W dzisiejszym szybko zmieniającym się cyfrowym krajobrazie organizacje coraz częściej polegają na AI, aby optymalizować swoje procesy sprzedażowe i zwiększać efektywność operacyjną. Salesforce, lider w zarządzaniu relacjami z klientami (CRM), stoi na czołowej pozycji tej transformacji. Dla wielu integracja pojawiających się standardów, takich jak protokół kontekstu modelu (MCP), może wydawać się abstrakcyjna i złożona, zwłaszcza podczas badania potencjalnych wpływów na narzędzia, które już wykorzystują. Jeśli jesteś ciekawy, jak MCP może współdziałać z Salesforce, nie jesteś sam. Ten artykuł ma na celu zdemistyfikowanie MCP i eksplorację jego możliwych zastosowań w ekosystemie Salesforce. Chociaż nie potwierdzimy, czy integracja MCP istnieje w Salesforce, zgłębimy, czym jest MCP, jak może poprawić przepływy pracy i dlaczego warto zwrócić na to uwagę. Na koniec tego wpisu zdobędziesz jaśniejsze zrozumienie tych innowacyjnych koncepcji i ich implikacji dla innowacji w przepływach pracy twojej organizacji.

Czym jest protokół kontekstu modelu (MCP)?

Protokół kontekstu modelu (MCP) to otwarty standard zaprojektowany w celu ułatwienia płynnych interakcji między systemami AI a różnymi narzędziami, na których firmy polegają na co dzień. Początkowo opracowany przez Anthropic, MCP działa jako most — "uniwersalny adapter" — umożliwiający różnorodnym systemom komunikację bez potrzeby jednorazowych, kosztownych integracji. Ta zdolność jest kluczowa, ponieważ organizacje coraz bardziej przyjmują technologie AI, sprzyjając bardziej zintegrowanemu i efektywnemu środowisku operacyjnemu.

W swojej istocie MCP składa się z trzech podstawowych komponentów, które działają razem:

• Host: To reprezentuje aplikację AI lub asystenta, podmiot dążący do interakcji z zewnętrznymi źródłami danych. Niezależnie od tego, czy jest to zapytanie do bazy danych, czy uzyskiwanie informacji z CRM, takiego jak Salesforce, host odgrywa kluczową rolę w inicjowaniu wymiany informacji.
• Client: Osadzony w hoście, klient jest komponentem, który "mówi" w języku MCP, tłumacząc prośby AI na format, który zewnętrzne systemy mogą zrozumieć. Funkcja ta jest kluczowa dla utrzymania efektywnej komunikacji między AI a różnymi zestawami narzędzi.
• Server: To jest system, do którego uzyskuje się dostęp — czy to CRM, baza danych, czy nawet kalendarz. Serwer jest zmieniany, aby był gotowy do MCP, co pozwala mu bezpiecznie udostępniać określone funkcje lub dane, których host potrzebuje.

Wyobraź sobie MCP jako rozmowę pomiędzy trzema stronami — AI (gospodarz) formułuje pytanie, klient zapewnia, że pytanie zostało zrozumiane, a serwer dostarcza niezbędne informacje. Taki zorganizowany układ nie tylko zwiększa użyteczność asystentów AI, ale także wzmacnia bezpieczeństwo, skalowalność i efektywność w zakresie różnych narzędzi biznesowych.

Jak MCP może zastosować się do Salesforce

Chociaż nie ogłoszono wyraźnej integracji MCP dla Salesforce, eksploracja, jak zasady MCP mogą poprawić funkcjonalności Salesforce, prowadzi do różnych intrygujących możliwości. Wykorzystując protokół kontekstu modelu, można sobie wyobrazić, że Salesforce może stać się jeszcze bardziej integralną częścią ekosystemów AI organizacji. Oto niektóre potencjalne korzyści i scenariusze wynikające z tego skrzyżowania:

• Lepsza dostępność danych: Dzięki MCP, AI zintegrowane z środowiskiem Salesforce mogłoby uzyskiwać dane z różnych systemów zewnętrznych — takich jak platformy marketingowe czy narzędzia wsparcia — bez problemów. To umożliwiłoby zespołom sprzedażowym utrzymanie kompleksowego zrozumienia interakcji z klientami w różnych punktach styku, co pozwalałoby na bardziej spersonalizowaną komunikację i strategiczne planowanie sprzedaży.
• Uproszczone przepływy pracy: Wyobraź sobie asystenta AI w Salesforce, który jest w stanie zrozumieć kontekst trwających transakcji i dynamicznie sugerować następne działania. Wykorzystując dane z innych połączonych narzędzi poprzez MCP, ten asystent mógłby proaktywnie rekomendować kolejne kroki, spotkania lub nawet treści do udostępnienia w oparciu o kontekstowe spostrzeżenia w czasie rzeczywistym, zwiększając wydajność i efektywność.
• Efektywna współpraca między platformami: Dla zespołów korzystających z zestawu narzędzi, MCP mogłoby ułatwić komunikację między Salesforce a platformami współpracy, takimi jak Slack czy Microsoft Teams. AI mogłoby efektywnie przekazywać aktualizacje dotyczące postępów sprzedaży czy nadchodzących wydarzeń pomiędzy platformami, zapewniając, że wszystkie zespoły pozostają w zgodzie i informowane bez uciążliwego ręcznego wprowadzania danych.
• Inteligentne generowanie raportów: AI mogłoby być wykorzystywane do automatycznego sporządzania inteligentnych raportów sprzedażowych poprzez zapytania do różnych źródeł danych i obserwowanie trendów. Łącząc Salesforce z innymi narzędziami analitycznymi za pomocą MCP, liderzy sprzedaży mogliby otrzymywać spostrzeżenia na temat ich wskaźników wydajności bez poświęcania dodatkowego czasu na ręczne przygotowywanie raportów.
• Kontekstowa asysta AI: W miarę jak zespoły pracują nad złożonymi umowami, AI zintegrowane z Salesforce przez MCP mogłoby dostarczać kontekstowe wskazówki oparte na wcześniejszych interakcjach i wynikach. To spersonalizowane coaching mogłoby poprawić wydajność zespołu i pomóc nowym sprzedawcom szybciej przyzwyczaić się, ucząc się na podstawie wcześniejszych sukcesów i wyzwań.

Dlaczego zespoły korzystające z Salesforce powinny zwracać uwagę na MCP

Chociaż koncepcja protokołu kontekstu modelu może wydawać się techniczna, jej strategiczne implikacje dla zespołów korzystających z Salesforce nie powinny być pomijane. Potencjał zwiększonej interoperacyjności AI mógłby wprowadzić transformacyjne zmiany w przepływie pracy w sprzedaży, usprawniając operacje i zwiększając produktywność. Oto niektóre obszary, w których przyjęcie zasad podobnych do MCP mogłoby być korzystne dla użytkowników Salesforce:

• Zwiększona produktywność dzięki uproszczonym procesom: Umożliwiając bezproblemową wymianę danych między Salesforce a innymi systemami, zespoły mogłyby spędzać mniej czasu na zadania administracyjne i więcej na podejmowaniu strategicznych decyzji, co zwiększałoby ogólną produktywność.
• Lepsze podejmowanie decyzji: Integracja systemów AI za pomocą MCP mogłaby wykorzystywać analityczną moc z różnych źródeł danych, prowadząc do bogatszych spostrzeżeń informujących o podejmowaniu decyzji. Zespoły sprzedażowe mogłyby kompleksowo analizować dane, prowadząc do bardziej świadomych korekt strategii i większej zdolności dostosowywania się do zmian rynkowych.
• Zjednoczone zestawy narzędzi: Wdrożenie zasad MCP mogłoby promować większą spójność między różnymi systemami, na których polegają organizacje, redukując silosy i zwiększając współpracę pomiędzy działami. To zjednoczenie mogłoby prowadzić do bardziej zwrotnej, elastycznej organizacji, lepiej przygotowanej na zmianę potrzeb klientów.
• Inteligentniejsze asystenty AI: Przyszłość, w której AI może skutecznie komunikować się z różnych systemów biznesowych, doprowadziłaby do powstania bardziej zaawansowanych asystentów. Ci asystenci mogliby rozumieć kontekstowo istotne zapytania, zapewniać natychmiastowe wsparcie i ostatecznie stać się nieocenionymi zasobami dla zespołów korzystających z Salesforce.
• Zwiększona reaktywność: Organizacje mogłyby wykorzystać zwiększoną łączność, jaką umożliwia MCP, aby szybciej reagować na trendy rynkowe lub opinie klientów. To zwiększa szanse na przejęcie okazji przed konkurencją, zapewniając strategiczną przewagę na rynku.

Łączenie narzędzi, takich jak Salesforce, z szerszymi systemami AI

Rozważając możliwości, które MCP może odblokować, organizacje powinny rozważyć szerszy kontekst, w którym te przepływy pracy istnieją. Gdy zespoły dążą do poprawy swoich doświadczeń w zakresie wyszukiwania, dokumentacji i przepływu pracy w różnych narzędziach, platformy takie jak Guru odgrywają kluczową rolę w unifikacji wiedzy. Dzięki Guru zespoły mogą uzyskiwać kontekstową wiedzę z różnych systemów, sprzyjając spójnemu zrozumieniu, które doskonale harmonizuje z rodzajem możliwości, które promuje MCP. Wyobraź sobie posiadanie niestandardowych agentów AI zdolnych do uzyskiwania odpowiedzi z uwzględnieniem kontekstu lub dokumentacji z platform takich jak Salesforce, co uczyniłoby przepływy pracy znacznie bardziej wydajnymi i intuicyjnymi.

Ta eksploracja przecięcia AI, standardów takich jak MCP i narzędzi takich jak Salesforce jest niezwykle ważna dla przyszłości myślących organizacji. Potencjał integracji może otworzyć drogę do bardziej spójnej, zwiększającej produktywność przyszłości, w której zespoły funkcjonują z większą płynnością i lepszymi możliwościami w osiąganiu swoich celów.