La llegada de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y las sofisticadas herramientas de IA ha desencadenado cambios transformadores en diversos sectores, especialmente en el marketing. Nos hemos acostumbrado a la capacidad de la IA para generar diversos tipos de contenido, destilar artículos complejos, transcribir archivos de audio e incluso producir código. A medida que estos modelos avanzan, la introducción del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) está a punto de redefinir la visibilidad en las búsquedas y las capacidades de la IA.
MCP equipa a los LLMs y a los sistemas de IA con la capacidad de interactuar de manera más efectiva con fuentes de datos y herramientas externas, ofreciendo a las organizaciones un enfoque novedoso para entregar contenido pertinente tanto a los sistemas de IA como a los usuarios finales. Profundicemos en las complejidades del MCP, su funcionalidad y su posible impacto en el marketing de búsqueda.
Entendiendo el Protocolo de Contexto del Modelo
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) sirve como un marco de protocolo abierto, que facilita las conexiones directas entre los sistemas de IA y los servidores de datos. Esta estandarización del intercambio de información proporciona un contexto esencial a los LLMs. Al permitir a los desarrolladores construir herramientas y aplicaciones que se integran perfectamente con los LLMs, el MCP otorga acceso a datos y flujos de trabajo externos a través de procesos de integración optimizados.
Para ilustrar este concepto, imaginemos a los LLMs como bibliotecarios bien versados en las existencias de su biblioteca local. Estos bibliotecarios poseen un conocimiento exhaustivo de la base de datos de la biblioteca y pueden localizar información de manera eficiente dentro de sus confines. Sin embargo, su experiencia se limita a los recursos disponibles dentro de la biblioteca local, lo que impide el acceso a materiales o información más allá de sus muros.
En consecuencia, los visitantes de la biblioteca que buscan información están restringidos a los libros y recursos contenidos dentro de la base de datos de la biblioteca local, que puede incluir información desactualizada si la colección de la biblioteca consiste principalmente en publicaciones más antiguas.
MCP permite al bibliotecario (LLM) acceder instantáneamente a cualquier libro a nivel mundial, proporcionando información actualizada sobre un tema específico directamente de las fuentes primarias.
MCP permite a los LLMs:
- Acceder sin esfuerzo a datos y herramientas directamente de una fuente designada.
- Recuperar información instantánea y actualizada de un servidor, eliminando la dependencia del conocimiento pre-entrenado únicamente.
- Aprovechar las capacidades de agente, como la implementación de flujos de trabajo automatizados y búsquedas en bases de datos.
- Ejecutar acciones conectándose a herramientas personalizadas creadas por terceros, desarrolladores u organizaciones.
- Proporcionar citas precisas para todas las fuentes de información.
- Extenderse más allá de la mera recuperación de datos para abarcar capacidades como la integración con APIs de compras, facilitando la compra directa por parte de los LLMs.
Considere un escenario de negocio de comercio electrónico donde un LLM podría:
- Acceder de forma segura a un sistema de inventario interno para extraer datos en tiempo real, incluidos los precios de los productos.
- Proporcionar una lista detallada de las especificaciones del producto directamente desde la base de datos del inventario.
Los LLMs no solo pueden dirigirse a los usuarios que buscan las últimas zapatillas de correr de temporada, sino también facilitar la compra directa de un par en nombre del usuario.
MCP vs. Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Aunque tanto MCP como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) tienen como objetivo mejorar los LLMs integrando información dinámica y actual más allá de su pre-entrenamiento estático, sus enfoques fundamentales para el acceso y la interacción con la información difieren significativamente.
RAG Explicado
RAG permite a un LLM recuperar información a través de una serie de pasos:
- Indexación: El LLM convierte los datos externos en una base de datos de incrustaciones vectoriales, utilizada durante el proceso de recuperación.
- Vectorización: Las consultas de búsqueda enviadas se transforman en incrustaciones vectoriales.
- Proceso de Recuperación: Un recuperador busca en la base de datos vectorial para identificar la información más relevante basada en la similitud entre las incrustaciones vectoriales de la consulta y las de la base de datos existente.
- Provisión de Contexto: La información recuperada se combina con la consulta de búsqueda para proporcionar contexto adicional a través de un mensaje.
- Generación de Salida: El LLM genera una salida basada en la información recuperada y su conocimiento de entrenamiento preexistente.
Funcionalidad de MCP
MCP funciona como una interfaz universal para los sistemas de IA, estandarizando las conexiones de datos a los LLMs. En contraste con RAG, MCP adopta una arquitectura cliente-servidor, ofreciendo un enfoque más completo y fluido para el acceso a la información a través del siguiente proceso:
- Conexión Cliente-Servidor: Las aplicaciones LLM actúan como hosts, iniciando conexiones. A través de la aplicación host, los clientes establecen conexiones directas con los servidores de datos, que proporcionan las herramientas y el contexto necesarios para los clientes.
- Herramientas: Los desarrolladores crean herramientas compatibles con MCP que aprovechan el protocolo abierto para ejecutar funciones como llamadas API o acceso a bases de datos externas, lo que permite a los LLMs realizar tareas específicas.
- Solicitudes de Usuario: Los usuarios pueden enviar solicitudes específicas, como ‘¿Cuál es el precio de la zapatilla de correr Nike más nueva?’
- Solicitud del Sistema de IA: Si el sistema de IA o LLM está conectado a una herramienta con acceso a una base de datos de precios de inventario mantenida por Nike, puede solicitar el precio de la zapatilla más nueva.
- Salida con Datos en Vivo: La base de datos conectada proporciona al LLM datos en vivo, obtenidos directamente de la base de datos de Nike, lo que garantiza información actualizada.
| RAG | MCP | |
|---|---|---|
| Arquitectura | Sistema de recuperación | Relación cliente-servidor |
| Cómo se accede a los datos | Recuperación a través de una base de datos vectorial | Conexión con herramientas personalizadas creadas por terceros |
| Capacidades de Salida | Información relevante recuperada de la base de datos. | Salidas y funciones personalizadas, incluidas las capacidades de agente, basadas en herramientas. |
| Actualidad de los Datos | Dependiente de cuándo se indexó el contenido por última vez. | Actualizado desde la fuente de datos en vivo. |
| Requisitos de Datos | Debe estar codificado e indexado vectorialmente. | Debe ser compatible con MCP. |
| Precisión de la Información | Reducción de alucinaciones a través de documentos recuperados. | Reducción de alucinaciones a través del acceso a datos en vivo de una fuente. |
| Uso de Herramientas y Acciones Automatizadas | No es posible. | Puede integrarse con cualquier flujo de herramientas proporcionado en el servidor y realizar cualquier acción proporcionada. |
| Escalabilidad | Dependiente de la indexación y los límites de la ventana. | Puede escalar fácilmente dependiendo de las herramientas compatibles con MCP. |
| Consistencia de Marca | Inconsistente ya que los datos se extraen de varias fuentes. | Consistente y fuerte, ya que los datos aprobados por la marca se pueden extraer directamente de la fuente. |
Implicaciones para los Especialistas en Marketing de Búsqueda y los Editores
Si bien Anthropic fue pionera en el concepto de MCP en noviembre, numerosas empresas, incluidas Google, OpenAI y Microsoft, planean integrar el concepto de MCP de Anthropic en sus sistemas de IA. Por lo tanto, los especialistas en marketing de búsqueda deberían priorizar la mejora de la visibilidad del contenido a través de herramientas MCP y considerar las siguientes estrategias:
Colaboración con Desarrolladores para la Integración
Asóciese con desarrolladores para explorar estrategias para ofrecer contenido de alto valor a los usuarios y, al mismo tiempo, proporcionar un contexto significativo a los LLMs a través de herramientas compatibles con MCP. Analice cómo aprovechar las capacidades de agente ejecutadas a través del marco MCP.
Implementación de Datos Estructurados
Los datos estructurados y el esquema seguirán siendo puntos de referencia esenciales para los LLMs. Utilícelos para reforzar la legibilidad automática del contenido entregado a través de herramientas personalizadas. Este enfoque también mejora la visibilidad dentro de las experiencias de búsqueda generadas por IA, garantizando una comprensión y una presentación precisas del contenido.
Mantener Información Actualizada y Precisa
A medida que los LLMs se conectan directamente a las fuentes de datos, verifique que todo el contenido proporcione datos relevantes, actuales y precisos para fomentar la confiabilidad y mejorar la experiencia del usuario. Para las empresas de comercio electrónico, esto incluye verificar los precios, las especificaciones del producto, la información de envío y otros detalles esenciales, especialmente porque estos datos pueden presentarse directamente en las respuestas de búsqueda de IA.
Enfatizar la Voz y la Consistencia de la Marca
Una ventaja notable de personalizar las herramientas para MCP radica en la capacidad de establecer una voz de marca sólida y consistente para los LLMs. En lugar de depender de información fragmentada de diversas fuentes, las herramientas compatibles con MCP permiten el mantenimiento de una voz de marca consistente mediante la entrega de contenido autorizado directamente a los LLMs.
Integración de Herramientas MCP en su Estrategia de Marketing
A medida que los sistemas de IA se adaptan a MCP, los especialistas en marketing con visión de futuro deben incorporar este marco emergente en sus estrategias y fomentar la colaboración interfuncional para desarrollar herramientas que ofrezcan contenido de alto valor a los LLMs e involucren eficazmente a los usuarios. Estas herramientas no solo facilitan la automatización, sino que también desempeñan un papel crucial en la configuración de la presencia de la marca en los entornos de búsqueda impulsados por IA.
En esencia, el Protocolo de Contexto del Modelo no es simplemente una mejora incremental, sino un cambio fundamental en la forma en que la IA interactúa y difunde la información. Al comprender y aprovechar el MCP, los especialistas en marketing pueden asegurarse de que su contenido siga siendo relevante, preciso y localizable en el panorama en rápida evolución de la búsqueda impulsada por IA. El énfasis en los datos estructurados, la información actualizada y la consistencia de la marca será primordial en esta nueva era, lo que requerirá un enfoque proactivo y adaptativo de la estrategia de contenido y la integración de la IA. A medida que MCP gana una adopción más amplia, la ventaja competitiva estará en manos de aquellos que adopten sus capacidades y las integren sin problemas en sus operaciones de marketing.