Системы управления знаниями

Что из себя представляет система управления знаниями? Поскольку сама концепция зародилась за рубежом, за ответом на этот вопрос мы обратились к зарубежным источникам. Перед вами перевод популярной статьи “What is KM? Knowledge Management Explained” Майкла Е.Д. Кёнига — профессора и бывшего декана Колледжа информационных технологий и информатики Университета Лонг Айленда.

В этой статье мы рассмотрим:

Что такое управление знаниями?

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:

Сбор информации и кодификацияСоединение людей и персонализация
Прямой поиск и использование информации и знаний
  • 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
СОБИРАЕМ УРОЖАЙ (HARVEST)ЗАПРЯГАЕМ (HARNESS)
Интуитивное исследование и изучение
  • 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
ОХОТИМСЯ (HUNTING)СТРОИМ ГИПОТЕЗЫ (HYPOTHESIZE)

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?

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: графикВсеобщее управление качеством: графикРеинжиниринг бизнес-процессов: график
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:

Статьи об управлении знаниями: график

Этот 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:

Управление знаниями: график упоминаний в бизнес-статьях

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

Редактор статьи: