MCP, el protocolo universal que conecta la IA con tus datos. MCP (Model Context Protocol). El futuro de la IA empresarial

 Herramienta MCP

¿Quieres trabajar con un equipo y automatizar tus datos y escalar?

Qué es el MCP (Model Context Protocol) y por qué marcará el futuro de la IA empresarial

En el vertiginoso mundo de la inteligencia artificial, uno de los desafíos más recurrentes ha sido la falta de contexto persistente entre interacciones con modelos de lenguaje o asistentes virtuales. Este problema complica enormemente la implementación de soluciones más naturales, personalizadas y útiles para empresas que quieren escalar el uso de IA en múltiples áreas de su operación. Aquí es donde entra en juego el MCP (Model Context Protocol), un avance clave que redefine la forma en que los modelos de IA interactúan con la información y el historial del usuario.

¿Qué es el MCP?

MCP, o Model Context Protocol, es un protocolo desarrollado por OpenAI que permite a los modelos de lenguaje mantener contexto personalizado y continuo entre sesiones. Esto significa que, por ejemplo, un asistente de IA podrá "recordar" preferencias, datos anteriores, procesos internos de tu empresa o conversaciones previas, y utilizarlos de forma segura y estructurada para ofrecer respuestas más relevantes y alineadas con tu negocio.

Este protocolo representa un paso crucial hacia una IA verdaderamente contextual, que ya no empieza desde cero cada vez que el usuario hace una pregunta.

¿Por qué es importante para ti?

El MCP tiene un potencial enorme para automatizar procesos complejos y mejorar radicalmente la experiencia del usuario. Aquí algunas aplicaciones concretas:

1. Atención al usurio personalizada

Un chatbot o asistente basado en IA podrá recordar las consultas anteriores de un usuario, su historial de compras, y sus preferencias, proporcionando soporte de una forma más humana, rápida y precisa.

2. Soporte técnico y documentación interna

La IA puede aprender sobre los productos, flujos de trabajo y políticas internas para ofrecer asistencia técnica automatizada que evoluciona y mejora con el tiempo.

3. Procesos internos más inteligentes

Desde la gestión de proyectos hasta el análisis de datos, el MCP permite que los modelos de IA recuerden estados anteriores, referencias cruzadas y tareas pendientes, mejorando la eficiencia de los equipos.

Seguridad y control del contexto

Una característica esencial del MCP es que permite a los desarrolladores y administradores empresariales controlar completamente qué información se almacena y cómo se utiliza. Este nivel de transparencia y seguridad es fundamental en entornos empresariales donde la protección de datos y la privacidad son prioritarias.

El futuro del trabajo asistido por IA

Con la adopción del MCP, se abre la puerta a sistemas de IA verdaderamente colaborativos: asistentes que no solo responden, sino que aprenden de cada interacción para volverse más efectivos con el tiempo. Esta evolución transforma a la IA en una herramienta estratégica capaz de adaptarse a las necesidades específicas de cada organización.

El Model Context Protocol es mucho más que una mejora técnica: es un nuevo marco para construir IA contextual, personalizada y útil en entornos reales. Si está buscando aprovechar la inteligencia artificial de manera más profunda y estratégica, el MCP puede ser el componente clave que marque la diferencia.

La integración inteligente y ética de tecnologías emergentes. Si te interesa implementar soluciones basadas en IA que aprendan contigo. MCP es tu lugar de destino.

Hasta una nueva entrega.

n8n herramienta de automatización de flujos de trabajo de código abierto

 n8n es una herramienta de automatización de flujos de trabajo de código abierto que permite conectar aplicaciones, servicios y procesos sin necesidad de programar, ofreciendo gran flexibilidad y control sobre las integraciones.

¿Qué es n8n?

• Es una plataforma open-source para automatizar tareas repetitivas y procesos empresariales.
• Se sitúa entre el mundo no-code (sin necesidad de programar) y la personalización técnica, lo que la hace atractiva tanto para principiantes como para desarrolladores.
• Permite desplegarse en tu propia infraestructura, evitando depender de servicios externos.

Principales características

• Automatización visual: flujos creados mediante nodos que representan acciones (ej. enviar email, mover archivos).
• Integraciones amplias: conecta con cientos de aplicaciones (Google Sheets, Slack, bases de datos, APIs).
• Flexibilidad: admite funciones personalizadas en JavaScript.
• Escalabilidad: se puede usar en proyectos personales o en entornos empresariales.
• Código abierto: sin coste por ejecución, a diferencia de alternativas como Zapier o Make.

Casos de uso comunes

• Copiar datos de formularios a bases de datos.
• Automatizar reportes semanales.
• Sincronizar información entre CRM y herramientas de marketing.
• Integrar inteligencia artificial en procesos internos.

Comparación con otras herramientas

Herramienta	Modelo	Ventajas	Limitaciones
n8n	Código abierto	Flexible, instalable en servidores propios, sin coste por ejecución	Requiere más configuración inicial
Zapier	SaaS	Fácil de usar, gran catálogo de apps	Coste por ejecución, menos control técnico
Make (Integromat)	SaaS	Flujos complejos y visuales	Dependencia de la nube, coste por uso

 Riesgos y limitaciones

• Curva de aprendizaje: aunque es accesible, requiere cierta familiaridad con conceptos técnicos.
• Infraestructura propia: si lo instalas en tu servidor, debes gestionar seguridad y mantenimiento.
• Menos soporte oficial: al ser open-source, gran parte del soporte proviene de la comunidad.

n8n es ideal si buscas autonomía y control en la automatización de procesos, especialmente si quieres evitar costes por ejecución y tener la opción de personalizar flujos en tu propia infraestructura.

Nos encontramos en la proxima entrega.

Elvin J. Mendoza

China y su nueva era tecnológica (China Tecnology)

China: está entrando en una nueva era tecnológica marcada por la inteligencia artificial, la biometría avanzada y una visión de futuro centrada en el control de datos y la innovación global. El país combina reconocimiento facial, huella dactilar y análisis de comportamiento con IA para consolidar su liderazgo en seguridad, comercio digital y soberanía tecnológica.

China y su nueva era tecnológica

• IA como motor estratégico: China impulsa modelos de inteligencia artificial como DeepSeek, que han revolucionado el mercado global por su bajo coste y transparencia en código abierto.

• Soberanía digital: La Ley de Seguridad Nacional obliga a las empresas chinas a compartir datos con el Estado, lo que fortalece el control interno y la capacidad de competir internacionalmente.

• Visión de futuro: El país busca ser líder en innovación, con un ecosistema tecnológico robusto que combina inversión masiva en IA, biometría y aplicaciones comerciales.

Biometría y huella dactilar

• Más allá del rostro: Los sistemas chinos ya no se limitan al reconocimiento facial. Incluyen gait recognition (forma de caminar), microgestos, dirección de la mirada y movimiento corporal.

• Huella dactilar integrada: Aunque el reconocimiento facial domina, la huella dactilar sigue siendo parte de un sistema multimodal que cruza datos médicos, financieros y laborales para máxima precisión.

• Aplicaciones prácticas: Seguridad pública, control financiero, acceso a servicios y vigilancia masiva en ciudades como Shenzhen.

Comparación de tecnologías biométricas en China

Tecnología	Uso principal	Nivel de precisión	Riesgos éticos
Reconocimiento	Seguridad	Muy alto	Privacidad, vigilancia
Huella dactilar	Acceso físico	Alto	Robo de datos
Gait recognition	Identificación	Medio-alto	Sesgo en poblaciones
Microgestos	Análisis	Experimental	Manipulación

Visión de futuro

• China como potencia digital: Se proyecta que el país será el mayor exportador de tecnologías de IA y biometría en la próxima década.

• Comercio basado en datos: La biometría se convierte en un recurso económico, con aplicaciones en banca, retail y transporte.

• Debate ético global: El avance chino plantea preguntas sobre privacidad, derechos humanos y el equilibrio entre seguridad y libertad.

China está redefiniendo la relación entre tecnología y sociedad, apostando por un futuro donde la inteligencia artificial y la biometría son pilares de control, innovación y poder económico.

Hasta el proximo artículo, amigos/as.

Elvin J. Mendoza

!Conoce las mejores herramientas de IA para desarrollo de software¡

Herramientas de IA. El Desarrollo de las posibilidades de esta tecnología ha provocado que en poco tiempo haya disponibles muchas aplicaciones especializadas en tareas concretas. Además de mejorar la productividad, son una ayuda valiosa para los programadores y desarrolladores de software en todo el mundo. 

Con su asistencia, el desarrollo de software puede ser más eficiente y efectivo, lo que puede mejorar la calidad del trabajo y la satisfacción del usuario. Herramientas de Inteligencia Artificial (IA) para desarrollo de software. 

•  Chat Data Prep: Permite crear modelos de Machine Learning (aprendizaje automático) en pocos minutos sin necesidad de poseer conocimientos complejos de programación o disponer de bases de datos. Simplemente se le pide a la IA que transforme los datos en información útil, y ella se encarga de todo. 
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• Codeium: Ayuda a autocompletar fragmentos de código. Con extensiones para muchos navegadores y plataformas de programación, supone una gran ayuda para quienes necesitan escribir código rápidamente. Además, facilitan delegar algunas partes de dicha tarea. 
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• CodiumAI: Analiza el código que se está escribiendo y genera pruebas significativas para ayudar a encontrar errores y bugs. 
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• Ghostwriter: Ayuda a crear código para sus proyectos de programación. Solo tienes que indicarle el tipo de código que necesitas y te ayudará a hacerlo desde el navegador, sin necesidad de descargar ni configurar nada. 
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• GitHub Copilot: Ayuda a los desarrolladores a escribir código en tiempo real. Revisa el código que se está escribiendo para sugerir el código que se puede usar para completar el programa. Microsoft también tiene una IA que se llama Copilot. 
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• Phind: Es un motor de búsqueda basado en ChatGPT dedicado a los desarrolladores. Permite hacer preguntas relacionadas con códigos y lenguajes de programación, y devuelve las respuestas de manera eficiente. 
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• Promptable.ai: Permite diseñar, evaluar y desarrollar prompts para GPT-3, lo que permite una mejor organización y revisión de los cambios que se hacen en ellos. 

"La Inteligencia Artificial (IA) todavía no es capaz de afrontar por completo el Desarrollo de Softwrae complejos pero sí es capaz de ofrecer apoyo en determinadas tareas relacionadas con el desarrollo de aplicaciones informáticas" 

Hasta la proxima entrega, amigos/as. 

Elvin José Mendoza Torres

La Inteligencia Artificial (IA) en la educación

La Inteligencia Artificial (IA) en el sector educativo ha abierto un nuevo campo de posibilidades y desafíos. Al igual que en el juego de ajedrez, donde cada pieza tiene su papel y estrategia, la IA en la educación promete una personalización y eficiencia que podrían revolucionar la forma en la que aprendemos. Veamos algunos aspectos claves. La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la educación de varias maneras significativas: 1. Personalización del aprendizaje: La IA puede adaptar el contenido educativo a las necesidades individuales de cada estudiante, ofreciendo recursos y actividades personalizadas que se ajustan a su ritmo y estilo de aprendizaje.

2. Automatización de tareas administrativas: La IA puede encargarse de tareas administrativas como la calificación, el seguimiento de la asistencia y la gestión de horarios, permitiendo a los docentes centrarse más en la enseñanza y el apoyo a los estudiantes.

3. Acceso a la educación: La IA puede ayudar a superar barreras de acceso al aprendizaje, proporcionando recursos educativos a comunidades remotas o desfavorecidas y facilitando el aprendizaje a lo largo de toda la vida.

4. Innovación en métodos de enseñanza: La IA está impulsando nuevas formas de enseñar y aprender, como el uso de tutores virtuales, simulaciones y entornos de aprendizaje inmersivos.

5. Evaluación y retroalimentación: Los sistemas de IA pueden proporcionar evaluaciones más precisas y retroalimentación inmediata, ayudando a los estudiantes a identificar sus fortalezas y áreas de mejora.

6. Reducción de dificultades de acceso al aprendizaje: La tecnología puede superar barreras geográficas y económicas, brindando oportunidades de aprendizaje a más personas.

7. Personalización del aprendizaje: La IA puede adaptar los contenidos y métodos de enseñanza según las necesidades individuales de los estudiantes.

8. Automatización y Optimización: La IA puede automatizar procesos de gestión, como la administración de registros y la programación de clases.

9. También optimiza métodos de enseñanza, identificando áreas de mejora y proporcionando retroalimentación instantánea a los estudiantes.

10. Ética y Derechos Humanos: La implementación de la IA en la educación debe proteger los derechos humanos y garantizar la colaboración efectiva entre humanos y máquinas.

Sin embargo, también existen desafíos y riesgos asociados con la implementación de la IA en la educación, como la necesidad de marcos normativos adecuados para proteger a los estudiantes y docentes, y garantizar un enfoque centrado en el ser humano.

La UNESCO se compromete a abordar los desafíos y riesgos de la IA, asegurando que su aplicación sea inclusiva y equitativa. En conclusión: La IA tiene el potencial de transformar la educación, pero es crucial abordarla desde una perspectiva ética y centrada en el ser humano. La colaboración entre la tecnología y los valores fundamentales de la educación es fundamental para un futuro sostenible y equitativo.

Innovación educativa en el aula, utilizando las TIC

 Cómo implantar la innovación educativa en el aula La innovación educativa es un proceso que requiere pasar una serie de pasos y, aunque en cada caso habrá peculiaridades, en general puedes escuchar en el siguiente enlace el podcast realizado:

https://d3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net/staging/2023-1-14/312708144-44100-2-663f7da5873b.m4a

La innovación educativa es un proceso que implica un cambio en la enseñanza y se basa en cuatro elementos fundamentales: las personas, el conocimiento, los procesos y la tecnología.

Innovar con las TIC significa un cambio de paradigma en el proceso de enseñanza aprendizaje. La tecnología nos persigue como ya no es posible perpetuar la enseñanza tradicional de la clase con un alumnado aprendiendo de forma memorística.

Las TIC son aliadas inigualables para la innovación en la educación ya que facilitan: La colaboración entre personas con intereses comunes y habilidades complementarias independientemente de su ubicación. La interacción con repositorios de conocimiento. La comunicación sincrónica y asincrónica.

Las TIC son aliadas inigualables para la innovación en la educación ya que facilitan:

• La colaboración entre personas con intereses comunes y habilidades complementarias independientemente de su ubicación.
• La interacción con repositorios de conocimiento.
• La comunicación sincrónica y asincrónica.
• La comprensión de conceptos, de una manera transversal e integrada.

  Les comparto el segundo artículo publicado en la revista Tecnología Ciencia y Educacion donde participo como co-investigador.

Aceptación tecnológica del uso de la realidad aumentada por estudiantes del nivel secundario: una mirada a una clase de Química

• Jeanette Chaljub HasbúnCoordinadora de nivel del Grado Ciencias Básicas y Ambientales del Instituto Tecnológico de Santo Domingo (República Dominicana)https://orcid.org/0000-0001-6894-4719
• Juan Ramón Peguero GarcíaDocente de la Escuela de Ingeniería y Tecnología de la Universidad del Caribe (Santo Domingo, República Dominicana)https://orcid.org/0000-0002-4177-0832
• Elvin José Mendoza TorresDocente de la Escuela de Ingeniería y Tecnología de la Universidad del Caribe (Santo Domingo, República Dominicana)https://orcid.org/0000-0001-5232-7409

DOI: 

https://doi.org/10.51302/tce.2022.864

Palabras clave: 

aprendizaje inmersivo, facilidad de uso percibida, modelo de aceptación de la tecnología (technology acceptance model [TAM]), pensamiento creativo, realidad aumentada, utilidad percibida

Resumen

La enseñanza de la Química, muchas veces, se torna automática y poco dinámica. Los conceptos químicos necesitan de procesos de pensamiento científico y pueden resultar abstractos para los estudiantes (hombres y mujeres). Por esto, es importante aplicar recursos educativos que promuevan la motivación e interacción con los mismos para los aprendizajes significativos. El objetivo principal de este estudio es analizar el grado de aceptación que se produce en los estudiantes hacia la tecnología de realidad aumentada. La muestra fue no probabilística intencional (N = 100) y estuvo compuesta por estudiantes de quinto grado del nivel secundario preuniversitario de la asignatura de Química en las ciudades de Santiago y Santo Domingo de la República Dominicana. El instrumento aplicado fue el modelo de aceptación de la tecnología (technology acceptance model [TAM]), creado por Davis en 1989. Los resultados obtenidos reflejan un elevado grado de aceptación de la tecnología de realidad aumentada por parte de los estudiantes participantes para conocer la distribución electrónica de los elementos de la tabla periódica. Asimismo, los estudiantes consideran que su uso es útil y muy divertido. En síntesis, la tecnología de realidad aumentada potencia la comprensión de conceptos de Química, ayuda a dinamizar las clases y facilita la enseñanza de temas abstractos a través del disfrute en la interacción con el objeto enriquecido en formato realidad aumentada.

Disponible en:

https://www.tecnologia-ciencia-educacion.com/index.php/TCE/article/view/864

Portada de la revista Tecnologia, Ciencia y Educación

Hasta la próxima amig@s,

Elvin J. Mendoza