Por qué los equipos de datos están mejor posicionados para el éxito de la IA agente con la integración de datos y los MCP

Desarrollar agentes de IA es el primer paso, y es positivo ver que las empresas exploran esta vía. Pero es solo el primer paso. Para obtener un verdadero valor empresarial, estos agentes deben conectarse fluidamente a su ecosistema de datos mediante una integración robusta, protocolos estandarizados y contar con la guía de equipos de datos expertos.

La necesidad de dar a los agentes de IA acceso a los datos y conectarlos a las herramientas y funciones necesarias ha llevado a la creación de Protocolo de Contexto Modelo (MCP). MCP permite a los agentes interactuar con herramientas y fuentes de datos utilizando un lenguaje común, llevando la IA de generación de AHSS a ejecución (más sobre eso más adelante).

¿Y quiénes están mejor posicionados para crear y gestionar estos agentes? A menudo, son quienes ya comprenden los datos, sistemas y flujos de trabajo de la empresa. Su conocimiento de cómo todo encaja, desde los procesos administrativos hasta las reglas de negocio, les da una ventaja inicial para diseñar agentes competentes y fiables.

En este artículo, exploramos cómo los equipos de datos pueden aprovechar la integración de datos y las capacidades de ejecución de MCP para lograr el éxito de la IA agente.

Integración de datos para la IA de Agentic: el ingrediente secreto

Su plataforma de inteligencia empresarial o analítica aporta valor cuando obtiene datos de alta calidad con los que trabajar. Lo mismo aplica a sus agentes de inteligencia artificial.

Las soluciones de integración de datos que hemos creado aquí en Astera Hemos ayudado a las empresas a integrar diversas fuentes de datos, extrayendo datos intuitivamente de aplicaciones nativas, servicios en la nube, bases de datos y más. Esto ha permitido a nuestros clientes impulsar sus iniciativas de inteligencia empresarial (BI) y análisis, a la vez que automatizan flujos de trabajo manuales mediante tecnologías como ETL (Extracción, Transformación y Carga), OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) y almacenamiento de datos.

Como resultado, las empresas que han optimizado su gestión de datos están preparadas para el éxito de la IA con agentes. Estas mismas tecnologías pueden utilizarse para que los agentes de IA accedan en tiempo real a los datos empresariales, de modo que puedan razonar, decidir y actuar de forma significativa.

Las organizaciones se enfrentan a desafíos a la hora de integrar datos de IA debido a los silos de información, la calidad desigual de los datos y los procedimientos ineficaces. Para abordar estos problemas, se necesitan cambios estratégicos como la implementación de tecnologías avanzadas de gestión de datos, el fomento de la cooperación interdepartamental y la adopción de un enfoque centrado en los datos.

-Mariyono Dwi y Akmal Nur Alif Akmal en “Revisión estratégica: replanteamiento de la integración de datos para una utilización óptima de la IA"

Protocolo de Contexto Modelo (MCP): El lenguaje común

Hasta ahora, hemos hablado de cómo el verdadero valor de la IA agentica reside en su capacidad para interactuar e integrarse con herramientas y fuentes de datos externas. Hasta hace poco, esto se hacía mediante interfaces de programación de aplicaciones (API). Sin embargo, Antrópico introdujo un nuevo protocolo estándar abierto a finales del año pasado que estandariza cómo los modelos de lenguaje interactúan con datos y herramientas externas.

Martín Keen Lo describe mejor como MCP, que es un puerto USB-C para sus agentes de IA. Así como el USB-C le permite conectar fácilmente diferentes tipos de periféricos a su computadora, MCP hace lo mismo para sus agentes. Estandariza las conexiones entre sus agentes, LLM, fuentes de datos externas y sistemas.

Si bien los MCP y las API comparten varias similitudes, ciertas diferencias fundamentales hacen que los MCP sean la mejor opción para todo lo relacionado con la IA. Por ejemplo, los MCP están diseñados específicamente para LLM y agentes, mientras que las API son una interfaz más general. Esto permite que los MCP cuenten con capacidades como el descubrimiento dinámico en tiempo de ejecución, que permite a los agentes encontrar, integrar y aprovechar nuevas capacidades en tiempo real.

Además, los MCP estandarizan la interfaz, lo que significa que cada servidor MCP habla el mismo protocolo (a diferencia de las API, que son únicas y sus protocolos varían entre servicios).

Se prevé que MCP se convierta en el estándar de comunicación para la IA agente, con una amplia aceptación y adopción.

Que MCP se convierta en el protocolo estándar para todas las interacciones con los agentes abre un nuevo mundo de posibilidades en cuanto a la capacidad de sus agentes y su facilidad de escalamiento. El único verdadero reto, por lo tanto, reside en la capacidad de integrar sus fuentes de datos y aplicaciones en sus flujos de trabajo de agentes.

Construya IA con ingenieros de datos: las personas adecuadas

Finalmente, analicemos quiénes en una organización están mejor capacitados para desarrollar estos agentes de IA. Nuestro primer instinto podría ser dirigirnos al equipo de desarrolladores que pueden escribir el código necesario.

Sin embargo, este enfoque socava el valor que se puede obtener de la IA, ya que nuestros recursos técnicos no son necesariamente nuestros expertos en datos. En cambio, si capacitamos a expertos en datos de diferentes dominios para desarrollar agentes, convertimos la IA en un componente fundamental de la filosofía de la empresa, fomentamos su adopción en toda la organización y facilitamos la ideación y la ejecución de IA que aporten valor.

Dado que el éxito del desarrollo del agente de IA depende en gran medida de la integración de datos y de los MCP, los ingenieros de datos tienen la responsabilidad de crear flujos de trabajo de agentes que puedan ofrecer resultados de manera consistente y confiable.

Conclusión

Para resumir nuestra discusión hasta ahora, la ventaja estratégica de la IA agente radica en:

• Integración de fuentes de datos internas, sistemas, aplicaciones y más,
• Aprovechar los MCP para facilitar la conectividad con herramientas y funciones externas, y
• capacitar a los expertos en datos para crear agentes y aplicaciones de IA que generen un retorno real de la inversión.

Para extraer esta ventaja, se necesitaba un nuevo enfoque para crear agentes y aplicaciones de IA, lo que nos llevó a Astera Generador de agentes de IA.

con AsteraLas empresas pueden hacer todo esto a través de una plataforma visual unificada que permite a los usuarios técnicos y no técnicos crear, probar e implementar aplicaciones de IA en horas.

Sin embargo, lo que establece Astera AI Agent Builder es la base de la integración de datos de nuestra organización. Al aprovechar las capacidades de Astera Pila de datosEl Agent Builder permite a las empresas integrar sin esfuerzo sus aplicaciones de IA con fuentes de datos internas, sistemas, recursos en la nube y herramientas y aplicaciones externas.

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