A Snowflake anunciou em 28 de maio a Open Semantic Interchange (OSI), uma iniciativa pra padronizar modelos semânticos e APIs de query entre plataformas de dados, agentes de IA e ferramentas de BI. O grupo de parceiros tem 15 nomes, incluindo Salesforce, dbt Labs, Mistral AI, BlackRock e Atlan.
O que a OSI promete padronizar
Um modelo semântico é onde você define o que significa “receita”, “cliente ativo” ou “ARR” da sua empresa — e como cada uma dessas métricas é calculada a partir das tabelas brutas. Hoje cada ferramenta tem o próprio: Looker tem LookML, dbt tem MetricFlow, Cube tem o Cube schema, Power BI tem datasets. A mesma métrica acaba calculada de três jeitos diferentes em três dashboards diferentes.
A OSI propõe dois entregáveis: uma especificação vendor-agnóstica de modelo semântico e uma API padronizada pra consultar essas métricas. A meta é que definições de dados permaneçam consistentes ao serem trocadas entre agentes de IA, dashboards e pipelines analíticos.
Quem entrou no padrão
A lista anunciada cobre três frentes: catálogos (Alation, Atlan, Select Star), camadas semânticas (Cube, Honeydew, Sigma, ThoughtSpot, RelationalAI), e consumidores (Salesforce, BlackRock, Blue Yonder, Hex, Omni, Mistral AI, Elementum AI, dbt Labs).
A presença do dbt Labs é importante: o MetricFlow do dbt era um dos cenários mais usados pra definição central de métricas, e a entrada na OSI sinaliza convergência em vez de fragmentação. Salesforce e BlackRock entram pelo lado do consumidor, validando que o problema da semantica fragmentada machuca tanto B2B quanto institucional financeiro.
Por que isso importa pra agentes de IA
O movimento é menos sobre BI tradicional e mais sobre como agentes de IA respondem perguntas que cruzam sistemas. Um agente que precisa responder “qual o ARR do segmento mid-market no último trimestre” tem que saber qual definição de ARR usar, qual janela de tempo, qual filtro de segmento. Sem um modelo semântico compartilhado, o agente inventa ou erra.
Um padrão vendor-agnóstico tira essa responsabilidade do prompt e coloca na infraestrutura. Em tese, vira a mesma resposta independente de quem perguntou e via qual ferramenta.
O risco da iniciativa-padrão liderada por vendor
A história de padrões liderados por vendor dominante tem cicatrizes. ODBC, GraphQL, OpenAPI nasceram com mais ou menos uma empresa puxando. Funcionaram quando o lead aceitou ceder controle. A OSI começa com Snowflake como host visivel, e o sucesso vai depender de quanto a especificação vai realmente ser aberta a contribuições de concorrentes diretos como Databricks e BigQuery — que não aparecem na lista inicial.
O que muda pra times de dados no Brasil
Na prática, ninguém precisa fazer nada amanhã. A especificação ainda não tem versão pública, e a Snowflake não detalhou cronograma de release. Quem hoje mantém semantica duplicada entre dbt e Tableau, por exemplo, deveria acompanhar como o dbt vai posicionar o MetricFlow dentro do OSI.
Pra empresas brasileiras que estão construindo agentes de IA com acesso a dados internos, vale arquitetar já prevendo uma camada semântica única — mesmo que hoje seja proprietaria — pra reduzir custo de migração futura caso o padrão pegue.
O critério pra avaliar daqui pra frente
Dois sinais vão dizer se a OSI vira padrão real: a entrada de Databricks ou Google na lista, e a publicação do primeiro draft da especificação sob governança multi-vendor (Linux Foundation, Apache, etc.). Sem isso, fica como vitrine de parceria comercial.
Reportado originalmente por Snowflake em 2026-05-28.
