Lattice推出MCP连接器，将绩效信息接入外部AI工具

把绩效资料带进AI对话

Lattice宣布推出Lattice MCP，将绩效管理资料接入团队正在使用的外部AI工具。按公司的介绍，管理者和员工可以在Claude、ChatGPT、Slack等工具中调用Lattice背景信息；管理者可在对话里起草、编辑并提交绩效评估，不必在不同系统间手动搬运资料。Lattice称，该连接器目前面向所有采用美国和欧洲、中东及非洲数据驻留的客户开放。

这一变化的重点不只是让AI代写一份评估。绩效判断通常依赖目标、进展、反馈、一对一沟通记录和过往评估等分散信息。Lattice设想，管理者可以把这些内容与Salesforce、Notion、Jira等系统里的工作信息结合，在AI对话中整理主题、寻找具体例子并拟写反馈。是否连接其他系统，取决于相应AI工具也已接入这些系统。

公司描述的使用流程与边界

Lattice表示，管理者可以要求助手调取相关绩效资料、形成草稿，也可以让助手检查多份草稿中是否出现措辞含糊、前后不一致或可能带有偏见的表达。公告把这些列为可请求AI协助的事项，并没有提供评估其准确性或实际效果的研究证据；因此，这些能力描述应理解为产品方介绍，而非已验证的公平性保证。最终修改与提交仍由管理者完成。

在人事资料的访问控制上，Lattice称MCP沿用用户在Lattice中的登录、权限和可见范围，不会扩大其原有数据访问权限。这是公司的安全设计说明，不等于对所有外部AI工具的数据处理方式作出完整说明。公告没有在所提供文本中交代连接后的数据保留、各工具各自的处理规则或独立安全评估结果。

当前功能与未来设想

公告将绩效评估起草和提交列为MCP推出时的主要工作流程。进一步把绩效与敬业度趋势、销售管线和业务执行情况放在一起分析，则是Lattice对后续用途的设想；文本没有说这些组织分析功能已经上线。

把分散的工作记录汇集起来，可能减少搜集材料的步骤，也让绩效判断更依赖可追溯的工作例证。但评估仍涉及如何选择证据、如何解释表现以及如何给出反馈。AI生成的归纳或措辞不会自动证明判断公平、准确，也不能替代管理者对具体情境的审视。公告说明了产品定位与预期流程，未报告客户使用结果或员工体验数据。