¿Qué es MCP? Model Context Protocol para quienes crean productos

¿Qué es MCP? La versión de 60 segundos

MCP —Model Context Protocol— es un estándar abierto que permite a los modelos de IA conectarse a herramientas, aplicaciones y datos.

Antes de MCP, cada conexión entre una IA y un software requería una integración a medida. Con MCP, una herramienta describe una sola vez qué puede hacer, y cualquier IA que hable ese protocolo puede usarla. Piensa en él como el USB-C de la IA: un conector al que se enchufa todo.

Anthropic lo presentó a finales de 2024. Desde entonces, se ha extendido por todo el sector. Por eso, se cruzará en los planes de tu producto antes de lo que crees. También es una pieza clave de la IA agéntica: los agentes necesitan puertas de entrada a tu software, y MCP se está convirtiendo en la puerta estándar.

MCP es el último paso de una larga historia. Echa un vistazo a la cronología de la IA, de 1950 a 2026.

¿Por qué cambia esto nuestra forma de diseñar productos? Te lo cuento empezando por lo que acaba de hacer Salesforce.

El mes pasado, Salesforce presentó Headless 360.

No acaparó grandes titulares, pero creo que es uno de esos cambios que transformarán de raíz nuestra forma de diseñar software.

Con Headless 360, Salesforce da a los agentes de IA acceso directo a sus flujos de trabajo y su lógica mediante API, herramientas MCP y comandos CLI.

Creo que los agentes cambiarán de raíz cómo diseñamos software, cómo pensamos los productos y cómo se hace el trabajo.

Porque detrás de este anuncio hay una idea más profunda:

Tu producto tiene un nuevo usuario.

Y ese usuario no es humano.

¿Qué son los agentes sin interfaz?

Los agentes sin interfaz son sistemas que interactúan con el software sin tocar jamás una interfaz de usuario.

Sin paneles de control.
Sin navegación.
Sin recorrer flujos de trabajo a golpe de clic.

En su lugar, funcionan directamente mediante API y datos de entrada estructurados.

Llaman a funciones, recuperan datos, ejecutan acciones y se mueven entre sistemas.

Creo que esto apunta a un futuro en el que los productos tendrán que separar el software de la interfaz.

Porque el trabajo ya no está limitado por la velocidad a la que una persona puede hacer clic en un sistema.

Lo que lo define es lo bien que los sistemas se entienden entre sí.

¿Qué pasa cuando tu usuario no es humano?

Llevamos años diseñando para el comportamiento humano.

Los buenos productos de software se optimizaban para eliminar obstáculos, orientar decisiones y hacer que las herramientas fueran intuitivas.

Pero a los agentes nada de eso les importa.

No necesitan que les enseñes a empezar.
No se confunden.
No les importa tu interfaz.

Les importan tres cosas:

¿El resultado es correcto?
¿Es rápido?
¿Es fiable?

Es una dinámica muy distinta a la que estamos acostumbrados.

Antes, los productos podían apoyarse en la costumbre, la formación o incluso las trabas para retener a sus usuarios.

Los agentes eliminan ese problema.

No desarrollan lealtad.
Buscan el mejor rendimiento.

Y eso nos lleva a una pregunta incómoda, pero importante:

Si un agente puede conseguir el mismo resultado sin tu producto, ¿qué ofrece realmente tu producto?

Los agentes cambiarán cómo diseñamos y vendemos software

Este cambio va más allá del diseño de producto.

También cambia cómo pensamos en la distribución, el crecimiento y el posicionamiento.

Hoy, gran parte de lo que llamamos crecimiento gira en torno a las personas:

– Páginas de destino
– Embudos de conversión
– Recorridos de bienvenida

Pero los agentes no leen tu página de destino.

– No les importa la historia de tu marca.
– No se desplazan por la página.
– No tienen preferencias estéticas.

Evalúan.

Y lo evalúan todo.

No hay una «parte superior de la página».
No hay un «primer resultado».

Los agentes pueden analizar, comparar y probar varias opciones en segundos, y elegir solo en función del rendimiento.

Esto le da la vuelta a la lógica del marketing.

En vez de preguntar: «¿Cómo conseguimos que los usuarios entren en nuestro producto?»

Empezamos a preguntar: «¿Cómo hacemos que nuestro producto sea accesible desde su flujo de trabajo?»

Eso significa dar prioridad a API claras y bien documentadas, y a resultados estructurados y predecibles.

Tu documentación podría ser más importante que tu página de destino.

Tu rendimiento podría importar más que tu posicionamiento.

En el futuro, a veces elegirán tu producto sin que ninguna persona haya interactuado directamente con él.

Qué suponen los agentes para los productos

Este cambio nos obliga a replantearnos qué es realmente un producto.

Hasta ahora, los productos de software eran algo que usaban las personas.

Iniciabas sesión.
Navegabas.
Interactuabas.

Los agentes, en cambio, consultan, evalúan y extraen información del software.

Tu producto pasa a formar parte de un sistema. Ya no es un destino.

Y eso cambia cómo lo diseñamos.

Los productos de software tendrán que ser:

– interoperables
– estructurados
– accesibles
– fiables

Porque ya no se diseñan solo para personas.

Se diseñan para que las máquinas también los entiendan.

MCP para productos: acceso rápido a la información del producto

Aquí es donde mi corazón de PLM vuelve a latir.

Porque los agentes dependen de datos estructurados.

Y la mayoría de las empresas no están preparadas.

Si los agentes van a interactuar con los productos, necesitan entenderlos.

No a través de archivos de Excel desordenados.

Ni de documentos dispersos.

Ni de sistemas desconectados.

Necesitan información estructurada, accesible y que las máquinas puedan leer.

Eso incluye identificadores claros, atributos del producto, información sobre cumplimiento normativo, listas de repuestos y rutinas de mantenimiento o pasaportes digitales de producto.

Necesitaremos algo parecido a un MCP (Model Context Protocol) para productos.

Una forma común de que los agentes accedan a la información de los productos y la entiendan, entre distintos sistemas y empresas.

Los agentes necesitan entender rápido qué es un producto, qué contiene, qué normas cumple y cómo se comporta.

Para que eso ocurra, las empresas necesitan estructurar sus datos de ingeniería, pasar de los documentos al conocimiento estructurado y hacer que los datos sean accesibles con las normas y los controles adecuados.

Dos experiencias distintas: personas y agentes

Me gusta pensar que avanzamos hacia dos mundos paralelos:

Productos pensados primero para las personas

– Emocionales

– Impulsados por la comunidad

– Elegidos

Productos pensados primero para los agentes

– Eficientes

– Accesibles

– Centrados en los resultados

Creo que la experiencia no desaparece.

Se traslada de la herramienta a la interacción entre personas.

Exploramos cómo la IA cambia los productos y las personas en el Share PLM Summit

Muy pronto exploraremos todo esto en el Share PLM Summit en Jerez.

Dentro de solo dos semanas, impartiré un taller con mis amigos Oleg Shilovitsky y Martin Eigner titulado AI, Identity & the Future of Engineering.

En el taller hablaremos de cómo la IA está cambiando los productos y las personas, y de qué podemos hacer para prepararnos para un mundo impulsado por la IA.

Será una conversación abierta.

¡Y sería genial contar contigo!

Más IA, más atención a la experiencia humana

Aquí está la paradoja.

Cuanto más se automatiza el trabajo, más valor tiene la experiencia humana.

Fíjate en Anthropic.

Están contratando especialistas en marketing de eventos.

Una empresa que desarrolla algunos de los sistemas de IA más avanzados del mundo está invirtiendo en el contacto humano, en persona.

No es una contradicción.

Es una señal.

Cuando el contenido es infinito, la atención escasea.
Cuando todo se puede automatizar, estar presente cobra valor.

Una sala donde las personas se encuentran, hablan y piensan juntas se convierte en algo poco habitual.

Y lo poco habitual tiene peso.

Por eso los talleres, los espacios de colaboración y las comunidades serán más importantes, no menos.

Porque mientras los sistemas se vuelven más autónomos…

El trabajo se vuelve más humano.

Si mañana tu producto tuviera un usuario no humano…

¿Estaría preparado?

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