Как звучит формула управления знаниями предложенная компаниями ibm и lotus мти

Управление знаниями – Модели

Все модели управления знаниями, описанные в этой главе, направлены на управление знаниями с универсальной и более широкой перспективы.

Модель фон Крог и Роос

Модель организационной эпистемологии фон Крога и Рооса (1995) является первой моделью, которая четко разграничивает индивидуальные знания и социальные знания.

Эта модель, анализирует следующие аспекты

• Почему и как знания попадают к работникам компании?
• Почему и как знания приходят в организацию
• Что знание означает для работников, а также организации
• Каковы барьеры управления организационными знаниями

В их организационной модели знания следует искать как в сознании людей, так и в связях между ними.

Эта модель исследует природу управления знаниями с точки зрения –

• Штатные сотрудники
• Связь и связь
• Организационная структура и макет
• Сеть между членами и
• Управление человеческими ресурсами

Вышеуказанные пять факторов создают проблемы, которые могут помешать стратегии управления знаниями.

Нонака и Такеучи

Модель КМ Нонака и Такеучи основана на универсальной модели создания знаний и управления совпадениями.

Существует четыре различных способа преобразования знаний в модели преобразования знаний Нонака и Такеучи –

• Социализация (молчаливое молчаливое), т.е. косвенный путь,
• Экстернализация (молчаливое на явное), т.е. косвенное на прямое,
• Комбинация (от явного к явному), т. Е. Прямой путь, и
• Интернализация (явная для молчаливого), т.е.

Социализация – это метод обмена неявными знаниями посредством наблюдения, подражания, практики и участия в официальных и неформальных сообществах и группах. Этому процессу в основном препятствует создание физического или виртуального пространства, где данное сообщество может взаимодействовать на социальном уровне.

Экстернализация – это техника выражения неявных знаний в явных понятиях. Поскольку молчаливое знание глубоко усвоено, этот процесс является ключом к обмену знаниями и их созданию.

Комбинация – это метод интеграции концепций в систему знаний. Некоторые примеры или случаи могут представлять собой обобщение в форме отчета об обзоре, анализа тенденций, краткого исполнительного резюме или новой базы данных для организации контента.

Интернализация – это техника воплощения явных знаний в неявные знания.

Choo Sense-Makeing модель KM

Модель ЧУ, основанная на осмыслении смысла (1998), фокусируется на

• Смысл решений
• Создание знаний
• Навыки принятия решений

Эти три тесно взаимосвязанных процесса играют важную роль в раскрытии видения знаний организации, его потенциала для создания знаний и его стремления довести создание знаний до максимальных последствий.

Создание смысла – его долгосрочная цель – гарантия того, что организации будут адаптироваться и продолжать процветать в динамичной и сложной среде посредством поиска и интерпретации подходящей информации, позволяющей ей понимать изменения, тенденции и сценарии о клиентах, поставщиках, конкурентах и другие субъекты внешней среды.

Создание знаний – это процесс, который позволяет компании создавать или приобретать, систематизировать и обрабатывать информацию, чтобы генерировать новые знания посредством организационного обучения. Полученные новые знания позволяют компании развивать новые способности и возможности, создавать новые продукты и новые услуги, улучшать существующие и перепроектировать свои организационные процессы.

Принятие решений – Компания должна выбрать лучший вариант из тех, которые правдоподобны и представлены, и следовать им в соответствии со стратегией организации. Процесс принятия решений в компаниях ограничен принципом ограниченной рациональности.

Эта модель фокусируется на том, как информационные элементы выбираются и используются в организационных действиях.

Модель WIIG

Модель Karl Wiig KM (1993) отмечает основной принцип, который гласит, что для того, чтобы знание было полезным и ценным, оно должно быть организовано и синхронизировано.

Некоторые важные размеры в модели WIIGS KM –

• завершенность
• Связность
• Конгруэнтность и
• Перспектива и цель

Полнота – описывает, сколько релевантных знаний доступно из данного источника. Источники варьируются от человеческого разума до базы знаний (например, тактика или явное знание).

Прежде всего, мы должны убедиться, что знание является полным, если есть вся информация, имеющаяся по этому предмету, но если никто не знает о его существовании, они не могут использовать это знание.

Связность. В нем рассказывается о хорошо понятных и четко определенных отношениях между различными объектами знаний. Большинство объектов знаний связаны друг с другом, чем больше база знаний, тем более согласованным является содержание и тем выше его ценность.

Конгруэнтность – база знаний, конгруэнтная, когда все факты, концепции, перспективы, ценности, суждения и реляционные связи и связи между объектами согласованы. Большая часть содержания знаний не соответствует таким идеалам.

Перспектива и цель – это техника, с помощью которой мы что-то знаем, но с определенной точки зрения для конкретной цели. Мы организуем большую часть наших знаний, применяя к двойственным измерениям перспективы и цели.

Эта модель пытается определить различные уровни интернационализации знаний и поэтому может рассматриваться как дальнейшее уточнение четвертого квадранта интернализации Нонака и Такеучи.

Boisot I-Space

Эта модель основана на ключевой концепции информации, которая хороша и отличается от физического актива.

Буазо отличает информацию от данных, подчеркивая, что информация – это то, что наблюдатель будет извлекать из данных в зависимости от своих ожиданий или предшествующих знаний.

Модель Буазо можно рассматривать как трехмерный куб со следующими размерами –

• От некодифицированного к кодифицированному
• От конкретного к абстрактному
• От не рассеянного до рассеянного

Он предлагает цикл социального обучения (SLC), в котором используется I-пространство для моделирования динамического потока знаний на протяжении шести этапов –

• Сканирование – мудрость получается из общедоступных или распространенных данных.
• Решение проблем – Проблемы решаются, предлагая структуру и согласованность этих идей по мере того, как знания становятся кодифицированными.
• Абстракция – недавно кодифицированная мудрость обобщается на широкий спектр ситуаций, поскольку знание становится более абстрактным.
• Диффузия – новая мудрость делится с целевой группой населения в кодифицированной и абстрактной форме по мере распространения знаний.
• Поглощение – недавно кодифицированные идеи применяются к различным ситуациям, генерирующим новый учебный опыт по мере того, как знания усваиваются и производят усвоенное поведение и поэтому становятся не кодифицированными или молчаливыми.
• Влияние – абстрактное знание закрепляется в конкретных практиках, например, в артефактах, правилах или моделях поведения, когда знание становится конкретным.

Сканирование – мудрость получается из общедоступных или распространенных данных.

Решение проблем – Проблемы решаются, предлагая структуру и согласованность этих идей по мере того, как знания становятся кодифицированными.

Абстракция – недавно кодифицированная мудрость обобщается на широкий спектр ситуаций, поскольку знание становится более абстрактным.

Диффузия – новая мудрость делится с целевой группой населения в кодифицированной и абстрактной форме по мере распространения знаний.

Поглощение – недавно кодифицированные идеи применяются к различным ситуациям, генерирующим новый учебный опыт по мере того, как знания усваиваются и производят усвоенное поведение и поэтому становятся не кодифицированными или молчаливыми.

Влияние – абстрактное знание закрепляется в конкретных практиках, например, в артефактах, правилах или моделях поведения, когда знание становится конкретным.

Модель Буазо рассматривает компании как живые организмы. Их процесс роста и развития активов знаний внутри компаний постоянно меняется.

Это означает, что компании должны принять динамическую стратегию управления знаниями, которая учитывает динамический характер организационного цикла обучения.

Сложные адаптивные системные модели

Согласно теории ICAS (Интеллектуальные комплексные адаптивные системы), организация рассматривается как адаптивная, комплексная система.

Сложные адаптивные системы включают в себя множество независимых агентов, которые взаимодействуют друг с другом локально, и их совместное поведение вызывает сложные адаптивные явления.

Эти модели содержат ряд функций, обеспечивающих жизнеспособность любой живой системы в целом и организаций в частности.

Системы ICAS основаны на принципах кибернетики, которые используют механизмы связи и контроля, чтобы понять, описать и предсказать, что должна делать жизнеспособная организация.

Адаптивные системы включают множество независимых агентов, которые взаимодействуют. Их поведение делает возможным появление некоторых сложных обстоятельств адаптации. Общая модель сложного поведения является результатом всех взаимодействий. Внутри адаптивной модели интеллектуальные элементы состоят из людей, которые самоорганизуются, но могут оставаться частью общей иерархии организаций.

Задача состоит в том, чтобы использовать преимущество, предлагаемое силой людей, когда они сотрудничают, сохраняя глобальное чувство единства. Организации решают проблемы, создавая опции, используя ресурсы, как внутренние, так и внешние, которые могут повысить ценность по сравнению с первоначальным вводом.

Управление знаниями в ИТ-компаниях, а нужно ли?

Управление знаниями — далеко не устоявшееся и относительно молодое направление в мировой науке. Если завязывать управление на менеджмент, то понятие рассматривают рядом с инновациями, а значит чем-то новым. Если делать акцент на знаниях, то можно спуститься до бума экспертных систем конца 90-х, что тоже не сильно далеко. Интерес к теме в мировом сообществе возникает волнообразно: то пусто, то густо, но если принимать во внимание всё бОльшую информационную перегруженность, рано или поздно он опять возникнет.

Несколько определений

Определение знаний из области инженерии знаний и искусственного интеллекта:
Знания — это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.

Которое упускает из внимания само знание и сейчас больше на слуху:
В СУЗ (системы управления знаниями) знаниями называют все виды информации (включая руководства, письма, новости, информацию о заказчиках, сведения о конкурентах и технологии, накопившееся в процессе разработки).
Зачастую в словосочетании «управление знаниями» имеют в виду именно это определение, в результате чего всё скатывается к управлению на предприятии никак не кодифицированной информацией

Еще важно не забывать, что в термине «управление знаниями» можно оперировать такими понятиями как интеллектуальный капитал, интеллектуальные активы. Это тоже составляющая менеджмента.

Между тем

Между тем, если смотреть на хабр, то по тегу «управление знаниями» записей крайне мало. Лишь отчетливо прослеживаются упоминания об управлении знаниями в статьях, посвященных новым решениям из области коллаборативной работы (надо заметить, как коммерческих, так и нет). Причем обычно за это отвечает прикрученный вики-движок. И хорошо, если он будет с элементами семантики. Кто знает, может быть они зрят в корень и вскоре этот пункт станет ключевым в корпоративных системах. Остальное уже более-менее умеют или знают как сделать.

Однако есть и позитивные примеры. Использование поисковиками микроформатов. Ищем microdata и schema.org. А это уже хороший шажок в сторону семантики, по дороге к знаниям и с примерами, которые можно пощупать и которые успешно используются.

О чем это я

Введение затянулось. На остальном сэкономлю. Теперь по делу.

В общем заинтересовался я темой управления знаниями, в частности в софтверных компаниях, и даже тему диплома выбрал соответствующую: «модели и методы формирования корпоративной базы знаний софтверных компаний». Хотелось бы услышать мнение сообщества. Как обстоят дела, считаете ли это нужным или может быть абсолютно бесполезным. Подготовил небольшой опросник, который поможет это прояснить. Прошу уделить немного времени и заполнить его.
Область интересная. Вспомните рабочие ситуации. Чего не хватало, например, когда только устроились на работу? или при копании в чужом коде? или при тысячном объяснении менеджерам и маркетологам очевидных вещей. об использовании той или иной технологии в проекте и т.д. Вопросов, которые могут соприкасаться со знаниями, много.

Отдельно хотел бы обратить ваше внимание на ментальные модели. В опроснике будет отдельный вопрос по ним. Mind map в wiki и пример использования в i-Free.

Количество заполненных анкет станет своего рода индикатором интереса.

И конечно же спасибо за участие. Если исследование окажется конструктивным, обязуюсь представлять публике промежуточные результаты.

И еще раз опросник для заполнения.

• управление знаниями
• база знаний
• ит бизнес

Определение управления знаниями

Управление знаниями предполагает создание и использование информации организации, а также обмен и управление ею. Это междисциплинарный подход к достижению целей организации путем предоставления каждому доступа к нужным знаниям.

Управление знаниями определяет процессы создания, отбора, распространения, использования и управления в отношении знаний и информации, делая их доступными для всех.

Что такое база знаний?

База знаний — это хранилище, в котором можно сохранить и организовать всю необходимую информацию (или знания) для последующей передачи заказчикам, сотрудникам и даже партнерам. База знаний должна служить единым источником достоверных данных. Если вкратце, то она должна облегчать людям поиск решений проблем, ответов на вопросы или получение уточняющих сведений.

Что такое статья базы знаний?

Статьи базы знаний — это цифровые документы, составляющие ее. Статьи — это не просто стандартные документы; они могут быть представлены в виде текста целевой страницы, видео, изображений, инфографики или даже анимаций и онлайн-интервью. К ним могут относиться типичные вопросы, объяснения каких-либо действий (например, руководства или инструкции) или пошаговые указания по устранению неполадок.

Как создать статью базы знаний

При разработке и написании статей базы знаний необходимо учитывать несколько важных моментов. Во-первых, как автор вы не должны ничего предполагать по поводу того, что знает и чего не знает читатель. Нет таких вещей, которые были бы очевидны и не стоили того, чтобы включать их в статью базы знаний. В длинных статьях должны присутствовать якорные ссылки, ведущие пользователя к определенному месту на странице.

Статьи базы знаний должны быть легкими для чтения и простыми для восприятия, т. е. функции, проблемы и решения должны описываться повседневным языком в разговорном стиле. Заголовки должны быть простыми и уместными, особенно если статья предназначена для заказчиков. Избегайте отраслевого жаргона и технических терминов. Организуйте все статьи базы знаний в логическую структуру. Используйте ссылки (между частями) рационально, чтобы статья была краткой, легко читаемой и в то же время содержала исчерпывающие ответы.

Используйте изображения, чтобы сэкономить время читателей, сделать информацию более наглядной и внести ясность. Таблицы и снимки экрана могут значительно облегчить разъяснение нюансов и предотвратить чрезмерное усложнение статьи.

Что такое система управления знаниями?

Система управления знаниями хранит знания, которые улучшают понимание читателя, повышают эффективность совместной работы сотрудников и способствуют взаимодействию с заказчиками (CX).

Системы и программы управления знаниями обычно используются сотрудниками службы поддержки заказчиков, такими как специалисты центра контактов и технические специалисты по выездному обслуживанию. Однако они также могут использоваться непосредственно заказчиками через различные платформы цифрового самообслуживания, к которым могут относиться веб-сайты, чат-боты, цифровые помощники и приложения для смартфонов.

Как использовать систему управления знаниями?

Создайте единую платформу и последовательно предоставляйте релевантные ответы во всех контактных точках.

Для предоставления согласованных ответов по всем каналам требуется платформа управления знаниями с поддержкой как заказчиков, так и специалистов центра контактов. Использование термина «платформа» очень важно. У вас может быть несколько хранилищ, но статьи должны быть доступны в едином представлении. Предоставление релевантных ответов не ограничивается наличием организованной базы знаний. Знания приходят в различных формах — сообщения в сообществах заказчиков, руководства, техническая документация, форумы заказчиков, сайты социальных сетей — и это лишь некоторые из возможных форм. Успешное взаимодействие с заказчиками требует, чтобы содержание базы знаний было доступно вашим потенциальным заказчикам в любой момент и в каждой точке контакта в ходе взаимодействия с заказчиком.

Оптимизируйте содержимое, в нужное время внося нужные знания

Оптимизация содержимого имеет решающее значение. Начните с обдумывания своего содержимого в контексте целевой аудитории и попробуйте записать содержимое так, как сказал бы заказчик. Говорите на языке своих заказчиков, а не на жаргоне компании. Статьи в Интернете (и другая информация) должны быть сегментированы по заказчикам, а затем адаптированы к этим сегментам для облегчения самообслуживания и улучшения результатов поиска. Чтобы упростить поисковые запросы и предоставить будущим заказчикам наилучшие возможные ответы, подумайте об использовании платформы поиска знаний, которая будет собирать информацию, основываясь на взаимодействии заказчика с релевантным/нерелевантным контентом.

Предоставляйте нужные знания соответствующей аудитории по подходящему каналу

Расширяйте знания, охватывая области интереса своих заказчиков. Заказчики могут использовать различные каналы. Заказчики из некоторых сегментов могут посещать ваш сайт через мобильные устройства. Они также могут воспользоваться голосовым или цифровым помощником, запросить чат-бота или выполнить вход с ноутбука. Предоставьте средства доступа к статьям базы знаний по всем возможным каналам.

Расширьте возможности заказчиков и специалистов центра контактов

Используйте коллективные знания о продуктах, полученные от ваших заказчиков и специалистов, чтобы добиться существенных преимуществ. Предоставление специалистам точных и достоверных данных не только дает им ответы на вопросы заказчиков, но и позволяет им стать экспертами. Дайте своим специалистам возможность влиться в процесс создания знаний о продукте и отрасли. Таким образом вы сможете найти новые способы общения и взаимодействия с заказчиками.

Предоставьте заказчикам возможность обсуждать и оценивать ответы в вашей базе знаний, а также подписываться на эти ответы. Позвольте им оставлять отзывы и оценивать статьи базы знаний, чтобы улучшить качество статей и лучше понять, в чем заключаются преимущества или недостатки материалов. Но не останавливайтесь на этом. Помогите заказчикам стать авторами или соавторами статей с помощью сообществ заказчиков.

Постоянно контролируйте качество своих знаний

Используйте аналитику и отчетность, чтобы понять, какие статьи являются наиболее и наименее релевантными, какие ответы используются чаще всего, а какие вообще не просматриваются. Устранение неиспользуемых или бесполезных ответов помогает пользователям быстрее найти нужную информацию. Выявите пробелы в знаниях, оценивая показатели использования и успешности, а также изучая поисковые запросы заказчиков и специалистов. Это позволит понять, какие поисковые запросы не приносят результатов.

После выявления пробелов в содержимом определите, какие из них следует устранить в первую очередь. Маловероятно, что ваша база знаний когда-либо полностью избавится от пробелов, поэтому вам нужно сосредоточить свое внимание на устранении наиболее приоритетных недостатков. После нахождения ответа качество содержимого будет иметь решающее значение для достижения успеха как заказчиками, так и специалистами.

Системы управления знаниями (базами знаний) — мировой опыт

Управление знаниями (knowledge management) — это концепция, которая появилась примерно два десятилетия назад, где-то в 1990х. Пожалуй, можно сходу дать определение термину “управление знаниями” — это организация и систематизация информации и знаний в компании. Однако это определение звучит как-то расплывчато и слишком широко, но при этом — как ни странно — не дает увидеть полной картины. В самом начале становления систем управления знаниями Томас Давенпорт предложил определение, которым пользуются до сих пор:

«Управление знаниями — это процесс сбора, распространения и эффективного использования знаний».

Несколько лет спустя Gartner Group предложила более подробное определение:

«Управление знаниями — это система, которая предполагает интегрированный подход к поиску, сбору, оценке, восстановлению и распространению всех информационных активов предприятия. В состав таких активов могут входить базы данных, документы, политики, процедуры, а также знания и опыт отдельных работников, которые ранее не фиксировались».

У обоих определений очень организационная, корпоративная природа — ведь исторически системы управления знаниями формировались именно в организациях. Пожалуй, основная суть системы управления знаниями в сборе и фиксации информации и знаний, которыми владеют сотрудники, и в распространении этих знаний между всеми членами коллектива.

Состав системы управления знаниями на примере IBM

Чтобы наиболее наглядно изобразить, что входит в состав системы управления знаниями, рассмотрим таблицу для консультантов по управлению знаниями, разработанную в IBM. Она основывается на разграничении процессов сбора информации и объединения людей. Мы приводим ее с небольшими изменениями:

• Внутренние и внешние базы данных
• Архитектура контента
• Поддержка информационной службы (необходимо обучение)
• Сбор данных о лучших практиках (best practices)/ вынесенных уроках (lessons learned) и анализе проделанной работы

• Сообщества и обучение
• Указания, система “желтых страниц”, менеджеры компетенций (expertise locators – специалисты, которые владеют информацией о знаниях и навыках каждого члена коллектива и могут подбирать подходящих людей для выполнения поставленной задачи. Это актуально для крупных компаний с большими штатами сотрудников – прим. перев. )
• Инструменты, облегчающие поиск информации, программы для коллективного использования
• Команды реагирования на запросы

• Культурная поддержка
• Повышение осведомленности о существующих профилях и базах данных
• Сбор информации, которая пригодится в чрезвычайных ситуациях или в условиях сильного давления
• Поиск информации о лучших практиках

• Культурная поддержка
• Пространство — физическое и виртуальное: библиотеки, комнаты отдыха; культурная поддержка и программы для коллективного использования
• Путешествия и посещение встреч и мероприятий

Источник: Том Шорт, старший консультант по управлению знаниями в IBM Global Services

Явные, потенциально явные и неявные знания

В литературе знания, как правило, подразделяются на явные и неявные (которые находятся в головах сотрудников). Однако эта классификация кажется слишком упрощенной и даже вводит в некоторое заблуждение. Существует более продуманная и адекватная классификация знаний: явные, потенциально явные и неявные знания.

Явные: информация или знания, зафиксированные на материальных носителях.

Потенциально явные: информация или знания, которые еще не зафиксированы в материальной форме, но могут быть преобразованы в явные.

Неявные: информация или знания, которые сложно зафиксировать на материальных носителях.

В предметной литературе распространен классический пример “неявных” знаний от бизнесменов Нонака и Такеучи: для разработки и запуска в производство домашней хлебопечки требовались такие “кинестетические” знания, которые инженеры могли получить только работая рука об руку с пекарями и изучая ощущения от замешивания настоящего хлебного теста (Нонака и Такеучи, 1995).

Опасность упрощенного подразделения знаний только лишь на явные и неявные в том, что мы начинаем слишком упрощать методологии управления знаниями: для явных знаний используются методики “сбора информации”, для неявных — методики “соединения людей”. В этом контексте легко упустить тот факт, что в большинстве случаев требуется также преобразование неявных и потенциально явных знаний в явные — то есть их фиксация на материальных носителях.

Составляющие систем управления знаниями

Из чего состоит система управления знаниями? Очевидный ответ: из информации и данных, которые доступны всем членам организации через специальные порталы и системы управления контентом (content management systems). Система управления контентом — это наиболее очевидная и оперативная составляющая системы управления знаниями. Однако существуют еще три очень важных составляющих:

Базы извлеченных уроков (lessons learned)

В базе извлеченных уроков фиксируются и находятся в общем доступе те знания и опыт, которые были получены в ходе операционной деятельности, но не подлежат документированию в рамках стандартных процедур. В контексте управления знаниями упор обычно делается на сбор данных лично от участников деятельности, то есть превращение неявных знаний в явные.

Ранее в управлении знаниями использовался термин “лучшие практики” (best practices), но “извлеченные уроки” вскоре пришли на смену этому термину. Почему? Термин “извлеченные уроки” шире и содержательнее, в то время как “лучшие практики” ограничены по значению и явно подразумевают наличие какой-то одной “лучшей практики” для каждой ситуации. То, что в Северной Америке является лучшей практикой, может быть совершенно неуместным в контексте другой культуры. По инициативе ведущих международных консалтинговых фирм термин был заменен. Тем не менее, “лучшие практики”, а позднее “извлеченные уроки” стали отличительной чертой системы управления знаниями на ранних этапах развития.

История происхождения “извлеченных уроков”

Конечно, сам опыт сбора информации о лучших практиках или извлеченных уроках далеко не новый. Одним из возможных предшественников этой практики можно считать “разборы полетов”, которые проходили у пилотов после завершения миссий во времена Второй мировой войны. Основной целью таких разборов полетов была военная разведка, но очевидна была и дополнительная цель: сбор извлеченных уроков (хоть тогда этот термин и не использовался), чтобы передать знания другим пилотам и инструкторам.

Военные являются ярыми сторонниками концепции извлеченных уроков. Они обозначают уроки специальным термином: “отчет по результатам операции” (after action report). Суть концепции очень проста: не стоит полагаться на то, что сам участник операции подготовит отчет. Скорее всего, по завершении операции будет множество других дел, требующих его внимания. Должна существовать система, в рамках которой выделенный специалист по управлению знаниями проведет опрос участника операции, “отделит зерна от плевел” и обеспечит сохранение и распространение извлеченных уроков.

Современные примеры использования “извлеченных уроков”

Концепция извлеченных уроков ни в коем случае не сводится только лишь к военной отрасти. Лэрри Прусак (2004) описывает одно из самых слабых (по его мнению) мест корпоративных систем управления знаниями: зачастую по мере завершения проекта не проводится “разбор полетов” и не создается “отчет по результатам операции” — проектные команды быстро расформировываются, а члены команды назначаются на другие проекты. Организациям, которые работают по принципу проектных команд, необходимо уделять больше внимания сбору информации об извлеченных уроках и выделить ответственного за проведение такого рода работ.

Отличный пример “извлеченного урока” приводит консультант по управлению знаниями Марк Мацци (2003). История произошла, когда он работал в отделе управления знаниями в фармацевтической компании Wyeth. Компания Wyeth только что выпустила на рынок новый препарат для детей. Предполагалось, что продажи нового препарата будут выше, чем предыдущих: новое лекарство нужно было принимать раз в день, благодаря чему родителям было проще обеспечить соблюдение режима лечения.

Уровень продаж, достаточно высокий на начальном этапе, вскоре начал падать. Один из продавцов в ходе разговора с покупателями выяснил, что причиной падения продаж был неприятный вкус лекарства, вследствие чего дети отказывались принимать препарат. Решением стал апельсиновый сок, который прекрасно маскировал неприятный вкус лекарства. Продавцы стали предупреждать лечащих врачей, что лекарство нужно принимать вместе со стаканом апельсинового сока — и продажи выросли.

Недостатки системы извлеченных уроков

Однако применение на практике системы извлеченных уроков связано с определенными политическими и операционными сложностями. На многие вопросы оказалось сложно дать ответ. Кто решает, что извлеченный урок обладает определенной практической ценностью? Все ли работники имеют право на внесение в систему своих извлеченных уроков? Система работала наиболее успешно, когда находилась под постоянным наблюдением, которое подразумевало механизм проверки и утверждения извлеченных уроков до внесения их в систему. Насколько долго урок остается в системе? Кто принимает решение, что существующий урок больше не актуален?

Системе необходима четкая процедура проверки и фильтрации уроков. В противном случае процент действительно полезной информации в базе извлеченных уроков будет снижаться, а сама база станет громоздкой и неудобной.

Чтобы устаревшие уроки не загромождали систему, но оставались доступными при необходимости, нужно обеспечить процесс архивации данных.

Таким образом, прежде чем запускать систему извлеченных уроков, необходимо ответить на все эти вопросы и разработать четко отлаженные механизмы функционирования. В противном случае, система себя не оправдает и все ваши усилия по ее запуску пройдут впустую.

Определение местонахождения компетенций (expertise location)

Раз знания находятся в головах специалистов, то лучшим способом получить эти знания будет поговорить с этими специалистами. Однако поиск нужного эксперта, который обладает необходимыми знаниями, может стать настоящей проблемой.

Назначение системы местонахождения компетенций очевидно: поиск сотрудников организации, которые обладают знаниями в той или иной области. Такие системы раньше называли системами “желтых страниц”, но позднее появился более точный термин: expertise location — определение местонахождения компетенций.

Информационное обеспечение системы местонахождения компетенций происходит по трем каналам. Первый канал — это компетенции, указанные в резюме работников. Второй канал — это компетенции и области знаний, которые работники указывают в ходе самостоятельной оценки своих навыков (обычно это происходит посредством онлайн-анкетирования). И, наконец, третий канал — информация, автоматически полученная путем анализа входящих и исходящих коммуникаций работника. В состав анализируемых коммуникаций обычно входит email-переписка, а также активность в социальных сетях, таких как Twitter и Facebook.

Существуют специальные программные системы по подбору экспертов на каждый запрос. Большинство таких систем анализируют занятость экспертов, чтобы избежать их чрезмерной загрузки. Обычно это происходит так: система оценивает уровень необходимых компетенций, и, если наиболее подходящий специалист на данный момент занят, передает задачу следующему по уровню компетенции специалисту. В системе также можно установить приоритетность задачи: на наиболее важные задачи назначаются специалисты с максимально высоким расчетным уровнем необходимых компетенций.

Сообщества специалистов-практиков (communities of practice, CoPs)

Сообщества специалистов-практиков — это группы людей со схожими интересами, которые собираются вместе (лично или виртуально), чтобы поделиться опытом, обсудить проблемы и возможности, поговорить о лучших практиках и извлеченных уроках. Сообщества специалистов делают упор на социальную природу обучения в организациях.

Разговоры и обсуждения у кулера с водой в компаниях воспринимаются как должное, но если компания находится в разных географических регионах, необходим некий виртуальный “кулер с водой”. По тому же принципу, когда работники компании переходят с офисной работы на удаленную, необходимо создать им определенную виртуальную среду общения. В контексте систем управления знаниями под сообществами специалистов-практиков обычно понимаются группы специалистов, связанные посредством электронных каналов коммуникации. Преимущественно электронная природа связей объясняется тем, что сами системы управления знаниями зародились как способ обмена знаниями между географически удаленными подразделениями организации.

Классическим примером запуска сообществ специалистов может выступать Всемирный банк. Когда в 1995 году президентом Всемирного банка стал Джеймс Вулфенсон, он сосредоточил деятельность банка на распространении знаний о развитии. В связи с этим начали создаваться сообщества специалистов-практиков. Если такое сообщество занималось, к примеру, проблемами сооружения и обслуживания дорог в засушливых климатических условиях, то в него входили не только члены Всемирного банка, но и другие специалисты, обладающие знаниями и навыками в области сооружения дорог в засушливом климате: например, члены дорожного научно-исследовательского совета Австралии или работники департамента транспорта Аризоны.

Организация и обслуживание сообществ специалистов — не такое уж простое дело. Как отмечает Мери Дарем (2004), необходимо наличие как минимум трех ключевых ролей: менеджер, модератор и идейный лидер. Это не обязательно должны быть разные люди, но иногда это предпочтительно. Вот несколько вопросов, которые нужно продумать при формировании сообщества специалистов:

• Кто будет выступать в роли менеджера/модератора/идейного лидера?
• Каким образом будет осуществляться управление сообществом?
• Каждый ли сможет делать публикации в сообществе или предусмотрена система проверки/утверждения постов?
• Как планируется поддерживать сообщество живым и интересным?
• Когда и как (по каким правилам) удаляются посты?
• Каким образом архивируются удаленные посты?
• Кто проводит проверку активности сообщества?
• Кто ищет новых членов сообщества или выступает критиком степени полезности сообщества?

Как построить систему управления знаниями: опыт российских компаний

Компания запустила смешанное обучение для директоров региональных магазинов. Программа рассчитана на три года. В основе очные тренинги: сотрудников учат подбирать персонал, управлять KPI подчиненных. Дистанционно директора закрепляют пройденный материал: проходят электронные курсы по теме, решают тесты. Благодаря подходу за два года компания вдвое повысила профессиональный уровень директоров магазинов, значительно увеличила дополнительные продажи и базу постоянных покупателей.

Inventive Retail Group

Компания дистанционно обучает продавцов из 333 магазинов по всей России при помощи электронных курсов, диалоговых тренажеров и электронных тестов. Сотрудники могут открыть материал с телефона, планшета или компьютера в любое время. Многие учатся на рабочем месте, пока нет клиентов. Результат: качество сервиса в магазинах увеличилось на 40%, продавцы досконально выучили свойства каждого продукта и могут грамотно рассказать о его преимуществах клиенту.

Стадии развития систем управления знаниями

Если взглянуть на стадии развития систем управления знаниями с исторической точки зрения, можно многое понять о структуре этих систем.

Первая стадия: Информационные технологии

Причиной появления систем управления знаниями стали, по большей части, информационные технологии. Концепция интеллектуальной собственности выступила неким каркасом системы, а интернет стал инструментом. Организации с энтузиазмом приняли новые возможности, которые открывал интернет: обмен знаниями между подразделениями стал куда проще, отпала необходимость каждый раз “изобретать велосипед”, появилась возможность опережать конкурентов и повышать прибыль.

Термин “управление знаниями” впервые запустила консалтинговая компания McKinsey. Они быстро поняли, что создали отличный новый продукт, и в 1992 году Эрнст и Янг организовали первую конференцию по управлению знаниями в Бостоне. Главным результатом первой стадии развития систем управления знаниями стало то, что для повышения эффективности обмена знаниями и информацией стали использоваться новые технологии.

Первую стадию развития систем управления знаниями хорошо характеризует известное высказывание бывшего генерального директора Texas Instruments: “Если бы мы только знали, что мы знаем!» Именно на первой стадии в системах управления знаниями появились “лучшие практики” и “извлеченные уроки”.

Вторая стадия: Человеческие ресурсы и корпоративная культура

Развитие систем управления знаниями вступило во вторую стадию, когда стало понятно, что простое использование технологий не обеспечивает достаточно эффективного обмена информацией и знаниями. Необходимо было задействовать самих людей и культурные аспекты их взаимодействия. Вторую стадию можно было бы описать фразой про бейсбольное поле из старого фильма “Поле чудес”: “Если ты построишь его, они придут”. Хотя, если не уделить достаточное внимание человеческому фактору, такой подход легко может привести к быстрому и очень обидному провалу.

Стало очевидно, что применение систем управления знаниями должно повлечь за собой значительные изменения в корпоративной культуре. Возьмем, к примеру, описанный выше случай с детским лекарством, которое нужно было запивать апельсиновым соком. Доходы фармацевтов состоят не только из зарплаты, но и из премии, которую они получают по итогам продаж за год. Какой смысл фармацевту делиться с кем-то своим открытием, если это, скорее всего, повлечет снижение его премии в следующем году? Необходимы существенные изменения в корпоративной культуре, чтобы побудить сотрудников обмениваться информацией и знаниями. Таким образом, система управления знаниями выходит за рамки простого структурирования информации и обеспечения доступа к ней.

На второй стадии в системах управления знаниями появляются “сообщества специалистов-практиков”. Ключевым событием, ознаменовавшим переход от первой стадии ко второй, стала конференция The Conference Board 1998 года, которую посетило значительное количество специалистов из HR-подразделений. А в 1999 году количество специалистов по управлению человеческими ресурсами среди посетителей конференции впервые превысило количество IT-специалистов.

Третья стадия: Систематика и управление контентом

Осознание важности контента, а точнее его систематизации (то есть упорядочения, описания и структурирования) положило начало третьей стадии. Организации осознали, что в информации нет никакого толку, если нет возможности быстро отыскать нужные данные при необходимости. Так на третьей стадии в системах управления знаниями появились термины “систематика” и “управление контентом”. Тема управления контентом впервые была затронута на конференции KMWorld в 2000 году, а в 2001 на той же конференции управление контентом стало одной из самых обсуждаемых тем. В 2006 году на конференции был учрежден двухдневный мастер-класс, посвященный систематике, который проводится и в настоящее время.

Проблемы систем управления знаниями

Одной из важный проблем современных систем управления знаниями является сохранение знаний пенсионеров. Вопрос обостряется тем, что большой пласт сотрудников, рожденных в послевоенный период бэби-бума, сейчас выходят на пенсию. Одной из возможных техник работы с пенсионерами является подход извлеченных уроков: карьерный путь пенсионера рассматривается как проект, и по нему составляется отчет. Однако в результате мы получим огромную свалку данных, которые будут полезны лишь в отдельных случаях.

Гораздо более эффективным представляется вовлечение пенсионеров в работу, поддержание с ними связи посредством сообществ специалистов, а также с помощью систем местонахождения компетенций. Настоящую ценность представляет не информация, которую способен оставить после себя работник, а знания, которые создаются при взаимодействии пенсионера с текущими сотрудниками организации. Возможен такой сценарий взаимодействия: пенсионер говорит: “Мне кажется, что…”, на что ему отвечает текущий сотрудник: “Да, но здесь…”. Таким образом рождается дискуссия, в ходе которой пенсионер передает свои знания и участвует в нахождении лучшего решения. То есть решение является не просто результатом знаний пенсионера, а скорее результатом взаимодействия работников.

Еще один скачок в развитии системы управления знаниями обусловлен новым современным взглядом на знания организации. Все чаще к системе управления знаниями относят весь поток информации и знаний, которые могут быть полезны организации, включая внешние знания: информацию от поставщиков товаров и услуг, клиентов и т.д.

Есть ли будущее у концепции управления знаниями?

Ответ очевиден: есть. Возьмем хотя бы результаты библиометрического анализа: просто посчитаем количество статей в бизнес-литературе, которые описывают те или иные концепции бизнеса. Большинство таких концепций быстро набирают популярность, достигают ее пика примерно за 5 лет, а потом их показатели почти так же стремительно падают.

Ниже приведены графики популярности трех модных в последние годы концепций:

Круги качества, 1977-1986 Источник: Abrahamson, 1996	Всеобщее управление качеством, 1990-2001 Источник: Ponzi & Koenig, 2002	Реинжиниринг бизнес-процессов, 1990-2001 Источник: Ponzi & Koenig, 2002

Ситуация с управлением знаниями обстоит совершенно по-другому:

График показывает количество статей в бизнес-литературе с фразой “Knowledge Management” в заголовке.

Если добавить к этому списку статьи с аббревиатурой “KM” в заголовке, получим следующий график:

Цифры говорят о том, что управление знаниями — это не просто модное течение, у этой концепции есть будущее.

Зарегистрируйтесь прямо сейчас, и мы проведем для вас бесплатную демонстрацию возможностей системы и расскажем, как iSpring поможет решить ваши задачи по обучению сотрудников.

Записаться на вебинар → 14-дневная пробная версия

Если вам понравилась статья, дайте нам знать — нажмите кнопку Поделиться .

А если у вас есть идеи для полезных статей на тему электронного обучения — напишите нам в комментариях, и мы будем рады поработать над новым материалом.

Поставит на автопилот развитие сотрудников.
Быстрый старт онлайн‑обучения за 1 день.

Редактор iSpring. Рассказываю об инструментах для онлайн-обучения, пишу пошаговые инструкции для разработчиков курсов и перевожу полезные материалы по eLearning.