CData ha ampliado su plataforma Connect AI con conectividad nativa al Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) dentro de Microsoft Copilot Studio y Microsoft Agent 365.
Si bien no todas las organizaciones han adoptado los MCP, estos están emergiendo como un estándar. Muchas empresas ya utilizan Microsoft 365 Copilot para consultar y actualizar plataformas ERP, CRM y de servicios directamente, superando con creces su función original como asistente de productividad.
A medida que este uso crece, la infraestructura de integración existente tiene dificultades para conectar datos fragmentados de SaaS y ERP. El MCP se convierte así en un requisito previo para el uso en producción a nivel empresarial. CData Connect AI proporciona a los equipos que crean agentes en entornos Microsoft la infraestructura fundamental necesaria para operacionalizar la IA a escala.
La integración permite a los agentes de IA construidos por Microsoft actuar sobre datos en vivo de más de 350 sistemas empresariales, incluyendo NetSuite, Salesforce, SAP, Snowflake y ServiceNow.
Conectividad, Contexto y Control
Los agentes de IA empresariales fallan por razones predecibles. No pueden acceder de forma fiable a los sistemas de registro; carecen de un contexto utilizable sobre los datos que recuperan, o bien operan fuera de los límites establecidos de seguridad y gobernanza. Cada limitación es manejable de forma aislada. Juntas, impiden que los agentes pasen de las pruebas piloto a la producción.
Esta es la brecha que CData Connect AI está diseñado para abordar dentro del ecosistema de agentes de Microsoft. La plataforma presenta una capa MCP que permite a los agentes creados en Copilot Studio y Agent 365 interactuar con los sistemas empresariales de forma consistente y gobernada.
Connect AI proporciona una única plataforma MCP que expone cada punto final y versión de API de las aplicaciones empresariales a través de un conjunto de herramientas mantenido. Esto permite a los agentes operar en diferentes plataformas. Las consultas de múltiples fuentes se ejecutan a través de una interfaz unificada que gestiona la traducción de esquemas, las diferencias de protocolo, la paginación y la optimización de consultas.
El contexto, por su parte, determina si un agente de IA recupera datos o los comprende. Connect AI proporciona esa comprensión al exponer esquemas, metadatos, relaciones de entidades y lógica de negocio directamente desde los sistemas de origen. Los agentes pueden leer, editar y rastrear cambios en archivos junto con datos estructurados, tratando ambos como entradas de primera clase.
A medida que los agentes de IA pasan a producción, la gobernanza se convierte en un requisito operativo. Un modelo centrado en la identidad, implementado a través de Connect AI, preserva los permisos del sistema de origen a medida que los agentes operan, permitiendo que las políticas existentes de RBAC, OAuth y SSO fluyan sin cambios. Los controles específicos de la IA limitan las acciones de los agentes, con una auditoría completa.
Amit Sharma, CEO de CData, afirmó: “Estamos eliminando las tres barreras que han impedido que las empresas implementen agentes verdaderamente inteligentes a escala”.
Explicó que Connect AI “no solo se conecta a las fuentes de datos, sino que enseña a los agentes de IA los esquemas, las relaciones y la lógica de negocio nativos de cada sistema, permitiendo un análisis de múltiples fuentes sofisticado que antes era imposible”.
Qué diferencia a los agentes útiles
Los agentes de IA derivan su valor de los datos a los que pueden acceder y comprender.
A medida que los agentes se acercan a los sistemas de registro, esa dependencia se vuelve estructural. Las ganancias de productividad dan paso al impacto operativo, y la tolerancia a los datos obsoletos, el contexto parcial o los controles de acceso opacos desaparece.
Sabin Nair, gerente de producto del grupo en Microsoft, describió el impacto de la integración de Microsoft con CData Connect AI como “empoderador”, señalando que los clientes podrían construir agentes en Copilot Studio que se conecten sin problemas a cientos de fuentes de datos empresariales, al tiempo que permiten a los equipos de TI mantener una visibilidad y un control total a través de la gobernanza de Agent 365.
El creciente énfasis en los estándares que rigen cómo los agentes interactúan con los sistemas empresariales refleja un cambio estructural más profundo.
A medida que las interfaces conversacionales se convierten en capas de ejecución, la integración se convierte en una infraestructura central. La implicación a largo plazo es una reordenación del software empresarial, donde el acceso a datos en vivo y un contexto utilizable son tan importantes como el control.
Qué significa esto para los expertos en ERP
El acceso a ERP está cambiando de pantallas a agentes. Ese cambio convierte a las herramientas conversacionales en puntos de entrada operativos, donde la latencia, los permisos y la integridad de los datos afectan directamente a los resultados empresariales. La integración y la gobernanza se convierten en requisitos previos para la escalabilidad.
La calidad de la integración ahora determina el valor de la IA. A medida que los agentes pasan a producción, la utilidad depende menos de la sofisticación del modelo y más de si los sistemas empresariales están conectados, contextualizados y gobernados a escala.
Los estándares ahora son más importantes que las herramientas. Las plataformas escalables se definirán por estándares abiertos y consistentes para el acceso y el control de los datos. Los líderes de ERP deben considerar la conectividad de estilo MCP como una infraestructura fundamental.
