Snowflake, eficiencia o extinción: el giro operativo tras la era Slootman

Frank Slootman fue durante años uno de los símbolos del modelo de “hypergrowth at all costs”. Bajo su mando, Snowflake protagonizó una de las salidas a bolsa más espectaculares del sector y se convirtió en estandarte del data warehousing cloud. Pero ese modelo sostenido por expectativas, multiplicadores y market cap comenzó a agrietarse con la presión macroeconómica y la fatiga inversora.

La llegada de Sridhar Ramaswamy en 2023, tras la adquisición de Neeva, no fue solo un relevo generacional. Fue un cambio estructural: de las narrativas de crecimiento sin freno a la era de la eficiencia medible y el producto activado por IA. Ramaswamy, con un perfil más técnico, más centrado en search, producto e inteligencia artificial, representa el tipo de liderazgo que los inversores están premiando en esta nueva etapa del mercado. Y los resultados ya se empiezan a notar: en mayo, Snowflake alcanzó su primer trimestre de 1.000 millones de dólares en ingresos y duplicó su margen operativo, pasando del 4% al 9%. Un dato que no es solo contable, sino cultural.

Cultura de accountability: lo que no se mide no mejora

Uno de los primeros movimientos de Ramaswamy fue implantar un sistema de OKRs (Objectives and Key Results) en todos los niveles de la compañía. No es solo una metodología agile de moda, es una forma de decirle a cada equipo (y a Wall Street) que la ambigüedad estratégica ha terminado.

“Dices lo que vas a hacer, y haces lo que dijiste que harías”, repite Ramaswamy. Suena básico, pero en una industria que durante años vivió de roadmaps difusos y promesas de producto siempre a futuro, representa un giro relevante. Esta cultura de responsabilidad es también una declaración interna: menos storytelling, más entrega. Una señal a equipos de ventas, ingeniería y liderazgo para volver a una mentalidad de ejecución.

De la venta agresiva a la eficiencia comercial

La transformación de Snowflake no se detiene en la cultura interna. La compañía ha comenzado a reestructurar profundamente su equipo de ventas, incorporando a Mike Gannon como Chief Revenue Officer, un ejecutivo con experiencia en Dell, VMware y Broadcom. Gannon ha introducido métricas semanales de productividad comercial, tracking de llamadas y reuniones, y una hoja de ruta clara: reducir el tiempo de onboarding de los nuevos vendedores de un año a seis meses, apalancando IA y herramientas de automatización. Además, Snowflake está apostando por una mayor colaboración con resellers y por alinear sus equipos de producto con especialistas comerciales. La consigna: acortar la distancia entre desarrollo y go-to-market. Urgencia, foco y accountability como antídoto frente a la dispersión de esfuerzos heredada.

La IA no es una moda, es arquitectura

A diferencia de muchas tecnológicas que simplemente añaden “IA” al discurso, Snowflake está integrando inteligencia artificial en el núcleo de su propuesta de valor y no solo en sus productos, sino en su lógica operativa.

Desde Neeva (el buscador de Ramaswamy), pasando por adquisiciones como Datavolo, Samooha u Openflow, hasta su nueva solución de Bid Enhancement, la estrategia es clara: usar la IA para optimizar tanto la experiencia del cliente como la eficiencia interna. Además, Snowflake está explorando cómo convertirse en la mejor plataforma para construir aplicaciones Agentic AI, una categoría emergente que podría definir la próxima década de software empresarial. Este enfoque no es casual, y como dijo el propio Ramaswamy: "Nuestro reto no es solo hacer IA, sino ser percibidos como el mejor socio para que otros construyan con IA sobre Snowflake”. Ahí está la verdadera ambición: ser el sistema operativo del data + AI stack de terceros.

Replanteamiento del talento: menos seniority, más capacidad de adaptación

Otra de las decisiones poco comunes pero altamente reveladora ha sido la apuesta por talento junior y perfiles early-career. ¿Por qué? Porque, según Ramaswamy, son más flexibles, tienen mayor predisposición al cambio y conocen mejor las herramientas de IA modernas. En un entorno donde el coste laboral se revisa al detalle, esta estrategia busca mejorar la eficiencia sin sacrificar capacidad de innovación, pero también introduce una nueva mentalidad: el valor no está solo en la experiencia acumulada, sino en la adaptabilidad al nuevo stack operativo y cultural. Snowflake lo complementa con adquisiciones quirúrgicas (“stem cell acquisitions”), integrando startups pequeñas pero estratégicas que aportan tecnología… y talento.

Snowflake como reflejo de un nuevo paradigma tech

Lo que Snowflake está haciendo es algo más profundo que reorganizar ventas o subir el margen operativo. Está redefiniendo la narrativa post-SaaS, post-VC, post-hype. La eficiencia ha dejado de ser un KPI secundario para convertirse en la tesis principal. La IA ya no es un adorno, sino el tejido estructural de producto y organización. Y el liderazgo se mide por ejecución, no por promesas. Snowflake no solo quiere vender más, quiere ser el estándar de cómo debe operar una empresa tecnológica en 2025: con foco, urgencia, métricas claras y un stack de IA que no se predica, se entrega.

Puntos clave:

• Snowflake ha pivotado su modelo hacia la eficiencia operativa, implantando OKRs, reorganizando su equipo de ventas y priorizando la accountability interna tras la salida de Frank Slootman.

• La IA se ha convertido en el eje estructural de producto y organización, con adquisiciones estratégicas, nuevos usos en ventas y un foco claro en aplicaciones Agentic AI.

• La estrategia de talento se redefine, con más peso para perfiles junior adaptables al nuevo stack de IA y menor dependencia del talento senior tradicional.

Este resumen lo ha creado una herramienta de IA basándose en el texto del artículo, y ha sido chequeado por un editor de PROGRAMMATIC SPAIN.