Khi tổ chức cố gắng tối ưu hóa quản lý hiệu suất và tăng cường sự tương tác của nhân viên, họ không thể tránh khỏi việc chứng kiến các công nghệ mới xâm nhập vào các quy trình làm việc truyền thống. Một trong những công nghệ đang thu hút sự quan tâm là Giao thức Đường dẫn Mô hình (MCP), một chuẩn mở phát triển để tạo điều kiện cho sự tương tác mềm mại giữa các hệ thống AI và các công cụ khác mà doanh nghiệp dựa vào. Đối với người dùng tìm hiểu về mối liên kết giữa MCP và các nền tảng hiệu suất như Lưới, có thể là hứng thú và làm cho họ rối bời. Bài viết này cố gắng làm sáng tỏ MCP là gì và đưa ra suy đoán về cách nó có thể liên quan đến Lưới, cung cấp cái nhìn về những tác động tiềm năng đối với tích hợp AI và các quy trình làm việc trong tương lai. Bạn sẽ tìm hiểu về các thành phần nền tảng của MCP, cách nguyên tắc của nó có thể cải thiện chức năng của Lưới và tầm quan trọng rộng lớn về tích hợp cho các nhóm tìm cách cải thiện sản xuất. Cuối cùng, bạn sẽ hiểu rõ hơn về cảnh quan tiến triển của công nghệ AI và điều đó có thể có ý nghĩa gì đối với tổ chức của bạn.

Là vì sao MCP lại mang lại tiềm năng cho sự đổi mới.

The Model CưƯợiịụoProtocol (MCP) is an open standard originally developed by Anthropic that enables AI systems to securely connect to the tools and data businesses already use. Mối quan hệ khác nhau giữa các hệ thống được sử dụng và các công cụ khác nhau đều khác khi chúng không phải như nhau.

MCP bao gồm ba thành phần chính:

• Máy chủ: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo hoặc người giúp đỡ muốn tương tác với các nguồn dữ liệu bên ngoài.
• Khách hàng: Một thành phần được tích hợp vào máy chủ để biến đổi ngôn ngữ của MCP, xem xét kết nối và phiên dịch.
• Khách: Hệ thống đang được truy cập - như một CRM, cơ sở dữ liệu hoặc lịch.calendar - được cấu hình sẵn cho MCP để hiển thị các lợi ích hoặc dữ liệu cụ thể vào bộ an ninh.

Think of it like a conversation: the AI (host) asks a question, the client translates it, and the server provides the answer. Tsetup này khiến các trợ lý AI trở nên hữu ích hơn, an toàn hơn và mở rộng hơn trong các công cụ kinh doanh. Ví dụ, trong một ứng dụng thực tế, xem xét một giao diện phân tích AI cần truy xuất báo cáo từ nền tảng HR của công ty. Sử dụng MCP, AI có thể kết nối một cách mượt mà và an toàn để truy xuất dữ liệu mà không ảnh hưởng đến các giao thức bảo mật hoặc đòi hỏi sự nhập dữ liệu thủ công đáng kể.

Làm thế nào MCP Có Thể Áp Dụng Với Lưới

Mặc dù quan trọng phải nhận thức rằng hiện tại không có tích hợp xác nhận giữa Lưới và MCP, các nguyên tắc sáng tạo của MCP tạo cơ hội hấp dẫn cho việc tăng cường hệ thống quản lý hiệu suất như Lưới. Dưới đây là một số kịch bản suy đoán về cách các khái niệm MCP có thể được áp dụng:

• Tích Hợp Phản Hồi Thời Gian Thực: Hãy tưởng tượng một AI tích hợp trong Lưới có thể nhận thông tin ngay lập tức từ các nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như chỉ số hiệu suất nhân viên hoặc khảo sát cam kết. Thiết lập này có thể cho phép quản lý nhận phản hồi thời gian thực, cho phép ra quyết định linh hoạt và nhanh nhạy hơn.
• Đặt Mục Tiêu Nâng Cao: Nếu Lưới sử dụng một khuôn khổ MCP, AI có thể hỗ trợ việc tích hợp dữ liệu thị trường bên ngoài để thông báo về việc đặt mục tiêu. Điều này có nghĩa là các nhóm có thể đặt mục tiêu hiệu suất thông tin dựa trên các chỉ số chuẩn ngành và phân tích so sánh, tăng khả năng phối hợp và cam kết.
• Phát Triển Nhân Viên Cá Nhân Hóa: Sử dụng MCP, Lưới có thể phân tích kỹ năng và hiệu suất của nhân viên so với các nền tảng học tập bên ngoài để đề xuất kế hoạch đào tạo và phát triển tùy chỉnh. Kết nối này có thể giúp xây dựng một lực lượng lao động có năng lực hơn phù hợp với nhu cầu tiến triển của tổ chức.
• Hợp Tác Chéo Bộ Phận: Bằng cách kích hoạt các bộ phận khác nhau (như Kinh doanh và Nhân sự) chia sẻ thông tin phù hợp ngữ cảnh trong Lưới, MCP có thể thúc đẩy một sự hợp tác chéo bộ phận lớn. Ví dụ, những sáng kiến từ các công cụ khác nhau có thể thông báo cho cuộc trao đổi hiệu suất và chiến lược.
• Thay Đổi Văn Hóa Dựa Trên Dữ Liệu: Trong tương lai với MCP, Lattice có thể tiến xa hơn để tư vấn cho các tổ chức về việc nâng cao văn hóa bằng cách phân tích phản hồi và dữ liệu về hiệu suất. Sự tích hợp này sẽ giúp doanh nghiệp giải quyết các vấn đề một cách chủ động và tạo môi trường tập trung vào việc cải thiện liên tục.

Tại Sao Các Nhóm Sử Dụng Lattice Nên Chú Ý Đến MCP

Khi các tổ chức ngày càng phụ thuộc vào cái nhìn dựa trên dữ liệu để nâng cao hiệu suất và tham gia của nhân viên, việc hiểu về giá trị chiến lược của khả năng tương thích AI trở nên quan trọng. Khái niệm Giao Thức Ngữ Cảnh Mô Hình đưa ra những ảnh hưởng quan trọng đối với các nhóm sử dụng Lattice, mở đường cho quy trình làm việc cải thiện và các công cụ thông minh hơn. Dưới đây là một số tình huống nổi bật giới thiệu về lợi ích kinh doanh rộng lớn mà MCP có thể hỗ trợ:

• Quy Trình Làm Việc Thuận Tiện: Bằng cách kết nối mượt mà giữa Lattice và các công cụ khác nhau, các nhóm có thể trải nghiệm quy trình làm việc thuận lợi hơn, giảm thiểu sự lặp lại và các nhiệm vụ thủ công. Ví dụ, việc tích hợp đánh giá hiệu suất với các công cụ quản lý dự án có thể cho phép đánh giá nhân viên đồng nhất trên các nền tảng.
• Ra Quyết Định Có Kiến Thức: Với MCP, các nhóm có thể truy cập dữ liệu toàn diện được lưu trữ trong các hệ thống khác nhau, cho phép người ra quyết định đưa ra lựa chọn thông minh. Bằng cách rút ra những hiểu biết từ cả dữ liệu hiệu suất Lattice và các chỉ số môi trường ngành bên ngoài, các nhóm có thể xây dựng các chiến lược hướng đến tăng trưởng.
• Trải Nghiệm Nhân Viên Thống Nhất: Sự tích hợp có thể tạo điều kiện cho một trải nghiệm thống nhất hơn cho nhân viên và quản lý cũng. Bằng cách liên kết tất cả dữ liệu và công cụ cần thiết với nhau, nó có thể cải thiện cách thu thập phản hồi, theo dõi đào tạo và đánh giá chỉ số hiệu suất.
• Tỷ Lệ Sử Dụng Tăng Lên: Khi nhân viên thấy các công cụ dễ hiểu và kết nối hơn, điều này có thể dẫn đến việc tăng tỷ lệ sử dụng các hệ thống như Lattice. Nếu đào tạo và thông tin được cung cấp dễ dàng và dựa trên ngữ cảnh, các nhóm có thể sử dụng các công cụ này một cách hiệu quả và hiệu suất.
• Tương Lai-Proof Tổ Chức: Khi doanh nghiệp đối mặt với cảnh quan phát triển không ngừng, việc chấp nhận tương thích như đề xuất thông qua MCP có thể giúp các tổ chức đảm bảo tương lai hoạt động của họ. Các công ty trang bị cho các công cụ linh hoạt có thể xử lý tốt hơn những thay đổi trên thị trường và động lực lao động.

Kết Nối Công Cụ Như Lattice với Hệ Thống AI Rộng Lớn Hơn

Trong môi trường kinh doanh nhanh chóng ngày nay, cái nhìn toàn diện về kiến thức và quy trình trên các nền tảng khác nhau là quan trọng. Các nhóm đang tự nhiên tìm cách mở rộng trải nghiệm tìm kiếm, tài liệu và quy trình của họ ngoài các công cụ đứng mình. Đây là nơi mà các công cụ như Guru xuất hiện. Sự tập trung của Guru vào việc thống nhất kiến thức, các tác nhân trí tuệ nhân tạo tùy chỉnh và cung cấp ngữ cảnh phù hợp với khả năng mà MCP khuyến khích. Mặc dù tích hợp này không được đảm bảo, nó phản ánh hướng mà các tổ chức có thể tiếp tục khi họ tìm cách tăng cường sự tương tác giữa các hệ thống quản lý hiệu suất của mình, chẳng hạn như Lattice, và các giải pháp AI rộng lớn hơn. Bằng cách khám phá làm thế nào một chức năng giống MCP có thể cho phép chia sẻ dữ liệu một cách mượt mà và hiệu quả quy trình làm việc, các nhóm đang tiến một tư thế tích cực trong việc dẫn đầu tương lai của công việc.