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Por qué la IA necesita una mejor integración
Tradicionalmente, integrar sistemas significaba crear API, asignar campos de datos y programar sincronizaciones. La IA cambia las reglas del juego al exigir acceso a los datos en tiempo real y en función del contexto. Un cliente puede preguntar a un asistente de IA: "¿Cuáles son nuestras referencias más vendidas en las últimas 24 horas?", y la IA necesita recuperar, procesar e interpretar esos datos al instante.
Sin una integración perfecta, estas solicitudes dan lugar a respuestas lentas, imprecisas o incompletas. Sin embargo, con las plataformas de integración basadas en IA, esa consulta puede realizarse bajo demanda, extrayendo de forma segura datos en tiempo real de los sistemas conectados.
Entre en el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP): El "USB-C" para la IA
Uno de los desarrollos más interesantes es el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP), presentado por Anthropic en 2024. Piense en el MCP como el conector universal de la IA, que permite a los grandes modelos lingüísticos (LLM) y a los asistentes de IA interactuar con cualquier aplicación o conjunto de datos sin necesidad de crear integraciones personalizadas.
Según Ray Bogman, Director de Innovación de Alumio, MCP estandariza la forma en que los modelos de IA pueden recuperar y aumentar datos de aplicaciones y fuentes de datos externas. Al igual que un iPaaS conecta los sistemas ERP y CRM , MCP conecta los modelos de IA a esos sistemas a través de una interfaz coherente y agnóstica del modelo.
Obtenga más información sobre MCP y el futuro de las integraciones →
Aplicaciones prácticas de la IA en iPaaS
La unión de MCP e iPaaS abre poderosos casos de uso:
- Consultas de datos en lenguaje natural: Pregunte: "¿Qué SKU forman parte de nuestra colección de verano?" y reciba datos de productos en tiempo real de su ERP o PIM.
- Flujos de trabajo agenticos: Despliegue "agentes" de IA que supervisen automáticamente el inventario, generen resúmenes de ventas y activen alertas.
- Integración de IA en varias nubes: Acceda a conjuntos de datos de AWS, Azure y entornos locales sin necesidad de crear conectores independientes.
- personalización del comercio electrónico: Ofrezca recomendaciones de productos a medida consultando dinámicamente las existencias, el historial de pedidos y el comportamiento de los clientes.
Gracias a la arquitectura API-first de Alumio, estas integraciones funcionan en plataformas como Shopify, Magento, Shopware, Spryker, etc., sin necesidad de una gran personalización del código.
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