MCP vs Function Calling: dos caminos muy distintos para escalar agentes de IA

Cuando una empresa empieza a trabajar con agentes de IA, lo más común es dar el primer paso con Function Calling. Es directo, funciona rápido y permite que un agente deje de ser solo conversacional para empezar a ejecutar acciones reales.

El problema no aparece al principio. Aparece cuando el sistema crece.

De repente, el agente ya no usa una sola herramienta, sino varias. Las integraciones cambian, los flujos se vuelven más complejos y cada ajuste empieza a requerir desarrollo, testing y despliegues. Ahí surgen preguntas inevitables:

• •¿Cómo escalo sin reescribir agentes?
• •¿Cómo evito que cada cambio técnico frene al negocio?
• •¿Cómo me preparo para nuevos modelos de IA sin romper todo?

En ese punto, Function Calling deja de ser suficiente. Y es ahí donde entra en juego Model Context Protocol (MCP).

Function Calling: una solución rápida... con techo bajo

Function Calling permite que la IA invoque funciones previamente definidas por el desarrollador. Es una excelente puerta de entrada: clara, controlada y fácil de implementar.

Por eso funciona tan bien en:

• •Prototipos
• •Casos muy acotados
• •Automatizaciones simples y estables

Pero este enfoque tiene una característica clave: todo está definido de antemano. Las funciones, sus esquemas y sus capacidades viven dentro del prompt o del código que acompaña al agente. El agente no "descubre" nada: solo puede usar lo que alguien decidió por él.

Con el tiempo, esto genera sistemas que funcionan, pero que no evolucionan con naturalidad. Cada nueva herramienta, cada cambio de esquema o cada ajuste en permisos implica tocar código y volver a desplegar.

MCP: extensibilidad como principio, no como parche

MCP propone un cambio mucho más profundo. En lugar de decirle al agente qué puede hacer, le permite preguntar qué acciones existen.

Las herramientas ya no viven dentro del prompt. Se describen externamente, de forma estandarizada, y el agente puede consultarlas en tiempo real.

Este enfoque cambia por completo la arquitectura:

• •La IA y las herramientas quedan desacopladas
• •Las integraciones se vuelven reutilizables
• •Los cambios dejan de propagarse por todo el sistema

El resultado no es solo menos mantenimiento, sino algo más importante: la capacidad de crecer sin que la complejidad explote.

No es una mejora incremental. Es una diferencia de diseño.

Por qué este cambio importa a nivel negocio

Desde afuera, MCP puede parecer una decisión puramente técnica. En la práctica, impacta directamente en el negocio.

Una arquitectura extensible reduce costos operativos, acelera la incorporación de nuevas capacidades y disminuye la dependencia de equipos técnicos para cambios cotidianos. Además, al no estar atada a un modelo específico, la plataforma gana vida útil y resiliencia frente a la evolución del ecosistema de IA. Por eso cada vez más soluciones empresariales están migrando hacia estándares abiertos, en lugar de integraciones cerradas y rígidas.

SOF.IA Chat y la adopción de estándares abiertos

En SOF.IA Chat adoptamos MCP como parte de una visión clara: construir agentes que puedan crecer junto al negocio, no convertirse en un cuello de botella.

Esto implica:

• •Evitar el lock-in tecnológico
• •Permitir cambiar de modelo sin rehacer integraciones
• •Habilitar nuevas capacidades sin rediseñar el sistema

El foco no está solo en cómo funciona la IA hoy, sino en qué tipo de problemas va a poder resolver mañana.

Conclusión

Function Calling fue un paso necesario para que la IA empezara a actuar. MCP marca el siguiente nivel: agentes realmente extensibles y preparados para escalar.

Las empresas que entiendan la IA como un activo estratégico van a necesitar arquitecturas flexibles, abiertas y pensadas a largo plazo. Ese no es un escenario futuro: es el camino que ya está marcando la industria.