צוותי המכירות הרבים היום מוצאים את עצמם נווטים בנוף העשיר בטכנולוגיות נקודתיות, במיוחד עם המשך התפתחות המורכבת של הבינה המלאכותית והשזורה עם כלים עסקיים מסורתיים. בשביל אלה שמחקרים כיצד טכנולוגיות כמו פרוטוקול ההקשר של הדגם (MCP) חותכות עם פלטפורמות כמו Seismic, מהשוק להבין עשויה להרגיש לחץ. מאמר זה נועד להאיר על מהו MCP וההשלכות הפוטנציאליות שלו על משתמשי Seismic. אנו רוצים להביא אתכם דרך המסגרת הקונספטואלית של MCP, המכניקות החדשניות שלו, ואיך זה עשוי לקדם אפיון שותפות למבורגרת בין Seismic ובין אקרעי AI שונים. כיצד זה עשוי לשנות את זרימות העבודה שלך? כיצד זה עשוי לשנות את דרך עבודת הצוות שלך ואת השימוש במגומים רחבים של נתונים? השאלות הללו אנו מתכוונים לחקור, ולספק תובנות לעתיד היכן שבו AI משתלבת באופן חלק עם הכלים שמתמכים בהם בכל יום.

מהו פרוטוקול דגמי ההקשר (MCP)?

פרוטוקול דגמי ההקשר (MCP) הוא תקן פתוח שפותח במקור על ידי Anthropic שמאפשר למערכות AI להתחבר בצורה מאובטחת לכלים ולנתונים שעסקים כבר משתמשים בהם. זה פועל כ"מתאם אוניברסלי" עבור AI, שמאפשר למערכות שונות לעבוד יחד ללא צורך באינטגרציות יקרות ויחידות. מסגרת גמישה זו יכולה לפשט באופן משמעותי את הדרך שבה טכנולוגיות שונות מתנהלות ביחד, במיוחד בארגונים המשתמשים ביכולות שלא מאשרים הAI ובפתרונות התוכנה המיוצגים.

MCP מכיל שלושה רכיבים יסודיים:

• מארח: היישום AI או עוזר שרוצה להתממש. מקורות נתונים חיצוניים. עניין זה יכול להיות כלי קיצון AI שמוטבע בתוך CRM או עוזר וירטואלי שמספק תובנות ממסדי נתונים שונים.
• לקוח: רכיב מתוכנן לתוך המארח ש"מדבר" את שפת ה-MCP, עוסק בחיבור ותרגום. הוא מבטיח כי הAI יוכל לבקש מידע נכון ביעילות, מאפשר פעולת התקשרות חלקה.
• שרת: המערכת אליה גישה — דוגמת CRM, מסד נתונים או לוח שנה — מוכנה ל-MCP לחשיפה מאובטחת של פונקציות או נתונים ספציפיים. רכיב זה מאפשר לארגונים לשתף נתונים ותהליכים חיוניים מבלי לפגוע באבטחה.

חשוב לחשוב על זה כמו שיחה: ה-AI (מארח) שואל שאלה, הלקוח מתרגם את זה, והשרת מספק את התשובה. על ידי הפשרת האינטרקציות בין כלים מגוונים, ההגדרה הזו מפוססת מעלסוף, אוטט אין ונעייטבל אחרים מאי מות שהעזרי AI נועלימים, מאובטחים, ונמדדיים בכלים עסקיים, מייקנד פור אפורטוניטיז פור אינהנסד אופרטיוונל אפיצינסי אין אנד איננוביישן. עם המורכבויות העולות של תהליכי ניהול עסקי, הבנה על MCP יכולה לעזור לצוותים לדמיין כיצד לנצל AI בצורה יעילה יותר.

איך MCP יכולה להיות רלוונטית לסייסמי

על אף שאינו מאשרים את קיומם של שילוב ישיר בין MCP וסייסמי, חשוב לשקול כיצד מתכוונים ששתי המסגרות האלו יכולות להתגובב. אם תיושם MCP בהקשר של סייסמי, עשרות תרחישים שינויים עשרים:

• איסוף נתונים משופר: דמיינו תרחיש בו נציג מכירות יכול לשאול את מאגר המידע של סייסמי דרך עוזר AI באמצעות MCP. הAI, בתור מארח, יכולה לאסוף מידע במגוון פלטפורמות שונות - מערכות CRM, מסדי נתונים, או אפילו בסיסי נתוני ידע פנימיים - ללא צורך בקליטה ידנית מהמשתמש. זה מאפשר קבלת החלטות מהירה יותר וגיוס יעילות מוגבר.
• שיפור אינטגרציה בזרימת עבודה: עם MCP בתוקף, כלים שונים בארגון מכירות, בין אם פלטפורמת ניתוח או תוכנה לניהול פרויקטים, יכולים לתקשר באופן נוזה יותר עם סייסמי. לדוגמה, AI יכולה לנתח מגמים בין קבוצות מידע שונות ולהציע אפשרויות אסטרטגיות נדיבות בתוך סייסמי, משפרת גישות ההתאמה אישית לתוכן.
• המלצות תוכן אינטליגנטיות: הנניחו AI שמופעלת על ידי MCP יכולה לסרוק את התנהגות המשתמש ואינטראקציות קרוס כמה כלים. במקרה זה, היא עשויה להמליץ על משאבי סייסמי ספציפיים המותאמים למשתמשים אישיים או לתרחים מסוימים. על ידי עיבוד תוכן מוצק, הAI יכולה לעזור לקדם את ההתעסקות ולשפר את תוצאות המכירות.
• גמישות עם סטנדרטי אבטחת מידע: בסביבות שכלי תיקים ואבטחת חשבונות הן קריטיות, ארכיטקטורת MCP יכולה לרפח ערוצים מאובטחים להעברת מידע רגיש. לדוגמה, אם ארגון החזקות מידע מכירות ניהולה, AI מופעלת באמצעות MCP יכולה לגשת ולנתח מידע זה תוך כך שמחתימה על פרוטוקולים אבטחה, מביא סמגלים ותוקפת קביעה.
• עוזרי AI נמתחים: דמיינו כי מגון MCP מאמרת בצורת כיצד עילגולה צרכני צמר נועצי דאשי סייסמי באמצעות כלי עזר AI נשכלס. זה ההתאמות עשוית לספק לצוות מכירות שלך גישה עתידות לדברי שיפור טכנולוגי, מאפשר עבור מעברים חלקים.

למה צוותים המשתמשים בסייסמי צריכים להימצא בתשומת ליבם ל-MCP

לארגונים המשתמשים בסייסמי, חשיבות אסטרטגית של אינטראופרבילבית של AI לא ניתן להתעלות, במיוחד לצוותים שמשתמשים ב־Neon One. עם מסגרות הAI הנכונות במקום, צוותים יכולים לפתוח הזדמנויות ללא תפריט כגדולות ומשפיעות ביכלי הביצועים בדרכים הבאות:

• זרימות עבודה ברמה: על ידי הפעלת AI לפועל בין כלים כמו סייסמי ומקורות נתונים אחרים, צוותים יכולים להפחית את הזמן שנפרע בין מערכות. הפעלת עידכוני תוכן ותובנות אוטומטיים עשוית לנכנע לטיקים יחודיים בספסול זהות יחות ייש דמע סטראטגיות אינהזדימות.
• קבלת החלטות חכמות: כאשר AI מתממשקת יותר בפעולות היומיומיות, הקבוצות עשויות למצוא כי התובנות שמביאות הכלים הזמניים כמו Seismic נהיו יותר מועילות. התובנות האלה יכולות לתמוך בקבלת החלטות אסטרטגיות, מובילות לתוצאות טובות יותר.
• אקוסיסטמה מאוחדת של כלים: קיבלת MCP עשויה לקדם יחסי שותפות יותר עם Seismic ופלטפורמות משוייכות. ככלים מדברים יותר ביעילות, צוותי מכירות מרווים את היכולת להביא תובנות ממגוון מערכות, עשויים להופיע פעולות כלליות יותר חלקות ומרתומות.
• התנצלות העובדים המוגברת: קידום תכנות תוכן מאוסף ושיתוף ידע משופר עשוי להוביל לעמידות מוגברת יותר. כאשר נציגי מכירות רואים נגישות קלה לחומרים רלוונטיים ותובנות המותאמות לצרכיהם, יש סיכוי גבוה יותר שירגישו כאבירים ומוטיבים.
• טכנולוגיות מוכנות לעתיד: כאשר עסקים משתנים באופן קבוע תוך התאמה לתהליכי שינוי דיגיטלי, שמירה על עין במסגרתי השליחות כמו MCP מכינה צוותים לקראת קידום טכנולוגי של העתיד. יכולת לשלב טכנולוגיות חדשות מהירות מאפשרת לארגונים להיות זקיפים ותחרותיים.

חיבור כלי כמו Seismic עם מערכות AI רחבות יותר

כאשר עסקים מחפשים באופן מתמדת לאחד את חוויות החיפוש, התיעוד או זרמי העבודה שלהם, יתכן שיהיה נחוץ להרחיב את היכולות מעבר לקופסא של כלי אחד בלבד. פלטפורמות כמו Guru מציגות ראייה זו על ידי קידום איחוד ידע ופיתוח של סוכני AI אישיים שמספקים את כל המידע הקריטי בהקשר. אינטגרציה של כלים כאלו מתאימה היטב לעקרונות MCP, המבטיחה כי AI יכולה להתקשר באופן משמעותי עם מערכות כמו Seismic.

אינטגרציה של כלי עשויה לשפר באופן משמעותי את חוויות המשתמש על ידי מסירת מידע בהקשר, בין אם דרך משאבי הכשרה, חומרי עזר למכירות או תובנות שוק. על ידי התרשמות של מערכות שונות להתקשר בקלות, צוותך יכול להועיל מאקוסיסטם רחב יותר, אשר בסופו של דבר עשוי להוביל לרזולטטים במכירות משופרות ולכוח עבודה מוחשב. האימות הרטוני של רעיונות MCP משמש כמצפן לשיתוף פעולה משופר עבור עסקים במסגרת פלטפורמות.