Reestructuración de la experiencia del cliente empresarial para la generación de MCP
Las reglas de la IA se escriben de nuevo casi todos los días. Las personas y las marcas se apresuran a definir lo que significa la IA y cómo hacer que funcione, pero una sola pregunta se destaca por encima del resto: ¿Quién controla el futuro de las experiencias de tus clientes y empleados, tú o tus proveedores? En Avaya, creemos que la respuesta debería ser tú. Es por eso por lo que estamos adoptando el futuro abierto de la IA, construyendo la plataforma Avaya Infinity para respaldar el Protocolo de contexto del modelo (Model Context Protocol, MCP). Es la medida correcta, para nuestros clientes, para el mercado y para el tipo de confianza e innovación que definirá lo que sigue para las empresas y las agencias del sector público.
¿Qué es MCP?
MCP significa Protocolo de contexto del modelo (Model Context Protocol), un estándar abierto emergente que permite que los modelos de IA (como GPT, Claude o Gemini) interactúen de manera segura y confiable con herramientas externas, fuentes de datos, API y contexto de usuario de manera estructurada. Permite que la IA funcione con memoria, relevancia y continuidad, no de forma aislada, sino en sincronización con el contexto empresarial, el historial del usuario y la intención operativa. MCP hace que la IA sea infinitamente útil en entornos de gran riesgo y gran escala.
"Este no es un momento de 'esperar y ver'. Avaya cree que ahora es el momento de ser intencional en la construcción del motor de orquestación abierto definitivo para la empresa moderna".
David Funck, Chief Technology Officer, Avaya
¿Cómo funciona MCP?
MCP se basa en un cliente → modelo → arquitectura del servidor:
- El cliente recopila contexto (información del usuario, función, tarea, entorno).
- El modelo (p. ej., Claude, GPT) recibe el contexto y una lista de herramientas o acciones disponibles.
- El servidor aloja las herramientas (API, bases de datos, etc.) y ejecuta cualquier acción que solicite el modelo.
Toda comunicación sigue esquemas estructurados para que todo sea interpretable, rastreable y seguro.
Avaya Infinity: Desde los viajes a la luna hasta MCP
Hablar personalmente con Patrick Dennis, director ejecutivo de Avaya, y David Funck, director de tecnología de Avaya.
Elimina la fricción con IA y MCP
Durante demasiado tiempo, integrar la IA en la experiencia del cliente ha significado elegir el menor de dos malos:
- Asegúrense con el ecosistema cerrado de un solo proveedor, sacrificando la flexibilidad y la futura opcionalidad
- Caos a través de integraciones quebradizas, costosas y únicas en múltiples herramientas y silos de datos
Esta elección falsa limita la innovación y carga a los equipos de TI. Crea experiencias fragmentadas que erosionan la confianza, tanto con los clientes como con los empleados. En un mundo que se mueve a la velocidad de la IA, este enfoque es simplemente insostenible.
Ingresa MCP: el estándar abierto e independiente del proveedor que cambia todo. Con MCP, los modelos de IA pueden interactuar sin problemas con herramientas, datos y lógica operativa, de manera segura y a escala. Una metáfora favorita para los pocos que opinan sobre este tema es pensar en ella como el USB-C para IA: un conector universal que funciona en modelos, plataformas y sistemas empresariales.
Creado y lanzado por Anthropic a fines de 2024. La rápida adopción de MCP por parte de los principales actores tecnológicos como OpenAI, Google DeepMind y Microsoft subraya su importancia estratégica. Esta alineación indica una comprensión colectiva de que las integraciones de propiedad exclusiva dificultan el crecimiento del mercado más que cualquier ventaja obtenida por ecosistemas cerrados. Actualmente, somos testigos y co-creamos un cambio fundamental hacia la interoperabilidad, la transparencia y el control del usuario.
MCP permite que los sistemas de IA operen con conocimiento dinámico del usuario, la sesión y el contexto comercial. Para Avaya Infinity, esto significa que los modelos pueden ofrecer respuestas consistentemente que no solo son precisas sino también relevantes, personalizadas y de marca, incluso en ecosistemas fragmentados y a escala empresarial. Este nivel de inteligencia contextual es fundamental para las organizaciones que administran miles de flujos de trabajo, usuarios y puntos de integración en todas las operaciones.
Colaboración con Databricks
Como parte de nuestro compromiso con la IA segura, escalable y abierta, nos asociamos con Databricks para aportar gobernanza de nivel empresarial y privacidad de datos a la implementación de MCP dentro de la plataforma Avaya Infinity. Esta colaboración garantiza que los clientes empresariales puedan implementar con confianza herramientas de IA con control de acceso detallado, registro de auditoría e integración perfecta en fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
“La IA generativa ofrece un enorme potencial para transformar las experiencias de los clientes, y estamos encantados de colaborar con Avaya para ayudar a las organizaciones a unificar rápidamente sus datos, simplificar la gobernanza y seguridad de los datos y la IA, y finalmente ofrecer IA que comprenda su negocio”.
Heather Akuiyibo, VP of GTM Integration, Databricks
De fragmentado a libertad con MCP
En una empresa típica, hay un número “N” de herramientas y fuentes de datos (p. ej., Salesforce, una base de datos de productos, una base de conocimientos) y un número “M” de modelos o aplicaciones de IA que necesitan acceder a ellos. Antes de MCP, conectar cada herramienta a cada modelo de IA requería una integración única punto a punto. Esto creó una explosión combinatoria de trabajo de desarrollo, lo que dio como resultado una arquitectura que era costosa de construir, difícil de mantener e inherentemente inescalable.
MCP transforma este paradigma al introducir una capa intermediaria estandarizada, convirtiendo el complejo problema N x M en una solución simple y escalable "N+M". Cada una de las herramientas 'N' solo debe envolverse con un solo servidor MCP, y cada uno de los modelos de IA 'M' solo necesita un solo cliente MCP. Una vez que un componente puede “hablar” MCP, puede comunicarse con cualquier otro componente que cumpla con MCP en el ecosistema. Esto reduce drásticamente los gastos generales de desarrollo, elimina el trabajo redundante y erradica la deuda técnica asociada con el mantenimiento de docenas de conectores frágiles y personalizados. Las inversiones en nuevas tecnologías, canales y modalidades destinadas a unificar las interacciones con los clientes a menudo las fracturan. Los clientes terminan sintiéndose menos conocidos, menos cuidados y menos conectados con las empresas que les prestan servicios que nunca. Para muchas organizaciones, este dolor se siente más profundamente en el centro de contacto.
Avaya está cambiando esta marea, unificando la experiencia fragmentada del centro de contacto. Conectando los canales, las perspectivas, las tecnologías y los flujos de trabajo que ayudan a ofrecer las mejores interacciones de su clase.
El ROI potencial de MCP
Con MCP, los usuarios de Avaya Infinity obtendrán un valor comercial aún más profundo: tiempos de resolución más rápidos, conversaciones más naturales, mayor consistencia de la marca y mayor satisfacción en todas las interacciones con los clientes y empleados. Abre un nuevo nivel de rendimiento en la IA generativa, donde los resultados no solo son inteligentes, sino que son conscientes de la situación y están alineados estratégicamente.
Las primeras investigaciones sugieren que MCP producirá mejoras dramáticas para las empresas, lo que ahorrará tiempo y dinero en varias áreas:
| Antes de MCP | Después de MCP | |
| Integración | Conectores personalizados por modelo/herramienta | Una interfaz MCP funciona en todos los modelos y herramientas |
| Tiempo de implementación | Largo y costoso debido a la ingeniería a medida | Entre un 50 % y un 70 % más rápido y con menores costos gracias a la reutilización (quiq.com, Palma AI, Humanloop, aibase.com) |
| Acceso a los datos | IA ciega a los datos del sistema, pérdida de contexto | Contexto completo en tiempo real: CMS, CRM, EHR, ERP |
| Gestión de riesgos | Búsqueda manual, detección de fraudes retrasada | Las verificaciones instantáneas entre sistemas reducen el fraude en un 30 % |
El futuro está abierto
Los líderes de IA más influyentes del mundo se están alineando detrás de MCP porque reconocen que el futuro de la IA es abierto y contextual, y su potencial es casi imposible de exagerar. Siguiendo con nuestra creencia y compromiso con la orquestación abierta e inteligente, Avaya se enorgullece de ayudar a liderar la carga, llevando a MCP al mundo de la experiencia del cliente.
Glosario
Glosario completo de términos a continuación.
| Término | Definición | Por qué es importante |
| MCP (Model Context Protocol) | Un protocolo abierto que estandariza la forma en que los modelos de IA interactúan con herramientas, API y memoria a través de objetos de contexto estructurados. | Permite un comportamiento de IA confiable, interpretable y escalable en todos los flujos de trabajo y sistemas empresariales. |
| Contexto | Conjunto de información estructurada que se transmite a un modelo, como el ID de usuario, el historial de sesiones, las funciones, la hora o la disponibilidad de herramientas. | Permite a los modelos generar respuestas relevantes, personalizadas y adaptadas a cada situación. |
| Modelo | La IA generativa (por ejemplo, Claude, GPT-4, Gemini) que recibe el contexto MCP y genera respuestas. | El «cerebro» del bucle, que utiliza el contexto para tomar decisiones más inteligentes y alineadas. |
| Cliente | La aplicación o interfaz (por ejemplo, ventana de chat, marco de agente, portal de clientes) que recopila y envía contexto al modelo. | El punto de entrada orientado al usuario que inicia las solicitudes y las interacciones. |
| Servidor | La capa lógica que aloja herramientas, API, funciones y fuentes de datos que el modelo puede utilizar a través de MCP. | El backend de ejecución de acciones, que garantiza que los resultados de la IA puedan desencadenar acciones empresariales en el mundo real. |
| Herramientas | Funciones discretas o API (por ejemplo, «buscar en la base de conocimientos», «comprobar el estado de un ticket», «actualizar el CRM») expuestas al modelo a través de MCP. | Permite a los modelos ir más allá del lenguaje y realizar acciones en sistemas externos. |
| Esquemas | Las definiciones estructuradas (en JSON o YAML) sobre cómo deben representarse las herramientas y el contexto y transmitirse a los modelos. | Crear un lenguaje común entre el cliente, el servidor y el modelo, mejorando la coherencia y la depuración. |
| Memoria | Contexto persistente que se conserva entre sesiones (historial del usuario, preferencias, acciones pasadas) y que se proporciona al modelo. | Permite la continuidad y la personalización a lo largo del tiempo, como un agente que «recuerda» a un cliente. |
| Contexto efímero | Información de corta duración y específica de la sesión (por ejemplo, tarea actual, variables temporales). | Mantiene las respuestas de la IA centradas y eficientes solo para la interacción actual. |
| Agente | Un sistema de IA que puede realizar acciones, invocar herramientas y tomar decisiones basadas en el contexto de MCP, que se utiliza a menudo en flujos de trabajo autónomos o semiautónomos. | MCP proporciona la base para permitir un comportamiento seguro, útil y controlable de los agentes. |
| Orquestación | Coordinación de múltiples pasos, herramientas y resultados de modelos para alcanzar un objetivo empresarial de orden superior. | MCP simplifica la orquestación al proporcionar a los modelos acceso a un contexto estructurado y a herramientas en un solo protocolo. |
| Observabilidad | La capacidad de inspeccionar qué contexto se transmitió, qué decisiones tomó el modelo y cómo se utilizaron las herramientas. | Fundamental para la depuración, el cumplimiento normativo y la confianza de las empresas en los sistemas de IA. |
| Interoperabilidad | La capacidad de diferentes modelos y plataformas de IA para trabajar con una estructura compartida de herramientas y contexto. | MCP permite la IA plug-and-play entre diferentes proveedores y arquitecturas. |