Hace poco más de un año, MCP (Model Context Protocol) era un protocolo lanzado por Anthropic que circulaba a pequeña escala en la comunidad de desarrolladores. La mayoría lo veía como una especificación técnica para conectar herramientas de IA, permitiendo que Claude se conectara con varias herramientas externas.
Ahora, aparece en un anuncio conjunto de Google Cloud y ServiceNow. El escenario: autocuración de redes 5G.
Qué se anunció
El 22 de abril, Google Cloud y ServiceNow anunciaron una asociación en la conferencia Google Cloud Next, cuyo núcleo es la combinación de tres protocolos:
- MCP (Model Context Protocol): Interfaz estándar para el intercambio en tiempo real de datos y herramientas entre la IA y sistemas externos
- A2A (Agent-to-Agent): Protocolo para la transmisión de comandos e información entre Agentes de IA
- A2UI (Agent-to-UI): Protocolo que permite al Agente de IA operar directamente la interfaz de usuario
¿Cuál es el efecto al combinar los tres protocolos?
Tomando como ejemplo la operación de redes 5G: el Agente de IA de Gemini detecta una anomalía en la red, obtiene datos de red en tiempo real a través de MCP, utiliza el protocolo A2A para coordinar múltiples subagentes en el análisis de la causa y, finalmente, activa el flujo de trabajo automatizado de ServiceNow para completar la reparación, todo el proceso sin intervención humana.
Las llamadas a herramientas aisladas se convierten en operaciones verdaderamente autónomas.
Donde realmente falla la IA empresarial
Esto es digno de mención porque toca un punto débil muy real en la implementación de IA empresarial.
¿No es lo suficientemente inteligente la IA? Ese problema se resolvió básicamente en 2024. El verdadero cuello de botella de la IA empresarial es la colaboración entre sistemas.
El entorno de TI de una gran empresa suele ser: el sistema de operación de red es ServiceNow, los datos se almacenan en BigQuery, los modelos se ejecutan en Gemini y las políticas de seguridad son otro sistema. Cada sistema es una isla, y las capacidades de IA quedan encerradas dentro sin poder salir.
Lo que hace MCP es construir un camino unificado entre estas islas.
A2A resuelve un problema más difícil: el problema del "idioma" cuando varios Agentes de IA colaboran. Diferentes agentes ejecutándose en diferentes sistemas necesitan un formato de comunicación común para cooperar realmente, en lugar de actuar cada uno por su cuenta.
Datos con copia cero: otro detalle
El "Workflow Data Fabric" mencionado en el anuncio utiliza la conexión de datos con copia cero de BigQuery ML.
Este detalle es muy importante. Un error común en la IA empresarial: para que la IA analice datos, generalmente es necesario copiar primero los datos al sistema de IA. Esto es lento y conlleva riesgos de seguridad y cumplimiento normativo: ¿quién gestiona esa copia de datos?
Copia cero significa que la IA accede a los datos directamente donde están almacenados, en lugar de moverlos. Para sectores sensibles a los datos, como finanzas y salud, esta arquitectura es más importante que la propia capacidad del modelo.
Otra señal: Premio al Socio
Google Cloud otorgó a ServiceNow el Premio al Socio del Año 2026, y en cuatro categorías simultáneamente, incluyendo una específicamente llamada "Agentic AI Innovation".
Esta es la primera vez que Google establece una categoría de premio para socios dedicada exclusivamente a la IA agentiva.
El establecimiento del premio en sí mismo es una señal: Google considera que la IA agentiva ya ha llegado a una etapa en la que su valor comercial puede evaluarse de forma independiente, y no es solo un apéndice de las capacidades del modelo.
El camino recorrido por MCP
Desde que Anthropic lanzó MCP, el recorrido ha sido más o menos así:
- Estándar del ecosistema de herramientas de IA: Permitir que herramientas como Cursor y Claude Code se conecten a datos y sistemas externos
- Asumido por la Linux Foundation: Convertirse en una infraestructura de la industria, ya no solo un protocolo privado de Anthropic
- Implementación empresarial en Google Cloud: Utilizado en escenarios de producción como operación de redes 5G y mantenimiento predictivo en el comercio minorista
Esta trayectoria se parece un poco al HTTP inicial: de una red de investigación a Internet comercial, convirtiéndose en la capa fundamental que todos usan y nadie nota particularmente.
La escala y la importancia no son comparables, pero la lógica de difusión es similar.
MCP ahora atiende simultáneamente dos tipos de necesidades: la integración de herramientas de IA para desarrolladores y la operación autónoma para empresas. Los usuarios de estos dos escenarios son completamente diferentes, y los requisitos también lo son.
Si puede hacer bien ambas cosas es la verdadera prueba para que MCP se convierta en un estándar.
Fuente de referencia: CocoLoop, ServiceNow and Google Cloud Unite AI Agents for Autonomous Enterprise Operations (Google Cloud Press Corner)