Durante años la conversación sobre inteligencia artificial se centró en una pregunta:

¿Qué modelo es mejor?

GPT-4, Claude, Gemini…

Hoy esa pregunta empieza a ser irrelevante.

El problema real ya no es la inteligencia del modelo.
Es cómo conectamos inteligencias entre sí y con el mundo real.

Cuando una organización pasa de prompts a agentes aparece el caos:

• un agente consulta SharePoint
• otro consulta Salesforce
• otro escribe en Jira
• otro agenda reuniones
• otro toma decisiones

Todos funcionan… pero ninguno entiende al otro.

Lo que falta no es IA.
Lo que falta es infraestructura.

Ahí entran los protocolos agenticos.

El cambio de paradigma: de LLMs a sistemas operativos cognitivos

Arquitectura tradicional:

Usuario → API → Servicio → Base de datos

Arquitectura agentica:

Agente → Herramientas → Otros agentes → Decisiones autónomas

Esto introduce tres problemas nuevos:

1. Cómo acceden los agentes al conocimiento corporativo
2. Cómo coordinan tareas entre ellos
3. Cómo colaboran entre organizaciones

Curiosamente, cada uno de estos problemas lo está resolviendo un protocolo distinto.

No compiten.
Son capas diferentes del mismo stack.

MCP — El puerto USB-C de la IA

Model Context Protocol (Anthropic)

MCP resuelve el mayor dolor actual: conectar agentes a herramientas sin crear integraciones infinitas.

Antes:

Cada nueva app → nueva integración → nuevo código → nuevo mantenimiento

Después:

El agente habla MCP
Las herramientas hablan MCP
Todos se entienden

Es un bus universal de contexto.

Qué cambia realmente

El agente deja de simular conocimiento y pasa a consultar sistemas vivos.

No responde:

“creo que tu pedido llegó”

Responde:

“tu pedido #45821 está en reparto a las 13:45”

Porque ha consultado el ERP.

Casos reales donde MCP es crítico

• asistentes universitarios
• copilots de soporte técnico
• agentes comerciales conectados a CRM
• operaciones IT automatizadas
• analistas autónomos sobre data warehouse

Nota importante de seguridad

Cuando conectas agentes a herramientas el riesgo ya no es alucinar, es actuar.

La arquitectura agentica obliga a diseñar:

• permisos por herramienta
• validación de inputs
• trazabilidad de acciones

El reto ya no es precisión.
Es control operacional.

ACP — El Slack de los agentes

Agent Communication Protocol (IBM)

Cuando tienes más de un agente aparece un nuevo problema:

No fallan los modelos.
Falla la coordinación.

Un agente reserva cita
Otro calcula precio
Otro valida seguro
Otro genera documento

Si cada uno decide por separado → incoherencias

ACP introduce comunicación estructurada entre agentes.

No es mensajería.
Es organización.

Lo que habilita

• delegación
• negociación
• planificación distribuida
• supervisión jerárquica
• replanificación autónoma

Es el paso de chatbot → organización artificial.

Casos reales

• hospitales digitales
• underwriting financiero
• supply chain autónoma
• workflows universitarios complejos

A2A — El Internet de los agentes

Agent-to-Agent Protocol (Google)

El siguiente salto no es dentro de tu empresa.

Es entre empresas.

Un agente tuyo hablando con uno de un proveedor sin integración previa.

Eso es A2A.

Equivale a HTTPS en la economía agentica.

Lo que habilita

• marketplaces de agentes
• compras automáticas B2B
• logística internacional autónoma
• servicios interoperables

Esto no es automatización.
Es infraestructura económica.

No son alternativas: son capas

• MCP → acceso al mundo
• ACP → coordinación interna
• A2A → colaboración externa

Los modelos cambian.
La arquitectura permanece.

Mi recomendación práctica

1. Implementa MCP primero
   (valor inmediato)
2. Introduce ACP cuando haya workflows autónomos
   (evita caos)
3. Prepara A2A aunque no lo uses
   (evita rehacer todo)

Demo práctica reproducible (Google Colab)

He preparado un ejemplo real: un Student Buddy universitario que:

• consulta pagos
• responde preguntas administrativas
• abre incidencias
• coordina varios agentes

Implementa:

• herramientas con contrato → mentalidad MCP
• mensajes con trazabilidad → mentalidad ACP

👉 Notebook descargable:
(Insertar enlace al Colab o repo)

El objetivo no es el modelo.
Es la arquitectura.

Roadmap realista de adopción

Las organizaciones no pasan a agentes de golpe.
Lo hacen por capas.

La conclusión incómoda

La próxima guerra de la IA no será de modelos.

Será de estándares.

La empresa que controle el protocolo controlará el ecosistema.

Y por primera vez en años no estamos hablando de software.

Estamos hablando de infraestructura cognitiva.

Fuentes y lecturas recomendadas

Especificaciones oficiales

• Model Context Protocol — documentación oficial
• IBM Agent Communication Protocol
• Google Agent-to-Agent Protocol
• A2A specification
• FIPA ACL (multi-agent clásico)

Contexto técnico

• Arquitecturas multi-agente distribuidas
• Sistemas autónomos empresariales
• Interoperabilidad semántica