Seiring dengan semakin banyaknya organisasi yang berupaya meningkatkan proses sumber daya manusia mereka melalui otomatisasi dan AI, pertanyaan tentang bagaimana protokol inovatif akan cocok dalam sistem yang ada menjadi semakin mendesak. Salah satu protokol yang mendapat perhatian adalah Protokol Konteks Model (MCP), yang dibuat oleh Anthropic. Janji yang ditawarkan untuk memungkinkan komunikasi yang mulus antara AI dan alat bisnis yang ada membuka pintu untuk alur kerja yang lebih baik, efisiensi, dan pengalaman karyawan yang lebih baik. Artikel ini mengeksplorasi potensi hubungan antara MCP dan Sesame HR—sebuah perangkat lunak yang dirancang untuk mengoptimalkan fungsi SDM. Meskipun kami tidak akan menguraikan secara definitif tentang integrasi MCP dengan Sesame, kami akan berspekulasi tentang bagaimana kolaborasi tersebut dapat terlihat dan bagaimana hal itu dapat memberikan manfaat bagi tim yang menggunakan perangkat lunak SDM ini. Di akhir pos ini, Anda akan memiliki pemahaman yang lebih jelas tentang prinsip MCP, bagaimana itu dapat berinteraksi dengan Sesame, dan mengapa topik ini dapat memengaruhi operasi harian dan visi strategis Anda.

Apa itu Protokol Konteks Model (MCP)?

Protokol Konteks Model (MCP) adalah standar terbuka yang awalnya dikembangkan oleh Anthropic yang memungkinkan sistem AI terhubung secara aman dengan alat dan data yang sudah digunakan bisnis. Ini berfungsi seperti "adapter universal" untuk AI, memungkinkan sistem yang berbeda untuk bekerja sama tanpa perlu integrasi yang mahal dan satu kali. Tujuan utama dari MCP adalah untuk memfasilitasi ekosistem yang lebih terintegrasi di mana sistem AI dapat mengakses dan bekerja dengan beragam dataset, meningkatkan fungsionalitas dan utilitas mereka dalam organisasi.

MCP terdiri dari tiga komponen inti, masing-masing memainkan peran penting dalam menciptakan interaksi yang kohesif antara aplikasi AI dan alat bisnis:

• Host: Ini merujuk pada aplikasi AI atau asisten yang berusaha berinteraksi dengan sumber data eksternal. Sebagai contoh, jika Anda memiliki asisten AI yang membantu personel SDM dengan penjadwalan, ia akan berfungsi sebagai host yang memulai kueri.
• Client: Klien adalah komponen bawaan dalam host yang dirancang untuk berbicara dalam bahasa MCP. Ini bertindak sebagai penghubung yang menangani permintaan koneksi dan menerjemahkannya ke dalam format yang dapat dipahami oleh sistem eksternal. Bayangkan sebuah skenario di mana asisten SDM Anda perlu mengambil data karyawan; klien melakukan proses komunikasi dengan basis data yang relevan.
• Server: Ini adalah sistem eksternal yang diakses oleh host, seperti CRM, basis data, atau kalender. Ini dibuat siap MCP untuk secara aman mengekspos fungsi atau data tertentu kepada host. Dalam contoh SDM kami, server berfungsi sebagai repositori informasi karyawan, merespons kueri dari host.

Untuk memvisualisasikannya, pikirkan itu sebagai percakapan: AI (host) mengajukan pertanyaan, klien menerjemahkannya, dan server memberikan jawaban. Pengaturan ini membuat asisten AI lebih berguna, aman, dan dapat diskalakan di berbagai alat bisnis, karena mereka tidak lagi bergantung pada integrasi yang kompleks untuk setiap interaksi.

Bagaimana MCP Dapat Diterapkan pada Sesame

Saat kita menjelajahi potensi aplikasi Protokol Konteks Model berkaitan dengan Sesame, penting untuk mendekati subjek ini dengan pikiran terbuka. Meskipun kami tidak dapat mengkonfirmasi integrasi MCP saat ini dengan Sesame, diskusi spekulatif memberikan wawasan yang berharga. Berikut adalah beberapa manfaat atau skenario potensial yang dapat terjadi jika Sesame mengadopsi prinsip MCP:

• Onboarding Karyawan yang Disederhanakan: Bayangkan skenario di mana karyawan baru menggunakan asisten AI yang didukung oleh MCP untuk menavigasi proses onboarding mereka. AI ini dapat dengan mulus mengakses informasi yang disimpan di berbagai aplikasi SDM, seperti sistem penggajian atau modul pelatihan. Dengan menyederhanakan akses ke sumber daya yang relevan, karyawan baru dapat dengan cepat terintegrasi ke dalam organisasi, mengurangi waktu dan usaha bagi profesional SDM.
• Sistem Umpan Balik Karyawan yang Ditingkatkan: Dengan MCP, asisten AI yang didukung oleh Sesame dapat digunakan untuk mengumpulkan umpan balik waktu nyata dari karyawan di berbagai platform. Dengan mengakses data dari alat survei, platform pesan instan, dan sistem manajemen kinerja, AI dapat memberikan wawasan agregat, memungkinkan manajer SDM untuk dengan cepat merespons kebutuhan dan kekhawatiran karyawan.
• Ulasan Kinerja Otomatis: Alih-alih secara manual mengumpulkan data kinerja untuk evaluasi, MCP dapat memungkinkan asisten AI untuk mengumpulkan informasi yang relevan dari berbagai sumber—seperti alat manajemen proyek dan perangkat lunak produktivitas. Kemampuan ini akan menghasilkan ulasan kinerja yang lebih akurat dan tepat waktu, berdasarkan data perilaku karyawan yang komprehensif.
• Kueri SDM yang Disederhanakan: AI yang didukung MCP dapat bertindak sebagai pusat informasi terpusat untuk kueri SDM. Alih-alih karyawan mencari berbagai sistem untuk mendapatkan jawaban, mereka dapat bertanya kepada AI, yang akan menerjemahkan pertanyaan mereka dan mengambil informasi yang diperlukan dari berbagai alat SDM, memastikan respons yang cepat dan meningkatkan kepuasan secara keseluruhan.
• Program Pembelajaran dan Pengembangan yang Disesuaikan: Penerapan MCP dapat memfasilitasi inisiatif L&D yang lebih dipersonalisasi. Dengan memanfaatkan data dari berbagai sumber pendidikan dan kurikulum, AI dapat menyesuaikan jalur pengembangan untuk karyawan, menyarankan kursus atau lokakarya yang sesuai dengan tujuan karir dan kebutuhan organisasi mereka.

Mengapa Tim yang Menggunakan Sesame Harus Memperhatikan MCP

Untuk tim yang memanfaatkan Sesame untuk mengelola proses SDM dengan lebih efektif, memahami nilai strategis dari interoperabilitas AI sangat penting. Protokol Konteks Model memiliki potensi untuk merevolusi alur kerja, meningkatkan pelaksanaan strategi, dan menyatukan alat yang berbeda dalam sebuah organisasi. Berikut adalah beberapa alasan mengapa tim yang menggunakan Sesame harus tetap memperhatikan perkembangan seputar MCP:

• Efisiensi Alur Kerja yang Ditingkatkan: Dengan memungkinkan sistem AI untuk berkomunikasi dengan mulus dengan alat SDM yang ada, MCP dapat secara drastis mengurangi waktu yang dihabiskan untuk tugas yang berulang. Ini meningkatkan produktivitas secara keseluruhan, memungkinkan tim SDM untuk berkonsentrasi pada inisiatif strategis sebagai gantinya.
• Pengambilan Keputusan yang Ditingkatkan: Dengan akses waktu nyata ke data terintegrasi, manajer SDM akan dapat membuat keputusan yang tepat lebih cepat. Responsivitas ini mendorong budaya berbasis data, di mana wawasan langsung diterjemahkan menjadi tindakan, meningkatkan kelincahan organisasi.
• Keterlibatan Karyawan yang Ditingkatkan: Dengan memanfaatkan alat AI yang mengakses berbagai sumber data, karyawan akan menerima informasi atau dukungan yang tepat waktu dan relevan. Responsivitas ini dapat menyebabkan peningkatan keterlibatan karyawan, karena individu merasa kebutuhan mereka terpenuhi dengan efisien.
• Integrasi yang Hemat Biaya: Organisasi seringkali terbebani oleh beban finansial dalam mengembangkan integrasi satu kali antara sistem. Dengan MCP, penghapusan integrasi yang mahal ini mengarah pada struktur operasional yang lebih dapat diskalakan dan dapat dipelihara, menghemat waktu dan sumber daya.
• Strategi SDM yang Siap Masa Depan: Mengadopsi protokol inovatif seperti MCP memposisikan tim SDM di depan kurva. Seiring dengan berkembangnya kebutuhan tenaga kerja dan kemajuan kemampuan AI, mengadopsi kerangka ini dapat menjaga praktik SDM tetap adaptif dan selaras dengan harapan karyawan yang berubah.

Menghubungkan Alat Seperti Sesame dengan Sistem AI yang Lebih Luas

Seiring tim menghadapi tantangan dalam mengintegrasikan berbagai alat dan sistem, gagasan untuk memperluas pencarian, dokumentasi, atau pengalaman alur kerja menjadi semakin relevan. Platform seperti Guru menawarkan solusi yang mendukung penyatuan pengetahuan, agen AI khusus, dan pengiriman kontekstual. Kemampuan ini sangat sejalan dengan visi interoperabilitas yang dipromosikan oleh Protokol Konteks Model. Dengan memeriksa bagaimana platform semacam itu dapat melengkapi Sesame, organisasi mungkin menemukan nilai dalam menyinkronkan informasi dan sumber daya. Eksplorasi ini bukan hanya tentang perangkat lunak; ini berkaitan dengan membangun ekosistem di mana tim dapat berkembang dalam upaya mereka untuk mendukung pengalaman karyawan dan tujuan organisasi.