Snowflake automatiza la selección de modelos de IA para reducir costes

La compañía introduce el enrutamiento dinámico en Cortex AI Gateway y amplía su catálogo con DeepSeek-V4-Flash y GLM-5.3 para optimizar la inferencia.

La compañía introduce el enrutamiento dinámico en Cortex AI Gateway y amplía su catálogo con DeepSeek-V4-Flash y GLM-5.3 para optimizar la inferencia.

En contexto

• Tema: Estratégia e Governança de TI — Decisões de portfólio, custo total, governança e frameworks de referência.
• Fuente: Silicon España
• Publicado: 19/08/2026

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Por qué importa

Lo que le da valor a los datos no es tenerlos, es que alguien cambie una decisión por ellos. Suena obvio y es la prueba que más proyectos reprueban: se construye el reporte, se publica, nadie modifica nada y a los seis meses el proyecto figura como exitoso porque se entregó a tiempo.

Cuando evalúo una iniciativa de datos, la primera pregunta es cuál decisión concreta se toma con esto y quién la toma. Si la respuesta es que sirve para tener visibilidad, ya sé que en un año el tablero va a estar abandonado. La visibilidad no es un objetivo, es un efecto.

Lo que suele salir mal

Donde suele romperse es en la captura. Se invierte mucho en el procesamiento y nada en el punto donde la persona llena el formulario, con prisa, sin validaciones y sin saber para qué sirve. Ningún modelo arregla un dato que nació mal; solo lo propaga con más autoridad.

Qué mirar

• Cuándo llega el número respecto a cuándo se toma la decisión, que es lo que define su utilidad.
• Quién responde por la calidad del indicador cuando alguien lo cuestiona en un comité.
• Qué decisión concreta cambia con esto y quién la toma: sin eso, es un tablero más.

Cómo leo esta entrada

Yo lo usaría para revisar el ciclo completo, desde que el dato se captura hasta que alguien actúa. Casi siempre el problema no está en la analítica sino al principio: alguien llenando un campo a mano, sin validación, con prisa y sin saber para qué se usa después.

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