조직이 성과 관리를 최적화하고 직원 참여를 증진시키려고 노력할 때, 이들은 불가피하게 전통적인 워크플로우를 혁신하는 신기술들을 보게 됩니다. 한 가지 중요한 기술은 비즈니스가 의존하는 여러 도구와 인공 지능 시스템 간의 원활한 상호 작용을 촉진하기 위해 개발된 오픈 표준 인 Model Context Protocol (MCP)입니다. MCP와 격자 같은 성과 플랫폼 간의 연결을 탐색하는 사용자들에게는 흥미롭고 혼란스러울 수 있습니다. 이 문서는 MCP가 무엇인지 명확히하고 그것이 격자에 어떻게 관려될 수 있는지를 추측함으로써 AI 통합 및 미래 워크플로에 대한 잠재적 의미에 대한 통찰을 제시합니다. AI 어시스턴트를 효과적으로 사용하려면 반드시 이들이 통합되어야 하며, 팀의 생산성 개선을 원하는 팀에 대한 상호 운용성의 보다 광범위한 중요성을 제공할 수 있습니다. 최종적으로, AI 기술의 진화하는 업무 환경과 당신의 조직에게 의미하는 것이 무엇인지에 대해 보다 명확한 이해를 가지게 될 것입니다.

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)이란 무엇인가?

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 사업에 이미 사용 중인 도구 및 데이터에 안전하게 연결할 수 있는 Anthropic사에서 개발한 오픈 표준입니다. 이는 다른 시스템 간에 추가 비용이 들지 않고 함께 작업할 수 있도록 하는 AI용 '일반적인 어댑터'처럼 기능합니다.

MCP에는 세 가지 핵심 구성 요소가 포함되어 있습니다:

• 호스트: 외부 데이터 원본과 상호 작용하려는 AI 애플리케이션이나 어시스턴트입니다.
• 클라이언트: MCP 언어를 처리하고 변환하는 호스트에 내장된 컴포넌트입니다.
• 서버: CRM, 데이터베이스, 캘린더와 같은 시스템으로, 특정 기능이나 데이터를 안전하게 노출할 수 있도록 준비된 시스템입니다.

이는 대화와 비슷합니다: AI(호스트)가 질문하면 클라이언트가 번역하고 서버가 답변합니다. 이 구성은 AI 어시스턴트를 비즈니스 도구 전반에 걸쳐 보다 유용하고 안전하며 확장 가능하게 만듭니다. 예를 들어, 실제 응용 프로그램에서 회사의 인사 플랫폼에서 보고서를 추출해야 하는 AI 분석 인터페이스를 고려해보십시오. MCP를 사용하면 AI는 보안 프로토콜을 침해하지 않고 중요한 데이터를 직접 가져오는 데 암벽을 만들거나 상당한 수동 데이터 입력을 요구하지 않고 안전하게 연결할 수 있습니다.

격자에 적용될 MCP의 방법

Lattice와 MCP 간에 현재 확인된 통합이 없음을 인식하는 것이 중요하지만, MCP의 혁신적인 원칙은 Lattice와 같은 성과 관리 시스템을 향상시키는 매혹적인 기회를 제공합니다. MCP 컨셉이 적용될 수 있는 여러 상황에 대한 몇 가지 가정 시나리오입니다.

• 실시간 피드백 통합: Lattice 내에 포함된 AI를 상상해보십시오. 이 AI는 직원 성과 지표나 적극 참여 설문과 같은 다양한 데이터 소스로부터 즉각적인 통찰을 받을 수 있습니다. 이 설정은 관리자가 실시간 피드백을 받도록 해 줌으로써 더 빠르고 기민한 의사 결정을 할 수 있게 합니다.
• 목표 설정 향상: 만약 Lattice가 MCP 프레임워크를 사용한다면, AI가 외부 시장 데이터를 통합하여 목표 설정에 정보를 제공할 수 있습니다. 이는 팀이 산업 표준 및 비교 분석에 기반한 보다 정보화된 성과 목표를 설정할 수 있게 하며, 일치와 참여를 증대시킬 수 있습니다.
• 맞춤형 직원 개발: MCP를 활용하면 Lattice가 직원의 기술 및 성과를 외부 학습 플랫폼과 비교하여 맞춤형 교육 및 개발 계획을 추천할 수 있습니다. 이 연결은 조직의 변화하는 요구 사항과 일치하는 능력 있는 근로 힘을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 부서 간 협업: Lattice에서 다른 부서(예: 영업 및 인사)가 문맥에 맞는 정보를 공유할 수 있도록하여 MCP가 부서 간 협업을 장려할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 도구에서 얻은 통찰이 성과 논의 및 전략 조정에 영향을 줄 수 있습니다.
• 데이터 기반 문화 변화: MCP로 전환함으로써 Lattice는 피드백과 성과 데이터를 분석하여 조직의 문화 향상에 대한 조언을 제공할 수 있습니다. 이 통합을 통해 기업은 문제에 적극적으로 대처하고 지속적인 개선에 초점을 맞춘 환경을 조성할 수 있습니다.

MCP에 주목해야 하는 이유

기업이 직원의 성과 및 참여를 향상시키기 위해 데이터 기반 통찰력을 점차적으로 의존함에 따라 AI 상호 운용성의 전략적 가치를 이해하는 것이 중요합니다. Model Context Protocol의 개념은 Lattice를 사용하는 팀에 대한 중요한 영향을 제공하며, 개선된 작업 흐름과 지능형 도구로 이어질 수 있습니다. MCP가 지원할 수 있는 더 큰 비즈니스 이점을 강조하는 몇 가지 시나리오입니다.

• 작업 흐름 간소화: Lattice와 다양한 도구 간의 원활한 연결을 가능하게 함으로써 팀이 보다 간소화된 작업 흐름을 경험할 수 있게 되어, 중복을 감소시키고 수동적 작업을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 성과 리뷰를 프로젝트 관리 도구와 통합함으로써 플랫폼 간 공동 직원 평가를 할 수 있게 됩니다.
• 정보에 기반한 의사 결정: MCP로 팀이 다양한 시스템에 보유된 포괄적인 데이터에 접근할 수 있다면, 의사 결정자가 정보에 기초하여 결정할 수 있게 됩니다. Lattice 성과 데이터와 외부 산업 표준에서 통찰력을 추출함으로써 팀이 성장을 이끄는 타겟과 전략을 만들 수 있습니다.
• 통합된 직원 경험: 이 통합은 직원 및 관리자 모두에게 더 통일된 경험을 제공할 수 있습니다. 필요한 모든 데이터와 도구가 상호 연결되어 있다면, 피드백 수집, 교육 추적 및 성과 지표 평가가 어떻게 향상될 수 있는지를 향상시킬 수 있습니다.
• 채택률 증가: 직원들이 모더니한 도구를 더 직관적이고 연결될 수 있다고 판단하면, Lattice와 같은 시스템의 채택률이 더 높아질 수 있습니다. 교육 및 정보가 즉시 이용 가능하고 문맥에 맞게 제공된다면, 팀은 이 도구를 더 효과적이고 효율적으로 사용할 수 있을 수 있습니다.
• 기관 미래 지향: 기업이 계속 변화하는 환경에 직면할 때, MCP를 통해 제공되는 상호 운용성을 포함하는 것은 기관의 영속적인 운영을 도울 수 있습니다. 적응 가능한 도구가 갖추어진 회사들은 시장 및 직원 역동성의 변화에 더 잘 대처할 수 있습니다.

Lattice와 같은 도구를 넓은 AI 시스템과 연결하는 중요성

오늘날의 빠른 비즈니스 환경에서, 다양한 플랫폼을 통해 지식과 워크플로우의 종합적인 시각이 필수적입니다. 팀은 당연히 독립된 도구 이상으로 검색, 문서 작성 및 워크플로우 경험을 확장하는 방법을 찾고 있습니다. 이것은 Guru와 같은 플랫폼이 대화에 참여하는 곳입니다. Guru는 지식 통합, 사용자 정의 AI 에이전트 및 문맥적 전달에 중점을 두며, 이는 MCP가 장려하는 기능과 일치합니다. 이 통합은 보장되지는 않지만, 구성원 조직이 Levice와 더 넓은 AI 솔루션과 같은 성과 관리 시스템 간 기능의 상호 작용을 개선하기 위해 취할 방향을 반영합니다. MCP와 유사한 기능이 데이터 공유와 워크플로우 효율을 원활히 수행할 수 있도록 어떻게 탐색하는 지를 통해 팀은 미래의 업무를 항해하는 데 적극적인 입장을 취합니다.