הבנת הצומת של תכנית טכנולוגיה והכשרת עובדים במקום המשרד יכולה להיות מסובך, במיוחד כאשר העקונות החדשים כמו הפרוטוקול הקונטקסט-מדוגמת (MCP). לצוותים המשתמשים ב- Lessonly (Seismic), פלטפורמת הלמידה הממוקדת בשיפור ההכשרה העובדים—במיוחד עבור צוותי מכירות—לתפוסת הדמיון ועליון של עלול ועליו MCP הוא עקרוני. זה מציע לגולש זירה איך AI יכול לשפר את התהליכים ההכשרתיים, להשמית זרימות עבודה, ולקדם סביבה נושאה, יעילה. מאמר זה, נחקור מהו MCP, היישומים השערתיים שיכולים להיות לטקום של הנוגע אעצומי (Seismic), ובמה שמר, פיתחונו חשוב בשביל ארגונים שמנסים לשרוד לקדם בנושא נושא ראשון דיגיטאלוליקו הכשרת אלימה. כשנייד על האמז מער תהומה זו, המטרה שלנו היא לערך MCP ולהציג כיצד הוא עשור בעקדות כמו Seismic, מבטיח היישימה עם ידע שיכול לתהומה את הארגוניות היישרדותיות בניהזטותת.

מהו פרוטוקול הקשר של הדגם (MCP)?

תקן ההקשר של הדגם (MCP) הינו תקן פתוח שנפתח במקור על ידי אנתרופי, אשר מהווה מערכת AI להתחבר במאובטח לכלים ולנתונים שבעסקים כבר משתמשים בהם. חשוב לחשוב על MCP כאילו "מתאם אוניברסלי" ל-AI; זה מקל על מערכות שונות לעבוד ביחד ללא צורך באינטגרציות יקרות. חדש הזה חפש את הצורך את הכלים הנדרשים ממערכות כהות לשתף פעולה באופן יעיל.

MCP מכיל שלושה רכיבי לב שמטילים את בסיס האבות ב-Lessonly (Seismic):

• מארח: זה מתייחס ליישום AI או לעוזר שמטרתו להתקשר עם מקורות נתונים חיצוניים. לדוגמה, אם AI מחפש לקבל מידע על הכשרה מ-Lessonly, זה משמש כמארח באינטראקציה זו.
• לקוח: שמובנה במארח, הלקוח אחראי ל״דיבור״ בשפת ה-MCP. הוא ניהל את החיבור ותרגם את הבקשות והתגובות בין מערכות, מבטיח שהמידע זורם בצורה חלקה.
• שרת: זהו המערכת אליה נגשים — תחשוב עליה כמסד נתונים, CRM, או כל פלטפורמה שבה מתקיימים נתונים מרכזיים. שרת מוכן ל-MCP מוגדר כך בטוח יחשוף פונקציות או נתונים ספציפיים שAI יכולה להשתמש בהם.

תיאור זה אינו רק משפר את השימושיות של העוזרי-AI אלא גם מחזק את האבטחה, ואת הגמישות בעובדי כלי עסקי רחבים. הפרימוורק הזה לא רק משפר את יעילות העוזרי AI, אלא גם מחזק את האבטחה והקידוש שליטה בכלים עסקיים שונים.

איך MCP יכול להיות רלוונטי ל-Lessonly (Seismic)

במידה ונשאר בכללי, דמיינו איך פרוטוקול ההקשר המבוסס דגמים יכול לשתלב בתוך Lessonly (Seismic) ולפתח אפשרויות רבות לשיפורים משמעותיים בהכשרת עובדים. אם עקרונות MCP ייישמו בפלטפורמת Lessonly, עשינויים פוטנציאליים היכולים להתפתח:

• שילוב משופר עם כלים קיימים: אם Lessonly (Seismic) תאמץ את MCP, תוכל לשתף באופן חלק עם כלים אחרים להדרכה או כלים לניהול פרויקטים אחרים. לדוגמה, צוות מכירות יכול למשוך משאורך ההדרכה ישירות מ-Lessonly במהלך ניהול פרויקט ב-CRM פופולרי כמו Salesforce. זה יחסוך זמן ויכחיש העברות ידניות של נתונים.
• חוויות למידה אישיות: עם MCP, AI יכולה לסייע בקורסים אישיים בהתבסס על נתונים בזמן אמת. דמיינו תרחיש בו המערכת המלמדת AI את מדדי הביצועים של אדם מכירות ומציעה דינמית מודולים ספציפיים ב-Lessonly על מנת לטפל בפשרות המידע, מה שמוביל לחוויית למידה צמודה ויעילה יותר.
• מנגנוני משוב חלקים: אם Lessonly (Seismic) תוכל להשתמש ב-MCP, איסוף משוב יוכל להיות מיידי בצוק. למשל, AI יכולה למשוך מידע מטפסי משוב ולהציע תוכן הדרכה בהתאם לנושאים חוזרים, משפרת את המתיכה בצורה כללית.
• תקשורת חוצה פלטפורמות: MCP תמסוב ל-Lessonly להיות מאופשרת לאינטראקציה עם מערכות AI אחרות בארגון. זה יכול להעיד, לדוגמה, שמודולי ההדרכה מומלצים בהתבסס על השיחות של לקוחות שנרשמו במערכות CRM, יצירת לופ פידבק כזה שמעשיר באופן עקבי את ההכשרת עובדים.
• תובנות משולבות ב-AI ודיווח: סביבת Lessonly המבוססת MCP עשוייה לקדם ניתוחי AI מתקדמים. יכולה לעקוב ולנתח ביצועים בכמה תחומים, מספקת תובנות שמסייעות לשפר את יעילות ההכשרה ולהתאים את האסטרטגיות לפי הצורך, מה שיוביל למתודולוגיה כשירה להכשרה.

למה צוותים המשתמשים ב-Lessonly (Seismic) עלולים לשים לב ל-MCP

המושג MCP מציע השלכות מרתקות עבור צוותים המשתמשים ב-Lessonly (Seismic), במיוחד בהקשר של שיפורי תהליכי הפעולה וניצול AI בסביבות ההכשרה. להלן כמה ערכים אסטרטגיים שארגונים צריכים לשקול:

• תהליכי עבודה משופרים: כאשר משולבים ב-MCP, תהליכי הלמידה עשויים להפחית צרות בין מחלקות. חומרי הלמידה עשויים להתאים את עצמם יותרקרוב לאסטרטגיות מכירה שפותחות בזמן אמת, מה שמוביל לגישה אחידה בצוותים.
• עזרי AI חכמים יותר: צוותים יכולים לנצל עוזרי AI המשתמשים בנתוני הדרכה רבים ומקורות, המאפשרים לאינטרקציות יותר משגרות ומודעות. לדוגמה, AI המבינה הדרכה קרובה שניתנה לנציג מכירות יכולה להציע עזר רלוונטי יותר במהלך שיחות עם לקוחות.
• איחוד כלים: עם פילוח פשוט יותר, צוותים עשויים למצוא שיכולים לאגד כלים שונים לתוך פלטפורמות פחותות. זה יכול לשפר תשתיות ולהקל על המתיכה המאיימת העומדת בגרושי ערימות של מערכות, מוביל ליעילות יותר ולגישה עדיפה להדרכה.
• עוזר שיקום משופר: ככל שמשתחררים נתונים רבים יותר מהקישורים שהוקמו על ידי MCP, צוותים יישארו עם גישה לתובנות מקיפות שמובילות להחלטות בנוגע להדרכה. התובנות האלו יכולות לסייע לזהות אילו הדרכה נדרשת ומתי, מיטב הניצוח שלומים ופיתוח אסטרטגיות מובהקות לפי צורך, תו"נ מיתוד אסטרטגי להכשרה.
• התלהבות מוגברת: כאשר עובדים יכולים להתקשר עם AI בדרכים משמעותיות — קבלת משוב אינסטנטני וקורסים מותאמים בהתאם לביצועים — רמות ההתעניינות עשויות להרחיב. \

חיבור כלים כמו Lessonly (Seismic) עם מערכות AI רחבות

הצורך באינטגרציה חלקה של כלים שונים מתבקע בצורה מאוד ברורה בסביבות העבודה המודרניות. צוותים עשויים לרצות להרחיב את חוויות החיפוש, התיעוד או זרימות העבודה שלהם בפלטפורמות שונות. בהקשר זה, פתרונות כמו Guru מספקים הזדמנויות משמעותיות לשיתוף פעולה על ידי איחוד הידע ויצירת סוכנים מותאמי AI. היכולות הללו משדרות עם מטרותיו של MCP על ידי קידום גישה יותר עקבית למידע ומסירת הדרכה.

באקוסיסטמה מחוברת, פלטפורמות שמעדיפות איחוד ידע יכולות לתמוך באופן יעיל באימון צוות והקצאת משאבים, משפרות בסופו של דבר בתהליכי כניסה והשכלת עובדים קיימים. המטרה להפוך את ההדרכה והידע לנגישים בקלות איננה יכולה להידרש יותר, והצטיידות מושגים כאלה עם מסגרות כמו MCP עשויה להוביל לשינויים מהותיים בגישה של ארגונים להדרכה ופיתוח.