Оскільки організації все більше прагнуть покращити свої процеси управління людськими ресурсами за допомогою автоматизації та штучного інтелекту, питання про те, як інноваційні протоколи впишуться в наявні системи, стає більш актуальним. Один такий протокол, що залучає увагу — Протокол Контексту Моделі (MCP), створений Anthropic. Його обіцянка забезпечувати безперервну комунікацію між штучним інтелектом і наявними бізнес-інструментами відкриває шлях до покращення робочих процесів, ефективності та досвідів співробітників. Ця стаття досліджує потенційне відношення між MCP та Sesame HR—програмні засоби, призначені для оптимізації функцій управління людськими ресурсами. Хоча ми не визначимо чітко жодної інтеграції MCP з Sesame, ми будемо припускати, як може виглядати така співпраця та як вона може користуватися командами, які використовують це програмне забезпечення управління людськими ресурсами. До кінця цього повідомлення ви матимете ясне уявлення про принципи MCP, як він може співпрацювати з Sesame і чому ця тема може вплинути на вашу щоденну роботу та стратегічне бачення.

Що таке Протокол Контексту Моделі (MCP)?

Протокол Контексту Моделі (MCP) є відкритим стандартом, розробленим початково Anthropic, що дозволяє системам штучного інтелекту безпечно підключатися до інструментів та даних, які вже використовуються бізнесами. Це працює як «універсальний адаптер» для штучного інтелекту, що дозволяє різним системам працювати разом без необхідності дорогих і неповторюваних інтеграцій. Основна мета MCP полягає в тому, щоб сприяти більш інтегрованій екосистемі, де системи штучного інтелекту можуть отримувати доступ та працювати з різноманітними наборами даних, підвищуючи їх функціональність та корисність для організацій.

MCP складається з трьох основних компонентів, кожен з яких відіграє значну роль у створенні єдиної взаємодії між програмами штучного інтелекту та бізнес-інструментами:

• Host: Це стосується програми штучного інтелекту або асистента, який прагне спілкуватися з зовнішніми джерелами даних. Наприклад, якщо у вас є асистент HR, який допомагає персоналу з плануванням, він буде слугувати господарем, який розпочинає запити.
• Client: Клієнт це вбудований компонент в господаря, призначений "розмовляти" мовою MCP. В Imagine a scenario where your HR assistant needs to retrieve employee data; the client performs the communication process with the relevant database. Server: This is the external system that the host accesses, such as a CRM, database, or calendar.
• Сервер: Це зовнішня система, до якої має доступ хост, така як CRM, база даних або календар. Це зроблено готовим для MCP для безпечного відкриття конкретних функцій або даних хосту. У нашому прикладі з HR сервер функціонує як сховище інформації про співробітників, реагуючи на запити хоста.

Для уявлення цього можна подумати про це як про розмову: штучний інтелект (хост) задає питання, клієнт перекладає його, а сервер надає відповідь. Це налаштування робить штучних помічників більш корисними, безпечними та масштабованими у різноманітних бізнес-інструментах, оскільки вони вже не покладаються на складні інтеграції для кожної взаємодії.

Як MCP може застосовуватися до Кунжуту

Коли ми заглиблюємось в потенційні застосування Протоколу Модельного Контексту щодо Кунжуту, важливо підходити до цього питання з відкритим розумом. Хоча ми не можемо підтвердити поточну інтеграцію MCP з Кунжутом, спекулятивна дискусія надає цінні уяви. Ось деякі потенційні переваги або сценарії, які можуть розгорнутися, якщо Кунжут прийме принципи MCP:

• Спрощене прийняття працівників: Уявімо ситуацію, де нові працівники використовують штучного помічника, який працює за допомогою MCP для навігації у процесі їхнього прийому на роботу. Цей штучний інтелект може безперешкодно отримувати доступ до інформації, збереженої в різних додатках з HR, таких як платіжні системи або модулі навчання. Шляхом оптимізації доступу до відповідних ресурсів нові наймані працівники можуть швидко включитися в організацію, скорочуючи час та зусилля для професіоналів з HR.
• Покращена система збору відгуків від працівників: За допомогою MCP штучний помічник на базі Кунжута може бути використаний для збору реальних відгуків від працівників на різних платформах. За допомогою доступу до даних з інструментів опитування, платформ миттєвого обміну повідомленнями та систем управління продуктивністю штучний інтелект може надавати узагальнені уяви, дозволяючи менеджерам з HR швидко реагувати на потреби та проблеми працівників.
• Автоматичний аналіз результатів роботи: Замість того, щоб вручну збирати дані про продуктивність для оцінки, MCP може дозволити штучному помічникові збирати відповідну інформацію з різних джерел, таких як інструменти управління проектами та програмне забезпечення продуктивності. Ця можливість призведе до більш точних та своєчасних оцінок результативності, спираючись на комплексні дані про поведінку працівників.
• Оптимізація запитів з HR: AI, що підтримується MCP, може діяти як централізована інформаційна платформа для запитів з HR. Замість того, щоб співробітники шукали відповіді в різних системах, вони можуть запитати у AI, який перекладе їхні запитання та добуде необхідну інформацію з різних інструментів з HR, що гарантує швидку реакцію та підвищення загального задоволення.
• Індивідуалізовані Програми Навчання та Розвитку: Впровадження MCP може сприяти більш персоналізованим ініціативам з навчання та розвитку. Сполучивши дані з різних освітніх ресурсів та навчальних планів, штучний інтелект може адаптувати шляхи розвитку для працівників, запропонувавши курси або семінари, які відповідають їхнім кар'єрним цілям та потребам організації.

Чому Команди, які використовують Кунжут, повинні звертати увагу на MCP

Для команд, які використовують Кунжут для більш ефективного управління процесами з HR, важливо розуміти стратегічну цінність взаємодії штучного інтелекту. Протокол Модельного Контексту має потенціал революціонізувати робочі процеси, покращувати виконання стратегії та об’єднувати різні інструменти всередині організації. Ось декілька причин, чому команди, які використовують Кунжут, повинні уважно стежити за розвитком навколо MCP:

• Покращення ефективності робочого процесу: Дозволяючи системам штучного інтелекту спілкуватися безперешкодно з існуючими інструментами HR, MCP може драматично зменшити час, витрачений на повторювані завдання. Це підвищує загальну продуктивність, дозволяючи командам з HR концентруватися на стратегічних ініціативах.
• Покращене прийняття рішень: З доступом до інтегрованих даних в реальному часі менеджери з HR зможуть швидше приймати обґрунтовані рішення. Ця реактивність сприяє культурі, спрямованій на дані, де уяви безпосередньо перетворюються на дії, покращуючи організаційну гнучкість.
• Збільшена залученість співробітників: Завдяки інструментам штучного інтелекту, які використовують дані з декількох джерел, співробітники отримували б своєчасну та відповідну інформацію або підтримку. Ця реакція може призвести до посилення залучення співробітників, оскільки люди відчувають, що їхні потреби ефективно задовольняються.
• Вигідні інтеграції: Організації часто тягне фінансова тягар розробки одноразових інтеграцій між системами. За допомогою MCP усунення цих витратних інтеграцій приводить до більш масштабних та збережених операційних структур, заощаджуючи час і ресурси.
• Захист стратегій у галузі людських ресурсів на майбутнє: Прийняття інноваційних протоколів, як от MCP, ставить HR-команди у ряди передбачуваного розвитку. Оскільки потреби робочої сили змінюються, а можливості штучного інтелекту розвиваються, прийняття цієї структури може зберігати адаптивні практики у галузі HR та узгоджувати їх зі змінними очікуваннями співробітників.

Підключення інструментів, таких як Sesame, до більших систем штучного інтелекту

Коли команди переміщуються виклики інтеграції різних інструментів і систем, ідея розширення їхнього пошуку, документації або досвідів робочого процесу стає дедалі більш актуальною. Платформи, такі як Guru, пропонують рішення, які підтримують об'єднання знань, власні агенти штучного інтелекту та контекстуальну доставку. Ці можливості тісно узгоджуються із візією взаємодії, яку пропагує Модельний Протокол Контексту. Аналізуючи, як такі платформи можуть доповнити Sesame, організації можуть знайти цінність синхронізації інформації та ресурсів. Це дослідження не має справи лише з програмним забезпеченням; воно стосується створення екосистеми, де команди можуть процвітати у своїх зусиллях підтримувати досвіди співробітників та організаційні цілі.