La inteligencia artificial generativa sigue expandiendo sus horizontes a través de innovadoras herramientas y modelos que redefinen el panorama tecnológico. Según un informe de Gartner, se espera que para 2025 la inteligencia artificial agencial sea una de las tendencias tecnológicas predominantes, impulsando a las organizaciones a experimentar con prototipos para integrar estos agentes en sus operaciones.
Uno de los desafíos más relevantes es la comunicación eficaz entre herramientas, un problema que Anthropic aborda con el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), el cual establece un estándar abierto para facilitar la conexión entre APIs empresariales y herramientas externas. Sin embargo, la implementación en grandes corporaciones, especialmente en el sector financiero, enfrenta obstáculos debido a la complejidad en la gobernanza de datos y modelos operativos.
Los proyectos desarrollados de manera independiente conducen a una duplicación de esfuerzos y recursos, creando un ecosistema silo que ralentiza la innovación y complica la integración y escalabilidad de los sistemas de inteligencia artificial. A pesar de estos inconvenientes, el potencial de estas tecnologías en áreas como el procesamiento post-operativo, automatización de atención al cliente y cumplimiento normativo es inmenso.
Un enfoque prometedor para superar estos retos es el uso de un servidor centralizado de MCP respaldado por Amazon Bedrock. Esta plataforma permite un acceso compartido a herramientas y recursos, enfocando los esfuerzos de los equipos en desarrollar capacidades innovadoras en inteligencia artificial, mientras que la gestión de herramientas queda estandarizada. De esta manera, se optimiza la gobernanza y seguridad, reduciendo el riesgo de fugas de datos.
En el contexto financiero, la gestión mediante servidores MCP permite a las diferentes líneas de negocio, como comercio y gestión de riesgos, desarrollar servidores específicos que se integran en un registro central. Esto facilita tanto la colaboración como el uso eficiente de soluciones basadas en inteligencia artificial.
La arquitectura subyacente a esta solución comprende una API de descubrimiento de servidores MCP, aplicaciones agenciales alojadas en AWS Fargate y un hub central de servidores MCP, garantizando una infraestructura escalable y segura.
Los beneficios de esta estrategia son notables: provee una escalabilidad y resiliencia que libera a las organizaciones de gestionar infraestructura compleja, mientras que los controles de red aseguran que las aplicaciones solo se conecten a servidores MCP autorizados dentro de la organización.
Aunque el modelo está diseñado con el sector financiero en mente, su aplicación se extiende a diversas cargas de trabajo empresariales. Se propone un conjunto de pasos para implementar aplicaciones agenciales que optimicen operaciones post-trade a través de herramientas invocadas por servidores MCP.
Este enfoque centralizado ofrece un camino eficiente y pragmático para la implementación de servidores MCP en AWS, posibilitando que las organizaciones se concentren en desarrollar aplicaciones innovadoras, superando ineficiencias y acelerando la transformación hacia flujos de trabajo más inteligentes con resultados mejorados para sus clientes.
