Bởi vì các tổ chức ngày càng nỗ lực tối ưu hóa các quy trình nguồn nhân sự của họ thông qua tự động hóa và AI, câu hỏi về cách các quy trình đột phá sẽ tích hợp vào các hệ thống hiện có ngày càng nghiêm túc hơn. Một trong những quy trình đang ở trung tâm sự chú ý là quy trình Model Context Protocol (MCP) được tạo ra bởi Anthropic. Động lực của nó là tạo ra sự giao tiếp liền lẽ giữa AI và các công cụ kinh doanh hiện có—mở ra các tài nguyên thay đổi thông qua các luồng làm việc hiệu quả và trải nghiệm của nhân viên. Bài viết này khám phá về mối quan hệ tiềm năng giữa MCP và Sesame HR—một phần mềm được thiết kế tối ưu hóa các chức năng nguồn nhân sự. Mặc dù chúng tôi sẽ không vạch ra một đánh giá đúng đắn về việc tích hợp MCP với Sesame, nhưng chúng tôi sẽ thử vấn đề một đầu mối và thảo luận về những lợi ích kỳ vọng cho những người dùng lợi dụng phần mềm này để quản lý nguồn nhân sự. Sau hết bài viết này, bạn có thể nắm rõ hơn về nguyên tắc của MCP, sự kết nối mà nó sẽ diễn ra với Sesame, và cũng có khả năng ảnh hưởng đến sự tác động với quy trình kinh doanh và tầm nhìn chiến lược.

Model Context Protocol (MCP) có thể cải thiện giao tiếp giữa AI và các công cụ quản lý nguồn nhân sự?

Common standard và được thiết kế hoàn thiện bởi Anthropic, quy trình Model Context Protocol (MCP) chạy trơn chu nhằm đảm bảo giao tiếp giữa các hệ thống AI cho phép dễ dàng tiếp cận dữ liệu tồn tại và những công cụ quản lý nguồn nhân sự. Thông qua các tiêu chuẩn định hình chính thống cho mục đích này, các quy trình quản lý thông tin từ thông tin nguồn nhân sự quan trọng có một cách tiếp cận chính xác hơn với các quyền cần thiết của hệ thống quản lý nguồn nhân sự. Cơ bản, MCP có khả năng tạo nên một hệ quy chiếu tổng thể cho các ứng dụng AI hoạt động trong các môi trường tương tác với các dữ liệu toàn cục hiện có.

MCP gồm ba thành phần cốt lõi: thông tin người dùng; thông tin các mục đích của yêu cầu, và thông tin những yêu cầu dùng cầu hệ thống và điều kiện kết nối.

• Host: Đây là tính năng mà ứng dụng và hỗ trợ cần thể hiện để đạt mục đích kết nối. Thông qua ví dụ, nếu bạn có một hỗ trợ phụ giúp người dùng sắp xếp lịch trình, nó sẽ có chức năng như Host.
• Client: Cung cấp cách dễ dàng cho phép nhiều hệ thống giao tiếp dễ dàng nhanh chóng. Trong ví dụ trước, khi đó bạn hỗ trợ cố vấn hoặc nhân viên cũng có hành vi tương tự và thường phải có tài khoản hỗ trợ, và khi đó dịch vụ tài khoản này là một khách hàng. Server: Một dịch vụ thân thiện và nhắm vào sự cộng tác.
• Server: Đây là hệ thống bên ngoài mà máy chủ truy cập, chẳng hạn như CRM, cơ sở dữ liệu hoặc lịch. Nó được chuẩn bị để sẵn sàng MCP để an toàn tiết lộ các chức năng hoặc dữ liệu cụ thể cho máy chủ. Trong ví dụ về nguồn nhân sự của chúng tôi, máy chủ hoạt động như kho thông tin của nhân viên, phản hồi cho các truy vấn của máy chủ.

Để hình dung điều này, hãy nghĩ về nó như một cuộc trò chuyện: trí tuệ nhân tạo (máy chủ) hỏi một câu hỏi, máy dịch dịch nó, và máy chủ cung cấp câu trả lời. Thiết lập này khiến các trợ lý trí tuệ nhân tạo hữu ích, an toàn, và có khả năng mở rộng trên các công cụ kinh doanh khác nhau, vì họ không còn phụ thuộc vào các tích hợp phức tạp cho mỗi tương tác.

Cách MCP Có Thể Áp Dụng cho Sesame

Khi chúng ta tìm hiểu về các ứng dụng tiềm năng của Giao thức Ngữ cảnh Mô hình liên quan đến Sesame, việc tiếp cận chủ đề này với tư duy mở cửa là quan trọng. Trong khi chúng tôi không thể xác nhận việc tích hợp hiện tại của MCP với Sesame, cuộc thảo luận suy đoán cung cấp cái nhìn có giá trị. Dưới đây là một số lợi ích hoặc tình huống tiềm năng có thể xảy ra nếu Sesame chấp nhận các nguyên tắc MCP:

• Việc Đào tạo Nhân Viên Đơn giản hóa: Hãy tưởng tượng một tình huống trong đó nhân viên mới sử dụng một trợ lý trí tuệ nhân tạo được cung cấp sức mạnh bởi MCP để điều hướng quy trình đào tạo của họ. Trí tuệ nhân tạo này có thể mượt mà truy cập thông tin được lưu trữ trong các ứng dụng nguồn nhân sự khác nhau, chẳng hạn như hệ thống lương hoặc các khóa học đào tạo. Bằng cách tối ưu hóa việc truy cập vào tài nguyên liên quan, nhân sự mới có thể nhanh chóng hòa nhập vào tổ chức, giảm thời gian và công sức cho các chuyên gia nguồn nhân sự.
• Hệ Thống Phản Hồi Nhân Viên Nâng cao: Với MCP, một trợ lý trí tuệ nhân tạo được cung cấp bởi Sesame có thể được sử dụng để thu thập phản hồi thời gian thực từ nhân viên trên các nền tảng khác nhau. Bằng cách truy cập dữ liệu từ các công cụ khảo sát, các nền tảng tin nhắn tức thì, và hệ thống quản lý hiệu suất, trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp cái nhìn tổng hợp, cho phép quản lý nguồn nhân sự nhanh chóng đáp ứng các nhu cầu và quan tâm của nhân viên.
• Nhận xét Về Hiệu suất Tự động: Thay vì tự mình tổng hợp dữ liệu hiệu suất để đánh giá, MCP có thể cho phép một trợ lý trí tuệ nhân tạo thu thập thông tin liên quan từ nhiều nguồn—như các công cụ quản lý dự án và phần mềm năng suất. Khả năng này sẽ dẫn đến việc đánh giá hiệu suất chính xác hơn và kịp thời hơn, dựa trên dữ liệu về hành vi của nhân viên toàn diện.
• Truy vấn Nhân sự Thu gọn: Một trợ lý trí tuệ biểu diễn MCP có thể hoạt động như trung tâm thông tin tập trung cho các truy vấn nhân sự. Thay vì nhân viên tìm kiếm trên các hệ thống khác nhau để tìm câu trả lời, họ có thể hỏi trợ lý trí tuệ, mà sẽ dịch câu hỏi của họ và truy xuất thông tin cần thiết từ nhiều công cụ nhân sự, đảm bảo có câu trả lời nhanh chóng và tăng cường sự hài lòng tổng thể.
• Chương Trình Học và Phát Triển Tùy Biến: Việc tích hợp MCP có thể tạo điều kiện cho các chương trình Học & Phát triển cá nhân hóa hơn. Bằng cách tận dụng dữ liệu từ các nguồn và chương trình giáo dục khác nhau, trí tuệ nhân tạo có thể điều chỉnh các con đường phát triển cho nhân viên, gợi ý các khóa học hoặc hội thảo phù hợp với mục tiêu nghề nghiệp và nhu cầu của tổ chức.

Tại Sao Nhóm Sử Dụng Sesame Nên Chú Ý đến MCP

Đối với các nhóm tận dụng Sesame để quản lý các quy trình nhân sự hiệu quả hơn, hiểu giá trị chiến lược của khả năng tương thích AI là rất quan trọng. Giao thức Ngữ cảnh Mô hình có tiềm năng để cách mạng hóa quy trình làm việc, nâng cao thực thi chiến lược, và thống nhất các công cụ không liên quan trong một tổ chức. Dưới đây là một số lý do tại sao các nhóm sử dụng Sesame nên tiếp tục chú ý đến các phát triển xung quanh MCP:

• Hiệu suất Quy trình Làm việc Tối ưu hóa: Bằng cách cho phép các hệ thống trí tuệ nhân tạo tương tác một cách mượt mà với các công cụ nhân sự hiện có, MCP có thể giảm đáng kể thời gian dành cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Điều này nâng cao năng suất tổng thể, cho phép các nhóm nhân sự tập trung vào các sáng kiến chiến lược hơn.
• Quyết Định Cải Thiện: Với việc truy cập dữ liệu tích hợp theo thời gian thực, các nhà quản lý nhân sự có thể ra quyết định có căn cứ nhanh chóng hơn. Khả năng phản hồi này tạo nên một văn hoá dựa trên dữ liệu, nơi những hiểu biết trực tiếp chuyển đổi thành hành động, nâng cao sự linh hoạt của tổ chức.
• Tăng Cường Sự Tương Tác của Nhân Viên: Bằng cách sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo kết nối với nhiều nguồn dữ liệu, nhân viên sẽ nhận thông tin hoặc hỗ trợ kịp thời và liên quan. Khả năng phản hồi này có thể dẫn đến tăng cường sự tương tác của nhân viên, khi cá nhân cảm thấy nhu cầu của họ được đáp ứng một cách hiệu quả.
• Tích Hợp Tiết Kiệm Chi Phí: Các tổ chức thường gánh chịu gánh nặng tài chính khi phát triển các tích hợp độc lập giữa các hệ thống. Với MCP, việc loại bỏ các tích hợp đắt tiền này dẫn đến cấu trúc hoạt động có khả năng mở rộng và dễ bảo trì hơn, tiết kiệm cả thời gian lẫn nguồn lực.
• Chuẩn Bị Cho Chiến Lược Nhân Sự Tương Lai: Tiếp nhận các giao thức đổi mới như MCP đặt các nhóm nhân sự vào vị trí hàng đầu. Khi nhu cầu của lực lượng lao động thay đổi và khả năng trí tuệ nhân tạo phát triển, việc áp dụng khung này có thể giúp duy trì các thực hành nhân sự linh hoạt và phù hợp với sự thay đổi trong kỳ vọng của nhân viên.

Kết nối Công Cụ Như Sesame với Hệ Thống Trí Tuệ Nhân Tạo Rộng Lớn

Khi các nhóm vượt qua thách thức của việc tích hợp các công cụ và hệ thống khác nhau, ý tưởng mở rộng trải nghiệm tìm kiếm, tài liệu hoặc luồng công việc của họ trở nên ngày càng quan trọng. Các nền tảng như Guru cung cấp các giải pháp hỗ trợ thống nhất kiến thức, các tác nhân trí tuệ nhân tạo tùy chỉnh và cung cấp thông tin theo ngữ cảnh. Những khả năng này phù hợp chặt chẽ với tầm nhìn về khả năng tương tác mà Giao Thức Ngữ Cảnh Mô hình thúc đẩy. Bằng cách xem xét cách các nền tảng như vậy có thể bổ sung cho Sesame, các tổ chức có thể tìm thấy giá trị của việc đồng bộ hóa thông tin và nguồn lực. Sự khám phá này không chỉ về phần mềm; nó liên quan đến việc xây dựng một hệ sinh thái nơi các nhóm có thể phát triển trong việc hỗ trợ trải nghiệm của nhân viên và mục tiêu tổ chức.