인공지능과 엔터프라이즈 시스템 사이의 변화하는 환경을 이해하는 것은 점점 부담스러울 수 있습니다. 조직들이 학습과 인재 관리를 강화하기 위해 인공지능을 활용하려고 노력함에 따라, Model Context Protocol (MCP)와 같은 표준에 대한 대화는 점점 Cornerstone OnDemand 등과 같은 기존 도구로 통합하는데 더 많이 전환됩니다. 이 개방 프로토콜은 기존의 도구 사이에서 AI 통합을 원활하게 하여 더 많은 효율적인 운영을 가능하게 합니다. 많은 기업이 이미 인재 및 학습 관리 필요에 대해 Cornerstone OnDemand를 활용하고 있으므로, MCP와 이 플랫폼 간의 잠재적 관계 탐색은 관련성이 있고 적시적입니다. 이 기사에서 MCP의 의미는 무엇이며, Cornerstone OnDemand와 어떻게 결합될 수 있는지, 궁극적으로 이 상호 작용이 혁신뿐만 아니라 좋은 운영 성과를 추구하는 팀에 중요한 이유에 대해 들여다봅니다. 대화가 끝날 때쯤에는 AI 상호 운용성이 귀하의 조직 내에서 더 스마트한 워크플로를 지원할 수 있다는 통찰을 얻게 될 것입니다.

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)란 무엇인가요?

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 Anthropic에 의해 처음으로 개발된 선도적인 오픈 표준으로, 인공지능 시스템간의 원활한 상호 작용을 돕기 위해 다양한 도구 및 데이터를 이용하는 것을 목표로 합니다. MCP가 인공지능에게 '범용 어댑터' 역할을 하는 것으로, 기업은 맞춤형 통합의 부담을 최소화할 수 있습니다. 이는 비용과 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 대신, AI 응용 프로그램이 기존 시스템 및 자원과 쉽게 연결되도록 허용합니다.

MCP는 세 가지 핵심 구성요소로 작동합니다:

• 호스트: 코너스톤 온디맨드와 같은 외부 데이터 소스와 상호 작용하려는 AI 응용프로그램 또는 어시스턴트입니다. 호스트는 쿼리나 요청을 의도된 시스템에 제공합니다.
• 클라이언트: 호스트 내의 내장 구성 요소로서 MCP 언어를 사용하는 책임이 있는 클라이언트는 호스트의 요청을 서버가 이해하고 처리할 수 있는 형식으로 변환합니다. 클라이언트는 서로 다른 시스템 간의 효율적인 통신을 증진시키는 중개자 역할을 합니다.
• 서버: 호스트가 액세스하려는 외부 시스템으로 CRM, 데이터베이스 또는 코너스톤 온디맨드와 같은 학습 관리 시스템이 될 수 있습니다. 서버는 특정 기능이나 데이터를 안전하게 공개할 수 있도록 'MCP-ready'해야 합니다.

이를 시각화하려면 대화를 상상해보세요: AI(호스트)가 질문을 제기하고, 클라이언트가 해석하고, 서버가 필요한 응답을 제공합니다. 이 상호 작용 프레임워크는 AI 어시스턴트를 풍성하게 만들 뿐만 아니라 더 안전하고 확장 가능하게 하며, 궁극적으로 다양한 비즈니스 응용 프로그램 전반에 걸쳐 유용성을 향상시킵니다.

코너스톤 온디맨드에 MCP 적용할 수 있는 방법

현재 MCP가 코너스톤 온디맨드와 통합되었는지 확인할 수는 없지만, MCP의 원칙이 이 맥락에서 어떻게 펼쳐질 수 있는지 살펴보겠습니다. 잠재적 상호 작용에 대한 추측은 학습 및 인재 관리 시스템을 강화하려는 조직들이 미래 가능성을 밝히는 데 도움이 됩니다.

• 간소화된 데이터 접근: 코너스톤 온디맨드가 MCP 원칙을 채택한다면 사용자들은 다양한 직원 데이터 및 학습 자료에 실시간으로 간편하게 액세스할 수 있을 것입니다. 예를 들어, AI 어시스턴트는 직원의 성과 지표를 기반으로 관련 교육 자료를 손쉽게 찾아내어 여러 플랫폼 사이를 왔다갔다하지 않고 제시할 수 있습니다.
• 개인 맞춤 학습 강화: MCP를 활용한 코너스톤 온디맨드 통합 AI를 상상해보세요. 이것은 개별 직원의 필요에 적응하는 개인 맞춤 학습 경험을 제공할 것입니다. 예를 들어, 사용자 상호 작용에 따라 AI가 경력 포부 및 현재 직무 역량에 부합하는 맞춤형 교육 모듈을 제안할 수 있으며, 이는 직원 참여 및 성장을 촉진할 것입니다.
• 작업 흐름 자동화 개선: MCP 통합을 통해 일상적인 작업 자동화가 가능해질 것인데, 예를 들어, 직원의 이용 가능 여부에 따라 교육 세션 일정을 자동으로 예약할 수 있게 될 것입니다. 이는 인사팀이 로직 및 조정 대신 전략적 계획에 더 집중할 수 있도록 하며, 혁신 및 효율성을 촉진할 것입니다.
• 통합적인 성과 인사이트: MCP의 적용을 통해 기업들은 서로 다른 플랫폼 간 데이터를 종합함으로써 직원 성과 및 학습 결과에 대한 종합적 인사이트를 제공할 수 있을 것입니다. 이를 통해 관리자들은 단편화된 보고서가 아닌 포괄적인 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있어 효과를 증진시킬 수 있습니다.
• 공동 작업 AI 기능: MCP에 의해 활성화되는 협업 기능 가능성은 직원들이 학습 환경과 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있을 것입니다. 예를 들어, AI 멘토가 비슷한 목표나 프로젝트를 갖고 있는 직원들을 연결하여 동료 학습을 촉진하며 지식 공유 및 집단 발전을 풍요롭게 합니다.

코너스톤 온디맨드를 사용하는 팀이 MCP에 주의를 기울여야 하는 이유

AI의 상호 운용성의 전략적 영향, 특히 MCP 시각에서, 코너스톤 온디맨드를 활용하는 팀에 대한 영향이 깊습니다. 더 연결된 생태계를 육성함으로써, 기관은 기본 기능을 초월하고 비즈니스 결과를 향상시킬 수 있는 여러 이점을 발휘할 수 있습니다.

• 정보에 기반한 의사 결정: 더 나은 통찰력과 데이터 통합을 가능케 함으로써, MCP는 전략적 의사 결정에 정보를 제공하는 데 지원이 될 수 있습니다. 분산된 데이터 원본에 의존하는 대신, 팀은 인재 개발 및 관리를 위한 통일된 분석에 접근하여 행동을 이끌 수 있을 것입니다.
• 적응형 인재 관리: MCP에서 제공하는 잠재적 이점으로 인해, 기업들은 직원 요구 사항 및 실시간 개발 변화에 맞게 인재 관리 전략을 수정할 수 있을 것입니다. 이를 통해 기업은 유연하고 변화에 반응적인 인재 요구와 직원 요구에 대응할 수 있게 될 것입니다.
• 사용자 경험 향상: AI 주도 학습 및 인재 관리 솔루션의 높은 사용성은 직원 경험에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. 자원을 탐색하고 맞춤화하기 쉽게 하는 것으로 기관은 팀 내에서 참여 및 만족도 수준을 증진시킬 수 있습니다.
• 기술 투자 수익률: 비즈니스가 기술에 지속적으로 투자하는 가운데, MCP 관련 기능을 통해 코너스톤 온디맨드와 같은 도구를 향상시킬수록 투자 수익률을 크게 향상시킬 수 있을 것입니다. 조직은 리소스를 간편하게 탐색하고 맞춤화함으로써 팀 내에서 참여도와 만족도를 더 높일 수 있습니다.
• 기술 투자에 대한 ROI: 비즈니스가 계속해서 기술에 투자함에 따라 Cornerstone OnDemand과 같은 도구를 MCP 관련 기능을 통해 개선하면 투자 수익이 크게 향상될 수 있습니다. 조직은 측정 가능한 이점을 보며 효율성 향상부터 더 나은 직원 유지까지 실현함으로써 기술적 발전의 타당성을 입증할 수 있습니다.

Cornerstone OnDemand와 같은 도구를 더 넓은 AI 시스템과 연결하기

조직이 Cornerstone OnDemand와 같은 플랫폼을 통합하고자 할 때, 단순히 하나의 도구뿐만 아니라 더 나아가 기능을 확장할 수 고려할 수 있습니다. AI와 다양한 비즈니스 시스템의 통합은 더 통일되고 효율적인 운영 경험을 가져올 수 있습니다. Guru와 같은 플랫폼은 정보의 통일을 지원하고 조직이 맞춤형 AI 에이전트를 배포할 수 있도록 지원하며 사용자에게 직접 맥락적인 통찰력을 제공하여 지식 관리에 혁신적인 접근 방식을 제공합니다. 이는 MCP가 촉진하고자 하는 향상된 상호 운용성의 비전을 지원합니다. 이러한 통합이 어떻게 계층을 허물고 팀이 지식, 학습 및 개발을 보다 통합된 방식으로 이어질 수 있도록 하는 생태계를 만들어 낼 수 있는지 이해함으로써 팀은 더 통합적인 방식으로 지식, 학습 및 발전을 조합할 수 있습니다. 이러한 진화하는 기능들을 탐색함으로써, 기술의 최전선에 머무름으로써 조직이 AI 응용 분야의 중요한 이점을 확보할 수 있음이 분명해집니다.