En el panorama actual del desarrollo de software, la inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa para convertirse en un componente crítico de la productividad. Sin embargo, con la llegada de nuevos estándares y capacidades de extensión, la elección de la herramienta adecuada implica entender no solo el modelo, sino cómo este se conecta con nuestro entorno.
Herramientas de Fundición y el desafío de la interoperabilidad
Las herramientas de fundición permiten implementar capacidades de IA rápidamente mediante APIs. El desafío actual no es solo acceder al modelo, sino cómo este interactúa con fuentes de datos externas. Aquí es donde surge el Model Context Protocol (MCP): un estándar abierto que permite a los asistentes de IA conectarse de forma segura con repositorios de datos, herramientas locales y servicios de terceros, eliminando los silos de información.
Desarrollo «Low-Code» y la especialización de Skills
Cuando buscamos democratizar la IA, plataformas como AI Builder y Copilot Studio son fundamentales. Un concepto clave en este ámbito son las Skills (Habilidades): conjuntos de capacidades específicas que permiten a un agente de IA realizar tareas complejas, desde consultar una base de datos legacy hasta ejecutar flujos de trabajo en el ERP de la empresa. Configurar las «Skills» adecuadas es lo que diferencia a un chat genérico de un verdadero asistente operativo.
Del Chat Genérico a la Asistencia Nativa: ChatGPT vs. GitHub Copilot
Aunque ambos utilizan modelos avanzados, su aplicación práctica difiere en el nivel de integración:
- ChatGPT: Excelente para exploración conceptual y resolución de dudas aisladas.
- GitHub Copilot: Actúa como un «programador de pares» integrado. La gran ventaja actual es su capacidad de utilizar el contexto de todo tu espacio de trabajo para ofrecer sugerencias que respetan la arquitectura de tu proyecto, reduciendo la fricción en la entrega de código.
Semantic Kernel: Orquestando Agentes y Protocolos
Para los desarrolladores que buscan crear soluciones personalizadas, el SDK de Kernel Semántico es el puente ideal. Permite integrar modelos de lenguaje con funciones de código (Skills) y ahora, gracias a protocolos como MCP, facilita que estos agentes consuman datos de manera estandarizada, independientemente de dónde residan.
Conclusión
El mayor reto hoy no es escribir el código, sino gestionar el contexto. La adopción de estándares como MCP y la configuración de Skills especializadas permiten que herramientas como GitHub Copilot no solo «escriban», sino que «entiendan» el ecosistema completo del negocio. La elección depende, ahora más que nunca, de qué tan bien pueda integrarse la IA en su cadena de valor existente.
