MIA no existe, pero habla con 10 000 personas al día. Acerca de LLM, KB, MCP y otras siglas

En septiembre de 2025, el grupo Saint-Gobain dio un paso que, a primera vista, podría parecer solo otra campaña de marketing digital: han lanzado MIA, un avatar creado con inteligencia artificial, que presenta la serie de vídeos “Voice of the Future”. Pero más allá del aspecto brillante de la tecnología, Saint-Gobain ha hecho algo mucho más valiente: ha cambiado la forma tradicional en que una corporación global de la construcción se comunica con sus profesionales, clientes y socios.

Para la industria maderera, y para cualquier industria B2B, este momento marca el inicio de una era en la que la comunicación ya no se limita al envío y la recepción de mensajes, sino que se trata de conversaciones inteligentes, contextualizadas y personalizadas a escala global.

Soy un apasionado de este campo, sigo y utilizo la inteligencia artificial desde hace tiempo. He aprovechado esta noticia para profundizar más en este tema y desarrollar un poco cómo la inteligencia artificial puede ayudarnos a comunicarnos con socios externos a la organización y, por qué no, con compañeros dentro de ella.

¿Pero quién (o qué) es MIA?

MIA no es solo un chatbot con una cara simpática. Es un sistema complejo que combina varios niveles de tecnología de IA:

1. Avatar AI con voz y rostro reales – MIA presenta contenido de vídeo sobre soluciones de construcción sostenible en todo el mundo, hablando de Australia, India, China y Brasil. No lee un guion, sino que genera contenido personalizado para cada país y contexto.

2. Chatbot integrado en el sitio web – Además del avatar, Saint-Gobain también ofrece un chatbot de texto/voz (a través de Flujo de voz) accesible en todas las páginas de su sitio web. El sistema responde a preguntas sobre marcas, soluciones y oportunidades profesionales sin necesidad de que el usuario se identifique.

3. Confidencialidad y seguridad – Los datos de las conversaciones se borran semanalmente y el sistema no recopila datos sensibles. La transparencia es total.

Para una empresa con 161 000 empleados en 80 países y una facturación de 46 600 millones de euros, la comunicación a este nivel de complejidad supone un reto enorme. MIA resuelve este problema ofreciendo respuestas coherentes, en tiempo real, en varios idiomas y las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Infraestructura tecnológica

Para comprender realmente el potencial de estos sistemas, debemos mirar más allá de su interfaz intuitiva. Un sistema de IA como MIA funciona en varios niveles tecnológicos. A continuación, voy a enumerar algunas de las tecnologías existentes, como fuente de inspiración para aquellos interesados en este campo.

Modelos de lenguaje grandes (LLM)

En el centro de cualquier sistema moderno de comunicación con IA se encuentra un LLM, como los modelos GPT-4, Claude o Gemini. Estos son el „cerebro” que entiende el lenguaje natural, el contexto y los matices de la conversación. Para MIA, el LLM está entrenado para entender específicamente el campo de la construcción sostenible, los materiales de Saint-Gobain y las políticas de la empresa.

Base de conocimientos (Base de conocimientos)

Un LLM por sí solo podría decir muchas cosas bonitas, pero también podría inventarse información. Por eso, los sistemas modernos utilizan una base de conocimientos interna: cientos de miles de documentos, catálogos de productos, guías técnicas, estudios de casos. Cuando un usuario pregunta por un producto específico, el sistema busca en esta base y ofrece respuestas precisas y documentadas.

La tecnología clave aquí se llama RAG (Retrieval-Augmented Generation): el sistema busca la información relevante en la base de conocimientos y luego genera una respuesta natural, en el idioma del usuario, que combina la información encontrada con la capacidad explicativa del LLM.

Modelo de Protocolo de Contexto (MCP) – Conector Universal

Aquí es donde se pone realmente interesante. MCP es un protocolo de código abierto lanzado recientemente por Anthropic (la empresa que creó Claude) y que ya han adoptado OpenAI, Microsoft, Google, Amazon y otros gigantes tecnológicos.

Imagina el MCP como un puerto USB-C para sistemas de IA. Al igual que el USB-C permite la conexión estandarizada de cualquier dispositivo electrónico, el MCP permite la conexión estandarizada de sistemas de IA a cualquier fuente de datos o herramienta: Google Drive, Slack, GitHub, bases de datos SQL, sistemas ERP, CRM, plataformas de comercio electrónico, cualquier tipo de aplicación. A partir de este momento, se abre todo un mundo de oportunidades.

Ventajas del MCP para las empresas:

• Una norma única – Ya no es necesario crear integraciones separadas para cada sistema.
• Seguridad – Controla exactamente a qué datos accede la IA y cómo.
• Escalabilidad – Añade nuevas fuentes de datos sin tener que reescribir todo el sistema.
• Interoperabilidad – El mismo sistema de IA puede funcionar con instrumentos de diferentes proveedores.

Por ejemplo, un fabricante podría conectar un chatbot con IA directamente a su sistema de inventario, CRM, documentación técnica y catálogo de productos, todo ello a través de un único protocolo estandarizado.

La lista no es completa, pero, en principio, puede ayudarte a crear cualquier tipo de automatización que desees. Para aquellos menos familiarizados con la tecnología, mi recomendación es utilizar una solución (aplicación) ya existente en el mercado y adaptar tus procesos a ella.

Ejemplos de otras industrias

Producción y logística

IBM Watson Se utiliza para:

• Mantenimiento predictivo – La IA analiza los sensores de los coches y predice las averías antes de que pasen.
• Control de calidad – Detección automática de defectos en imágenes
• Optimización de la cadena de suministro – Gestión inteligente de inventarios

Los chatbots en las industrias manufactureras permiten a los gerentes actualizar el estado de los pedidos por voz, recibir alertas sobre entregas, verificar los indicadores de los equipos, todo ello de forma conversacional, sin interfaces complejas.

ARIA (BrainBox AI)

En la industria de la construcción, el sistema ARIA desarrollado por BrainBox AI de Canadá analiza, ofrece consejos y automatiza tareas relacionadas con la vida del edificio. Prevé las necesidades, optimiza la eficiencia energética e interactúa con los usuarios mediante texto o voz.

Para la industria maderera, un sistema similar podría gestionar, por ejemplo, los procesos de secado de la madera, la supervisión de las condiciones de almacenamiento y la optimización del consumo energético en las fábricas.

Estadísticas B2B que hablan por sí solas

• 58% de las empresas B2B ya utilizan chatbots, según ProProfs
• 78% de los líderes de las industrias manufactureras confirma que la IA aumenta la productividad
• El mercado de los chatbots aumentará de 8,27 mil millones de dólares en 2024 a 27,29 mil millones en 2030
• Ahorro de costes: El comercio electrónico ahorra aproximadamente 301 TP3T de los 1,3 billones de dólares que se gastan anualmente en atención al cliente mediante el uso de chatbots.

Aplicaciones concretas para la industria maderera

Ahora viene lo importante: ¿cómo podría la industria maderera utilizar estas tecnologías? He aquí algunos escenarios realistas:

1. Asistente de IA para especificaciones técnicas

Un fabricante de madera laminada o CLT podría crear un avatar de IA que:

• Responde a preguntas técnicas sobre productos las 24 horas del día, los 7 días de la semana, en cualquier idioma.
• Recomienda soluciones basadas en los requisitos del proyecto (dimensiones, resistencia, certificaciones).
• Genera ofertas preliminares al instante
• Enviar documentación técnica relevante
• Conecta al cliente directamente con el representante de ventas adecuado.

2. Base de conocimientos para distribuidores y socios

Imagina un sistema que reúne:

• Todos los catálogos de productos actualizados en tiempo real
• Certificaciones y conformidades para diferentes mercados
• Guías de instalación y montaje
• Estudios de casos y referencias
• Precios y disponibilidad (a través de MCP conectado a ERP)

Un distribuidor de Alemania podría preguntar en alemán: “Necesito 200 m² de parquet laminado de clase 33, certificado para calefacción por suelo radiante, con entrega en dos semanas en Baviera. ¿Qué opciones tengo?”.”

El sistema buscaría en la base de datos, verificaría el stock en tiempo real, calcularía el transporte y generaría una oferta completa, todo ello durante la conversación.

3. Formación e incorporación

Para una fábrica de muebles o elementos prefabricados, un agente de IA podría:

• Forma a los nuevos empleados con tutoriales interactivos.
• Responde a preguntas sobre procedimientos de seguridad.
• Explica los procesos de producción.
• Ofrece soluciones para las averías que surgen en el funcionamiento de los equipos.

4. Servicio al cliente inteligente

En lugar de formularios de contacto y respuestas después de 48 horas, un chatbot con IA podría:

• Resuelve al instante 80% de las preguntas recurrentes
• Transfiere situaciones más complejas a personas reales.
• Recopilar comentarios y analizar las opiniones (reacciones) de los clientes.
• Ofrece asistencia a través de múltiples canales (sitio web, WhatsApp, Facebook Messenger).

5. Inteligencia de mercado

Un sistema de IA conectado a fuentes de datos externas (a través de MCP) podría:

• Supervisa los precios de la competencia.
• Análisis de tendencias en la industria
• Identifica oportunidades de exportación
• Sugiere adaptaciones de estrategia.

Todo ello procedente de fuentes públicas, evidentemente. No estamos hablando de actividades ilegales, como el pirateo de las redes internas de la competencia.

Desafíos

No todo es color de rosa. La implementación de estos sistemas conlleva algunos retos:

Costes

Un chatbot sencillo para una empresa mediana con presencia internacional se vende a un precio de entre 10 000 y 30 000 dólares estadounidenses. Nos referimos a aplicaciones específicas que funcionan en servidores locales. Un sistema complejo con avatar, base de conocimientos e integraciones alcanza los 50 000-200 000 USD, o incluso más, dependiendo de la complejidad. El mantenimiento anual puede suponer entre el 15 y el 30 % del coste inicial.

Pero la buena noticia es que, utilizando las herramientas presentadas al principio, puedes crear por tu cuenta, para tu pequeña organización, un chatbot a un coste mucho menor y utilizando menos recursos. También puedes recurrir a las numerosas aplicaciones de este tipo, con infraestructura en la nube, que existen actualmente en el mercado. El retorno de la inversión (ROI) puede ser espectacular: las empresas informan de ahorros de hasta un 30% en atención al cliente y aumentos de hasta un 40% en la captación de nuevos socios.

Datos y calidad

El sistema es tan bueno como los datos con los que se alimenta. Si tu base de conocimientos es caótica, las respuestas serán caóticas. La preparación de los datos puede llevar entre el 40 y el 60 % del tiempo de implementación.

Lenguaje y contexto

Para mercados específicos (por ejemplo, Europa del Este, Escandinavia, países bálticos), el sistema debe entrenarse en la terminología local, las unidades de medida específicas y las normas nacionales.

Seguridad y confidencialidad

Quizás debería haber empezado por aquí, por la seguridad y el RGPD. Los datos de los clientes, los precios, las estrategias... todo debe protegerse. Por eso, muchas empresas optan por soluciones autohospedadas (en sus propios servidores) en lugar de la nube pública.

La pregunta no es “si”, sino “cuándo”.”

Saint-Gobain no creó MIA para estar “a la última”. Lo hicieron porque comprendieron que el futuro de la comunicación B2B ya está aquí. Cuando tienes 161 000 empleados, decenas de marcas, cientos de miles de productos y millones de clientes potenciales en 80 países, la comunicación humana clásica simplemente no escala. Ya ha alcanzado sus límites.

Para la industria maderera, ya se trate de fabricantes de CLT en Rumanía, fábricas de muebles en Polonia o distribuidores de parquet en Alemania, estas tecnologías no son ciencia ficción. Ya están disponibles, a precios cada vez más asequibles, con estándares abiertos (MCP) que eliminan la dependencia de un único proveedor.

La pregunta no es si la industria maderera adoptará estas tecnologías. La pregunta es: ¿quién será el primero (o los primeros) en hacerlo y se beneficiará de ello?

Una empresa que hoy en día implementa un sistema de IA inteligente en el área de comunicación, ventas y servicio posventa:

• Ofrece una experiencia superior a sus clientes.
• Reduce drásticamente el tiempo de respuesta.
• Escala sin contratar proporcionalmente
• Recopila datos valiosos sobre demandas y tendencias.
• Se diferencia claramente de la competencia.

En los próximos 2-3 años veremos cómo estos sistemas se convierten en estándar en el B2B, al igual que los sitios web se convirtieron en estándar en la década de 2000. Las empresas que los adopten primero establecerán los estándares de la industria.

MIA de Saint-Gobain no es solo un simpático avatar que habla sobre la construcción sostenible. Es una advertencia y una oportunidad: la tecnología para la comunicación inteligente, contextualizada y personalizada a escala global existe. Es de código abierto. Es accesible. Es hora de pensar en cómo integrarla en nuestra industria.

Porque en la era de la IA, ya no se trata de si vas a comunicarte mejor con tus clientes. La pregunta es: ¿cuándo vas a empezar?

Para los lectores menos técnicos:

• LLM (Modelo de lenguaje grande) – Un modelo de IA entrenado con miles de millones de textos (datos) que comprende y genera lenguaje natural.
• Chatbot – Programa de software que simula la conversación humana.
• Avatar IA – Representación digital (rostro + voz) de una persona, animada por IA.
• Base de conocimientos – Base de datos organizada con información sobre la empresa, los productos y los procedimientos.
• RAG (Generación aumentada por recuperación) – Técnica que combina la búsqueda de información con la generación de respuestas naturales.
• MCP (Protocolo de contexto de modelo) – Estándar de código abierto para conectar la IA a diferentes fuentes de datos e instrumentos.