Hiện nay, nhiều nhóm bán hàng đều phải điều hướng trong một cảnh quan phong phú với các công nghệ mới nổi, đặc biệt là khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển và liên kết với các công cụ kinh doanh truyền thống. Đối với những ai đang khám phá cách các công nghệ như Model Context Protocol (MCP) giao cắt với các nền tảng như Seismic, việc tìm hiểu có thể cảm thấy áp đảo. Bài viết này nhằm mục đích giải ngơ MCP là gì và các hệ quả tiềm năng của nó đối với người sử dụng Seismic. Chúng tôi muốn đưa bạn qua khung khái niệm của MCP, cơ chế sáng tạo của nó và cách điều này có thể khuyến khích tương thích nâng cao giữa Seismic và các hệ thống trí tuệ nhân tạo khác nhau. Điều này có thể ý nghĩa gì cho quy trình làm việc của bạn? Nó có thể làm thay đổi cách đội của bạn cộng tác và sử dụng một loạt dữ liệu? Đây là những câu hỏi chúng tôi muốn khám phá, cung cấp cái nhìn vào một tương lai nơi AI tích hợp một cách mượt mà với các công cụ mà chúng ta đang dựa vào mỗi ngày.

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. Bộ khung linh hoạt này có thể đơn giản hóa đáng kể cách các công nghệ khác nhau cộng tác, đặc biệt là trong các tổ chức tận dụng sức mạnh của cả AI và các giải pháp phần mềm đã thiết lập.

MCP bao gồm ba thành phần chính:

• Host : The AI application or assistant that wants to interact with external data sources. Điều này có thể là một công cụ AI được nhúng trong CRM hoặc một trợ lý ảo cung cấp thông tin từ các cơ sở dữ liệu khác nhau.
• Client : A component built into the host that “speaks” the MCP language, handling connection and translation. Nó đảm bảo rằng AI có thể yêu cầu thông tin chính xác một cách hiệu quả, tạo nên sự tương tác liền mạch.
• Trung tâm: Các hệ thống mà người này truy cập vào, tiến hành mọi thứ từ lưu trữ cơ sở dữ liệu đến lịch trình. Thành phần này cho phép tổ chức chia sẻ dữ liệu và quy trình quan trọng mà không ảnh hưởng đến bảo mật.

Khi đó, nó như một cuộc trò chuyện: AI (chủ nhà) đặt câu hỏi, khách hàng dịch nó, và máy chủ cung cấp câu trả lời. Với vai trò loại bỏ các giao tiếp phức tạp giữa các công cụ rời rạc, cấu hình này khiến trợ lý AI trở nên hữu ích, bảo mật và có thể mở rộng hơn trong các ứng dụng kinh doanh. Dưới sự phức tạp ngày càng tăng của quy trình kinh doanh, việc hiểu và nắm bắt MCP có thể giúp các tập đoàn lát chuyển rõ hơn về cách tận dụng AI.

Cách áp dụng MCP có thể diễn ra như thế nào đối với Seismic

Bằng cách xem xét các công cụ này có thể theo biến đổi như thế nào, ta có thể xác nhận tính hữu ích của tương lai. Nếu MCP được áp dụng như thế nào, thì một số thay đổi căn bản có thể diễn ra là:

• Tìm kiếm dữ liệu nâng cao: Hãy tưởng tượng một tình huống trong đó một đại diện bán hàng có thể truy vấn thư viện nội dung của Seismic bằng một AI trợ lý dùng thông qua MCP. Trong trường hợp đó, AI (chủ nhà) có thể thu thập thông tin từ nhiều hệ thống khác nhau, đồng thời không cần nhập liệu từ người dùng. Đó sẽ cho phép các đề xuất và cải tiến mà không tốn thêm thời gian và có thể nhiều khả năng thuận lợi.
• Tích hợp luồng thác tác vụ tốt hơn: Với MCP hoạt động, các công cụ và sản phẩm kinh doanh (các chương trình quản lý dự án, chẳng hạn) hoạt động tốt hơn. Một ví dụ cho thế này là việc mô hình này có thể phân tích đa dữ kiện.
• Hạn chế và đề xuất. Làm thế nào có thể các AI hoạt động và mở rộng những trợ lý hiện có. Chẳng hạn, giả sử một AI được hỗ trợ bởi MCP có thể quét các biểu hiện người dùng và tương tác. Trong trường hợp này, thể ý vấn gạn được đó có thể đồng ý rằng trong các tương tác này sẽ được đề xuất bằng cách đưa thông tin mới về Seismic (có thể liên quan đến dữ liệu của từng người dùng).
• Giám sát kiến trúc và data tùy biến: Một sản phẩm hiệu quả cần bảo vệ dữ liệu nguồn thông tin, thông tin chính xác của dữ liệu đã đợi ta xử lý và một đề nghị có mục tiêu. Để hiểu rõ hơn, giả sử trong thực tế, một công ty cần phải xây dựng và đảm bảo giới hạn của công ty.
• Qui tắc một máy chủ duy nhất: Giúp xây dựng hiệu suất tuyệt vời của MC. Mặc dù vậy, đừng được bỏ qua sự bảo mật như một phần quan trọng để bảo vệ cho dữ liệu.

Tại sao các tổ chức sử dụng Seismic nên chú ý tới MCP và mối liên hệ của chúng

Khi sử dụng Seismic, người ta có thể nhìn thấy tầm quan trọng về tương lai của các ý tưởng mới. Với các công nghệ của người dùng sẵn có hoặc hợp lý có sẵn trong tương lai, các công ty đang theo dõi sẽ nhanh chóng nhìn thấy khả năng cốt sở hữu hữu ích vào quá trình xác định của tổ chức.

• Luồng thác xác đinh: Khi AI hoạt động trong Seismic. Với các bản cập nhật và ý kiến AI của mình (chẳng hạn có thể có các ý kiến xung quanh cách giải quyết hoặc phân tích và các phản hồi thực hiện), Seismic có thể nhanh chóng không cần chờ đợi AI để được cung cấp thông tin.
• Ràng buộc tiến bộ lập luận: AI như AI có thế được trả lời như đề xuất tự động về các sự thật và các kiến thức xác định. Những điều này cũng cung cấp cho công ty các cơ hội sử dụng kiến thức và nhiều kỹ năng, hỗ trợ hoàn toàn.
• Theo hệ thống chủ đạo của sản phẩm: Trong nhiều công ty tính hiện đang hoạt động, quy trình tính khác nhau về các ý kiến và dịch vụ để chọn sản phẩm và dịch vụ phù hợp cần đòi hỏi khắt khe. Khi phát triển các khả năng được đưa lên thêm của người dùng mà không cần phải chờ đợi, cùng với quá chút kết luận, có thể đánh giá hiện điều gì đó có thật và có ý nghĩa.
• Giám sát và phản hồi: Xây dựng năng suất làm việc của sản phẩm sẽ do khả năng của người dùng hỗ trợ tốt hơn. Khi nhân viên bán hàng có thể dễ dàng truy cập các tài liệu và thông tin liên quan đến nhu cầu của họ, họ càng có khả năng cảm thấy được kích thích và động viên hơn.
• Công nghệ tương lai sẵn sàng: Khi các doanh nghiệp tiếp tục thích nghi với sự biến đổi kỹ thuật số, việc theo dõi các khung interoperability như MCP sẽ giúp các nhóm chuẩn bị cho những bước tiến tiếp theo. Sự dễ dàng tích hợp các công nghệ mới làm cho các tổ chức linh hoạt và cạnh tranh.

Kết nối Công cụ như Seismic với Hệ thống AI rộng lớn hơn

Khi các doanh nghiệp ngày càng tìm cách thống nhất trải nghiệm tìm kiếm, tài liệu hoặc luồng làm việc, thì có thể trở nên quan trọng hơn khi mở rộng khả năng vượt ra ngoài chỉ một bộ công cụ. Máy chủ như Guru là biểu tượng cho tầm nhìn này bằng cách phổ biến sự thống nhất kiến thức và sự phát triển của các đại diện AI tùy chỉnh cấp phát tất cả thông tin quan trọng trong bối cảnh. Tích hợp các công cụ phù hợp với các nguyên tắc của MCP, đảm bảo rằng AI có thể tương tác có ý nghĩa với các hệ thống như Seismic.

Tích hợp các công cụ có thể làm cho trải nghiệm của người dùng tốt hơn bằng cách cung cấp phân phối ngữ cảnh của thông tin, có thể thông qua các nguồn lực đào tạo, vật liệu hỗ trợ bán hàng hoặc các thị trường thông tin. Bằng cách cho phép các hệ thống khác nhau giao tiếp một cách trơn tru, nhóm của bạn có thể khai thác hệ sinh thái rộng lớn hơn, điều này có thể dẫn đến doanh thu bán hàng tốt hơn và một nhân viên được thông tin. Sự áp dụng mà có khả năng của các khái niệm của MCP hoạt động như một con đọi hướng các doanh nghiệp đến sự hợp tác được tăng cường giữa các nền tảng.