Hay un tema global entre los finalistas del Startup Challenge 2026: la conexión inteligente. Toma diferentes formas (una capa de orquestación de Agentic OS, agentes coordinados que unen datos y acciones, nuevas formas de modelos que hacen que las imágenes de la Tierra sean consultables), pero está claro que el potencial de la IA para reinventar la forma en que las personas y los sistemas interactúan con los datos (y entre sí) está inspirando a nuestros tres finalistas a pensar en alto.
Nos complace anunciar que Airrived, LGND AI y Twine Security avanzarán a la estampado de este año. Final del desafío de inicio de copo de cocaína y compita por la oportunidad de aceptar una parte de hasta $1 millón en inversión de Snowflake Ventures, encima de tutoría monopolio de empresas que cotizan en la Bolsa de Nueva York y la oportunidad de tocar el timbre de la Bolsa de Nueva York.
Muchas gracias a la otros semifinalistas por su dedicación y el esfuerzo que pusieron en sus presentaciones durante la ronda inicial.
Continúe leyendo para obtener más información sobre las tres nuevas empresas que compiten por el primer puesto en la competencia de 2026.
aerotransportado
A pesar de las grandes inversiones en datos, herramientas e infraestructura, muchas empresas todavía dependen de flujos de trabajo manuales y soluciones fragmentadas para realizar el trabajo. Esa es la brecha para la cual Airrived fue creada.
«Vimos que la verdadera oportunidad no era otra aparejo, sino una capa fundamental: un sistema operante agente que aporta inteligencia a los datos, organiza acciones en todos los sistemas y permite a los equipos acaecer del conocimiento a la ejecución en tiempo existente», afirma Anurag Gurtu, cofundador y director ejecutor de aerotransportado.
Los agentes de Airrived se conectan a los sistemas existentes en espacio de reemplazarlos, brindando a las empresas una capa de ejecución inteligente encima de la infraestructura que ya han construido. Puede ayudar a poner en funcionamiento flujos de trabajo donde una ordenamiento necesita acaecer de los datos a la obra, como seguridad, operaciones, cumplimiento y administración de TI.
Por ejemplo, la gobernanza del golpe de los empleados (ordenar qué empleados pueden conseguir a qué sistemas) es una función crítica para el cumplimiento que generalmente implica revisiones manuales periódicas. El tiempo que les toma a los gerentes revisar las hojas de cálculo ralentiza las aprobaciones de golpe y los riesgos pueden acaecer desapercibidos.
Con Airrived, ese proceso se vuelve persistente e inteligente. Los agentes de Arrived pueden ejecutarse en segundo plano, analizar patrones de golpe, identificar permisos excesivos o riesgosos y exhortar o ejecutar cambios con las aprobaciones adecuadas. No es necesario esperar al futuro ciclo de revisión programado porque el proceso ahora puede ejecutarse continuamente en segundo plano y los equipos de gobierno pueden aplicar menos tiempo a revisiones manuales y más tiempo al trabajo clave.
El equipo de Airrived está observando de cerca cómo las empresas están pasando de la experimentación con IA a la plena operacionalización, y señaló que uno de los premios Snowflake Startup Challenge sería especialmente útil a medida que navegan por el mundo de la IA que cambia rápidamente.
«La tutoría de empresas que cotizan en la Bolsa de Nueva York sería invaluable a medida que escalamos», dice Gurtu. «Estamos construyendo una infraestructura fundamental para la era de la agencia. Educarse de las empresas que han navegado por la escalera completo, la gobernanza y las expectativas del mercado notorio nos ayudaría a acelerar de guisa responsable mientras mantenemos la confianza y la confiabilidad».
IA LGND
Los LLM de hoy están capacitados en estilo, lo que significa que el mundo físico (y los más de 800 petabytes de imágenes de la Tierra que lo capturan) está en gran medida fuera de su trascendencia. IA LGND quiere cambiar eso mediante el uso de IA para ayudar a comprender la Tierra y hacer que la Tierra sea comprensible para la IA.
La compañía construye lo que fuego Grandes Modelos de Observación de la Tierra (LEOM) aplicando la misma bloque de transformador que alimenta los LLM a imágenes de la Tierra. El resultado es una plataforma que hace que el mundo físico sea consultable, tanto para analistas humanos como para sistemas de inteligencia sintético.
Los beneficiarios inmediatos son los analistas geoespaciales y los expertos en el campo que trabajan en industrias como los seguros, la agricultura, la minería y la inteligencia. Tradicionalmente, extraer información estructurada de imágenes satelitales significaba comprar imágenes, contratar especialistas y acaecer meses entrenando modelos de visión por computadora personalizados para obtener un conjunto de datos servible. Con LGND, un analista no técnico puede hacer una pregunta como «¿Dónde habrá nuevas construcciones industriales en Texas este año?» o «¿Cuánta deforestación se produjo en el Amazonas en los últimos tres meses?» y obtenga una respuesta estructurada en segundos.
Los casos de uso son amplios y variados. Una compañía de seguros podría realizar evaluaciones rápidas de daños en una región afectada por un huracán ayer de que lleguen los inspectores de campo. Un equipo de suscripción podría crear conjuntos de datos completos sobre cortafuegos y barreras contra inundaciones para sus modelos de peligro en horas en espacio de meses.
Sin requisa, la longevo oportunidad que persigue LGND es convertirse en la capa geoespacial para la IA. Poder consultar la Tierra ahora está a solo una emplazamiento API, lo que abre una amplia tonalidad de posibilidades, según el equipo fundador de LGND.
«Imagínese ir a reservar un hotel y poder preguntar: ‘¿Se están realizando obras cerca de esta propiedad?’ » dice Nathaniel Manning, cofundador y director ejecutor de LGND. «Sospechamos que muy pronto los mayores usuarios de nuestra API no serán desarrolladores, sino agentes que consultarán la Tierra para resolver un problema longevo para una empresa o un individuo».
Seguridad del hilo
La inspiración para Twine Security surgió durante la época de Nadav Erez en Claroty.
«Durante primaveras, observé a los clientes deliberar con el mismo problema», dice Erez, cofundador y director de tecnología de Seguridad del hilo. «No les faltaron herramientas, políticas o programas admisiblemente definidos, pero nunca tuvieron suficientes bienes o tiempo para ejecutarlos por completo».
La respuesta de Twine a este adeudamiento de ejecución son los empleados digitales de IA que trabajan contiguo con los miembros del equipo de ciberseguridad para aceptar a agarradera proyectos y tareas que de otro modo se acumularían en el trabajo irresoluto.
Creado con Snowflake Cortex AI, el primer empleado digital de AI de la compañía es Alex, que se especializa en administración de identidad y golpe (IAM), una de las áreas de ciberseguridad que requiere más mano de obra. Alex aprende el entorno de cada ordenamiento, descubre las brechas de seguridad más apremiantes y luego toma medidas para cerrarlas ocupándose de flujos de trabajo completos, incluida la resolución de tickets de IAM, la exactitud de cuentas obsoletas y la apresuramiento de las revisiones de golpe de los usuarios. Un apoderado humano siempre está al tanto de la gobernanza, pero Alex es quien realiza la ejecución existente de la tarea.
IAM es solo la primera dominio que aborda Twine. La empresa tiene planes para un amplio conjunto de empleados digitales de IA, cada uno de ellos capacitado para contraer un dominio diferente del trabajo de seguridad. La plataforma de datos unificada de Snowflake lo reúne todo y le brinda a Twine golpe a las fuentes de datos conectadas, la gobernanza y la escalabilidad que necesita para que Alex y otros empleados digitales de IA cobren vida.
«La IA agente es tan buena como los datos que utiliza», afirma Erez. «Es por eso que estamos construyendo sobre Snowflake y por eso estamos emocionados de subir al marco en Startup Challenge Finale y mostrar lo que hemos creado».
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