Por qué Avaya invierte en bases de IA abierta
Si les hubiera dicho a los arquitectos empresariales a fines de 2024 que un protocolo abierto de una sola empresa de IA se convertiría en uno de los estándares de más rápido movimiento en la IA empresarial en 16 meses, la mayoría habría dudado. Los estándares tecnológicos generalmente requieren años de negociaciones del comité y compromisos políticos. El protocolo de contexto del modelo (Model context protocol, MCP) omitió todo eso.
El de julio de 2025, Avaya anunció que la plataforma Infinity admitiría al MCP de forma nativa, convirtiéndose en el primer proveedor importante de centros de contacto empresariales en comprometerse formalmente con el estándar. El director ejecutivo Patrick Dennis lo describió como un “proyecto ambicioso de MCP” que se convertiría en el núcleo de la hoja de ruta del producto. Pero Avaya no se detuvo en la adopción. Se unió a la base, dando forma al futuro del estándar.
Más adelante ese mismo año, la Linux Foundation se abre en una pestaña nueva lanzó la Agentic AI Foundation. Para marzo de 2026, la organización había crecido a casi 150 miembros y estaba poniendo más enfoque en la preparación empresarial. Las membresías de Avaya en Linux Foundation y Agentic AI Foundation se basan en esa decisión anterior y aclaran la posición de la compañía: los estándares abiertos se están convirtiendo en una parte más importante de cómo se construye y utiliza la IA empresarial.
La Linux Foundation y el ecosistema de código abierto más amplio
El software abierto depende de más que solo código. Depende de la gobernanza, la continuidad y una estructura que permita que los estándares importantes crezcan más allá de la hoja de ruta de una sola empresa.
Eso es lo que hace que Linux Foundation sea relevante aquí. Se encuentra dentro de un ecosistema de código abierto más grande donde se pueden desarrollar estándares técnicos con una participación más amplia y un poder de permanencia más prolongado. Para las empresas, eso importa porque la flexibilidad está ligada a la salud del ecosistema en torno a una tecnología, no solo al conjunto de funciones de un producto.
El MCP muestra qué tan rápido puede ser importante. Anthropic lo presentó en noviembre de 2024 como una especificación de código abierto basada en JSON-RPC 2.0. Para marzo de 2025, OpenAI había adoptado formalmente el MCP en sus productos, y Google DeepMind lo siguió poco después. Microsoft convirtió Dataverse en un servidor de MCP nativo. Salesforce integró el MCP en Agentforce 3. Google agregó soporte nativo en Cloud Run, Cloud SQL, Spanner y Google Workspace.
El momento decisivo llegó en diciembre de 2025, cuando Anthropic donó el MCP a la recientemente establecida Agentic AI Foundation bajo la Linux Foundation. Eso convirtió al MCP en un entorno de gobernanza más formal y neutral para los proveedores. Para Avaya, la membresía en Linux Foundation refleja un compromiso más amplio con el software abierto como principio arquitectónico.
La Agentic AI Foundation y la próxima fase de los estándares abiertos
Ese compromiso más amplio se vuelve más específico en Agentic AI Foundation (Agentic AI Foundation, AAIF), donde el enfoque cambia a Agentic AI y los estándares que dan forma a cómo funcionará en entornos empresariales. Avaya es miembro de Agentic AI Foundation, el organismo de Linux Foundation que proporciona gobernanza neutral del proveedor para la evolución del MCP. Eso significa que los ingenieros de Avaya pueden participar en grupos de trabajo, eventos comunitarios y nominaciones de comités vinculados al desarrollo del protocolo.
La membresía de Avaya coloca a la compañía dentro del proceso de evolución del MCP. Le brinda a Avaya una manera de incorporar los requisitos de experiencia del cliente, incluidos la gobernanza, la seguridad y el cumplimiento, en las discusiones que dan forma a cómo evoluciona este estándar abierto.
Cómo aparecen los estándares abiertos en Avaya Infinity
- Agnóstico completo del modelo. El enfoque de Avaya no bloquea a los clientes en un solo proveedor de IA o ecosistema de modelos. Las empresas pueden utilizar modelos de proveedores como Google, Anthropic, OpenAI u opciones de código abierto especializadas, y adaptarse con el tiempo sin romper las integraciones subyacentes basadas en el MCP.
- Atención en tándem. El modelo operativo de atención en tándem de Avaya trata la IA como un copiloto para el agente humano, no como un reemplazo. El MCP ayuda a la plataforma a extraer el historial contextual, ejecutar búsquedas e información procesable superficial durante las interacciones en vivo para que el agente humano pueda trabajar con mejor tiempo y mejor contexto.
- Arquitectura de doble función. Avaya Infinity está diseñado para funcionar como servidor de MCP y como cliente de MCP. Puede exponer servicios como la condición del agente, resúmenes de llamadas y lógica de enrutamiento a sistemas de IA externos, mientras que también consume servicios de sistemas externos que cumplen con el MCP. Eso admite la orquestación bidireccional en un ecosistema de IA más amplio.
- Seguridad de nivel empresarial a través de Databricks. La asociación estratégica de Avaya con Databricks aborda la brecha de gobernanza que hace que el MCP sea riesgoso para muchas implementaciones empresariales. Al usar Databricks para administrar la arquitectura de datos subyacente y servir como lago de datos seguro, Avaya ofrece un control de acceso detallado a través de Unity Catalog, una estricta segregación de datos consciente del arrendatario para entornos de múltiples clientes, un registro de auditoría inmutable para todas las interacciones de IA y una integración perfecta entre fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
Cómo se ve la arquitectura abierta en la práctica
El valor de la IA abierta y conectada se vuelve más fácil de ver en una interacción real.
Una llamada de soporte en un entorno fragmentado
Son las 2:14 p. m. de un martes. Un paciente llama al contact center del sistema de salud regional. Es una mujer de 67 años que se sometió a una cirugía de reemplazo de rodilla hace 11 días, recibió el alta hospitalaria hace cinco días y ahora llama porque le preocupa la hinchazón persistente y no puede comunicarse con el consultorio de su cirujano.
En el modelo tradicional, esta llamada comienza mal y empeora. El agente abre la cuenta del paciente pero solo ve el registro de facturación. La historia clínica está en un sistema diferente. El plan de atención posquirúrgica está incompleto. El agente le pide a la paciente que describa su situación desde cero.
La paciente, que está ansiosa y con dolor, tiene que explicarle su cirugía, su fecha de alta y sus medicamentos por tercera vez esta semana. El agente, haciendo su mejor esfuerzo con las herramientas disponibles, lee las preguntas de triaje guionadas de una carpeta de protocolo mientras alterna entre cuatro pantallas.
La misma llamada en una plataforma habilitada para el MCP
Ahora considere la misma llamada en una plataforma habilitada para el MCP que ejecuta el modelo de atención en tándem.
Antes de que el agente diga hola, la IA de la plataforma ya ha orquestado la recuperación de datos en tiempo real a través del MCP. Se ha conectado al sistema de EHR a través de un servidor de MCP compatible con FHIR y ha extraído los antecedentes quirúrgicos del paciente, el resumen del alta y la lista de medicamentos recetados. Ha consultado el sistema de programación e identificado que la cita de seguimiento del paciente se canceló debido a un conflicto de programación. Ha revisado el protocolo de atención posquirúrgica y señaló que la hinchazón del día 11 puede justificar una revisión clínica según la gravedad.
El agente ve todo esto en un solo panel. Saluda a la paciente por su nombre y dice: “Puedo ver que se le realizó un reemplazo de rodilla el 8 y fue dada de alta el 14. También veo que su seguimiento fue reprogramado. Permítame ayudarle con la preocupación de hinchazón y volver a poner esa cita en los libros”.
La paciente exhala. No tiene que explicar nada. La IA, que actúa como copiloto inteligente, ya ha redactado una lista de verificación de evaluación de la gravedad basada en el procedimiento de la paciente y el cronograma de recuperación. El agente repasa las preguntas naturalmente, utilizando un protocolo adaptado a este caso en lugar de un guion genérico. Según las respuestas, la IA presenta una recomendación: programar un seguimiento urgente dentro de las 48 horas y marcar el caso para la revisión del equipo ortopédico.
El agente confirma la recomendación, reserva la cita a través del servidor de MCP de programación y envía un resumen al consultorio del cirujano en la misma interacción. Tiempo total de llamada: cuatro minutos y doce segundos.
Esto es lo que el MCP y la atención en tándem pueden hacer posible juntos: la IA maneja la orquestación de datos y el agente humano aporta juicio, empatía y responsabilidad.
Interoperabilidad, gobernanza y flexibilidad empresarial
Los centros de contacto tradicionales aún tienen dificultades para descubrir el historial completo, las preferencias y la situación actual de un cliente en tiempo real. Los agentes se mueven a través de aplicaciones desconectadas para reunir información distribuida en CRM, sistemas de emisión de boletos, EHR y bases de conocimiento. Antes del MCP, unir esos sistemas generalmente significaba integraciones quebradizas punto a punto que muchas organizaciones no podían construir o mantener por completo.
El MCP cambia eso al dar a la IA una forma más estandarizada de descubrir herramientas y recuperar datos relevantes durante la interacción en sí. Eso hace posible un modelo de servicio diferente. En lugar de enfocarse principalmente en la desviación, las organizaciones pueden usar la IA para respaldar la interacción en vivo: ensamblar contexto, mostrar información útil y ayudar a que la conversación avance con menos repetición y menos fricción.
La interacción estandarizada de herramientas también reduce la barrera para crear flujos de trabajo más dinámicos. Los recorridos de los clientes ya no tienen que depender del mismo nivel de ingeniería personalizada cada vez que cambia una regla comercial o una nueva fuente de contexto se vuelve relevante. Los equipos pueden configurar y refinar las interacciones más rápidamente, lo que facilita la adaptación del sistema a medida que cambian las necesidades.
Existe una diferencia entre decir que los estándares abiertos son importantes y construir a su alrededor temprano. Avaya lo hizo con el MCP. Estas membresías amplían esa posición al vincular a la empresa más directamente con las organizaciones que ayudan a dar forma al entorno de estándares en torno a la IA empresarial.
Vea cómo Avaya Infinity pone la orquestación abierta y el MCP a trabajar en la empresa.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el Protocolo de contexto del modelo y por qué es importante en la IA empresarial?
El MCP es un protocolo de código abierto que proporciona una forma estandarizada para que los modelos de IA se conecten con herramientas empresariales, fuentes de datos y aplicaciones. En términos prácticos, ayuda a reducir los cuellos de botella de integración que a menudo mantienen los sistemas de IA desconectados del contexto comercial que necesitan para ser útiles. Fue creado por Anthropic en noviembre de 2024 y ahora está regido por Agentic AI Foundation (un proyecto de Linux Foundation). El MCP se basa en JSON-RPC 2.0 y elimina la necesidad de integraciones API personalizadas al establecer una capa de comunicación estandarizada. A menudo se describe como el “USB-C de la IA empresarial”.
¿Por qué es importante el MCP para la experiencia del cliente?
El MCP puede ayudar a transformar el contact center de un motor de enrutamiento estático a una plataforma de orquestación más dinámica impulsada por IA. Al ayudar a la IA a extraer datos en tiempo real de los sistemas conectados durante las interacciones en vivo, reduce los puntos ciegos del contexto que obligan a los clientes a repetirse a sí mismos y a los agentes a alternar entre aplicaciones desconectadas. Fundamentalmente cambia el modelo de la desviación del cliente al aumento del cliente.
¿Cómo Avaya Infinity utiliza el MCP?
Avaya Infinity integra el MCP de forma nativa en su motor de orquestación central, operando como un servidor de MCP y un cliente de MCP simultáneamente. En combinación con una asociación estratégica de Databricks para la gobernanza de datos de nivel empresarial y la membresía en la AAIF, Avaya Infinity proporciona orquestación de IA independiente del modelo, control de acceso detallado a través de Unity Catalog, registro de auditoría inmutable y el modelo de atención en tándem de colaboración entre IA y humanos. Esto lo hace diseñado específicamente para industrias reguladas.
¿Cómo se compara el MCP con las integraciones de API tradicionales?
El MCP reduce la complejidad de la integración de un modelo exponencial (N × M) a un modelo aditivo (N + M). Las integraciones tradicionales requieren una conexión única y con código personalizado para cada emparejamiento de herramientas de modelo de IA. Con el MCP, cada herramienta necesita un servidor de MCP y cada modelo de IA necesita un cliente de MCP. Las organizaciones informan tiempos de implementación de agentes entre un 40 % y un 60 % más rápidos con el MCP en comparación con los enfoques de integración tradicionales.
¿El MCP está listo para el uso de producción empresarial?
El MCP ha pasado la fase experimental y está madurando rápidamente para el uso de producción empresarial. Las principales plataformas están ejecutando implementaciones de producción, y la hoja de ruta de Agentic AI Foundation prioriza explícitamente la preparación empresarial. Sin embargo, las empresas deben emparejar el MCP con puertas de enlace de seguridad sólidas, plataformas de datos regidas y controles de acceso estrictos antes de implementarlos en entornos regulados o de alto riesgo.