Por otro lado, los agentes de IA potenciados con servidores MCP tienen un nivel de autonomía mucho mayor. No solo comprenden el lenguaje natural, sino que pueden ejecutar acciones de forma inteligente, sin intervención manual, e incluso sin tan siquiera solicitarlo, siendo parte de la comprensión del contexto, cruzando más allá de los límites de la instrucción o tarea.

En el contexto de forecasting, al hacerle una petición a nuestro LLM (Large Lenguage Model) como: “Cuál será el stock mínimo para las siguientes 3 semanas” , este será capaz de ejecutar las siguientes tareas de manera perspicaz y sin la configuración explícita de cada paso:

• Realizar consultas SQL y modificar o limpiar bases de datos.
• Entrenar modelos de machine learning.
• Crear reportes con los resultados analíticos y ver gráficos de la predicción de stock.