Lanskap teknologi berada di ambang perubahan mendalam, didorong oleh Protokol Konteks Model (MCP). Pendekatan inovatif ini secara halus namun signifikan membentuk semula cara kita berinteraksi dengan mesin. MCP pada dasarnya berfungsi sebagai jambatan, menghubungkan chatbot Model Bahasa Besar (LLM) seperti Claude dan ChatGPT dengan pelbagai perisian dan alat yang sedia ada. Bagi perniagaan yang bercita-cita untuk mengekalkan kelebihan daya saing, menolak perkembangan ini sebagai sekadar projek IT akan menjadi satu kesilapan besar.
Malangnya, banyak organisasi yang menyedari potensi transformatif MCP pada dasarnya salah menafsirkan kepentingannya, mengakibatkan strategi pelaksanaan yang tidak optimum. Ini sering membawa kepada peluang yang terlepas dan manfaat yang tidak direalisasikan.
Pendemokrasian Pengkomputeran
Protokol Konteks Model, yang pada asalnya diperkenalkan pada November 2024, mempunyai sifat sumber terbuka yang memperkasakan pengguna untuk mencipta pelayan MCP tersuai tanpa memerlukan kebenaran eksplisit daripada pencipta alat. Ini telah mendorong aktiviti yang pesat dalam komuniti sumber terbuka, yang menghasilkan pembangunan pelayan MCP untuk platform yang digunakan secara meluas seperti HubSpot, Notion, dan Airtable.
Dengan membuat perbandingan dengan kemunculan antara muka pengguna grafik (GUI) pada tahun 1980-an, MCP mewakili perubahan paradigma yang serupa. Sama seperti GUI mendemokrasikan pengkomputeran dengan menggantikan baris arahan kuno dengan metafora visual intuitif, MCP bertujuan untuk merapatkan jurang antara manusia dan mesin. Daripada memaksa pengguna untuk mempelajari bahasa mesin yang kompleks, MCP membolehkan sistem AI memahami konteks manusia, termasuk pengetahuan khusus industri, protokol syarikat yang tidak bertulis, dan nuansa kepakaran yang halus merentasi pelbagai domain.
Mengatasi Salah Faham di Bilik Lembaga
Salah faham yang ketara berlaku di dalam bilik lembaga, di mana AI sering diturunkan kepada jabatan IT dan dianggap sebagai sekadar pelaksanaan teknikal yang lain. Pendekatan ini pada dasarnya mengabaikan implikasi yang lebih luas bagi AI dan potensinya untuk merevolusikan proses perniagaan.
Antara muka pengguna tradisional, di mana pekerja log masuk dan berinteraksi dengan perisian yang telah dipilih terlebih dahulu, bersedia untuk menjadi lapuk. Sebaliknya, antara muka chatbot yang mudah akan muncul, mampu berhubung dengan mana-mana maklumat di internet, mana-mana pangkalan data syarikat, dan mana-mana aplikasi perisian, memperkasakan pekerja untuk mencipta penyelesaian perisian tersuai yang disesuaikan dengan keperluan khusus mereka.
Pembeda utama dalam landskap baharu ini bukanlah kecekapan teknikal, tetapi konteks dan pilihan peribadi. Jabatan IT tradisional cemerlang dalam pelaksanaan sistem, protokol keselamatan, dan integrasi teknikal, kemahiran yang kekal penting tetapi tidak mencukupi. Nilai utama MCP terletak pada keupayaannya untuk memperkasakan individu, memberikan pekerja autonomi untuk memilih tindanan alat pilihan mereka, menyesuaikan aliran kerja mereka, dan memanfaatkan pemikiran kritis dan kepakaran domain untuk membina tindanan teknologi unik yang memberikan kelebihan daya saing.
Kepentingan Konteks Perniagaan
Dalam pengalaman saya melaksanakan AI merentasi pelbagai industri, corak yang berulang muncul: apabila pemimpin perniagaan menganggap AI sebagai sekadar infrastruktur teknikal, mereka mencapai pelaksanaan yang baik secara teknikal yang gagal memberikan nilai perniagaan yang ketara. MCP mewakili antitesis kepada pendekatan ini, memperkasakan pengguna individu untuk menjalankan alat dan aliran kerja MCP pada mesin mereka sendiri, menyesuaikannya dengan keperluan dan pilihan khusus mereka.
Walaupun jabatan IT kekal sebagai rakan kongsi penting dalam proses ini, kepimpinan mesti datang daripada mereka yang mempunyai pemahaman yang mendalam tentang konteks perniagaan yang dikodkan. Pelaksanaan yang berjaya memerlukan perubahan dalam minda, beralih daripada soalan “Bagaimanakah kita melaksanakan teknologi ini?” dan ke arah “Bagaimanakah pekerja kita akan menggunakan teknologi ini untuk diri mereka sendiri? Apakah yang boleh kita pelajari daripada mereka?” Sebagai contoh, dalam sektor runcit, ini mungkin melibatkan perkhidmatan pelanggan yang sedar konteks, manakala dalam penjagaan kesihatan, ia boleh melibatkan sistem sokongan keputusan klinikal yang memahami variasi dalam amalan.
Implikasi Persaingan
Implikasi persaingan MCP adalah besar. Organisasi yang melihat MCP sebagai kenderaan untuk transformasi perniagaan, dan bukannya sekadar penggunaan teknikal, dan yang memperkasakan inovasi yang dipimpin pekerja akan mewujudkan sistem yang memahami konteks khusus mereka, menghasilkan kelebihan proprietari yang tidak dapat ditiru dengan mudah oleh pesaing.
Pelaksanaan yang paling berjaya yang pernah saya saksikan berkongsi pendekatan yang sama: ia bermula dengan kesedaran di peringkat pekerja dan, pada dasarnya, kreatif. Sebagai perunding AI, saya telah melihat sendiri bahawa pelaksanaan bermula dengan kesedaran dan pengetahuan. Kes penggunaan yang difikirkan oleh pekerja sendiri adalah apa yang menjadikan perniagaan itu unik dan pelaksanaan AI berjaya.
Revolusi MCP bukan terutamanya mengenai teknologi, tetapi mengenai mempersiapkan diri untuk dunia baharu di mana perisian dan alat dipimpin oleh pekerja, melalui bahasa semula jadi dan bukan langganan SaaS dari atas ke bawah yang dianjurkan oleh jabatan IT. Perniagaan yang memahami potensi MCP dan AI dan membayangkan semula proses perniagaan mereka di sekelilingnya akan menjadi perniagaan yang berjaya pada tahun 2020-an dan seterusnya. Dan transformasi itu memerlukan kepimpinan yang menjangkau jauh di luar bilik pelayan.
Melangkaui Infrastruktur Teknikal: Menerima Pemperibadian
Protokol Konteks Model (MCP) bersedia untuk membentuk semula landskap pengkomputeran, tetapi potensi sebenar melangkaui pelaksanaan teknikal semata-mata. Menganggap MCP sebagai projek IT semata-mata akan menjadi pengawasan kritikal bagi perniagaan yang ingin mengekalkan kelebihan daya saing. Jantung MCP terletak pada keupayaannya untuk menghubungkan chatbot Model Bahasa Besar (LLM), seperti Claude dan ChatGPT, dengan perisian dan alat yang sedia ada. Walau bagaimanapun, kuasa transformatifnya berpunca daripada keupayaannya untuk memperkasakan pekerja dan memupuk pengalaman AI yang diperibadikan.
Walaupun kesedaran tentang MCP semakin meningkat, banyak syarikat salah menafsirkan sifat asasnya, yang membawa kepada strategi pelaksanaan yang tidak berkesan. Sifat sumber terbuka MCP, yang pertama kali diperkenalkan pada November 2024, membolehkan pengguna mencipta pelayan MCP tersuai tanpa memerlukan kebenaran daripada pencipta alat. Ini telah mendorong komuniti sumber terbuka untuk membangunkan pelayan MCP untuk platform popular seperti HubSpot, Notion, dan Airtable.
Peralihan Paradigma: Daripada Baris Arahan kepada Pemahaman Kontekstual
MCP mewakili peralihan paradigma yang serupa dengan kemunculan antara muka pengguna grafik (GUI) pada tahun 1980-an. Sama seperti GUI mendemokrasikan pengkomputeran dengan menggantikan baris arahan yang kompleks dengan metafora visual intuitif, MCP bertujuan untuk merapatkan jurang antara manusia dan mesin. Daripada memerlukan pengguna untuk mempelajari bahasa mesin, MCP membolehkan sistem AI memahami konteks manusia, termasuk pengetahuan khusus industri, proses syarikat yang tidak bertulis, dan kepakaran khusus domain.
Malangnya, banyak bilik lembaga salah menafsirkan kepentingan AI, menurunkannya kepada jabatan IT dan menganggapnya sebagai sekadar pelaksanaan teknikal yang lain. Pendekatan ini pada dasarnya terlepas pandang. Antara muka pengguna yang kita semua kenali, di mana pekerja log masuk dan berinteraksi dengan perisian yang telah dipilih terlebih dahulu, akan hilang. Sebagai gantinya ialah antara muka chatbot yang mudah yang mampu berhubung dengan mana-mana maklumat di internet, mana-mana pangkalan data syarikat, dan mana-mana aplikasi perisian, memperkasakan pekerja untuk mencipta penyelesaian tersuai yang disesuaikan dengan keperluan khusus mereka.
Pembeda utama dalam landskap baharu ini bukanlah kecekapan teknikal, tetapi konteks dan pilihan peribadi. Jabatan IT tradisional cemerlang dalam pelaksanaan sistem, protokol keselamatan, dan integrasi teknikal, yang kekal penting tetapi tidak mencukupi. Nilai utama MCP terletak pada sifat peribadinya, membolehkan pekerja memilih tindanan alat pilihan mereka, menyesuaikan aliran kerja mereka, dan memanfaatkan pemikiran kritis dan kepakaran domain untuk membina tindanan teknologi unik yang memberikan kelebihan daya saing.
Pemerkasaan Pengguna: Mendorong Nilai Perniagaan
Dalam pengalaman saya melaksanakan AI merentasi pelbagai industri, corak yang jelas muncul: apabila pemimpin perniagaan menganggap AI sebagai sekadar infrastruktur teknikal, mereka mencapai pelaksanaan yang baik secara teknikal yang gagal memberikan nilai perniagaan yang ketara. MCP ialah antitesis kepada pendekatan ini, memperkasakan pengguna individu untuk menjalankan alat dan aliran kerja MCP pada mesin mereka sendiri, menyesuaikannya dengan keperluan dan pilihan khusus mereka.
Walaupun jabatan IT kekal sebagai rakan kongsi penting, kepimpinan mesti datang daripada mereka yang memahami konteks perniagaan yang dikodkan. Pelaksanaan yang berjaya memerlukan penyoalan soalan yang berbeza. Daripada “Bagaimanakah kita melaksanakan teknologi ini?”, pemimpin perniagaan harus bertanya “Bagaimanakah pekerja kita akan menggunakan teknologi ini untuk diri mereka sendiri? Apakah yang boleh kita pelajari daripada mereka?”. Dalam runcit, ini mungkin melibatkan perkhidmatan pelanggan yang sedar konteks. Dalam penjagaan kesihatan, ia boleh melibatkan sistem sokongan keputusan klinikal yang memahami variasi amalan.
Implikasi persaingan adalah ketara. Organisasi yang melihat MCP sebagai kenderaan untuk transformasi perniagaan, dan bukannya sekadar penggunaan teknikal, dan yang memperkasakan inovasi yang dipimpin pekerja akan mewujudkan sistem yang memahami konteks khusus mereka, menghasilkan kelebihan proprietari yang tidak dapat ditiru dengan mudah oleh pesaing.
Inovasi Dipimpin Pekerja: Kunci Kejayaan
Pelaksanaan yang paling berjaya yang pernah saya saksikan berkongsi pendekatan yang sama: ia bermula dengan kesedaran di peringkat pekerja dan, pada dasarnya, kreatif. Sebagai perunding AI, saya telah melihat sendiri bahawa pelaksanaan bermula dengan kesedaran dan pengetahuan. Kes penggunaan yang difikirkan oleh pekerja sendiri adalah apa yang menjadikan perniagaan itu unik dan pelaksanaan AI berjaya.
Revolusi MCP bukan terutamanya mengenai teknologi, tetapi mengenai mempersiapkan diri untuk dunia baharu di mana perisian dan alat dipimpin oleh pekerja, melalui bahasa semula jadi dan bukan langganan SaaS dari atas ke bawah yang dianjurkan oleh jabatan IT. Perniagaan yang memahami potensi MCP dan AI dan membayangkan semula proses perniagaan mereka di sekelilingnya akan menjadi perniagaan yang berjaya pada tahun 2020-an dan seterusnya. Dan transformasi itu memerlukan kepimpinan yang menjangkau jauh di luar bilik pelayan.
Masa Depan Kerja: Konteks dan Pilihan
Protokol Konteks Model (MCP) adalah lebih daripada sekadar projek IT; ia adalah perubahan asas dalam cara kita berinteraksi dengan teknologi. MCP menghubungkan chatbot Model Bahasa Besar (LLM) seperti Claude dan ChatGPT dengan perisian dan alat yang sedia ada. Syarikat yang menganggap ini sebagai sekadar projek IT berisiko ketinggalan.
Masalahnya ialah banyak syarikat memahami peralihan yang diwakili oleh MCP, tetapi mereka mendekatinya dengan cara yang salah. MCP dikeluarkan pada November 2024, dan ia adalah protokol sumber terbuka. Ini bermakna anda tidak memerlukan kebenaran daripada pencipta alat untuk mencipta pelayan MCP. Komuniti sumber terbuka telah mencipta pelayan MCP untuk alat utama seperti Hubspot, Notion, dan AirTable.
Kuasa Konteks
Antara muka pengguna grafik (GUI) mendemokrasikan pengkomputeran dengan menggantikan baris arahan dengan metafora visual intuitif. MCP mewakili peralihan yang serupa. Daripada manusia belajar berkomunikasi dalam bahasa mesin, MCP membolehkan sistem AI memahami konteks manusia – pengetahuan khusus industri, proses syarikat yang tidak bertulis, dan cara halus kepakaran menjelma dalam domain yang berbeza.
Tetapi terdapat salah faham asas yang berlaku di bilik lembaga. AI sering diturunkan kepada jabatan IT dan dianggap sebagai pelaksanaan teknikal. Ini terlepas pandang. Antara muka pengguna yang kita semua kenali, di mana pekerja log masuk dan berinteraksi dengan perisian yang telah diputuskan oleh syarikat untuk mereka, akan hilang. Sebaliknya, log masuk akan menjadi chatbot mudah dengan keupayaan untuk berhubung dengan mana-mana maklumat di internet atau mana-mana pangkalan data syarikat, dan untuk mencipta mana-mana perisian untuk keperluan pekerja.
Perbezaannya bukanlah kecekapan teknikal. Ia akan menjadi konteks dan pilihan peribadi. Jabatan IT tradisional cemerlang dalam pelaksanaan sistem, protokol keselamatan, dan integrasi teknikal. Kemahiran ini kekal penting tetapi tidak mencukupi. Nilai utama MCP bukanlah teknikal – ia peribadi. Ia membolehkan pekerja memilih tindanan alat mereka dan cara kerja mereka. Perbezaannya adalah dalam pemikiran kritis dan kepakaran domain yang diperlukan untuk membina tindanan teknologi unik yang berfungsi untuk kelebihan mereka.
AI Dipacu Pekerja
Dalam kerja saya melaksanakan AI merentasi industri, coraknya jelas: apabila pemimpin perniagaan menganggap AI sebagai sekadar infrastruktur teknikal, mereka mencapai pelaksanaan yang baik secara teknikal yang gagal memberikan nilai perniagaan. MCP berjalan pada mesin pengguna individu, dan alat serta aliran kerja MCP yang mereka laksanakan adalah unik bagi mereka.
Ini bukan untuk mengurangkan jabatan IT, tetapi kepimpinan mesti datang daripada mereka yang memahami konteks perniagaan yang dikodkan. Daripada bertanya, “Bagaimanakah kita melaksanakan teknologi ini?” pemimpin perniagaan harus bertanya, “Bagaimanakah pekerja kita akan menggunakan teknologi ini untuk diri mereka sendiri? Apakah yang boleh kita pelajari daripada mereka?” Bagi runcit, ini mungkin perkhidmatan pelanggan yang sedar konteks. Bagi penjagaan kesihatan, ia boleh melibatkan sokongan keputusan klinikal yang memahami variasi amalan.
Organisasi yang menganggap MCP sebagai transformasi perniagaan dan bukannya penggunaan teknikal, dan yang menumpukan pada transformasi yang dipimpin pekerja, akan mewujudkan sistem yang memahami konteks khusus mereka – kelebihan proprietari yang pesaing tidak boleh meniru dengan mudah. Pelaksanaan yang paling berjaya bermula dengan kesedaran di peringkat pekerja dan kreatif. Kes penggunaan yang difikirkan oleh pekerja sendiri adalah apa yang menjadikan perniagaan itu unik dan pelaksanaan AI berjaya.
Revolusi MCP bukan terutamanya mengenai teknologi. Ia mengenai mempersiapkan diri untuk dunia baharu di mana perisian dan alat dipimpin oleh pekerja, melalui bahasa semula jadi dan bukan langganan SaaS dari atas ke bawah yang dianjurkan oleh jabatan IT. Perniagaan yang memahami potensi MCP dan AI dan membayangkan semula proses perniagaan mereka di sekelilingnya akan berjaya pada tahun 2020-an dan seterusnya. Transformasi ini memerlukan kepimpinan yang menjangkau jauh di luar bilik pelayan.