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Por qué la IA necesita una mejor integración
Tradicionalmente, la integración de sistemas implicaba crear API, mapear campos de datos y programar sincronizaciones. La IA cambia las reglas del juego al exigir un acceso a los datos en tiempo real y teniendo en cuenta el contexto. Un cliente podría preguntarle a un asistente de inteligencia artificial: «¿Cuáles son nuestros SKU más vendidos 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, inexactas o incompletas. Sin embargo, con las plataformas de integración impulsadas por la inteligencia artificial, esa consulta se puede atender bajo demanda, extrayendo datos en tiempo real de forma segura de los sistemas conectados.
Introduzca el protocolo de contexto modelo (MCP): el «USB-C» para IA
Uno de los avances más interesantes es el Protocolo de contexto modelo (MCP), presentado por Anthropic en 2024. Piense en el MCP como el conector universal para 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 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 los datos de aplicaciones y fuentes de datos externas. Al igual que una iPaaS conecta los sistemas ERP y CRM, MCP conecta los modelos de IA con esos sistemas a través de una interfaz coherente e independiente 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 casos de uso poderosos:
- Consultas de datos en lenguaje natural: Pregúntate: «¿Qué SKU forman parte de nuestra colección de verano?» y reciba datos de productos en tiempo real desde su ERP o PIM.
- Flujos de trabajo de agencia: Implemente «agentes» de IA que supervisen automáticamente el inventario, generen resúmenes de ventas y activen alertas.
- Integración de IA multinube: Acceda a conjuntos de datos en AWS, Azure y entornos locales sin crear conectores independientes.
- personalización del comercio electrónico: Ofrezca recomendaciones de productos personalizadas consultando dinámicamente las existencias actuales, el historial de pedidos y el comportamiento de los clientes.
Con la arquitectura basada en API de Alumio, estas integraciones funcionan en plataformas como Shopify, Magento, Shopware, Spryker y más, sin necesidad de una gran personalización del código.
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