El panorama en torno al modo en que las aplicaciones interactúan con los grandes modelos lingüísticos (LLM) y las implicaciones para las empresas, en particular en lo que respecta a las plataformas informáticas gestionadas/modelo (MCP), está evolucionando rápidamente Observar estos cambios es crucial para orientar nuestra estrategia y asesorar a nuestros clientes.
El ritmo del cambio en el espacio de la IA es asombroso. Lo que hace unos meses parecía un reto técnico de nicho se está incorporando rápidamente a la oferta básica de los principales actores de la IA.
TL;DR:< Los principales proveedores de IA, como OpenAI y Anthropic (Claude), integran cada vez más en sus servicios funcionalidades que antes gestionaban MCP independientes (plataformas/servidores informáticos gestionados). Esta tendencia, señalada por la API de respuesta de OpenAI y las integraciones incorporadas de Claude, reduce significativamente la barrera para los usuarios, pero plantea cuestiones estratégicas para las empresas que se plantean construir una infraestructura MCP personalizada. Para la mayoría, especialmente las empresas más pequeñas, centrarse en aprovechar estas plataformas integradas en lugar de construir el puente MCP subyacente es probablemente el camino más prudente a seguir.
Sintiendo los temblores: La integración de plataformas se acelera
A principios de este año (en torno a marzo), el lanzamiento de la API de respuesta de OpenAI se percibió como una señal temprana. Sugería un movimiento hacia la provisión de más capacidades integradas para gestionar las interacciones y quizás el estado, reduciendo la carga de los desarrolladores para manejar todo externamente.
Las recientes actualizaciones de Claude de Anthropic, que incorporan numerosas integraciones integradas (al parecer, unos 10 servicios similares a MCP) y permiten a los usuarios configurar conexiones con sus propios servidores MCP, refuerzan fuertemente esta dirección. El mensaje de estos líderes de la IA parece claro: la gestión de interacciones básicas y las funciones de personalización/computación potencialmente básicas se están convirtiendo en parte de la oferta de la plataforma.
Se trata de una evolución natural. Para el usuario medio, o incluso para muchas empresas, si el propio servicio principal de IA ofrece integraciones o funcionalidades gestionadas sin fisuras y asequibles, disminuye el atractivo de utilizar herramientas independientes y potencialmente más complejas (como clientes de escritorio independientes que requieren configuraciones específicas) o de crear infraestructuras personalizadas. La comodidad y la integración suelen ganar.
También vemos a actores de infraestructura como Cloudflare promoviendo activamente soluciones para facilitar la implantación de servidores MCP, reconociendo la demanda. Sin embargo, la facilidad de despliegue no niega la cuestión estratégica de si construir uno desde cero es lo correcto en primer lugar.
Por qué las pequeñas empresas deberían pensárselo dos veces antes de construir servidores MCP a medida
Basándose en estas tendencias y en la dinámica inherente al mercado de la IA, la creación de un servidor MCP dedicado y personalizado desde cero presenta importantes retos, especialmente para las organizaciones más pequeñas:
- Alto coste y complejidad: Desarrollar y mantener una infraestructura sólida, segura, escalable y que cumpla las normativas, capaz de gestionar eficazmente las interacciones de los modelos de IA, es una empresa financiera y de ingeniería nada trivial. Requiere conocimientos especializados e inversiones constantes.
- Ritmo acelerado de cambio y obsolescencia: Los LLM subyacentes y sus API evolucionan a una velocidad vertiginosa. Un MCP personalizado construido hoy puede quedar obsoleto o ser incompatible con las nuevas características o modelos de la plataforma lanzados apenas unos meses después, lo que requiere una adaptación constante y costosa.
- Comoditización de las funciones básicas: A medida que OpenAI, Anthropic, Google y otros integran directamente más funcionalidades similares a las del MCP, la propuesta de valor única de un MCP básico y personalizado se erosiona. ¿Por qué construir algo uno mismo si el proveedor de la plataforma ofrece una solución similar, probablemente más integrada y potencialmente más barata?
- Drenaje de recursos: Para las empresas más pequeñas, dedicar el limitado talento de ingeniería, tiempo y capital a la construcción de una infraestructura fundacional como un servidor MCP significa desviar esos recursos del desarrollo de su producto principal, características únicas o estrategias de salida al mercado donde podrían tener una ventaja competitiva más fuerte.
- El cambio de valor: El diferenciador competitivo se está alejando rápidamente de ser capaz de construir el puente (el servidor MCP) que conecta a los usuarios con la IA. El valor real reside ahora en la forma única y eficaz de utilizar ese puente. Se trata de la aplicación específica, el flujo de trabajo a medida, la integración de datos única o la experiencia de usuario especializada que construya sobre las plataformas de IA.
Piensa en el boom de los vídeos cortos. Al principio, la mera posibilidad de grabar, editar y publicar era novedosa. Pronto, esas funciones básicas se convirtieron en características estándar de las principales plataformas. Los ganadores no fueron necesariamente los que construyeron el mejor editor de vídeo independiente, sino los que crearon contenidos atractivos utilizando las herramientas disponibles. Del mismo modo, la capacidad básica para gestionar las interacciones básicas de la IA se está convirtiendo en algo que las propias plataformas ofrecen.
¿Dónde deberían centrarse las pequeñas empresas?
Ante este panorama, es probable que la mayoría de las empresas, especialmente las más pequeñas, adopten un enfoque más estratégico:
- Aprovechar las capacidades de la plataforma: Utilizar plenamente las integraciones incorporadas, las API (como la API de respuesta de OpenAI) y los servicios gestionados que ofrecen los principales proveedores de LLM.
- Céntrese en la innovación de la capa de aplicación: Cree aplicaciones únicas, flujos de trabajo especializados o soluciones verticales específicas que utilicen las plataformas de IA como base. Aquí es donde reside la verdadera diferenciación.
- Desarrolle integraciones inteligentes: Conecte las capacidades de IA de forma inteligente en los procesos empresariales y el software existentes utilizando las API y las herramientas disponibles.
- Asociarse por experiencia: Trabajar con especialistas (como Mercury Technology Solutions ) que entienden tanto las plataformas de IA como las necesidades empresariales para diseñar e implementar integraciones de IA eficaces y personalizadas sin reinventar la rueda en la infraestructura central.
Conclusión: Tender puentes con prudencia
El mundo de la IA avanza increíblemente rápido. Aunque persiste la necesidad de gestionar y personalizar las interacciones con los MCP, la tendencia hacia soluciones integradas en plataformas es innegable. Construir un servidor MCP personalizado puede parecer atractivo para el control, pero para muchas, en particular las empresas más pequeñas, corre el riesgo de convertirse en un desvío caro y rápidamente obsoleto.
Lo más inteligente es centrar los recursos en crear un valor único sobre las potentes plataformas en evolución que ofrecen los principales actores de la IA. Comprenda las herramientas, aproveche sus capacidades y concentre sus esfuerzos en resolver problemas específicos de los clientes de formas novedosas. Ahí es donde se encontrará la ventaja competitiva sostenible en la era de la IA.
