¿Quieres ideas más inteligentes en tu bandeja de entrada? Regístrese en nuestros boletines semanales para obtener solo lo que importa a los líderes de IA, datos y seguridad empresariales. Suscribirse ahora para algo lanzado en noviembre, el Model Context Protocol (MCP) ha comenzado a acumular una gran cantidad de usuarios, casi garantizando la adopción masiva necesaria para convertirlo en un estándar de la industria. Pero hay un subconjunto de empresas que no se unen a la exageración por ahora: industrias reguladas, especialmente instituciones financieras. Los bancos y otras empresas que ofrecen acceso a préstamos y soluciones financieras no son extraños para la IA. Muchos han sido pioneros en el aprendizaje automático y los algoritmos, incluso desempeñando un papel esencial para que la idea de invertir el uso de robots sea extremadamente popular. Sin embargo, no significa que las compañías de servicios financieros quieran saltar al carro MCP y Agent2Agent (A2A) de inmediato. Si bien muchas empresas reguladas, como bancos, instituciones financieras y hospitales, han comenzado a experimentar con agentes de IA, estos son típicamente agentes internos. Las empresas reguladas tienen API. Aún así, gran parte de la integración que emprenden estas empresas ha llevado años de investigación para garantizar el cumplimiento y la seguridad. «Es muy temprano en un dominio acelerado rápidamente, pero hay algunos bloques de construcción fundamentales que faltan, al menos como estándares o mejores prácticas relacionadas con la interoperabilidad y la comunicación», dijo Sean Neville, cofundador de Catena Labs. «En los primeros días de la web, no había comercio electrónico porque no había HTTPS, y no hay forma de realizar transacciones de forma segura, por lo que no puede construir Amazon. Necesita estos bloques de construcción básicos en su lugar, y ahora esos bloques de construcción en la web existen, y ni siquiera pensamos en ellos». Cada vez más, las empresas y los proveedores de plataformas de IA están estableciendo servidores MCP a medida que desarrollan sistemas de múltiples agentes que interactúan con agentes de fuentes externas. MCP proporciona la capacidad de identificar un agente, permitiendo que un servidor determine las herramientas y datos a los que tiene acceso. Sin embargo, muchas instituciones financieras quieren más garantías de que pueden controlar la integración y garantizar que solo se compartan tareas, herramientas e información aprobadas. John Waldron, vicepresidente senior de Elavon, una subsidiaria de US Bank, dijo a VentureBeat en una entrevista que mientras exploran el uso de MCP, hay muchas preguntas sobre el estándar. «No surgen muchas soluciones estándar, por lo que todavía estamos explorando muchas maneras de hacerlo, incluida tal vez hacer esa conexión sin un intercambio de MCP si la tecnología de agente es común entre los dos y son solo dos dominios diferentes», dijo Waldron. «Pero, ¿cuál es la trazabilidad del intercambio de datos sin otra exposición en ese mensaje? Mucho de lo que está sucediendo dentro de la evaluación de MCP en este momento es descubrir si el protocolo solo está manejando el intercambio y no proporciona ninguna fuga de riesgo adicional. Si es así, entonces es una ruta viable para manejar ese intercambio». Los modelos y agentes son diferentes instituciones financieras y otras empresas reguladas no son ajenos a los modelos de IA. Después de todo, gran parte de la inversión pasiva creció cuando los roboadvisores, donde los algoritmos tomaron decisiones sobre planificación financiera e inversiones con poca o ninguna intervención humana, se convirtieron en populares. Muchos bancos y administradores de activos invirtieron temprano en el procesamiento del lenguaje natural para mejorar la eficiencia del análisis de documentos. Sin embargo, el vicepresidente de Salesforce y gerente general de soluciones y estrategia de la industria bancaria, Greg Jacobi, dijo a VentureBeat que algunos de sus clientes financieros ya tienen un proceso para evaluar modelos, y les parece difícil integrar modelos de IA y agentes con sus escenarios de riesgo actuales. «El aprendizaje automático y los modelos predictivos encajan bastante bien con ese marco de riesgo porque son deterministas y predecibles», dijo Jacobi. «Estas empresas inmediatamente llevan LLM a sus comités de riesgo modelo y descubrieron que los LLM producen un resultado no determinista. Esa ha sido una crisis existencial para estas empresas de servicios financieros». Jacobi dijo que estas compañías tienen marcos de gestión de riesgos donde, si dan aportes a los modelos, esperan el mismo resultado cada vez. Cualquier variación se considera un problema, por lo que requieren un método para el control de calidad. Y aunque las empresas reguladas han adoptado API, con todas las pruebas involucradas allí, la mayoría de las entidades reguladas «tienen miedo de la apertura, de poner algo tan público» que no pueden controlar. Sin embargo, Waldron de Elevon no descarta la posibilidad de que las instituciones financieras puedan trabajar para apoyar a MCP o A2A en el futuro. «Mirándolo desde una perspectiva comercial y una demanda, creo que MCP es una parte muy crítica de donde creo que la lógica comercial va», dijo. Waldron dijo que su equipo permanece en la etapa de evaluación y «aún no hemos construido un servidor para fines piloto, pero vamos a ver cómo manejar ese intercambio de mensajes de bot a bot». Los agentes no pueden KYC de otro agente Catena Lab, Neville, dijo que está viendo la conversación sobre protocolos de interoperabilidad como MCP y A2A con gran interés, especialmente porque cree que en el futuro, los agentes de IA serán tan clientes para los bancos como los consumidores humanos. Antes de comenzar a Catena Labs, Neville Cofunded Circle, la compañía que estableció el USDC Stablecoin, por lo que tiene experiencia de primera mano con los desafíos de llevar nuevas tecnologías a un negocio regulado. Dado que MCP es de código abierto y nuevo, todavía se someten a actualizaciones constantes. Neville dijo que si bien MCP ofrece identificación de agentes, lo cual es clave para muchas compañías, todavía hay algunas características faltantes, como barandillas para la comunicación y, lo más importante, una pista de auditoría. Estos problemas podrían resolverse a través de MCP, A2A o incluso un estándar completamente diferente como Loka. Dijo que uno de los mayores problemas con el MCP actual gira en torno a la autenticación. Cuando los agentes se convierten en parte del sistema financiero, incluso MCP o A2A, no hay una manera real de hacer «conocer su cliente» en los agentes. Neville dijo que las instituciones financieras deben saber que sus agentes están tratando con entidades con licencia, por lo que el agente debe poder señalar eso verificablemente. «Debe haber una manera para que un agente diga: ‘Esto es lo que soy como agente, aquí está mi identidad, mi riesgo y de quién estoy operando en nombre’. Esa identidad verificable de una manera que todos estos diferentes marcos de agente puedan entender sería clave «. Insights diarias sobre casos de uso de negocios con VB diariamente Si desea impresionar a su jefe, VB Daily lo tiene cubierto. Le damos la cuenta interior de lo que las empresas están haciendo con la IA generativa, desde cambios regulatorios hasta implementaciones prácticas, por lo que puede compartir ideas para el ROI máximo. Lea nuestra Política de privacidad Gracias por suscribirse. Mira más boletines de VB aquí. Ocurrió un error.