Amphora conecta ChatGPT y Claude a datos logísticos vía MCP

Qué acaba de lanzar Amphora y por qué cambia el software logístico

La startup catalana Amphora (Amphora Technologies) ha presentado una nueva capa de información que conecta asistentes de IA como ChatGPT, Claude o Perplexity con los datos reales de su plataforma de fulfillment. La pieza se conecta mediante el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto que enlaza modelos de lenguaje con herramientas y fuentes externas, y está en fase piloto con clientes del operador logístico.

El cambio es de fondo, no cosmético. Hasta ahora, responder a una pregunta como "¿cuántos pedidos se hicieron el mes pasado?" obligaba a entrar en distintas pantallas, aplicar filtros y cruzar módulos. Con la nueva capa, el operador pregunta en lenguaje natural y la IA consulta los datos reales sobre pedidos, inventario, devoluciones, entradas de mercancía o facturación para devolver una respuesta concreta y contextual.

Como resume Adrià Cortés, CEO y cofundador de Amphora: "Hasta ahora, para entender qué está pasando en una operación logística tenías que ir a buscar la información. El objetivo es que eso cambie: que puedas preguntarle directamente a la IA y que ella sea capaz de consultar los datos y explicarte qué está ocurriendo. No queremos construir simplemente un chatbot, sino hacer que nuestro producto sea más inteligente", recoge Muypymes.

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La hoja de ruta anunciada por Amphora va mucho más allá del piloto actual: chat integrado en la plataforma, generación de informes personalizados, asistencia contextual, recomendaciones operativas y automatizaciones como la corrección de direcciones o la gestión de tickets.

El foso no está en el modelo, está en la capa de datos

Aquí aparece la lección central para cualquier founder de software B2B. Amphora no ha construido un chatbot: ha construido una capa semántica que hace inteligible su propia plataforma para los grandes modelos de lenguaje. Conectar ChatGPT o Claude a datos propios suena trivial, pero el verdadero trabajo es la estructura: sin una capa previa que relacione pedidos, inventario y facturación con la semántica correcta, el modelo alucina. Con ella, responde con datos verificables.

El sistema conserva además los permisos de cada usuario: la IA solo accede a la información que ese usuario ya podía ver. En operaciones reales esto es condición comercial, no un detalle técnico: un comercial no debe ver el margen global ni la facturación por mercado. Sin esa gobernanza, ninguna empresa grande conecta su operación a un asistente conversacional.

La jugada es la misma que ya aplicaron Salesforce, HubSpot o Notion cuando abrieron sus datos a asistentes conversacionales: ceder el modelo y quedarse con la capa semántica propia. El modelo de turno cambia, el dato y su gobernanza se quedan.

¿Qué es MCP y por qué debería importarte aunque no seas logístico?

El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto creado por Anthropic que permite a cualquier modelo de IA conectarse de forma nativa con herramientas y fuentes de datos externas. En marzo de 2025, OpenAI lo adoptó en sus productos y, en diciembre de 2025, Anthropic entregó la gobernanza del protocolo a una fundación independiente, según KDnuggets. Hoy es infraestructura compartida: el mismo servidor MCP puede servir a ChatGPT, a Claude o a cualquier modelo que hable el protocolo.

La curva de adopción fue rápida. Más de 35 proveedores de software enterprise lanzaron apps para ChatGPT o integraciones MCP en los 60 días posteriores al Apps SDK de OpenAI, incluyendo nombres como Salesforce, Box, Dropbox, Atlassian y Adobe. Un ejemplo sectorial: FiscalNote publicó en agosto de 2026 su PolicyNote MCP dentro del directorio Claude Connectors de Anthropic, tras firmar nuevas licencias con Siemens y una empresa global de infraestructura cloud, según el comunicado recogido por Morningstar.

Para un founder, la implicación es directa: si construyes software B2B, un MCP bien hecho se convierte en canal de distribución dentro de los asistentes donde ya trabajan tus usuarios. No compites por instalar una app, compites por ser la fuente que el modelo consulta.

Amphora en cifras: de Cataluña a tres mercados internacionales

Amphora opera como 3PL (operador logístico externo) con servicios que cubren almacenamiento, recepción, inspección, ubicación, picking, packing, expedición y control de incidencias, además de una red multi-carrier para envíos cross-border. Según Alimarket, los ingresos de la compañía se acercaron a los 40 M€ antes del lanzamiento del MCP.

El crecimiento internacional acompaña al producto. La compañía se instaló en Italia y Estados Unidos durante 2024 y 2025, y puso en marcha su primer almacén en Reino Unido (Birmingham, 8.000 m²) en la primavera de 2026. Estudia además una apertura en Polonia este año y busca reforzarse en Asia con hubs orientados a operaciones cross-border. La propia compañía no ha comunicado cifras de tracción específicas para el piloto del MCP, algo lógico en una funcionalidad que aún se prueba con clientes.

¿Qué significa esto para tu startup?

La decisión técnica de Amphora —construir capa de datos antes que chat— se puede replicar en casi cualquier vertical. Tres palancas concretas para un founder hispanohablante:

Construye la capa semántica antes que el asistente. Si vendes un SaaS B2B (logística, salud, legal, educación, retail), invierte el primer trimestre en modelar cómo se relacionan tus entidades: qué ve un comercial, qué ve un director regional, qué ve finanzas. Sin ese mapa, cualquier LLM que conectes inventará respuestas y el usuario lo notará a la tercera pregunta.
Convierte tu MCP en canal de adquisición. Si tu producto sirve datos valiosos y consultables, exponerlos vía MCP los hace descubribles dentro de ChatGPT, Claude y Perplexity. No es marketing: es aparecer como fuente citada por el asistente que tu cliente ya usa a diario. Mide con la misma seriedad cualquier otra campaña.
Diseña permisos por usuario desde el día uno. La gobernanza del dato es lo que separa un piloto de un contrato enterprise. En logística, en salud y en cualquier operación sensible, el comprador exigirá ver cómo controlas qué ve cada rol. Implementarlo tarde te costará rehacer arquitectura y perder el primer deal grande.

Conclusión

Amphora no ha reinventado la logística con IA: ha vuelto conversable su propio software logístico. Lo hizo en el momento en que MCP dejó de ser propiedad de un laboratorio para convertirse en estándar compartido, y lo hizo apoyándose en una capa de datos que ya conocía su operativa. El mensaje para el ecosistema es claro: en software B2B, la IA no es el producto, es la interfaz sobre tus datos. El foso —el permiso por usuario, la semántica vertical, la trazabilidad— sigue siendo tuyo.