להבנת הנוף המתפתח של המודעות המלאכותית, בעיקר כאשר היא מתמקמת במערכות עסקיות מוכרות כמו Cornerstone OnDemand, ניתן להרגיש מעיק. כשארגונים מתמקמים להוטים ב-AI לצורך ניהול למידה וטלנט, השיח מתפתח יותר סביב תקנים כמו פרוטוקול הקשר מודל (MCP) . הפרוטוקול הפתוח הזה מטרתנו להפשיר את האינטגרציות של חלבונות המלאכותיות בכלים קיימים, מאפשר זרימות נתונים יותר חלקות ואפקטיביות מבחינה תפעולית. מאחר שהרבה עסקים כבר משתמשים ב-Cornerstone OnDemand לצרכי ניהול הלמידה והפוטנציאל, חקירה לעיתים היא אפשרויות הקשר בין MCP ופלטפורמה זו היא רלוונטית ואותנטי. במאמר זה, אנו נעמיק בזה מהו ה-MCP, נדמיין כיצד התיאש זוז עם Cornerstone OnDemand, ובסופו, למה השח חשוב בשביל קבוצות שאינן מחפשות חדשנות רק גם מתאמצות לביצוע תפעולי עבודה טובים. עד סופה של השיח שלנו, תהיה לך תובנה באיך שמירות אינטרואופרביליות עשויות לתמך בזרימות עבודה חכמות בארגונך.

מהו פרוטוקול קשר המודל (MCP)?

פרוטוקול קשר המודל (MCP) הוא תקן פתח מקורי שפותח לראשונה על ידי Anthropic, שמתמקד באפשרויות להתקין ממסדים רעיוניים לכלים ונתונים שעסקים משתמשים בהם. בפועל, זה מאפשר ליישומי AI להתחבר בנקודה שלית למערכות קיימות ולמשאבים. במקום זאת, זה מאפשר ליישומי AI להתחבר בקלות למערכות ולמשאבים קיימים.

MCP פועל על שלושה רכיבי לב:

• מארח: יישום AI או מידעננים המעוניינים להתאמץ עם מקורות נתונים חיצוניים, כגון Cornerstone OnDemand. המארח פועל כיוזם, צועק שאלות או בקשות למערכת המיועדת לצרכים.
• לקוח: זהו רכיב שנבנה בתוך המארח ש"מדבר" את שפת ה-MCP, אחראי על תרגום שאלות המארח לפורמט שהשרת יכול להבין ולטפל בו. בעצם, הלקוח פעל כאמצעי, משפר תקשורת בין מערכות שונות.
• שרת: המערכת החיצונית שהמארח מטרתו לגשת אליה—זאת עשוייה להיות מערכת שירות לקוחות, מסד נתונים, או אפילו מערכת ניהול למידה כמו Cornerstone OnDemand. השרת חייב להיות 'מוכן MCP' על מנת לחשוף פונקציות מסוימות או נתונים בצורה מאובטחת.

כדי לחזות את זה, דמיינו שיחה: הAI (מארח) מציע שאלה, הלקוח מתרגם אותה, והשרת מספק את התשובה הנדרשת. מסגרת האינטראקציה הזו לא רק מעשירה עוזרי AI אלא גם עשויה להפוך אותם למוגנים וסולידיים יותר, משפרת בצורה סופית את יתרונותיהם במגוון יישומים עסקיים שונים.

כיצד MCP יכול להתייחס ל-Cornerstone OnDemand

בעוד שאיננו יכולים לוודא איזו שילוב נוכחי של MCP עם Cornerstone OnDemand, בואו נגלה כיצד עקרונות פרוטוקול ההקשר של הדגם עשויים להתגלות במקרה זה. הלשוקה באינטראקציות פוטנציאליות עוזרת להאיר את האפשרויות בעתיד לארגונים המחפשים לשפר את מערכות הלמידה והניהול שלהם.

• גישה נגישה לנתונים: אם תישתמש Cornerstone OnDemand בעקרונות MCP, המשתמשים יוכלו לחוות גישה חלקה למגוון נתוני עובדים ומשאבי למידה בזמן אמת. לדוגמה, עוזר AI יכול בקלות לאזז לפי חומרי הדרכה רלוונטיים בהתבסס על מדדי ביצועים של עובד בלי להעביר בין מספר פלטפורמות.
• למידה אישית מוגברת: דמיינו AI משולב עם Cornerstone OnDemand שמשתמשת ב-MCP כדי למסור חוויות למידה אישיות שמתאימות לצרכי עובדים אישיים. למשל, על בסיס פעולות המשתמש, ה-AI עשוי להציע מודולי הדרכה מותאמת שמתאימים את עם השאיות המקצועיות והצפיות המהוות בייעוץ מיוחד של עבודה נוכחית, מעודף איחת עובדים והתמרתה.
• אוטומציה משופרת של זריזות עבודה: השקפת MCP עשויה לעזור באוטומטיזצית המשימות הרגילות, כגון קביעת התמפרויות הדרכה בהתאם לזמינות העובד. דבר זה יאפשר לצוותי משאבי אנוש להתמקד יותר בייזמות אסטרטגית ופחות בתיאום לוגיסטי, המקדם תרבות של יוזמות ויעילות.
• תובנות ביצועים הוליסטיות: דרך היישום של MCP, חברות רשאיות לאגד נתונים בכלים שונים, לספק תובנות הוליסטיות לגבי ביצועי עובדים ותוצאות למידה. דבר זה יאפשר למנהלים לקבל החלטות המבוססות על נתונים כוללים במקום מדויק שלושי, המשפר את היעילות הכוללית.
• תכונות AI של עבודה משותפת: האפשרות לתכונות שותפיות שמאופשרת על ידי MCP עשויה למהפך את האופן שבו עובדים מתמודדים עם סביבת הלמידה שלהם. לדוגמה, עוזר AI יכול לקדם למידת בעלי כישורים יחידים על ידי התחברות עובדים לגועלים או פרוייקטים דומים, מעשיר ידע ופיתוח משותף.

למה צוותים המשתמשים ב-Cornerstone OnDemand צריכים להקדיש תשומת לב ל-MCP

ההשפעות האסטרטגיות של האינטרופריות האמיתית מבחינת ה-MCP מאוד חשובות לצפייה בצוותים המשתמשים ב-Cornerstone OnDemand. פעילויות חלקיות: הכנת MCP ו-Cornerstone OnDemand יכולה להוביל לפעילויות חלקיות באופן מהותי, כאשר עובדים לא צריכים יותר לתזתק אילו סוגי מערכות שונות כדי להשלים את משימותיהם.

• תכנון מבורך: החיבור בין MCP ל-Cornerstone OnDemand עשוי לתוצא בפועל בתוכנות מבורכות במיוחד, שלא יתחייב לעוינות כלים שונים כדי להשלים את משאביהם. דבר עלה יכול לפרק אווירה מרבית, המאפשרת לצוותים להקצות משאבים למאמצים בערכה במקום השימוש בבעי ניהוליות.
• יבאוחר קבלת הכותרת: על ידי הפעלת דרדורים טובים וקיבוץ מידע, ניתן להביא למנהיגים שוקלים לידע המבוסס על מידע שיכול למשני החלטות אסטרטגיות. במקום להישען על מקורות נתונים הפזורים, צוותים יכולים לגשת לניתוחים מאוחדים המנחים לפעולות המיועדות לפיתוח וניהול טלנט.
• פרקניה גמישה: עם היתרונות הפוטנציאליים, יכולות להתאים את אסטרטגיות ניהול הטלנט שלהם להתחבר למפגשים בזמן אמיתי בעולם וורקפורס. כך, זה מאפשר לעסקים להישאר נמריים ועמימים לדרישות מיומנות חסות וצורך עובדים.
• חווית משתמש מוגברת: עם רמות השימושיות הגבוהות של פתרונות ניהול ולמידה מופעת AI, ניתן להשפיע בצורה חיובית על חוית העובד. על ידי הפשתת גישה והתאמה אישית למשאבים, עסקים יכולים לקדם רמות גדולות יותר של השקעה ושביעות רצון בתוך צוותיהם.
• תמרותים משביעות עין ביישות טכנולוגייה: כאשר עסקים ממשיכים להשקיע בטכנולוגיה, השדר כמו מעמדות כמו Cornerstone OnDemand דרך תכונות הקשורות ל-MCP עשויות לשפר באופן משמעותי כגון החזר על ההשקעה. ארגונים עשויים לראות יתרונות מודדים, החל מהגברה של היעילות ועד מועזר עובד נמוך.

חיבור כלים דוגמת Cornerstone OnDemand עם מערכות AI רחבות יותר

כאשר ארגונים שואפים לאחד את תהליכי העבודה שלהם בפלטפורמות כמו Cornerstone OnDemand, הם עשויים לשקול להרחיב את היכולות שלהם מעבר לכלי אחד בלבד. שילוב של AI עם מערכות עסקיות שונות עשוי להוביל לחוויות תפקודיות קרובות יותר ויעילות יותר. פלטפורמות כמו גורו מציגות גישות חדשניות לניהול מידע על ידי תמיכה באיחוד המידע, אפשרות להפעיל אצוות AI מותאמים אישית ולהעביר תובנות הקשר ישירות למשתמשים. This supports the vision of enhanced interoperability that MCP strives to promote. על ידי הבנת איך שאיחודים אלה יכולים לפרוץ את הגדרות התהליכים, צוותים יכולים ליצור אקוסיסטמה המאחדת ידע, למידה ופיתוח בדרך מהימנה יותר. כשאנו חוקרים את פונקציונליות המתפתחות אלה, הופך צלם כי יכולות ארגונים לגרום לערימת יתרונות רבים על ידי שהייה בקצב של**one**מידע מדרגי AI.