ChatGPT se conecta con tus datos: OpenAI adopta el protocolo MCP de Anthropic

OpenAI ha dado un nuevo paso para que su herramienta estrella, ChatGPT, se vuelva aún más útil en entornos de trabajo y empresas. La compañía anunció que integrará el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto creado por Anthropic, para facilitar que los modelos de inteligencia artificial se conecten con fuentes externas de datos.

Aunque a primera vista parezca un detalle técnico más, esta integración puede cambiar cómo usamos los chatbots en tareas reales del día a día. Aquí te explicamos qué significa esto, por qué es importante y cómo podría beneficiarte, incluso si no eres desarrollador.

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Amazon Q: La revolución de los agentes de inteligencia artificial en las empresas

Amazon Web Services (AWS) continúa marcando tendencias en el ámbito empresarial con las últimas actualizaciones de Amazon Q, su plataforma de agentes de inteligencia artificial. Estas mejoras prometen transformar la forma en que las empresas gestionan sus datos, automatizan procesos y potencian la colaboración entre herramientas de terceros.

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Anthropic lanza MCP: un protocolo abierto para conectar chatbots de IA con datos empresariales

En un movimiento estratégico para superar las limitaciones de los sistemas de inteligencia artificial actuales, Anthropic ha presentado el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto diseñado para conectar asistentes de IA con fuentes de datos empresariales y herramientas digitales. Esta innovación promete mejorar la capacidad de los modelos de IA para acceder y procesar información relevante, algo que tradicionalmente ha sido un desafío debido a los silos de información y las integraciones personalizadas.

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Vectorize: Optimiza tus pipelines RAG en tres sencillos pasos

Si alguna vez has lidiado con la implementación de sistemas de retrieval-augmented generation (RAG), sabes que los datos suelen estar fragmentados en múltiples fuentes y en formatos desorganizados. Vectorize llega para transformar esa experiencia, convirtiendo tus datos no estructurados en índices de búsqueda vectorial optimizados. La plataforma promete agilizar los procesos y hacer más fácil la implementación de aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grande (LLM), todo en tres pasos simples: importar, evaluar y desplegar.

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