Dalam lanskap kecerdasan buatan yang terus berkembang saat ini, banyak organisasi sedang menjajaki bagaimana standar yang muncul dapat meningkatkan alur kerja operasional mereka. Salah satu standar yang semakin mendapat perhatian adalah Protokol Konteks Model (MCP), yang bertujuan untuk memfasilitasi koneksi mulus antara sistem AI dan alat bisnis yang ada. Sebagai individu atau tim yang bekerja dengan Medallia, platform berbasis AI yang dirancang untuk umpan balik pasien dan analitik pengalaman, Anda mungkin bertanya-tanya bagaimana MCP dapat bergabung dengan alat Anda saat ini. Pertanyaan ini tidak tanpa alasan; memahami dinamika antara MCP dan Medallia dapat membuka jalan baru untuk fungsionalitas dan kolaborasi yang lebih baik di dalam organisasi Anda. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan Protokol Konteks Model, menyelami aplikasi kemungkinannya di dalam kerangka kerja Medallia, dan mengeksplorasi mengapa inovasi ini penting. Baik Anda ingin menyederhanakan alur kerja, memanfaatkan kemampuan AI, atau mempersiapkan perkembangan di masa depan, eksplorasi ini akan memberikan pengetahuan untuk membuat keputusan yang tepat mengenai alat dan proses Anda.

Apa itu Protokol Konteks Model (MCP)?

Protokol Konteks Model (MCP) adalah standar terbuka yang awalnya dikembangkan oleh Anthropic yang memungkinkan sistem AI untuk terhubung secara aman dengan alat dan data yang sudah digunakan oleh bisnis. Ini berfungsi seperti "adapter universal" untuk AI, memungkinkan berbagai sistem untuk bekerja sama tanpa perlu integrasi yang mahal dan satu kali.

MCP mencakup tiga komponen inti:

• Host: Aplikasi AI atau asisten yang ingin berinteraksi dengan sumber data eksternal. Ini adalah antarmuka utama melalui mana AI melaksanakan fungsinya.
• Client: Komponen yang dibangun ke dalam host yang "berbicara" bahasa MCP, menangani koneksi dan terjemahan antara AI dan sumber data eksternal.
• Server: Sistem yang diakses, seperti CRM, basis data, atau kalender, yang disiapkan agar siap MCP untuk dengan aman mengekspos fungsi atau data tertentu untuk interaksi.

Anggap saja itu sebagai sebuah percakapan: AI (host) mengajukan pertanyaan, klien menerjemahkannya, dan server memberikan jawabannya. Pengaturan yang terstruktur ini membuat asisten AI lebih berguna, aman, dan dapat diskalakan di berbagai alat bisnis, membantu organisasi memaksimalkan investasi teknologi mereka.

Bagaimana MCP Dapat Diterapkan pada Medallia

Meskipun penting untuk mengklarifikasi bahwa tidak ada integrasi yang dikonfirmasi antara Medallia dan MCP, menjelajahi potensi skenario menawarkan wawasan yang menarik. Jika prinsip-prinsip MCP diadopsi dalam Medallia, manfaat berikut dapat dibayangkan:

• Konektivitas Data yang Ditingkatkan: Jika Medallia memanfaatkan MCP, ia dapat memungkinkan koneksi yang lebih cair dengan berbagai sumber data, memungkinkan pengguna untuk menarik umpan balik pasien yang relevan dari berbagai sistem tanpa kode yang rumit atau integrasi individual. Ini akan menciptakan pandangan yang lebih holistik tentang pengalaman pasien di seluruh organisasi.
• Pengalaman Pengguna yang Ditingkatkan: Medallia yang didukung MCP dapat mendorong interaksi yang didorong oleh AI yang memberikan pengguna saran relevan berdasarkan perilaku dan pola umpan balik sebelumnya. Ini akan menyederhanakan alur kerja dan membuat menavigasi platform lebih intuitif bagi tim kesehatan.
• Skalabilitas: Dengan mengadopsi kerangka kerja MCP, Medallia dapat lebih baik beradaptasi dengan meningkatnya tuntutan analitik kesehatan. Organisasi dapat dengan mudah meningkatkan kemampuan data mereka, mengintegrasikan alat dan sistem baru dengan gangguan minimal, memungkinkan pengambilan keputusan terkini.
• Wawasan Real-Time: Menggunakan MCP dapat memfasilitasi pemrosesan data real-time, memungkinkan Medallia memberikan wawasan langsung tentang umpan balik dan tren pasien. Kepentingan ini akan memperkuat pengambilan keputusan yang tepat waktu dan meningkatkan keseluruhan pengiriman layanan kesehatan.
• Sistem AI Interoperable: Jika Medallia menjadi bagian dari ekosistem MCP, tim dapat memanfaatkan berbagai sistem AI untuk meningkatkan operasional mereka. Interoperabilitas ini dapat menghasilkan asisten yang lebih cerdas dan didorong oleh AI yang membantu pengguna menavigasi kompleksitas manajemen pengalaman pasien.

Mengapa Tim yang Menggunakan Medallia Harus Memperhatikan MCP

Keuntungan potensial MCP memiliki implikasi signifikan bagi tim yang memanfaatkan Medallia. Mengadopsi interoperabilitas AI dapat mengubah cara tim bekerja dan berinteraksi dengan alat mereka, mengarah pada peningkatan produktivitas dan hasil yang lebih baik. Bahkan bagi anggota tim yang tidak teknis, memahami perkembangan ini sangat penting. Berikut adalah beberapa alasan menarik mengapa mereka yang terlibat dalam Medallia harus memperhatikan MCP:

• Alur Kerja yang Disederhanakan: Integrasi dengan MCP dapat menyederhanakan cara tim mengakses dan menganalisis umpan balik pasien, memungkinkan mereka menghabiskan lebih sedikit waktu untuk tugas administratif dan lebih banyak pada interaksi yang berarti.
• Menyatukan Alat: Koneksi antara Medallia dan sistem lain melalui MCP dapat menciptakan pusat terpusat untuk wawasan pasien, mengurangi fragmentasi dalam cara data dikelola dan meningkatkan kualitas pelayanan yang diberikan.
• Pemanfaatan AI yang Ditingkatkan: Tim dapat memanfaatkan alat AI lebih efektif dengan memiliki aliran informasi yang mulus antara Medallia dan platform lainnya, memungkinkan penerapan lebih cerdas dari wawasan AI di tempat yang paling dibutuhkan.
• Pengambilan Keputusan yang Inovatif: Dengan MCP, organisasi dapat memanfaatkan wawasan data yang komprehensif untuk membuat keputusan yang lebih cepat, beradaptasi dengan kebutuhan pasien yang berubah, dan meningkatkan keseluruhan pengiriman layanan.
• Tren AI yang Lebih Luas: Karena organisasi semakin mencari AI untuk memanfaatkan data, dengan mengetahui bagaimana standar seperti MCP dapat berperan akan membantu tim menyelaraskan dengan tren dan harapan di masa depan.

Menghubungkan Alat Seperti Medallia dengan Sistem AI yang Lebih Luas

Potensi Medallia untuk berinteraksi dengan sistem AI yang lebih luas tidak hanya teoritis; ini membuka pintu untuk tim yang mencari meningkatkan efisiensi operasional mereka. Saat organisasi mengevaluasi alat mereka, mereka mungkin juga mempertimbangkan bagaimana untuk memperluas pencarian, dokumentasi, atau pengalaman alur kerja mereka di berbagai platform. Salah satu platform yang mendorong unifikasi pengetahuan adalah Guru. Kemampuan Guru dalam mendukung pengiriman kontekstual dan agen AI kustom sejalan dengan visi yang dipromosikan oleh MCP. Dengan menggabungkan alat semacam itu, organisasi dapat menciptakan lingkungan yang saling terhubung yang tidak hanya meningkatkan akses ke pengetahuan tetapi juga memperbesar kekuatan sistem AI, mendorong angkatan kerja yang lebih terinformasi yang siap menghadapi tantangan kontemporer. Pendekatan holistik ini terhadap manajemen pengetahuan dapat memberikan keunggulan kompetitif, memungkinkan tim untuk tetap gesit dalam lanskap yang semakin didorong oleh data.