While ทุกวันนี้ องค์กรที่ต้องการเพิ่มกระบวนการที่ปรับตัวได้และ AI ทำให้เกิดข้อกังวลเกี่ยวกับวิธีที่โปรโตคอลที่น่าประหลาดใจจะปรากฏกับระบบที่มีอยู่ หนึ่งในความกังวลที่ได้รับความสนใจคือ Modelo Context Protocol (MCP) ที่ถูกสร้างขึ้นโดย Anthropic สิ่งเหล่านี้อาจนำไปสู่การปรับปรุงกระบวนการที่แม่นยำ ความน่ายมและประสบการณ์โดยรวมของพนักงาน บทความนี้จะสำรวจความสัมพันธ์ที่เป็นไปได้ระหว่าง MCP และเข็มทิศค่าสเตคซี่ HR - เอ็กซ์โซล-สำหรับเข็มทิศ optimized HR หน่วยงาน แม้ว่าเราจะไม่ได้สรุป MCP ที่บรรลุข้อตกลงโดยเซเซมับ แต่เราจะใช้ความคิดเห็นว่าความร่วมมือเช่นนี้จะปรากฏอย่างไร วิธีที่เช่นนี้จะตอบสนองความต้องการของพนักงานที่กำลังใช้เครื่องมือ HR ก่อนสิ้นสุดบทความนี้ คุณจะเกิดความเข้าใจของหลักการ MCP วิธีที่ MCP อาจก่อผลต่อเซเซมับสไตล์ HR และเหตุผลที่อิงสนทนาที่ก่อผลต่อการดำเนินการเพื่อส่วนบุคคล

อะไรคือบัญชาลำดับที่ MCP (Model Context Protocol)?

บัญชาลำดับที่ MCP (Model Context Protocol) คือบันทึกที่เปิดโอกาสที่ถูกสร้างขึ้นโดย Anthropic ที่ทำให้ AI สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องไม้เครื่องจักรและข้อมูลที่ทางธุรกิจใช้อยู่อย่างปลอดภัย มันใช่ว่าคลื่น adapter ที่ทำให้ระบบทำงานร่วมกันโดยไม่ต้องการการบูรณาการแบบเดียว จุดประสงค์หลักของ MCP คือการปรับปรุงระบบที่เชื่อมต่อกับ AI ที่สามารถเข้าถึงข้อมูลประเภทต่างๆได้อย่างดี นำความซ้ำซากให้ผู้ใช้

MCP มีส่วนประกอบหลักสามส่วน อันแต่ละส่วนมีบทบาทในกระบวนการที่ช่วยให้ AI ทำงานกับห่วงโซ่ AI และเครื่องไม้เครื่องจักร

• เจ้าภาพ: ศูนย์กลางของ MCP คือ AI ที่มีคุณสมบัติต่าง ๆ มีส่วนแข็งขันในส่วนจัดการกับแหล่งข้อมูลภายนอก ด้วยตัวอย่าง AI ที่ช่วยเหลือนาง H RP สายานพาช่วยเหลือเที่ยว
• ลูกค้า: ในการวางเส้นทางไปยัง MCP ล้วงนาย AI ที่มีด้วยว่ามีผู้เข้าร่วม เนื่องจาก มันคือแม่บ้าน ลูกของห่วงโซ่จัดการกับการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่มีอยู่ กรณีศึกษาพนักงานที่ต้องการข้อมูลของพนักงาน กยุติธรรมใช้
• ผู้ให้บริการ: นี้หมายถึงระบบภายนอกที่หน่วย AI เข้าถึง มัดร้อยมาเรื่อยๆ เพื่อให้ækœชืายยฟแอบๆงูสุ้ๆยค่จากง̤ๆหูฟมีils.kท้ามีนลให้อัด ในตัวอย่าง HR ของเรา เซิร์ฟเวอร์ทำหน้าที่เป็นที่เก็บข้อมูลของพนักงาน ตอบข้อสงสัยของโฮสต์

เพื่อมองภาพนี้ เราคิดเสมือนกัน: สมมติ AI (โฮสต์) ถามคำถาม ลูกค้าแปลและเซิร์ฟเวอร์ให้คำตอบ การตั้งค่านี้ทำให้ผู้ช่วย AI มีประโยชน์มากขึ้น ปลอดภัยและสามารถขยายได้ในเครื่องมือธุรกิจต่าง ๆ โดยที่ไม่ต้องพึ่งพาการผสานวิเคราะห์ซับซ้อนสำหรับแต่ละปฏิสัมพันธ์

วิธี MCP สามารถนำไปใช้กับ Sesame ได้อย่างไร

ขณะที่เราไม่สามารถยืนยันการผสานรวมปัจจุบันของ MCP กับ Sesame การสนทนาตามสมมติสามารถให้ความคิดแนวโน้มที่มีคุณค่า นี่คือบางประโยชน์หรือสถานการณ์ที่อาจเกิดขึ้นหาก Sesame นำหลักการ MCP เข้าสู่การใช้งาน การเข้ารหัสพนักงานที่ง่ายขึ้น: สมมติฉากที่มีพนักงานใหม่ใช้ผู้ช่วย AI ที่ขับเคลื่อนโดย MCP ในการนำทางขั้นตอนการเข้ากลุ่ม

• AI นี้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เก็บไว้ในแอปพลิเคชันการบริหารทรัพยากรบุคคลที่แตกต่างกัน เช่น ระบบจ่ายเงินหรือโมดูลการอบรม ด้วยการเข้าถึงทรัพยากรที่เกี่ยวข้องได้ด้วยรวม พนักงานใหม่สามารถเข้าไปสู่องค์กรได้อย่างรวดเร็ว ลดเวลาและความพยายามสำหรับมืออาชีพทรัพยากรบุคคล รีวิวประสิทธิภาพอัตโนมัติ: แทนที่จะรวบรวมข้อมูลประสิทธิภาพสำหรับการประเมิน MCP สามารถทำให้ผู้ช่วย AI รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งหลายแหล่ง เช่น เครื่องมือจัดการโครงการและซอฟต์แวร์ผลิตภัณฑ์
• ความสามารถนี้จะเป็นที่ชัดเจนในการรีวิวประสิทธิภาพที่แม่นยำและทันเวลามากขึ้น พึงอยู่กับข้อมูลพฤติกรรมของพนักงานที่ครอบคลุม คำแนะนำและการพัฒนาการเรียนที่กำหนดเอง: การรวม MCP สามารถสนับสนุนกิจกรรมการเรียนที่กำหนดเองมากขึ้น
• โดยการใช้ข้อมูลจากทรัพยากรการศึกษาและหลักสูตรที่แตกต่าง AI สามารถปรับเส้นทางการพัฒนาสำหรับพนักงาน แนะนำคอร์สหรือเวิร์กช็อปที่สอดคล้องกับจุดประสงค์อาชีพและความต้องการขององค์กร ทีมที่ใช้ Sesame ควรใส่ใจใน MCP
• สำหรับทีมใช้ Sesame เพื่อจัดการกระบวนการทรัพยากรมนุษย์โดยทั่วถึง การเข้าใจคุณค่ากลยุทธ์ใน AI มีความสำคัญ MCP สามารถเปลี่ยนวิธีการทำงาน ปรับปรุงการดำเนินกิจกรรมกลยุทธ์ และรวมเครื่องมือต่าง ๆ ในองค์กรได้
• นี่คือเหตุผลหลาย ๆ ปรากฏที่ทีมที่ใช้ Sesame ควรให้ความสนใจที่กำลังเกิดขึ้นรอบ MCP ประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้น: โดยอนุญาตให้ระบบ AI สื่อสารอย่างราบรื่นกับเครื่องมือทรัพยากรบุคคลที่มีอยู่ MCP สามารถลดเวลาที่ใช้ในงานที่ทำซ้ำ

การเข้าถึงข้อมูลจริงเวลาที่บรรจุรวมกัน ผู้ดูแลทรัพยากรบุคคลสามารถทำตัดสินใจในเวลาที่ดีขึ้นเร็วขึ้น

ความรับผิดชอบนี้ส่งเสริมวัฒนธรรมการใช้ข้อมูล ที่แปลกแต่จะแปลเก็นต่อการดำเนินการ ช่วยในความเฉื่อยเฉ่อยขององค์กร การใช้ทีมช่วยเหลือ: โดยอนุญาตให้ระบบใช้เครื่องมือ AI ที่จับเก็บข้อมูลจากแหล่งที่มีเชื่อถือได้อื่นมีการพัฒนาที่เหมาะสมและเกิดประกอบด้วยข้อมูลหรือการสนับสนุนที่เอื้อถึงอย่างสำคัญ นี่คือเหตุผลหลายประการที่ทีมที่ใช้ Sesame ควรใส่ใจตามอัพเดทเกี่ยวกับ MCP:

• ประสิทธิภาพของการทำงานที่ปรับปรุง: โดยอนุญาตให้ระบบ AI สื่อสารได้อย่างไร้ขัดข้องกับเครื่องมือ HR ที่มีอยู่แล้ว MCP สามารถลดเวลาที่ใช้สำหรับงานที่ซ้ำซากลงอย่างมาก สิ่งนี้เสริมสร้างผลิตภาพโดยรวมซึ่งทำให้ทีม HR สามารถ Concentrate ไปที่กิจกรรมกลยุทธ์แทน
• การตัดสินใจที่ปรับปรุง: ด้วยการเข้าถึงข้อมูลที่รวมอยู่แบบ real-time HR managers จะสามารถตัดสินใจที่สร้างขึ้นได้อย่างรวดเร็ว ความตอบสนองนี้ส่งเสริมวัฒนธรรมที่ใช้ข้อมูล ที่แปลงเป็นการดำเนินงานโดยตรงที่ทำให้ความคล่องตัวขององค์กรดีขึ้น
• การส่งเสริมความมุ่งมั่นของพนักงานที่เพิ่มขึ้น: โดยใช้เครื่องมือ AI ที่เข้าถึงแหล่งข้อมูลหลายแหล่งพนักงานจะได้รับข้อมูลหรือการสนับสนุนที่ตรงเวลาและเกี่ยวข้อง ความตอบสนองนี้สามารถช่วยให้การทำงานของพนักงานดีขึ้นเนื่องจากบุคคลรู้สึกว่าความต้องการของตนถูกตอบสนองอย่างมีประสิทธิภาพ
• การผสมองค์ที่คุ้มค่าทางตอบแทน: องค์กรบ่อยครั้งต้องรับผิดชอบพวกภาระการเงินในการพัฒนาการผสมองค์ระหว่างระบบ ด้วย MCP, การกำจัดการผสมองค์ที่แพงเหล่านี้ทำให้โครงสร้างดำเนินการที่สามารถขยายได้มากขึ้นและง่ายต่อการดูแลรักษา, ประหยัดทั้งเวลาและทรัพยากร
• การดำเนินกลยุทธ์ทรัพยากรบุคคลที่ป้องกันอนาคต: การยอมรับโปรโตคอลนวัตกร MCP ช่วยทุ่มในอนาคต เมื่อความต้องการของแรงงานเปลี่ยนแปลงและความสามารถของ AI ก้าวล้ำ, การยอมรับกรอบงานนี้สามารถทำให้การปฏิบัติงานทรัพยากรบุคคลเปลี่ยนแปลงได้และสอดคล้องกับความคาดหวังของพนักงาน

การเชื่อมต่อเครื่องมือเช่น Sesame กับระบบ AI ทั่วกว่า

เมื่อทีมต้องการทำสําเนาการผสมองค์ระหว่างเครื่องมือและระบบต่างๆ, ความคิดเห็นในการขยายค้นหาของพวกเขา, สรุปเอกสาร, หรือประสพการณ์การดําเนินการก็มีความสำคัญขึ้น แพลตฟอร์มอย่าง Guru เสนอวิธีที่ช่วยเหลือในการรวบรวมความรู้, เอเจนต์ AI ที่กำหนดเอง, และการส่งมอบตามบริบท ความสามารถเหล่านี้สอดคล้องใกล้ชิดกับวิสัยที่ความสามารถในการใช้งานร่วมกันที่โปรโตคอล Model Context สนับสนุน โดยการทบทวนว่าแพลตฟอร์มเช่นนี้สามารถช่วยเสริมเสริมให้กับ Sesame, องค์กรอาจพบความค่าในการซิงครอสข้อมูลและทรัพยากร การสำรวจนี้ไม่ใช่เพียงเกี่ยวกับซอฟต์แวร์; มันเกี่ยวกับการสร้างระบบนิเวศที่ทีมอาจสามารถประสบผลสำเร็จในการสนับสนุนประสบการณ์ของพนักงานและวัตถุประสงค์ขององค์กร