כשהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, האינטגרציה של המודל המורכבת של AI בתהליכי עסקים היומיומיים היא חשובה יותר. בין אלה המתקדמים, פרוטוקול ההקשר של הדגם (MCP) עלה לפני כמקום מעניין, במיוחד ביחס לשימוש המועצתי שלו עם Salesforce Einstein AI. לאנשים שמנחות את הנופך המורכב של האינטגרציות של AI, זה ממש נראה להיות מצריך בהמחשה שימוש ערבים במקומות ובפרוטוקולי EMC. ה-MCP, הנפתח במקור על ידי Anthropic, קיבל תשומת לב לפורטתו לשמש כמסגרת תקשורת אוניברסלית עבור מערכות AI וכלים עסקיים קיימים. מאמץ זה מתאוה לנטרלייזצית את המודל פרוטוקול ההקשר ולחקירת השלכים שלו בהקשר של Salesforce Einstein AI. כל דיון, נעקור אותן המגשרים של MCP, נשעור על יישמוו שלו אליי Salesforce, ונאייר למדוע מהובה את הקשרים האלו הוא קריטי לצוותים שמעסיקים טכנולוגיות AI. עד סופו, תרווו הבנה לכיצד MCP עשויה להשפיע על אינטרופרביליות AI ולהגביר תהליכי עבודה, גם אם אינך פן טכנולוגי.

מהו תקן ההקשר (MCP)?

MCP הוא תקן פתוח שפותח במקור על ידי Anthropic שמאפשר למערכות AI להתחבר מאובטחות לכלים ולנתונים שעסקים כבר משתמשים בהם. זה פועל כ"מתאם אוניברסלי" ל-AI, מאפשר למערכות שונות לעבוד יחד ללא צורך באינטגרציות יקרות ומיחידות.

MCP כוללת שלושה רכיבים עיקריים:

• מארח: יישום AI או עוזר שרוצה לפעול עם מקורות נתונים חיצוניים.
• לקוח: רכיב המובנה במארח ש"מדבר" בשפת MCP, טופל התחברות ותרגום.
• שרת: המערכת הנגישה — דוגמת CRM, מסד נתונים או לוח שנה — נשמר מוכן ל-MCP לחשיפה מאובטחת של פונקציות או נתונים מסוימים.

חשוב לחשוב על זה כמו שיחה: ה-AI (מארח) שואל שאלה, הלקוח תורגם את זה, והשרת נותן את התשובה. ההגדרה הזו עשה לעוזרי שיחת אובים יותר שימושיים, מאובטחים ונמדדים בכלים העסקיים. על ידי הסרת המחים בין מערכות שונות, MCP לא רק מפשט את התהליך של אינטגרטציה, אלא גם משפר את היעילות של הנוצר עיקרי מדיקת ההחלטה, מאפשר לה לספק הבנת מעמיקה והחוויות האישיות למשתמשים. כאשר ארגונים מתבססים באופן גובר על AI כדי לשפר את היעילות ואת תהליך הקבלת ההחלטות, הבנת איך פרוטוקלים כמו MCP פועלים הופכת לשלטון בשימוש מופעל בטכנולוגיות אלה בצורה יעילה.

איך MCP יכולה ליישם ל-Salesforce Einstein AI

הדמיון הפוטנציאלי של יישום מושגי פרוטוקול ההקשר בתוך Salesforce Einstein AI פותח אפשרויות לעבודות יעילות משופרות והשפעות ליצוי AI. אינטגרציות נוכחיות יכולות להיות מורכבות וכוללות צריכת משאבים משמעותית, מה שהופך את הרעיון של גישה מתקנת באופן מיוחד למוצלח. הנה מספר תרחישים מאחרוניים שעשוים להתפתח אם יישם MCP ל-Salesforce Einstein AI:

• גישה פשוטה לנתונים ואינטגרציה: עם MCP, Salesforce Einstein AI עשויה למשוך נתונים ממקורות שונים בתוך אקוסיסטמה העסקית ללא תחרות. לדוגמה, צוותי שיווק עשויים לגשת לנתוני התנהגות לקוח ממגוון פלטפורמות בזמן אמת, מאפשרים ל-AI ליצור הבנות יותר חכמות והמלצות לקמפיינים. גישה זו לנתונים המתמדים עשויה להפחית את הנפילות ולשפר את התגובה, תורתה את הקבלת ההחלטות.
• אינטראקציות לקוח מותאמות אישית: חלום לעולם בו Salesforce Einstein AI יכולה לאסוף הבנות מ-CRM, מדי החברתי ומפלטפורמות e-commerce זה תהליך אחד. תהליך זה יאפשר לנציגי מכירות להנהיג בשיחות עם לקוחות, מאחר ש-AI יכולה לספק הבנות שמותאמות לצרכי או להעדפות לקוחות אישיות. על ידי ניצול יכולות האינטגרציה של MCP, האינטראקציות עם לקוחות יכולות להשתנות מעסקיות ליחסיות, תורמות למעורבות עמוקה ושביעות רצון.
• אוטומציה משפרת לזרימות עבודה: אינטגרציית פוטנציאל MCP עם Salesforce Einstein AI עשויה לנטוע בעיקר יותר על מני תהליכי גריסה עזות. למשל, AI יכולה לאוטומציה משימות הדורשות נתונים ממספר מערכות, כגון קביעת פגישות לפי פוקוס של נתונים מ־CRM וזמינות בלוח שנה. האינטגרציה תקנה את הסבל המנהלי על צוותים, מאפשרת להם להתמקד בייזומים אסטרטגיים ולא במשימות רגילות.
• כלים מתקדמים לשיתוף פעולה: לאפשר ל־MCP בתוך Salesforce Einstein AI לשפר את שיתופי הפעולה בין צוותים. על ידי גישה לנתונים משותפים ממחלקות שונות ללא פריקות, AI יכולה לקלצר בין תקשורת בין מחלקות ובין ניהול פרויקטים. לדוגמה, שיווק ומכירות יכולים לשיתוף פעולה בצורה יעילה יותר על קמפיינים על ידי השימוש בנתונים בזמן אמת מ־Salesforce, יוצרים גישה מאוחדת להשגת מטרותיהם.
• BI נכון על-ידי AI: דמיינו תרחיש שבו Salesforce Einstein AI משתמשת בנתונים מכלים עסקיים שונים לייצוג דו-משמעי של דוחות ניתוח מעמיקים. עם MCP, דוחות אלה עשויים לאכלס נתונים מבסיסי נתונים חיצוניים או אפליקציות צד שלישי אחרות, מתיימת מנהיגי הניהול אודות תובנות היקף ואפשריות החלטה מושכלות יותר. זה עשוי לקדם תרבות של אסטרטגיה המבוססת על נתונים ומעולות הפעלתית.

למה צוותים המשתמשים ב-Salesforce Einstein AI צריכים להקפיד על MCP

ההצעה לשילוב פרוטקול ההקשר של Model עם Salesforce Einstein AI מציעה ערך אסטרטגי חשוב שצוותים צריכים לשקול. אף שהפרטים הטכניים עשוים להראות רחוקים מהפעילויות היומיומיות, ההשפעה על זרימות העבודה, היציבות והשיתוף פעולה הן עמוקות. הנה מספר סיבות משכנעות למה צוותים המשתמשים ב-Salesforce Einstein AI צריכים לשמור על תודעה ב-MCP:

• יעילות אופרטיבית מוגברת: ככל שהצוותים מתחילים לנצל את הפוטנציאל של אינטרופורביליטי AI, הם יכולים לצפות בשיפור ביעילות בפעולות שונות. במקום לנהל כלים ונתונים שונים, הצוותים יכולים להרוויח מתוך תובנות מאוחדות, מה שמקל ומזריז את ניווט זרימות העבודה המורכבות יותר.
• קבלת החלטות טובה יותר: עם גישה משופרת לנתונים, הצוותים המשתמשים ב-Salesforce Einstein AI לצד האינטגרציה העתידית של MCP יכולים לקבוע החלטות מושכלות. כאשר AI מצטברת תובנות ממקורות מרובים, ההחלטות מתגברות באמצעות מידע עשיר בקשר, שעלול להגביר משמעותית את הסיכויים להצלחה.
• הבטיחות העתידית בהשקעות טכנולוגיות: בעת שארגונים מייעצים להבטיח את השקעותיהם בטכנולוגיה בעתיד, הבנת פרוטוקולים כמו MCP הופכת להיות חיונית. על ידי אמצות מערכות AI שיכולות להתאים למקורות נתונים וכלים שונים, חברות ממוקמות להיות זמינות וססבלניות לצרכי עסק איבולו.
• מרובות התחרותיות: ארגונים שמכירים את חשיבות האינטרופרטביליות האסטרטגית של AI יכולים לקבל יתרון תחרותי. היכולת לגשת במהירות למקורות נתונים שונים ולגרור תובנות ביעילות, משפרת את הגמישות התפעולית, מעמידה צוותים לכיוון המועיל בשווקיהם.
• חוויית משתמש משופרת: כהתעמית התקדמת, המשתמשים ייהנו מחוויה חלקה יותר עם כלים התומכים בAI. על ידי השימוש בפרוטוקולים מתוקננים כמו MCP, ארגונים יכולים לתכנן חוויות ממוקדות במשתמשים שמהן נסחפות ונעימות, תוביע לתוצר ושביעות רצון.

מחברת כאשר כלים כמו Salesforce Einstein AI עם מערכות AI רחבות יותר

בנוף עסקי מחובר, קיימת רצון מוגבר בקרב צוותים להרחיב את יכולותיהם מעבר ליישום עצמאי. כי ארגונים מחפשים באופן מתמיד דרכים לאגד את חוויות החיפוש, התיעוד או זרימות העבודה שלהם תוך שיתוף כלים שונים. זהו המקום שבו פלטפורמות כמו גורו נכנסות לתמונה, המציעות אלפיות עבור איחוד ידע, סוכני AI מותאמים אישית ומשלוח שקוף. וחזון לשילוב בצורה חלקה בין כלים כדי לשפר את היצירתיות מתאים נהדרת עם היכולות שמטרת מפ"ק לקדם.

בזמן שחקירה זו של תקשורת AI עדיין ביליוניותיה, כלים כמו גורו מדגימים כיצד תובענות פעילות ונגישות יכולות לחושר בין מערכות. צוותים ששומרים על גמישות באסטרטגיית הטכנולוגיה שלהם, בעוד שנשארים פתוחים לפתרונות חדשניים דומים לאלה הקשורים ב-MCP, יהיו מכונים בוודאות לנווט באתגרים העתידיים ולאחוז בהזדמנויות חדשות במסעות התפעול שלהם.