בנוכחות תנאי שתיים של שינוי מהיר בנוף הממשק של הלמידה על פלטפורמות קיימות, רבים מתמודדים עם מורכבויות השונות של אינטגרציה של טכנולוגיות חדשות בתוך המערכות שלהם. בין התקנים עולים, תקן הקשר המודל (MCP) מתחדש בצורה נרחבת, בעיקר כאשר הוא מציע אפשרויות מרגשות ליישומים רבים, כולל אלה בתחום הלמידה והפיתוח המשרת על ידי Skillsoft. מאמר זה חוקר את ההשלכות של MCP ביחס ל-Skillsoft, פלטפורמה מוכרת המתמחה בהתאמות, הנהיגה והדרכת IT. תלמדו על העקרונות שעומדים מאחורי MCP, כיצד ניתן לשפר ביצועים ואינטגרציה בתוך המבטות המוצעות של Skillsoft, ולמה הבנה של מהלכים אלה יכולה להיות קריטית לצוותים המשתמשים כבר ב-Skillsoft בתהליכי העבודה היומיומיים שלהם. בעוד שאנו לא נאשר כל אינטגרציה קיימת, אנו שואפים לבחון מרומם את הקשר בין MCP ו-Skillsoft, עוזרים בתיאור מה עשוי להיות לפנינו במציאות של אילוצי למידה עסקיים.

מהו תקן ההקשר (MCP)?

תקן ההקשר (MCP) הוא תקן פתוח שפותח במקור על ידי Anthropic שמאפשר למערכות AI להתחבר באופן מאובטח לכלים ולנתונים שעסקים כבר משתמשים בהם. הוא פועל כ"מתאם אוניברסלי" ל-AI, מאפשר למערכות שונות לעבוד יחד מבלי צורך באינטגרציות יקרות ויחידות.

MCP מכיל שלושה רכיבי לב:

• מארח: היישום AI או העוזר שרוצה לפעול עם מקורות נתונים חיצוניים. רכיב זה מתחיל את השיחה על ידי שאילתת מערכות אחרות על מידע או פונקציות שיכולות לשפר את חוויית המשתמש.
• לקוח: רכיב בנוי בתוך המארח ש"מדבר" את שפת ה-MCP, מתמודד עם התחברות ותרגום. הלקוח מתרגם את השאילות מהמארח לתצורה שמערכות אחרות יכולות להבין מבטיח תמרוץ חלק של נתונים.
• שרת: מערכת שנגישה — דומה ל-CRM, מסד נתונים או לוח שנה — מוכנה ל-MCP ומסוגלת לחשוף בצורה בטוחה פונקציות או נתונים ספציפיים. השרת מגבה את הדרישות שנעשות על ידי הלקוח, מגיב במידע או פעולה נדרשת.

חשוב לחשוב על כך כמו שיחה: ה-AI (מארח) שואל שאלה, הלקוח מתרגם אותה, והשרת מספק את התשובה. ההתקנה הזו משפרת את היעילות של מערכות AI על ידי הפיכתן ליותר שימושיות, מאובטחות ונמצאות בסילון בכלים עסקיים. באמצעות מערכות תקשורת חלקות בין פלטפורמות שונות, MCP מאפשר לארגונים לנצל באופן מלא את ההשקעות בטכנולוגיה הקיימת שלהם בעת הכנסת פונקציות AI חדשניות.

איך MCP יכול להיות רלוונטי ל-Skillsoft

ראיון האינטרסקציה של פרוטוקול ההקשר של הדגם עם Skillsoft פותח רזרב מגוון האפשרויות הדמיוניות אך ריאליות של ארגונים מנצים פלטפורמות למידה. בעוד שאיננו יכולים לטעון כי אינטגרציה כזו כיום במקום, אנו יכולים בוודאות לחקור איך עקרונות MCP עשויים להשפיע על פונקציות עתידיות באקוסיסטם של Skillsoft.

• התאמה אישית משופרת: דמיינו כיצד Skillsoft יכולה להשתמש ב-MCP כדי לנתח את נתיבי הלמידה וההעדפות האישיות של אנשים על סמך השיחות עם כלים עסקיים אחרים. כך יכול לסייע ביצירת חוויות הכשרה אישיות שמשתנות באופן דינמי כשמשתמשים מתעסקים עם תוכן שונה, מובילה סופית לתוצרת טובה יותר של שימור משתמש ושיעורי הצלחה ברכישת מיומנויות.
• גישה קלה שלפורות: על ידי הנפשת MCP, Skillsoft יכולה להפוך לצינורות למקורות נתונים שונים, שמאפשרים למשתמשים לאחזר חומרי קורס או מסמכי התאמה מפלטפורמות קשורות מבלי לצריך להחליף הקשרים. לדוגמה, עובד יכול לסכם נקודות למידה עיקריות מקורס של Skillsoft לצד תובנות מכלי ניהול פרויקטים—הופכים את חוויית הלמידה למשולבת יותר.
• סביבות למידה שיתופיות: בעזרת MCP, Skillsoft יכולה לקדם שיתוף פעולה בזמן אמת בין משתמשים על ידי חיבור יחידות הלמידה עם כלי תומכי שיתוף פעולה. היכולת לגשת ולתרום למשאבים משותפים, כגון ויקי או לוחות פרויקט, תוכל לשפר את הלמידה הקבוצתית ולקדם תרבות שיתוףית של שיתוף ידע בתוך ארגונים.
• מעקב ביצועים חכמים: אם Skillsoft תקבל את MCP, תוכל ליישם ניתוחים ומעקב ביצועים מורחבים יותר על ידי קישור ל-HRIS או למערכות ניהול ביצועים אחרות. דבר זה יכול לאפשר לארגונים לעקוב אחר ההשפעה של הלמידה על ביצועי העובדים באופן מדויק יותר, ולוודא פיתוח ממוקד שנדרש.
• עדכונים בנינוחות ומעקב על עמיתות: השימוש ב-MCP עשוי לאפשר ל-Skillsoft לגשת לדרישות רגולטוריות עדכניות ולהתאים אוטומטית את תכני הלמידה בתגובה לשינויים. גישה דינמית זו תבטיח כי לימודי ההתאמה לנרמות תמיד יהיו רלוונטיים ועדכניים, מפחיתה את המשאבים על קציני התמר הנוכחיים ומשפרת את מוכנותם הכוללת של ארגונים.

למה צוותים המשתמשים ב-Skillsoft אמורים להימנע את תשומת ליבם ל-MCP

ההשפעות האסטרטגיות של האינטרופרביליטי של AI שניתן בידי MCP משמעותיות עבור צוותים שמשתמשים ב-Skillsoft. הבנת כיצד שילובים כאלה יכולים לשנות זרימות עבודה בסופו של דבר יאפשר לארגונים לקבל החלטות מושכלות לגבי אימוץ טכנולוגיה והשקעה בפתרונות מוכנים לעתיד.

• יעילות זרימת עבודה משופרת: עם הפוטנציאל לתקשורת חלקה בין Skillsoft ואפליקציות עסקיות אחרות, צוותים עשויים לחוות יעילות מוגברת בפעולות היומיומיות שלהם. כך ניתן לחשוב על פחות זמן המוצק בין פלטפורמות וריכוז יותר על משימות פועלות, שבסופו של דבר מוביל לתוצאות עסקיות טובות יותר.
• שילוב מערכת עזר חכמה: דמיינו עולם שבו משתמשים יכולים לסמוך על עוזרים אינטליגנטיים שמבינים לא רק את תוכן הלמידה ב- Skillsoft אלא גם את ההקשר מהכלים האחרים שהם משתמשים בהם יומיומית. זה עשוי להביא לרמת עזרה חדשה, עם המלצות לקורסים או אימונים בהתבסס על תובנות נתונים בזמן אמת, כדי לטפח את צרכיו הייחודיים של כל משתמש.
• איחוד של כלים ונתונים: MCP יכולה לאפשר לאספקת Skillsoft לאחד כלים עיוורים ומקורות נתונים, נותנת למשתמשים גישה לתצוגה הוליסטית יותר של הסביבת הלמידה שלהם. האיחוד הזה יכול לשפר את קבלת ההחלטות על ידי ספק מידע מיידי על ביצועי למידה והתנסות משתמש בכל אלה, ממנה משיחות שמטילות יישומים שמעשיהם לקוחת למידה וצמיחה.
• שיתוף פעולה משופר: האפשרות ליצירת סביבות למידה שיתופיות דרך MCP מזמנת את הידע המגוון למודל תוכניות השתלמות. חברי צוות בכיתות יכולים להתכנס על מנת לשתף תובנות שנאספו מהכלים השייכים אליהם, לפתח תרבות המקדמת למידה כמערכה קולקטיבית במקום פעילות בודדת.
• רמה של גמישות בהסתגלות לשינוי: ארגונים המשתמשים ב- Skillsoft וגם מתייחסים להשלכות של MCP יכולים להפוך לגמישים יותר בהתאמה לקדים בטכנולוגיה ושינויי מידעטרבות העובדים. הנמרות הזו מבטיחה כי פתרונות לימוד יכולים להתפתח בקפיצות עם תקני התעשייה והציפיות, מכן מכין ארגונים לאתגרים העתידיים.

חיבור כלים דומים כמו Skillsoft עם מערכות AI רחבות

כאשר ארגונים מחפשים להרחיב את חוויות החיפוש, התיעוד או הזרימות שלהם בכלים שונים, היכולות לשילוב כמו אלה שמופצות על ידי MCP מתקבלות למרכז. פלטפורמות כמו Guru מתקדמות באיחוד הידע, מציעות סוכנים AI מותאמים אישית ומסירה הקשרית שמתאימים באופן חלק למטרות שמנסות להשיג MCP.

החזון לשילוב בסיסי מידע שונים כדי ליצור חוויות למידה אחידות וקוהרנטיות יכול להיות מרתק גם למשתמשי Skillsoft. זה לא צריך להיות מכירה קשה; במקום זאת, זו הזמנה לשקול עתיד שבו פלטפורמות למידה ופיתוח פועלות בשיתוף פעולה עם מערכות AI רחבות כדי ליצור זרימות עבודה משמעותיות ויעילות. כשהנוף ממשיך להתפתח, ארגונים יגלו כי גישה הוליסטית לידע ואימון היא לא רק משתלמת—זה חובה.