ਏ.ਆਈ. ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ: MCP ਸਿਰਫ਼ ਆਈ.ਟੀ. ਨਹੀਂ

ਏ.ਆਈ. ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨਾ: ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਈ.ਟੀ. ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਕੰਢੇ ‘ਤੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਪਹੁੰਚ ਸੂਖਮਤਾ ਨਾਲ ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। MCP ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਪੁਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ChatGPT ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM) ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਇੱਛਾ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ, ਇਸ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਈ.ਟੀ. ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਜੋਂ ਖਾਰਜ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਗਲਤੀ ਹੋਵੇਗੀ।

ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, MCP ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਘਟੀਆ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਬਣ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਅਕਸਰ ਮੌਕੇ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਣਪਛਾਤੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਰਹਿ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ

ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਜੋ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਨਵੰਬਰ 2024 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੁਭਾਅ ਦਾ ਮਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟੂਲ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਸਟਮ MCP ਸਰਵਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲਹਿਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ HubSpot, Notion, ਅਤੇ Airtable ਵਰਗੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ MCP ਸਰਵਰਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋਇਆ ਹੈ।

1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫੀਕਲ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ (GUI) ਦੇ ਉਭਾਰ ਦੇ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਦੇ ਹੋਏ, MCP ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਸ਼ਿਫਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ GUIs ਨੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਭਵੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਰੂਪਕਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਬਣਾਇਆ, MCP ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਨੁੱਖਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਸ਼ੀਨੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, MCP AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ, ਅਣਲਿਖਤ ਕੰਪਨੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀਆਂ ਸੂਖਮ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਬੋਰਡ ਰੂਮ ਵਿੱਚ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ

ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਬੋਰਡ ਰੂਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਆਈ.ਟੀ. ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਰਵਾਇਤੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਜਿੱਥੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪੁਰਾਣੀ ਹੋਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਚੈਟਬੋਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਉਭਰੇਗਾ, ਜੋ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ‘ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਮੁਤਾਬਕ ਕਸਟਮ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਨਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਵੱਖਰਾ ਤਕਨੀਕੀ ਯੋਗਤਾ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ, ਸਗੋਂ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਚੋਣ ਹੋਵੇਗੀ। ਰਵਾਇਤੀ ਆਈ.ਟੀ. ਵਿਭਾਗ ਸਿਸਟਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਏਕੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹਨ, ਉਹ ਹੁਨਰ ਜੋ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ਪਰ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹਨ। MCP ਦਾ ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪਸੰਦੀਦਾ ਟੂਲ ਸਟੈਕ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ, ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਫਾਇਦਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਲੱਖਣ ਤਕਨੀਕੀ ਸਟੈਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੋਚ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਲਈ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਮੇਰੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਪੈਟਰਨ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨੇਤਾ AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਲਾਗੂਕਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਠੋਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। MCP ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਉਲਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ‘ਤੇ MCP ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਈ.ਟੀ. ਵਿਭਾਗ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਭਾਈਵਾਲ ਬਣੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਆਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਐਨਕੋਡ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਹੈ। ਸਫਲ ਲਾਗੂਕਰਨ ਲਈ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, “ਅਸੀਂ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰੀਏ?” ਦੇ ਸਵਾਲ ਤੋਂ ਦੂਰ ਜਾਣਾ ਅਤੇ “ਸਾਡੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਗੇ? ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਕੀ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?” ਵੱਲ ਵਧਣਾ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਰਿਟੇਲ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ-ਜਾਣੂ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਸਿਸਟਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ।

ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ

MCP ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜੋ MCP ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵੇਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਵਜੋਂ, ਅਤੇ ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀ-ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੀ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਗੀਆਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਾਸ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲਾ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ।

ਮੈਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਉਹ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਪਹੁੰਚ ਸਾਂਝੀ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਕਰਮਚਾਰੀ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ, ਆਪਣੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ AI ਸਲਾਹਕਾਰ ਵਜੋਂ, ਮੈਂ ਖੁਦ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਲਾਗੂਕਰਨ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਰਮਚਾਰੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਜੋ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ AI ਲਾਗੂਕਰਨ ਨੂੰ ਸਫਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

MCP ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਦੁਨੀਆ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਟੂਲ ਕਰਮਚਾਰੀ-ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੇ ਹਨ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੁਆਰਾ ਅਤੇ ਆਈ.ਟੀ. ਵਿਭਾਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉੱਪਰ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ SaaS ਗਾਹਕੀ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਜੋ MCP ਅਤੇ AI ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੁਰਜੀਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ 2020 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਫਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਉਸ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਅਜਿਹੀ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਰਵਰ ਰੂਮ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਤਕਨੀਕੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਪਰੇ: ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ

ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਅਸਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। MCP ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਆਈ.ਟੀ. ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਫਾਇਦੇ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। MCP ਦਾ ਦਿਲ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM) ਚੈਟਬੋਟਸ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ChatGPT, ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸ਼ਕਤੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀਕ੍ਰਿਤ AI ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕਿ MCP ਬਾਰੇ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੁਭਾਅ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਬਣ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। MCP ਦਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੁਭਾਅ, ਜੋ ਕਿ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਨਵੰਬਰ 2024 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟੂਲ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਸਟਮ MCP ਸਰਵਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਨੂੰ HubSpot, Notion, ਅਤੇ Airtable ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ MCP ਸਰਵਰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਸ਼ਿਫਟ: ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭੀ ਸਮਝ ਤੱਕ

MCP 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫੀਕਲ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ (GUI) ਦੇ ਉਭਾਰ ਦੇ ਸਮਾਨ ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਸ਼ਿਫਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ GUIs ਨੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਭਵੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਰੂਪਕਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਬਣਾਇਆ, MCP ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਨੁੱਖਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਦੀ ਬਜਾਏ, MCP AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ, ਅਣਲਿਖਤ ਕੰਪਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੁਹਾਰਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬੋਰਡ ਰੂਮ AI ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਸਨੂੰ ਆਈ.ਟੀ. ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਭੇਜ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਜੋਂ ਮੰਨ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗੱਲ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਜਿਸ ਤੋਂ ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਜਾਣੂ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਗਾਇਬ ਹੋਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਥਾਂ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਚੈਟਬੋਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ‘ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਮੁਤਾਬਕ ਕਸਟਮ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਨਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਵੱਖਰਾ ਤਕਨੀਕੀ ਯੋਗਤਾ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ, ਸਗੋਂ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਚੋਣ ਹੋਵੇਗੀ। ਰਵਾਇਤੀ ਆਈ.ਟੀ. ਵਿਭਾਗ ਸਿਸਟਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਏਕੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹਨ, ਜੋ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ਪਰ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹਨ। MCP ਦਾ ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ ਇਸਦੇ ਨਿੱਜੀ ਸੁਭਾਅ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪਸੰਦੀਦਾ ਟੂਲ ਸਟੈਕ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ, ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਫਾਇਦਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਲੱਖਣ ਤਕਨੀਕੀ ਸਟੈਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੋਚ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਉਪਭੋਗਤਾ ਸ਼ਕਤੀਕਰਨ: ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਮੇਰੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪੈਟਰਨ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨੇਤਾ AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਲਾਗੂਕਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਠੋਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। MCP ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਉਲਟ ਹੈ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ‘ਤੇ MCP ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਈ.ਟੀ. ਵਿਭਾਗ ਜ਼ਰੂਰੀ ਭਾਈਵਾਲ ਬਣੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਆਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਐਨਕੋਡ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਸਫਲ ਲਾਗੂਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। “ਅਸੀਂ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰੀਏ?” ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ “ਸਾਡੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਗੇ? ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਕੀ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?” ਰਿਟੇਲ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ-ਜਾਣੂ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਸਿਸਟਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਭਿਆਸ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ।

ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜੋ MCP ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵੇਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਵਜੋਂ, ਅਤੇ ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀ-ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੀ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਗੀਆਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਾਸ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲਾ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ।

ਕਰਮਚਾਰੀ-ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੀ ਨਵੀਨਤਾ: ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਕੁੰਜੀ

ਮੈਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਉਹ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਪਹੁੰਚ ਸਾਂਝੀ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਕਰਮਚਾਰੀ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ, ਆਪਣੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ AI ਸਲਾਹਕਾਰ ਵਜੋਂ, ਮੈਂ ਖੁਦ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਲਾਗੂਕਰਨ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਰਮਚਾਰੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਜੋ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ AI ਲਾਗੂਕਰਨ ਨੂੰ ਸਫਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

MCP ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਦੁਨੀਆ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਟੂਲ ਕਰਮਚਾਰੀ-ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੇ ਹਨ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੁਆਰਾ ਅਤੇ ਆਈ.ਟੀ. ਵਿਭਾਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉੱਪਰ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ SaaS ਗਾਹਕੀ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਜੋ MCP ਅਤੇ AI ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੁਰਜੀਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ 2020 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਫਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਉਸ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਅਜਿਹੀ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਰਵਰ ਰੂਮ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਕੰਮ ਦਾ ਭਵਿੱਖ: ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਚੋਣ

ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਆਈ.ਟੀ. ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। MCP ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM) ਚੈਟਬੋਟਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ChatGPT ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਈ.ਟੀ. ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਿੱਛੇ ਰਹਿਣ ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੈ।

ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਉਸ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ MCP ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਇਸ ਤੱਕ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। MCP ਨਵੰਬਰ 2024 ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ MCP ਸਰਵਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੂਲ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਟੂਲਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Hubspot, Notion, ਅਤੇ AirTable ਲਈ MCP ਸਰਵਰ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ।

ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ

ਗ੍ਰਾਫੀਕਲ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ (GUI) ਨੇ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਭਵੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਰੂਪਕਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਬਣਾਇਆ। MCP ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, MCP AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ, ਅਣਲਿਖਤ ਕੰਪਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਅਤੇ ਉਹ ਸੂਖਮ ਤਰੀਕੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਪਰ ਬੋਰਡ ਰੂਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਆਈ.ਟੀ. ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੱਲ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਜਿਸ ਤੋਂ ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਜਾਣੂ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਤੈਅ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਲੌਗਇਨ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਚੈਟਬੋਟ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ‘ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੋਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੋਵੇਗੀ।

ਫਰਕ ਤਕਨੀਕੀ ਯੋਗਤਾ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਚੋਣ ਹੋਵੇਗੀ। ਰਵਾਇਤੀ ਆਈ.ਟੀ. ਵਿਭਾਗ ਸਿਸਟਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕਲਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਏਕੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹਨ। ਇਹ ਹੁਨਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ਪਰ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹਨ। MCP ਦਾ ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ ਤਕਨੀਕੀ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਨਿੱਜੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਟੂਲ ਸਟੈਕ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਫਰਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੋਚ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਤਕਨੀਕੀ ਸਟੈਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕਰਮਚਾਰੀ-ਚਲਾਏ ਗਏ ਏ.ਆਈ.

ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਮੇਰੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਪੈਟਰਨ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨੇਤਾ AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਲਾਗੂਕਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। MCP ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ‘ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ MCP ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਜੋ ਉਹ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਹਨ।

ਇਹ ਆਈ.ਟੀ. ਵਿਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਆਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਐਨਕੋਡ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। “ਅਸੀਂ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰੀਏ?” ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, “ਸਾਡੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਗੇ? ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਕੀ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?” ਰਿਟੇਲ ਲਈ, ਇਹ ਸੰਦਰਭ-ਜਾਣੂ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਲਈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਭਿਆਸ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ।

ਸੰਸਥਾਵਾਂ MCP ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਤਬਦੀਲੀ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀ-ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੀ ਤਬਦੀਲੀ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਗੀਆਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਾਸ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ - ਇੱਕ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲਾ ਫਾਇਦਾ ਜੋ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ ਲਾਗੂਕਰਨ ਕਰਮਚਾਰੀ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਉਹ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ AI ਲਾਗੂਕਰਨ ਨੂੰ ਸਫਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

MCP ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਦੁਨੀਆ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਟੂਲ ਕਰਮਚਾਰੀ-ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੇ ਹਨ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੁਆਰਾ ਅਤੇ ਆਈ.ਟੀ. ਵਿਭਾਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉੱਪਰ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ SaaS ਗਾਹਕੀ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਜੋ MCP ਅਤੇ AI ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੁਰਜੀਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ 2020 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਫਲ ਹੋਣਗੇ। ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਅਜਿਹੀ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਰਵਰ ਰੂਮ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।