizzati da numerosi team, le spese possono distribuirsi tra fornitori, progetti e carichi di lavoro differenti, rendendo difficile capire chi abbia consumato le risorse e per quale finalità.
Cortex AI Gateway dovrebbe fornire ai responsabili IT e finanziari una vista unificata dei consumi, attribuendoli ai team, agli agenti o ai singoli carichi di lavoro che li hanno generati. Le imprese potranno inoltre impostare limiti di spesa per intervenire prima che i costi superino le soglie stabilite.
Il gateway promette anche di indirizzare ogni richiesta verso un modello approvato dall’azienda, valutando qualità, prezzo, latenza e disponibilità. Non tutte le attività richiedono infatti il modello più potente e costoso: un’operazione semplice potrebbe essere assegnata a un sistema più economico, mentre i compiti complessi potrebbero essere riservati ai modelli con maggiori capacità.
Questa funzione di instradamento può diventare strategica in un mercato nel quale le aziende tendono a utilizzare più modelli contemporaneamente. Il suo valore reale dipenderà, tuttavia, dalla capacità di valutare correttamente le richieste e di scegliere il modello più adatto senza ridurre la qualità dei risultati. Le prestazioni e i vantaggi economici indicati da Snowflake dovranno quindi essere misurati in ambienti di produzione e su carichi di lavoro concreti.
Agenti di terze parti con autorizzazioni più ristrette
Le integrazioni con i fornitori di sicurezza affrontano il rischio che un agente esterno erediti automaticamente tutte le credenziali dell’utente. Una persona potrebbe avere accesso a numerosi sistemi per ragioni legate al proprio ruolo, mentre l’agente incaricato di svolgere un singolo compito dovrebbe poter utilizzare soltanto una parte di quelle risorse.
L’approccio proposto da Snowflake punta ad assegnare agli agenti un’identità riconoscibile e autorizzazioni limitate alla singola attività. I team di sicurezza dovrebbero così poter stabilire quale agente abbia consultato determinati dati, attraverso quale piattaforma e con quali permessi.
Le integrazioni annunciate coinvolgono fornitori specializzati nella gestione delle identità, degli accessi e dei segreti digitali. Quelle con 1Password, Aembit, Linx Security, SailPoint e Saviynt sono attese prossimamente in private preview, quindi inizialmente saranno disponibili soltanto per un gruppo limitato di clienti. Il documento non assegna esplicitamente la stessa indicazione di disponibilità all’integrazione con Okta.
Disponibilità diverse per le nuove funzioni di sicurezza
Non tutte le tecnologie presentate si trovano allo stesso stadio. Cortex AI Gateway deve ancora arrivare in public preview e non può quindi essere considerato un prodotto già generalmente disponibile per l’impiego su larga scala.
Snowflake indica invece come già disponibili in modalità GA, ossia per la generalità dei clienti, alcune funzionalità destinate a valutare la postura di rischio relativa all’AI, attribuire agli agenti un’identità verificata e proteggere i dati sensibili da utilizzi impropri.
Sono ancora in private preview i controlli contestuali e le funzioni pensate per limitare le sessioni degli agenti esclusivamente alle attività necessarie. La distinzione è rilevante perché proprio questi meccanismi rappresentano una parte importante della promessa di sicurezza. Fino alla loro disponibilità generale, le imprese dovranno valutare con cautela quali agenti e processi possano essere affidati alla nuova architettura.
La competizione si sposta verso il livello di orchestrazione
Con Cortex AI Gateway, Snowflake tenta di estendere il proprio ruolo oltre la gestione dei dati. Se il gateway diventasse il punto attraverso il quale transitano richieste, autorizzazioni e consumi degli agenti, l’azienda potrebbe consolidare la propria posizione anche quando modelli e applicazioni provengono da ecosistemi differenti.
La scelta di supportare strumenti esterni e numerosi server MCP risponde alla crescente domanda di ambienti multifornitore. Molte imprese non vogliono dipendere da un unico modello o da una sola piattaforma AI. Hanno però bisogno di una governance comune che impedisca alla flessibilità tecnologica di trasformarsi in frammentazione operativa.
Questo orientamento potrebbe aumentare la pressione sui fornitori di piattaforme cloud, sicurezza e gestione degli accessi, tutti interessati a diventare il livello centrale di controllo dell’AI aziendale. Nello stesso tempo, le partnership annunciate mostrano che Snowflake considera almeno una parte di questi operatori come complementari: il gateway governa il traffico e le attività degli agenti, mentre le piattaforme specializzate contribuiscono a verificarne identità e autorizzazioni.
Per i clienti, la centralizzazione può ridurre la complessità, ma introduce anche un possibile elemento di dipendenza. Affidare a un unico control plane le politiche di accesso, la registrazione delle attività, la selezione dei modelli e il controllo dei costi significa rendere quella piattaforma un componente critico dell’infrastruttura aziendale. Le imprese dovranno quindi valutare portabilità delle configurazioni, continuità del servizio e possibilità di integrare sistemi concorrenti senza vincoli eccessivi.
Una promessa da misurare sul campo
Cortex AI Gateway interpreta correttamente un cambiamento già in corso: con l’aumento dell’autonomia degli agenti, sicurezza, osservabilità e controllo economico non possono essere aggiunti soltanto dopo la loro distribuzione. Devono far parte dell’architettura utilizzata per collegarli ai sistemi aziendali.
La proposta di Snowflake riunisce in un solo livello funzioni che oggi sono spesso distribuite tra strumenti separati. Se manterrà le promesse, potrebbe semplificare l’adozione di ambienti composti da più modelli e agenti, offrendo alle imprese una visione più chiara delle attività svolte e delle risorse consumate.
Restano però aperte alcune questioni decisive: l’efficacia dell’instradamento automatico, la completezza dei registri, la semplicità delle politiche di accesso e la capacità di operare davvero tra piattaforme diverse. Inoltre, molte delle innovazioni più importanti sono ancora in public o private preview. Il valore del nuovo gateway dipenderà quindi meno dall’ampiezza delle integrazioni annunciate e più dalla loro affidabilità quando gli agenti inizieranno a svolgere attività reali nei sistemi di produzione.
