El protocolo de contexto del modelo (MCP) es un enfoque estructurado o un estándar que rige la manera en que se recopila, se mantiene y se entrega el contexto a los modelos de IA, en particular a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) durante el proceso de inferencia. Define los tipos de datos (por ejemplo, intención del usuario, interacciones históricas, permisos) que pueden incorporarse en el modelo para garantizar resultados pertinentes, personalizados y seguros.
Dado que se establecen protocolos para determinar qué información de contexto debe incluirse y cómo debe ser su formato, se garantiza que las respuestas de la IA serán coherentes, seguras e interpretables en todas las aplicaciones. Esto es especialmente importante en entornos empresariales donde el cumplimiento, la trazabilidad y la precisión contextual son fundamentales para que la IA sea eficaz.
“Los sistemas agénticos acceden en tiempo real al historial de interacciones, a las señales de comportamiento y al contexto operativo. Si los datos están fragmentados entre sistemas, se limita la capacidad de la IA para responder de manera inteligente. Los datos limpios y unificados crean las condiciones propicias para la continuidad, el contexto y la pertinencia”.
Rahul Garg, vicepresidente de Producto, IA y Autoservicio, Genesys
El protocolo de contexto del modelo es un método estructurado que proporciona los datos y el contexto que los sistemas de IA necesitan para ofrecer resultados precisos y confiables en tiempo real. Para las empresas, especialmente aquellas que utilizan IA generativa en todos los departamentos o canales de atención al cliente, este protocolo garantiza que todas y cada una de las interacciones de la IA estarán fundamentadas en las reglas de negocio correctas, así como en la información del usuario, las interacciones pasadas y las políticas de operación. En lugar de utilizar indicaciones estáticas o datos aislados, el protocolo conecta dinámicamente los modelos de IA a los sistemas empresariales, tales como el CRM, las bases de conocimiento o las plataformas de soporte. Esto ayuda a la IA a comprender “quién”, “qué” y “por qué” en cada situación, lo que le permite actuar con inteligencia, coherencia y cumplimiento.
En virtud de que se estandariza la entrega de contexto a los modelos, MCP aumenta la confianza, reduce las alucinaciones y permite un uso seguro de la IA a nivel empresarial y a escala.
