Con un MCP no es necesario especificar la instrucción (“haz una consulta SQL para traer las ventas del producto X”). Basta con hacer la petición con lenguaje natural: “Muéstrame la evolución de las ventas del producto X en el último año” y el agente IA, integrado con el servidor MCP, generará internamente la query, procesará los datos y presentará el gráfico.

Siguiendo la fórmula de servidor MCP + agente de IA + ML, así sería otra de estas interacciones con lenguaje natural: “Quiero saber cómo evolucionarán las ventas de los próximos 3 meses”. Las acciones del agente serán:

• Conectarse al datalake de ventas
• Extraer la información histórica
• Limpiar y procesar los datos
• Entrenar un modelo de series temporales
• Aplicar métodos de aprendizaje automático o deep learning
• Generar reportes con gráficos de predicciones

Todo este proceso puede realizarse en cuestión de minutos, comparado con las horas o días que le tomaría a un analista hacerlo manualmente. Por tanto, este ahorro de tiempo permitirá al analista eficientar y agilizar estas tareas operativas y enfocarse en el valor estratégico.