Las empresas modernas están incrementando el uso de aplicaciones basadas en inteligencia artificial (IA) para optimizar su toma de decisiones, mejorar sus flujos de trabajo y brindar experiencias superiores a los clientes. No obstante, estos objetivos requieren de un acceso seguro, rápido y preciso a datos autorizados, especialmente cuando estos están repartidos en diversos repositorios y aplicaciones bajo estrictos límites de seguridad empresarial.
En este marco, tecnologías interoperables respaldadas por estándares abiertos, como el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), están ganando terreno rápidamente. Este protocolo facilita la conexión entre aplicaciones de IA y herramientas de terceros, permitiendo interacciones en tiempo real con mínimo esfuerzo de ingeniería. Las aplicaciones de software de proveedores independientes (ISV) pueden consultar el índice Amazon Q de forma segura, accediendo solamente a contenidos autorizados, como documentos o registros de CRM.
Con la creciente integración de modelos de lenguaje grande (LLM) y la IA generativa en las operaciones empresariales, se vuelve esencial la definición clara de patrones de integración entre MCP y el índice Amazon Q. Los ISV que exploran el MCP para automatizar acciones estructuradas, como la creación de tickets, pueden integrar sin problemas el índice Amazon Q para obtener datos autorizados, mejorando así la precisión y seguridad de sus procesos.
Por ejemplo, un asistente de atención al cliente que utiliza MCP puede abrir un ticket urgente y recuperar de inmediato una guía de resolución desde el índice Amazon Q, acelerando así la solución de problemas. Amazon Web Services sigue invirtiendo en una interoperabilidad más ajustada entre MCP y el índice Amazon Q dentro de arquitecturas empresariales de IA.
El MCP se estandariza a través de JSON-RPC, permitiendo a los LLM invocar herramientas y datos externos mediante esquemas estructurados. El índice Amazon Q es un servicio de búsqueda semántica que ayuda a los ISV a enriquecer sus asistentes de chat generativos con datos del cliente.
Empresas como Zoom y PagerDuty utilizan el índice Amazon Q para mejorar las búsquedas impulsadas por IA. Por ejemplo, Zoom facilita a los usuarios el acceso al conocimiento corporativo desde su asistente de IA, mejorando la productividad en reuniones en tiempo real. Mientras, PagerDuty usa este índice para proporcionar manuales operativos y contextos durante alertas en vivo, optimizando la resolución de incidentes.
Integrar el índice Amazon Q en el entorno MCP permite a las empresas maximizar la recuperación de datos, mejorando la precisión y seguridad en la ejecución de acciones. La combinación de MCP y Amazon Q aborda eficazmente problemas críticos de negocio, reduciendo la complejidad y ayudando a las organizaciones a cumplir estándares de gobernanza y cumplimiento sin requerir infraestructuras personalizadas para la indexación y recuperación de datos.
