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Cómo Tipalti usa Snowflake Cortex AI para democratizar el acceso a datos e insights

Tipalti es una plataforma global de automatización de pagos que procesa 75.000 millones de dólares anuales para cientos de empresas de alto crecimiento. La compañía desplegó Cortex AI de Snowflake para construir una tienda interna de prompts de IA, permitiendo que los equipos de ventas y marketing consulten datos financieros sin necesidad de conocimientos técnicos. El resultado es una ejecución de consultas en paralelo 5 veces más rápida y más de 600 análisis ad hoc completados desde el lanzamiento.

Impacto

5x

Aumento del rendimiento de consultas en paralelo

$75 billion

Pagos anuales gestionados en la plataforma

600+

Análisis ad hoc completados desde el lanzamiento

50+

Usuarios activos en la tienda de prompts de IA

10+

Nuevas funcionalidades desplegadas desde el lanzamiento

Desafío

Los equipos no técnicos de ventas y marketing de Tipalti no tenían acceso directo a los datos financieros de la compañía: generar insights requería apoyo de ingeniería o conocimientos especializados de SQL, lo que creaba cuellos de botella e información inconsistente entre equipos.

Solución

Tipalti construyó una tienda de prompts de IA sobre Snowflake Cortex AI usando AI_COMPLETE, TRY_COMPLETE y una función personalizada de Snowpark para ejecución en paralelo, proporcionando a los usuarios de negocio prompts LLM predefinidos para consultar datos directamente desde herramientas como Salesforce sin asistencia técnica.

Herramientas y tecnologías

Lo que dicen los líderes

El mayor beneficio es que los insights ahora están siempre disponibles para nuestra gente. Si quieren analizar una oportunidad concreta o un grupo de cuentas, simplemente inician sesión, hacen una consulta y ya está todo ahí. No tienen que pensar en cómo construir un prompt ni manipular datos, simplemente obtienen respuestas.

Yair Taito, Director de Ingeniería de Datos, Tipalti

Teníamos una visión estratégica clara para nuestra arquitectura de datos. Queríamos máxima escalabilidad con mínima carga de infraestructura, y por eso construimos nuestro data warehouse en Snowflake.

Yair Taito, Director de Ingeniería de Datos, Tipalti

Snowflake nos ha permitido llevar las capacidades de IA a nuestros datos, en lugar de mover los datos a la IA. Este enfoque permite a nuestros equipos experimentar y desplegar insights basados en IA más rápido, manteniendo al mismo tiempo la seguridad y gobernanza esenciales de nuestra plataforma de datos.

Michael Naor, Ingeniero de Datos Sénior, Tipalti

Habría sido mucho más complicado construir esto sin Snowflake. Todo, desde la seguridad hasta el mantenimiento, habría requerido mucho más esfuerzo. Pero con Snowflake no tenemos que preocuparnos por los recursos ni por la infraestructura y los LLMs externos: no necesitamos nada.

Yair Taito, Director de Ingeniería de Datos, Tipalti
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Historia completa

Tipalti se sitúa en la intersección entre las finanzas y la escala, automatizando cuentas por pagar para empresas que mueven colectivamente 75.000 millones de dólares al año. Cuando sus clientes dependen de que los pagos funcionen sin interrupciones, la fiabilidad y la velocidad de acceso a los datos no son preferencias operativas, sino requisitos fundamentales. El equipo de datos de la compañía entendió desde el principio que distribuir el valor de esos datos por toda la organización significaba más que construir dashboards para analistas. Significaba dar a los comerciales y a los equipos de marketing la capacidad de hacer sus propias preguntas.

Antes de desplegar Cortex AI, los equipos no técnicos de Tipalti se enfrentaban a una barrera conocida: sabían que los datos existían, pero no podían acceder a ellos sin escribir SQL o esperar el apoyo del equipo de ingeniería de datos. Los equipos de ventas y marketing eran los más afectados: necesitaban insights oportunos y coherentes para evaluar oportunidades y coordinar campañas, pero la brecha entre la intención y el insight generaba retrasos e inconsistencias entre equipos.

El equipo de ingeniería de Tipalti construyó lo que denominaron una “tienda de prompts de IA” sobre la plataforma Cortex AI de Snowflake. Esta biblioteca de prompts LLM predefinidos permite a los usuarios no técnicos consultar datos directamente desde las herramientas que ya utilizan, incluido Salesforce. Bajo el capó, la solución emplea la función AI_COMPLETE de Cortex AI para ejecutar consultas LLM dentro de flujos de trabajo SQL, la característica response_format para eliminar alucinaciones y garantizar salidas estructuradas, y TRY_COMPLETE para evitar que un fallo puntual colapse procesos en lote enteros. Una función personalizada de Snowpark permite ejecutar múltiples consultas en paralelo, multiplicando por cinco el rendimiento.

Desde que el sistema entró en funcionamiento, más de 50 usuarios han realizado más de 600 análisis ad hoc y accedido a diez o más nuevas funcionalidades, todo ello sin intervención del equipo de datos. Los equipos describen la experiencia como iniciar sesión y simplemente obtener respuestas. La arquitectura de ejecución en paralelo, construida íntegramente dentro de Snowflake sin infraestructura de inferencia externa, ha hecho el sistema más rápido, más económico y más fácil de mantener que cualquier solución de terceros equivalente.

La siguiente fase de Tipalti consiste en transformar el framework en una capa de asistente de IA autónoma y contextualmente rica, usando Cortex Semantic Models, RAG a través de Cortex Search y retrieval mejorado basado en embeddings. Para una empresa cuya promesa de producto es simplificar las operaciones financieras para empresas de todos los tamaños, construir esa misma simplicidad en sus propios sistemas internos de datos es una extensión lógica de su misión.

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