Claude suma aplicaciones interactivas: Slack, Figma y Canva entran en el chat de Anthropic

Hasta ahora, pedirle algo a un chatbot era como hablar con un compañero muy listo por mensajería: te respondía con texto, te explicaba pasos y, con suerte, te dejaba un resultado para copiar y pegar en otra herramienta. Con la nueva función de aplicaciones interactivas en Claude, Anthropic intenta acortar ese paseo de “ida y vuelta” entre pestañas: dentro del propio chat aparecen interfaces de herramientas de trabajo para ejecutar acciones y ver resultados en un formato visual, no solo en forma de párrafos. La noticia la adelantó TechCrunch y la compañía la presentó como una forma de trabajar “más rápido” combinando la inteligencia del modelo con paneles dedicados para diseñar, analizar datos o gestionar proyectos.

La idea de fondo es sencilla de entender con una metáfora cotidiana: si el chatbot era el copiloto que te iba leyendo instrucciones, ahora también puede abrirte el salpicadero y tocar algunos mandos contigo mirando. No sustituye a las apps, sino que acerca sus controles al lugar donde ya estás pidiendo cosas. Continúa leyendo «Claude suma aplicaciones interactivas: Slack, Figma y Canva entran en el chat de Anthropic»

Claude Code incorpora búsqueda de herramientas en MCP para ahorrar contexto y mejorar la precisión

La apuesta de Anthropic por los agentes no se entiende sin el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto presentado a finales de 2024 para conectar modelos de IA con herramientas externas de forma ordenada y predecible. La idea es sencilla: si un agente puede hablar con repositorios, sistemas de archivos, navegadores web o APIs con un “idioma” común, se vuelve útil en tareas reales sin inventarse capacidades. Según explicó VentureBeat, ese engranaje es precisamente lo que permite a Claude Code invocar acciones como navegar por la web o crear archivos cuando se le pide.

El problema era menos glamuroso y más cotidiano: la logística de cargar herramientas. Hasta ahora, Claude Code solía “meter en la cabeza” del modelo las instrucciones de todas las herramientas disponibles al inicio de la sesión, fueran necesarias o no. Es como si, antes de cocinar una tortilla, alguien te obligara a leerte el manual completo de una cocina industrial, con esquemas, advertencias y recambios, solo por si acaso quisieras hornear pan, hacer sushi o montar una campana extractora. Continúa leyendo «Claude Code incorpora búsqueda de herramientas en MCP para ahorrar contexto y mejorar la precisión»

2026: la IA deja los fuegos artificiales y se pone a trabajar

Tras un par de años en los que la inteligencia artificial se midió a golpe de demos espectaculares y promesas grandilocuentes, 2026 apunta a ser un cambio de tono: menos exhibición, más oficio. La conversación se está desplazando desde “¿cuánto puede hacer un modelo gigantesco?” hacia “¿cómo encaja esto en la vida real de una empresa, un equipo o un dispositivo?”. En un texto reciente, TechCrunch describía esta transición como el paso de la euforia a la practicidad, con foco en desplegar modelos más pequeños cuando tiene sentido, integrar IA en aparatos físicos y diseñar sistemas que se acoplen a los flujos de trabajo humanos.

La idea es sencilla de explicar con una metáfora doméstica: durante un tiempo la industria presumió de tener el motor más potente; ahora toca construir el coche, ponerle frenos, dirección, cinturón y, sobre todo, hacerlo cómodo para conducir a diario. Eso implica decisiones menos glamourosas: latencia, costes, mantenimiento, seguridad, integración con herramientas, calidad de datos, trazabilidad y responsabilidad. Continúa leyendo «2026: la IA deja los fuegos artificiales y se pone a trabajar»

Google simplifica la conectividad de agentes de IA con sus nuevos servidores MCP

Google ha presentado una novedad significativa en el mundo de la inteligencia artificial: servidores MCP (Model Context Protocol) completamente gestionados, diseñados para facilitar la integración de agentes de IA con servicios como Google Maps, BigQuery, Compute Engine y Kubernetes Engine. Esta propuesta busca eliminar los obstáculos técnicos que los desarrolladores enfrentaban al intentar conectar sus agentes con datos y herramientas del mundo real.

Durante mucho tiempo, quienes construyen agentes inteligentes han tenido que armar complejos sistemas de conectores para lograr que estos interactúen con bases de datos, infraestructuras o APIs. Esta estrategia resulta frágil, difícil de escalar y conlleva retos de seguridad y gobernanza. Google apuesta por cambiar ese panorama. Continúa leyendo «Google simplifica la conectividad de agentes de IA con sus nuevos servidores MCP»

Microsoft redefine el desarrollo de software con agentes autónomos y herramientas contextuales

Con la presentación de Agent 365, Microsoft propone una visión en la que los agentes de inteligencia artificial no son solo asistentes pasivos, sino entidades activas con roles definidos dentro de una organización. Este concepto implica tratarlos como «usuarios digitales» con identidad propia, permisos, responsabilidades, seguimiento y ciclos de vida similares a los de los empleados humanos.

Tradicionalmente, los sistemas han diferenciado claramente entre humanos (usuarios) y procesos automatizados (scripts o tareas programadas). Sin embargo, la propuesta de Microsoft rompe con esta división. Ahora los agentes pueden ser gestionados como si fueran trabajadores digitales que toman decisiones, interactúan con sistemas y participan activamente en la construcción y ejecución de soluciones.

La gran diferencia con procesos tradicionales como los demonios del sistema o los cron jobs está en la naturaleza proactiva de estos agentes: no ejecutan tareas predefinidas, sino que actúan en función de metas, contexto e intenciones. Tienen memoria, comprensión semántica y son capaces de adaptarse, lo que representa un cambio de paradigma en la forma en que las organizaciones automatizan procesos. Continúa leyendo «Microsoft redefine el desarrollo de software con agentes autónomos y herramientas contextuales»

Qué es el Model Context Protocol de Anthropic y por qué está marcando un antes y un después en la integración de IA

A medida que la inteligencia artificial se vuelve más sofisticada, con modelos que ya razonan, escriben código y responden con sorprendente precisión, surge una necesidad urgente: conectar estas mentes digitales con los datos y herramientas que usamos cada día. Aquí es donde entra en juego el Model Context Protocol (MCP), una propuesta de Anthropic que promete ser el “puerto USB-C” de la inteligencia artificial.

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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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