Arya.ai presenta aplicaciones MCP para transformar LLM genéricos en expertos específicos de dominio
BOMBAY, India y NUEVA YORK, 13 de mayo de 2025 /PRNewswire/ -- Arya.ai ha anunciado hoy el lanzamiento de sus aplicaciones cliente y servidor APEX MCP (protocolo de contexto de modelos). Se trata de una capa de orquestación innovadora diseñada para convertir los modelos de lenguaje grandes de uso general en expertos en dominios verificables.
A medida que los LLM se integran en los flujos de trabajo de atención al cliente, operaciones y cumplimiento normativo, surge un problema familiar: alucinaciones, inconsistencia y poca confiabilidad en las tareas específicas del dominio. ¿Cuál es la respuesta de Arya.ai? Una capa modular de aplicaciones preentrenadas que contextualizan el conocimiento del dominio en torno a cualquier LLM, lo que la hace confiable.
"En esencia, el MCP está adaptado como un motor de orquestación que aporta contexto de dominio, menos alucinaciones y precisión a las aplicaciones impulsadas por IA generativa", comentó Deekshith Marla, fundador de Arya.ai. "No se trata solo de generar información de manera más inteligente, se trata de obtenerla a partir de una base de conocimientos expertos verificados y validados".
Contextualización de dominio a escala
Con más de 100 módulos de IA prediseñados que potencian el LLM de base, la plataforma APEX habilitada para MCP de Arya permite a los equipos componer flujos de trabajo que se extienden a través de finanzas, cumplimiento normativo, privacidad, experiencia del cliente y mucho más. Cada módulo está diseñado para manejar tareas específicas de dominio flexibles, como el análisis de estados financieros, la evaluación crediticia, la detección de fraude de documentos, la verificación de identidades, el análisis de audio, el procesamiento de reclamaciones de seguros y mucho más.
Los módulos se pueden descubrir a través de un catálogo de búsqueda, invocar a través de JSON-RPC y encadenar vía la interfaz de usuario sin código de APEX. Ya sea extrayendo datos, aplicando reglas o preprocesando el contexto, cada módulo es específico de un LLM en una entrada basada en el dominio y valida posteriormente sus resultados, lo que hace que la IA sea confiable por diseño.
Conectar, usar y gobernar
El servidor MCP maneja el descubrimiento, la ejecución y el registro del módulo, mientras que el cliente MCP orquesta el procesamiento previo y la integración de LLM.
Se trata de un LLM agnóstico que brinda a las empresas una flexibilidad total.
¿Qué lo distingue?
- IA lista para auditoría: se registra cada llamada, aviso y respuesta de LLM del módulo, lo que garantiza la trazabilidad y el cumplimiento.
- Integración de reescritura cero: agrega o intercambia módulos sin tocar la lógica de la aplicación.
- Composición escalable: crea potentes flujos de trabajo de IA encadenando módulos como "Redacción de PII → Análisis de sentimiento → Resumen ejecutivo" en un solo flujo.
Casos de uso empresarial en acción
Los bancos ahora pueden analizar documentos transaccionales, evaluar riesgos y generar informes sin moverse entre múltiples aplicaciones.
Las empresas de RegTech pueden automatizar los flujos de trabajo de cumplimiento con pistas de auditoría completas. Y los equipos de experiencia de atención al cliente pueden extraer información de los comentarios, clasificar los problemas de soporte y recomendar las próximas acciones al instante.
¿Qué sigue?
Arya.ai, una empresa de Aurionpro, ofrece acceso anticipado a su Sandbox APEX + MCP. Permitirá a las empresas experimentar con el encadenamiento de módulos, la configuración de LLM y la orquestación a través de una interfaz de usuario visual.
Ya sea que se utilice para la automatización, el análisis de riesgos, el cumplimiento o la atención al cliente, la plataforma permite a los equipos crear y probar rápidamente flujos de trabajo de IA específica de dominios utilizando sus propios datos, con total control y trazabilidad.
Con MCP en el centro, Arya.ai está creando inteligencia verificable, compatible y escalable, un módulo a la vez.
Para obtener más información o solicitar una demostración, visite https://arya.ai o contáctenos al correo [email protected]
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FUENTE Arya.ai
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