Основные понятия управления знаниями. Концепция управления знаниями в современных организациях. Знание в условиях организации

Основные понятия

Сейчас все чаще употребляется термин «управление знаниями». Однако употребляется этот термин часто неоднозначно и по-разному. Начнем с определений.

«Под управлением знаниями в общем случае понимается дисциплина, которая обеспечивает интегрированный подход к созданию, сбору, организации, доступу и использованию информационных ресурсов организации. Эти ресурсы включают в себя корпоративные базы данных, текстовую информацию, такую как документы, описывающие правила и процедуры, и, что наиболее важно, неявные знания и опыт сотрудников организации» .

Это довольно авторитетное определение международной фирмы IBM. Согласно этому определению, видно, что управление знаниями есть достаточно сложная и совершенная система управления информацией. Об этом же говорит и другое определение ниже.

»Под корпоративными знаниями понимается различная деловая информация, которую необходимо иметь для поддержки на высоком уровне основных бизнес-процессов предприятия, а также для быстрого реагирования на динамику рынка. В более широком смысле знания - это информация, материализованная в процессе решения конкретной задачи в виде каких-то конкретных действий людей, стремящихся достичь своих конкретных целей» .

Рассмотрим другие определения.

«При внедрении технологий управления знаниями особое внимание мы уделяем стратегии создания и развития хранилищ корпоративных данных, которую мы увязываем со стратегическими аспектами развития всей компании и потребностями конкретных бизнес-процессов» .

Согласно этому определению получается, что управление знаниями есть достаточно сложная и совершенная система управления данными.

На самом деле противоречия в этих определениях нет. Во-первых, во многих англоязычных публикациях специально отмечают, что knowledge management – это единый термин, определяющий определенного уровня сложности кибернетическую программную систему. И это не есть management of knowledge.

3Понятие знания

Тем не менее, до сих пор не прекращаются попытки разобраться, в чем разница между тремя понятиями – данные, информация и знания . А вопрос об этом концептуально очень важен. Как отмечается многими авторами, проблема заключается в том, что знание, как и другие базисные философские категории, довольно трудно описать и определить прямым образом, по образу и подобию понятия «предел последовательности». В данном случае категория «знание» (как и множество) можно считать базисным и не определяемым.

Например, рассмотрим такие определения. Так, Аристотель в своем труде «метафизика» говорит, что стремление к знанию – одно из основных свойств человека. Или более современные:

Cognition is a prosess of active exploring the environment and creating various types of new knowledge by some entity in order to optimize its living processes and/or gain goals.

«Познание есть процесс активного исследования окружающей среды и создания различных типов знания с целью оптимизации жизненных процессов и достижения тех или иных целей».

"Знания есть совокупность понятий и представлений об объективной действительности, их внутренне взаимосвязанных систем (суждений, положений, концепций, теорий и т.д.), вырабатываемых обществом в процессе познания и преобразования мира. Зародившееся в эпоху первобытного духовно-физического синкретизма трудовой деятельности человека и продуцируемое в последующем в специализированной - научной - деятельности общества в первую очередь для достижения практических целей знание все шире охватывает объект, все глубже проникает в его тайны, т.е. развивается как в экстенсивном, так и в интенсивном плане... "

Это примеры общефилософского, достаточно корректного, но также довольно бесполезного для практических приложений определения.

Как можно видеть из этих определений, они дают общее представление о том, что такое знание или познание, как когнитивный процесс. Но, для того, чтобы построить КС, основанную на знаниях, этого мало. Нужно знать по меньшей мере:

Чем знание отличается от подобных ему понятий – данных и информации.
Какие существуют способы представления или обработки знаний в КС.
Какие существуют источники знания?

Поэтому в задачах информатики можно и более удобно определить категорию знания в каком-то смысле косвенно – через самые разнообразные его свойства и методы обработки (Колесов). Видимо, в нашем случае тоже придется пойти этим путем.

4Локализация знания.

По-видимому, проще всего начать с вопроса – «где находится знание?». То есть с проблемы его локализации. Эта проблема не настолько тривиальна, как может показаться. Для этого лучше всего начать с классики. Как уже говорилось выше, Григорий Сковорода впервые в своем сочинении «Потоп змиин» описал концепцию трех миров. Согласно его описанию, в первый мир входит окружающая нас реальность (по английски Reality – R). Во второй мир входит внутренний мир человека (английский термин Mind или М). Третий мир, согласно Г. Сковороде, есть мир знаков (signs – или S) . Действительно, этот мир не пересекается ни с одним из первых двух миров. Трудно сомневаться в автономности существования мира знаков в эпоху Интернета. Особенно, если это было предсказано более двухсот лет назад. И независимо от Сковороды к открытию третьего мира пришли некоторые западные философы XX века – например Карл Поппер. Этот мир он даже называл «третьим миром» .

Как известно, философские системы в зависимости от признания первичности существования одного из первых двух миров делятся на материалистические (первичность материального или реального мира R) или идеалистические (первичность духа или внутреннего мира М). Однако, понятие слова как обобщенный образ знакового мира также встречается в текстах, и даже в очень древних. Обсуждается также и вопрос о его существовании и первичности. Так, гностическое евангелие от Иоанна начинается со слов «Вначале было Слово, и Слово было у Бога и Слово было Бог». Достаточно ясно сказано о Слове как о третьем мире и о проблеме его первичности, происхождения и т.д. – причем достаточно авторитетным автором. Если приостановить теперь философские и богословские рассуждения, то можно перейти к практическим выводам о локализации знания в одном из этих трех миров.

То есть, теперь можно продолжить рассуждение о том, как эта теоретическая конструкция может послужить информационным технологиям, в частности, более ясному пониманию того, что есть знание. Здесь, как уже говорилось, более актуальной и плодотворной является проблема не первичности, а принадлежности. Действительно, данные – это явления реального мира. Это намагниченные участки дисков, бороздки грампластинок и CD, модулированные радиоволны и т.д. Их можно измерить, а часто и увидеть или пощупать. Однако эти данные несут в себе закодированную информацию, которая может быть воспринята только если она преобразуется в знаки – например, визуальные, звуковые. На экране компьютера мы видим их знаковое содержание. Через динамик мы слышим закодированные звуки с грампластинки или переданные по радио. Это не является открытием, а констатацией факта. То есть информация имеет знаковую природу и принадлежит миру знаков. Аналогичное рассуждение приводит к выводу, что знание принадлежит внутреннему миру человека. В полном объеме только в сознании человека происходят сложные и простые когнитивные процессы – от сложных доказательств теорем до аристотелевых силлогизмов. И сейчас ведутся работы по моделированию и переносу самых элементарных их этих процессов в кибернетические системы.

Для пояснения (хотя бы в первом приближении) этого важного факта можно привести достаточно тривиальный пример из школьной практики. Школьные учителя занимаются тем, что управляют процессом преобразования информации, находящейся в школьных учебниках (которые школьники часто читают «от сих до сих») в знания. При этом при опросе учеников учителя профессионально при помощи специальных вопросов выясняют, находится ли в голове у школьника запомненная информация из учебника (то есть он урок зазубрил) или она преобразовалась в знание. Более точно один из критериев различимости информации и знания будет описан ниже.

Итак, данные – это объекты материального мира. Информация – это знаки, полученные при преобразовании данных в сознании человека или в процессоре компьютера. Знания же пока есть только у человека или в самом элементарном виде в кибернетических системах (КС). Но пока не в системах управления знаниями, которые так часто называются из маркетинговых соображений и представляют собой чаще всего очень совершенные системы управления информацией (или данными – так как обработка начинается со считывания данных, преобразования их в информацию и т.д.).

5Элементарный акт обработки знания. Критерий существования знания.

Можно теперь проиллюстрировать и уточнить проделанное рассуждение. Действительно, если мы введем в КС следующие два факта:

1. Студент Петров учится в 925 группе.

2. Студенты Иванов и Петров учатся в одной группе.

Если после этого мы сделаем системе запрос:
- В какой группе учится студент Иванов?
То на этот вопрос ответит любой школьник, но представляется интересным узнать – какая система управления знаний ответит правильно на такой вопрос.

Здесь и пролегает различие между самой передовой системой управления знаниями (в описанном выше смысле – как совершенная ИС) и системой, на самом деле способной обрабатывать знания. Такой системе присуще существенное свойство, которое можно принять за критерий определения настоящей системы, работающей со знаниями – а именно способность порождать новые или прибавочные знания в результате собственных внутренних когнитивных процессов . Можно здесь вернуться к примеру со школьниками. Конечно, в таком простейшем случае любой школьник ответит, в какой группе учится Иванов. Однако, прочитав заданный учителем текст из учебника, не каждый школьник способен преобразовать его в знания, то есть уметь при необходимости порождать новые знания.

Как уже говорилось в предисловии, одной из целей, преследуемых в данном курсе есть стремление максимально ясно (в условиях, когда этой ясности, например резкой границы между понятиями) описать тем не менее основные понятия, парадигмы и технологии, понимаемые в информатике под термином «управление знаниями» или часто употребляемым его английским эквивалентом “knowledge management”.

Итак, мы знаем, что знания находятся в сознании человека или достаточно сложной КС. Критерием того, что там находятся знания по какой-то проблемной области есть способность порождать (генерация или автогенерация) новых знаний. Можно сказать, что это критерий генерации прибавочного знания есть способности ИС (КС) обрабатывать знания.

6Источники знаний

Следует сразу обратить внимание еще на один важный факт, требующий для понимания некоторой философской культуры. Источник знания не есть еще само знание. Текст есть знаковая конструкция и часто содержит знание. Но текст есть не знание, а только его источник. Знания из текста еще нужно извлечь. Человеку или КС. Библия содержит много знаний, но всякий извлекает их по-своему и не все, что оттуда можно потенциально извлечь. Хотя часто можно встретить утверждение, что текст (особенно высокоформализовавнный текст – например математическая статья) – это знание. Это справедливо разве что в том смысле, что знания оттуда легче извлекать. Это также справедливо для реальной действительности – окружающего нас материального мира. Там в скрытой форме содержится огромный объем знаний. И выявить и описать их – задача самых разных наук. То есть окружающий нас материальный мир - это тоже есть не знание, а только его источник. Также как и одно из его реализаций – данные на любом материальном носителе.

Здесь можно только кратко коснуться проблемы извлечения знаний. Полученные знания могут быть представлены (то есть заново овеществлены) в самой различной форме – законов, универсалий, определений и даже не вполне понятных текстов.

7Понятие предметной области (knowledge domain)

Пользуясь парадигмой трех миров, теперь можно достаточно четко определить понятие предметной области (ПО) или knowledge domain или просто domain, часто используемой в информатике и других когнитивных науках. Действительно, по признаку принадлежности к одному из трех миров, человеческую деятельность (часто формально) можно разделить на три вида – предметную деятельность, реализуемую в материальном мире (R), мыслительную деятельность и знаковую деятельность. На практике их часто невозможно разделить. Даже для того, чтобы построить сарай, нужно в голове иметь его замысел и набросать на бумаге простейший план.

Поэтому под предметной областью, относящейся к данной задаче (теоретической или практической) имеется в виду то множество материальных, мыслительных, знаковых объектов, их качеств и взаимосвязей, задействованных в данном виде деятельности.

Чтобы изложение не было слишком абстрактным, можно взять для упражнения определение ПО для биллиарда, футбола, оперы, жилищного строительства и т.п. Такая возможность будет реализована при выполнениии лабораторной работы по кодированию онтологий.

Диалектика соотношения – «знания-информация-данные»

Как уже говорилось, знания,-информация и-данные – не одно и то же. Но очень часто их употребляют одно вместо другого и для этого есть основания. Действительно, расширим описанный выше пример о студентах и представим, что в КС занесено огромное количество информации (конечно, в форме данных) о студентах. Представим, что наша КС не способна к выводам, т.е. к порождению новых знаний. Тем не менее, она будет способна отвечать, то есть выдавать обратно пользователю по его запросу всю введенную в нее информацию. Представим теперь, что рассматриваемая КС уже способна делать простейшие выводы, описанные выше, хотя бы в рамках аристотелевых силлогизмов. Ясно, что с точки зрения пользователя здесь нет большой разницы, хотя с другой стороны, разница принципиальна. Поэтому, есть основания считать некоторую ИС, в которой хранится всего лишь огромное количество фактов, то есть информации системой управления знаниями с точки зрения практики, даже если она не способна делать простейшие выводы, то есть порождать новые факты.

Более того, на практике часто это не различимо. Пользователь не знает, каким образом в его ИС введена информация о студентах Иванове или Петрове. Для того, чтобы узнать, в какой группе Иванов, нужно только найти нужную запись. А для того, чтобы узнать, в какой группе Петров, нужно сгенерировать новое, до сих пор не известное знание. Но в обоих случаях это выдается в одинаковом виде. Только в последнем случае новую информацию нужно породить. Происходит процесс, описываемый следующей схемой –
К _____> I _____> D
Этот процесс называется процессом овеществления или реификации знания.

Можно еще раз повториться, что для полного понимания этого процесса требуется некоторая философская культура. Для адекватного понимания таких процессов, собственно, и изучается философия в вузах.

Итак, типовая система, способная к обработке, то есть к извлечению и порождению новых знаний будет состоять из двух взаимосвязанных блоков – базы знаний (KB – Knowledge Base) и когнитивного процессора или процессора знаний (KP – Knowledge Processor), который, собственно, и реализует функцию обработки знаний, записанных в КВ:
Для пользователя по его запросу эти знания должны быть сгенерированы и преобразованы в форму информации (реифицированы):
User <____> I <___>
Форматы представления знаний в КВ и способы их обработки в КР будут обсуждаться ниже.

Новый тривиум.

Как уже говорилось здесь во введении, сейчас, видимо, не требует доказательства факт бурного роста различного рода знаковых систем, повышения их роли в жизни общества, их поразительное разнообразие а также многие другие их функции и свойства. Семиотика как наука об общих свойствах знаков и знаковых систем, из периферийной, экзотической или вспомогательной науки (нечто наподобие нумизматики) превращается в одну из ведущих научных дисциплин (по крайней мере в информатике).

Действительно, в прошлом, несмотря на существование многих знаковых систем (ЗС), ведущей и основной ЗС был естественный язык (ЕЯ). Поэтому классическое образование людей строилось на тривиуме наук (откуда появилось выражение «тривиально») – грамматике, риторике и богословию. Если вспомнить о предмете этих наук, то, с точки зрения семиотики, грамматика – это синтактика ЕЯ, а риторика и богословие позволяют правильно описывать семантику и реализовывать прагматическую функцию речи, следовательно, строить все свое поведение. С учетом изложенного выше, следует признать необходимость нового тривиума, построенного уже на семиотике «в чистом виде», положенной в основу преподавания – то есть на изучении синтактики, семантики и прагматики знаковых систем.

Эффективность технологий, построенных на принципах нового тривиума, учитывающего реалии и универсалии трех миров (реального, знакового и сознания) может быть проиллюстрирована на примере технологии получения американцами информации у своих пленных в Ираке. Действительно, только специалист мог заметить в противоречивых сообщениях СМИ многие существенные черты этой технологии. Но там были особенности, на которые стоило обратить внимание. Действительно, практически не подвергая серьезному физическому воздействию тела иракских пленных, им наносили жестокие (согласно нормам их мусульманской культуры) моральные пытки, заставляя принимать непристойные позы. Но дело не ограничивалось этим. Делались фотографии с угрозой их публикации с целью дискредитации этих людей в глазах их родственников и соседей, что было равнозначно их гражданской смерти (). Видимо, эти технологии, построенные с учетом семиотических особенностей местной цивилизации, оказались эффективнее примитивного вышибания показаний.

Локальные системы обработки знаний

Синтактика, семантика и прагматика представления знаний

В рамках данного изложения нет необходимости и возможности разобрать все разнообразие систем представления знаний. Однако, достаточно реально описать наиболее распространенные из них. К таким структурам можно отнести предикаты (или – более обобщенно говоря – логические исчисления), фреймы и семантические сети. Все эти три структуры достаточно подробно описаны в разнообразной литературе. Поэтому здесь будут затронуты только основные принципы их построения.

Итак, логические предикаты выражаются достаточно просто в нотации, принятой в специально созданном для их обработки языке программирования пролог. Так, для описания факта о том, что Джон есть отец Мери, нужно написать такое выражение –
Father(Джон, Мери)
Такая запись уже позволяет отвечать на вопросы типа – «кто есть отец Мери», «чей отец Джон». Можно образовывать гораздо более сложные логические структуры, выражающие знания в любой предметной области. Они подробно описаны в многочисленных руководствах по прикладной логике и по языку программирования пролог. Следует обратить внимание на тот положительный факт, что имеется в наличии уже готовый когнитивный процессор (КР) для обработки баз знаний (КВ), построенных на предикатах, - язык пролог. Системы, построенные на таких структурах достаточно эффективны. Так, система, GEOBASE, положенная в основу одной из лабораторных работ (и свободно доступная в Интернете), достаточно хорошо описывает такую ПО, как география США, отвечая на вопросы, заданные на ограниченном английском (естественном языке - ЕЯ). Эта система легко расширяется и перестраивается под любую другую ПО.

Справедливости ради следует сказать, что авторство такой системы представления знаний в форме силлогизмов восходит, видимо, к Аристотелю.

Системы знаний, основанные на фреймах представляют собой рамки или таблицы (что и есть по-английски фреймы), разделенные на ячейки-слоты. В них записываются элементарные единицы знания. Так, воспроизведенный выше пример про Джона и Мери запишется в форме фрейма в виде таблицы с именем Father из двух ячеек (слотов), в которые записаны соответственно информация – имя отца и ребенка. Только программу КР, обрабатывающую фреймы, нужно писать самому. Одним из первых знания в форме фреймов предложил кодировать Марвин Минский в США в 60-е годы. ХХ века Легко видеть, что фреймы могут быть преобразованы в предикаты и обработаны программами на языке пролог.

Очень удобная и наглядная форма представления знаний суть семантические сети (СС). Их активно развивают большое количество ученых, а также научных лабораторий и коммерческих предприятий по всему миру. Очень подробная информация о СС представлена в Интернете и в публикациях Джона Совы (John Sowa). В СС объекты ПО представляются прямоугольниками и они соединяются дугами, обозначающими их качества или связи. Для удобства описания в дугах находятся окружности, в которые вписаны значения этих дуг.

Так, английское предложение – Cat is on the mat. – будет представлено в форме СС в виде –
-----(on)-----
В форме СС может быть представлена очень сложная и разнообразная информация. Отдельные фрагменты СС легко соединяются между собой. Но программы их обработки надо тоже писать самому. Это можно наглядно увидеть на сайтах Джона Совы. Отдельные смысловые единицы также легко могут быть представлены в форме СС через набор типовых смысловых связей (дуг):

Простейшие когнитивные процессы.

Формы представления когнитивных процессов

Процессы обработки знаний (когнитивные процессы) достаточно сложны и не вполне изучены. В настоящее время, как уже говорилось, делаются попытки перенести, смоделировать некоторые из них в КС, тем самым применить их для практической деятельности человека. Эти когнитивные модели могут воплощаться в самых разнообразных формах. Зачастую даже можно сказать, что один и тот же когнитивный процесс можно описать, смоделировать или формализовать по-разному – в зависимости от прагматических потребностей данного приложения.

Процесс понимания знака

Справедливо начать с рассмотрения простейшего когнитивного процесса – процесса понимания отдельного знака, отчасти разобранного в выше при определении понятия «знак». Действительно, человек, или, что сейчас важнее для нас – КС, так или иначе восприняв знаковый объект S, порождает в себе его образ S1. Знак, по определению есть то, что замещает в сознании другой объект – денотат D. Это значит, что в сознании активизируется образ денотата D1. При этом сам денотат D может быть даже не доступен непосредственному наблюдению. Тогда мы можем сказать, что произошел акт простейшего понимания отдельного знака, описываемого схемой:

S _____> { S1 ____> D1 }
Адресат знака понимает, что речь идет о конкретном денотате, даже не воспринимая его. Действительно, если мы видим слово «стол» (S), то у нас возникает его зрительный образ, от которого в результате мы приходим к образу (понятию) стола, даже если мы его непосредственно не наблюдаем. Процессы, происходящие в сознании, заключены в фигурные скобки. Ясно, что такой процесс понимания отдельного знака нетрудно смоделировать и реализовать в КС, мультиплицировав его на понимание целых знаковых синтагм.

8Процесс генерации (автогенерации) элементарной единицы знания

Этот процесс, лежащий в основе силлогизмов Аристотеля, описан более двух тысяч лет назад. Так, знаменитый силлогизм Barbara будет обрабатываться следующим образом. Если «Сократ – человек» и «Все люди смертны», то «Сократ – смертен». Очень важно заметить, что этот когнитивный процесс содержит в себе как элементарный подпроцесс описанный выше процесс знакового понимания. Первые два утверждения воспринимаются человеком или КС в процессе их знаковой обработки, описанной выше. Его результатом явилось генерация нового знания - «Сократ смертен». Как и в случае знакового понимания, этот процесс происходит внутри, во внутреннем мире (сознании) человека или при помощи когнитивного процессора в КС. Нетрудно видеть, что такой процессор легко может быть реализован на базе языка пролог.

Формула Брукса

Следующим уровнем описанных выше обобщения когнитивных является формула Брукса. Действительно, если в КС (это с поправками на терминологию будет справедливо и для человека, но далее мы будем говорить о кибернетических аспектах этих процессов, имея в виду их реализацию в программных продуктах) уже содержится в знания как некоторая структура (S), которая может быть обработана ее когнитивным процессором К, то при знаковом понимании следующей порции информации I, эта структура должна быть воспринята, понята и записана в ее базу знаний. В самом элементарном виде это может быть описано следующей формулой:

K(S) + I = K(S + S1)
Однако, анализируя эту формулу, можно прийти к выводу, что не всегда происходит так. Во-первых, не вся информация вообще говоря, может быть воспринята и обработана. Тогда формула Брукса будет выглядеть так:
K(S) + I1 + I2 = K(S + S1)
Здесь I2 обозначена информация, по тем или иным причинам не понятая и не обработанная. Однако, и когнитивные процессы, происходящие внутри КС эта формула не всегда описывает точно. Действительно, база знаний S не всегда аддитивна. Поэтому более корректно говорить о преобразовании S в S1. Тогда формула преобразуется к следующему виду.
K(S) + I1 + I2 = K(S1)
Но и здесь можно сделать последнее уточнение. Вообще говоря, после понимания полученной и обработанной информации может измениться и сам когнитивный процессор, стать другим (в каком-то смысле умнее). Тогда наша формула преобразуется еще раз к следующему виду.
K(S) + I1 + I2 = K1(S1)
Имея в виду, что новое знание (S1) и «поумневший» когнитивный процессор (К1) сделались такими при понимании только части информации (I1).

Управление знаниями {knowledge management, КМ) обобщенно можно определить как процесс интегрированной трансформации корпорацией своих интеллектуальных активов в прибыль и материальные ценности. Этот процесс затрагивает организационные, технические и культурные аспекты деятельности корпорации. Управление знаниями (УЗ) предусматривает полный цикл операций с корпоративными знаниями (документами, базами данных и знаний, электронным контентом и опытом персонала): идентификацию, извлечение, хранение, преобразование, распределение и использование. Управление знаниями делает возможным использование коллективного опыта и знаний (социального капитала) и превращение их в корпоративный капитал.

УЗ включает в себя совершенно разные составляющие: обмен знаниями, управление внешними потоками информации, обучение, структуризацию знаний в корпорации, совместную работу в социальных сетях, управление взаимоотношениями с клиентами и др.

Существуют и другие определения УЗ.

Управление знаниями - дисциплина, которая обеспечивает интегрированный подход к созданию, организации, доступу и использованию информационных ресурсов организации: структурированных БД, текстовой информации, документов, описывающих правила и процедуры, а также наиболее важное - неявные знания сотрудников и др. (определение Gartner Group) .

Управление знаниями - формальный процесс, который состоит в оценке организационных процессов, людей и технологий и создании системы, использующей взаимосвязи между этими компонентами, с целью предоставления нужной информации нужным людям и в нужное время, что приводит к повышению продуктивности (определение НУС) .

Управление знаниями как понятие объединяет систематические процессы, благодаря которым знания, необходимые для успеха организации, создаются, сохраняются, распределяются и применяются.

Понятие «управление знаниями» несет двойную смысловую нагрузку: это и технология менеджмента, и информационная технология (рис. 3.1). Однако фактически речь идет о синтезе этих технологий, объединенных понятием «управление знаниями корпорации».

Рис.

Часто отождествляют термины «управление знаниями» и «менеджмент знаний», хотя между ними есть существенные различия. Управление знаниями относится к чисто функциональной задаче - управлению систематизированной информацией. Менеджмент знаний , или менеджмент, основанный на знаниях,- целенаправленная организация деятельности всей корпорации, где знания рассматриваются как главный стратегический фактор успеха. То есть управление знаниями - лишь составная часть этой глобальной задачи.

Управление знаниями является одной из основных концепций развития бизнеса наряду с всеобщим управлением качеством, процессным подходом и реинжинирингом бизнес-процессов, электронным бизнесом, методологиями сбалансированной системы показателей (BSC ), системы экономической добавленной стоимости (EVA) и др. В ближайшее время УЗ станет ключевой технологией, определяющей парадигму менеджмента.

Стратегическими задачами УЗ являются:

аудит и оценка имеющихся ресурсов знаний, их источников и информационных ресурсов корпорации;
определение актуальных и определяющих знаний и информации для данного типа бизнеса;
определение типа сценария управления знаниями корпорации;
разработка классификации корпоративных знаний;
определение технологической составляющей проекта и выбор необходимых ИТ-решений.

Основная роль управления знаниями - не в снижении затрат, а в существенном усилении конкурентного преимущества для внедривших его корпораций. В табл. 3.3 представлена эволюция базовых концепций менеджмента, смена которых показывает поиск наиболее эффективных технологий на различных уровнях.

Таблица 3.3

Базовые концепции менеджмента

Парадигма менеджмента	Комментарий
Финансово-ориентированный менеджмент	Стал актуален для предприятий в начальный период перехода к рыночной экономике, придя на смену чисто производственным задачам
Маркетинг-менеджмент	Пришел на смену предыдущей парадигме при переходе от рынка производителя к рынку покупателя. Управление на основе маркетинга как определяющей идеологии
Менеджмент качества (процессно-ориентированный менеджмент)	Как концепция менеджмента не сводится к функциональной задаче управления качеством (задаче ОТК), а предполагает выстраивание бизнеса на основе идеологии качества организации и совершенствования процессов деятельности, ориентированной на удовлетворение правильно идентифицированных требований клиентов
Менеджмент знаний (когнитивный менеджмент)	Тесно связан с концепциями нематериальной экономики, экономики знаний, лежащими в основе оптимальной организации процессов компании

Начальной базовой концепцией можно считать финансово-ориентированный менеджмент. При переходе к рынку покупателя его заменил маркетинг-менеджмент, в котором определяющей идеологией управления стал маркетинг. На смену маркетинг-менеджменту пришел менеджмент качества , предполагающий выстраивание бизнеса на основе идеологии качества, в том числе качества организации и совершенствования процессов деятельности, направленной на удовлетворение правильно идентифицированных требований клиентов. Переход к менеджменту знаний (когнитивному менеджменту) произошел тогда, когда начался поиск надежной основы как для более точной и быстрой идентификации потребностей клиентов, так и для оптимальной организации бизнес-процессов .

То, что мы сегодня называем управлением знаниями, появилось на свет лет пятнадцать назад как новое направление в менеджменте. Вначале УЗ никак не было связано с информационными технологиями. Первоначальной целью было создание руководств и методик для оптимального использования интеллектуального потенциала работников компаний. Знания были признаны экономической категорией, и спустя короткое время появились информационные технологии для работы с ними. О том, зачем нужно УЗ для деятельности предприятия, какие преимущества оно дает, весьма полно описано в отчете Knowledge Management Research Report 2000 . Из этого документа следует, что для большинства европейских и американских предприятий внедрение УЗ стало реальностью.

Аналитики IDC прогнозируют существенный рост рынка консалтинговых услуг и технологий УЗ, вследствие чего его объем увеличится до 10 млрд долл. Косвенно о перспективности этого сегмента рынка можно судить и по тому, какое внимание уделяют ему крупные компании. Например, в IBM выделили его в отдельное направление , а это, как известно, довольно точный барометр: корпорация выходит на рынок, если только счет идет на миллиарды.

Актуальной задачей становится проблема введения единой терминологии и стандартизации в области управления знаниями. Стандартизация является частью процесса превращения технологии в товар, в предмет потребления. Существование стандартов помогает завоевывать рынки, стимулирует конкуренцию, повышает уровень компетенции производителей посредством более широкого распространения лучших практик. Есть еще один весомый аргумент в пользу стандартизации процессов управления знаниями. В западной практике банки и бухгалтерские фирмы стремятся убедить компании постоянно учитывать свои «невидимые активы». В будущем у любой организации могут запросить балансовый отчет с показателями, характеризующими состояние интеллектуального капитала. Аудит знаний становится нормой.

Активно разрабатываются американский (Proposed Draft American National Standart. Knowledge Management Vocabulary, 2003) и европейский (European Guide to good Practice in Knowledge Management, 2004) стандарты в области управления знаниями. В 2005 г. Standorts Austra- lia опубликовала вторую версию стандарта Австралии по KM «Interim Australian Standart. Knowledge Management». Ранее, в 2001 г., эта же организация выпустила документ национального масштаба «Knowledge Management - A Framework for sicceeding in the knowledge era». Этот документ во многом базировался на принципах риск-менеджмента и его роли в организации, показывал практические шаги по применению АЖ-процессов к специфическим бизнес-целям, позволяя компаниям согласовать деятельность по КМ применительно к бизнес-рискам .

На западе общественный интерес к АЖ очень заметен. Подготовлено большое количество материалов: книги, правительственные меморандумы (например, английская национальная программа по построению управляемой знаниями экономики), отчеты крупнейших аналитических компаний, журнальные статьи, многочисленные фирменные материалы. Каждый год проводится несколько десятков крупных конференций и семинаров, так или иначе связанных с КМ. Приведем только некоторые работы ведущих специалистов в области управления знаниями, в которых рассматриваются теоретические и практические аспекты управления знаниями, а также вопросы разработки, внедрения и сопровождения систем управления знаниями в бизнес-организации в целях повышения ее конкурентоспособности и эффективности .

Элвин Тоффлер (1928 - 2016) — американский философ, социолог и футуролог, рассматривая глобальные проблемы, с которыми столкнётся человечество на стыке и XXI веков, предложил свою концепцию постиндустриального общества. Он полагал, что человеческий капитал является важнейшим ресурсом постиндустриального общества, в экономике которого главенствующая роль будет принадлежать информационным технологиям, и предполагал появление совершенно иного типа работы в отраслях Третьей волны, где увеличивается участие работников в принятии решений, жесткие графики работы заменяются мобильными, об увеличении производства и обогащении, вместо увеличения дробности; поощряется творчество, дается право выбора.
Даниел Белл (1919 - 2011), американский социолог и публицист, считал, что верховенство знаний, наличие интеллектуальных технологий характеризует постиндустриальное общество, где экономическая деятельность будет требовать все большего использования человеческого капитала, к которому он относил приобретенные знания, навыки, мотивации и энергию работников. Идеи человеческого капитала получили развитие и в трудах российских ученых, таких как, С. Г. Струмилин (1877 - 1974), советский экономист и статистик, академик АН СССР, который исследовал зависимость между степенью квалификации работников и их образованием.
А. Н. Добрынин и С.А. Дятлов считают человеческий капитал формой проявления производительных сил человека, ведущим, творческим фактором воспроизводства. М. М. Критский в своих трудах доказывал, что человеческий капитал, являясь формой экономической жизнедеятельности, обогащает работника и реализуется в качестве его жизни. Л.И. Абалкин, разрабатывая основы российской школы социально-экономической мысли, рассматривал человеческий капитал как фактор, приносящий доход . Капелюшников Р. И. рассматривает вопросы эволюции человеческого капитала в России, его рентабельности, влияния идей человеческого капитала на социально-экономическую политику государства.
В преддверии нового века возник новый виток интереса к вопросам качества и производительности труда, управления человеческими ресурсами, развития человеческого капитала, которые обсуждались представителями самых разных наук. Так, Герберт Маршалл Маклюэн (1911 —1980), канадский философ, филолог, литературный критик, эколог средств коммуникации, полагал, что человеческий капитал работника расширяется за счет пополнения знаниями и опытом других работников через средства коммуникации. Енедзи (Йошита) Масуда (1905—1995) — японский социолог и футуролог, в своей концепции информационного общества утверждал, что массовое производство знаний в скором будущем произведет информационную революцию и, тем самым, усилит человеческий капитал, что даст возможность для решения проблем и развития сотрудничества, то есть, ведущей отраслью экономики станет интеллектуальное производство.
Питер Друкер (1909 -2005), представивший научную концепцию управления в организации в виде систематизированной суммы знаний, рассматривая управленческие вопросы в XXI веке, отмечал, что каждой организации придется самостоятельно развивать человеческий капитал своих работников, в который включал знания, навыки и здоровье, так как именно на основе индивидуального капитала, самого ценного ресурса, формируются преимущества фирмы в эпоху знаний. Философы, математики, социологи и представители других наук в разных странах в переходный период к постиндустриальному обществу исследуют изменения социально-экономических отношений, происходящие вследствие влияния информационных технологий на работника, изменения в условиях трудовой деятельности, возрастание роли работника активного, умеющего принимать решения, основанные на знаниях.
Параллельно такая необходимость назревала и внутри компаний. Таким образом, сформировалась новая область менеджмента - управление знаниями (УЗ), или менеджмент знаний (Knowledge Management), а само понятие ввел американский исследователь Карл Вииг в 1986 году. Он полагал, что знания в конкретной ситуации интерпретируют полученную информацию, являются основой для принятия решений по конкретным проблемам.
Задачи эффективного использования человеческих ресурсов в организации обусловили широкий интерес к этому достаточно новому виду управленческой деятельности - «управлению знаниями». Т. Давенпорт, профессор по управлению информационными системами школы управления Бостонского университета и директор Института стратегических изменений компании Accenture, и Л. Прусак, директор Института по управлению знаниями (IKM) компании IBM подчеркивали, что знания - это опыт, ценности, интуиция и другие составные части человеческого капитала, и получают свое развитие в коммуникационных процессах между работниками. Они определили показатели измерения знания и показали их роль в управлении современной организацией. Учитывая, что знания устаревают, обновляются и дополняются под напором новейших достижений науки и возникает необходимость применять новые знания для решения изменившихся проблем, в 1990 году Питер Сенге, американский ученый, разрабатывает принципы построения такой организации, в которой создаются механизмы развития человеческих ресурсов, основанные на знаниях и расширяющие возможности достижения требуемых результатов. Исследование современных процессов развития человеческих ресурсов, интеллектуального капитала компаний по всему миру привело ученых Икуджиро Нонака, профессора школы международной корпоративной стратегии Университета Хитоцубаши, и Хиротака Такеучи, профессора школы бизнеса Гарвардского университета, к созданию модели взаимодействия явных и неявных знаний, которыми обладают сотрудники организаций. Они утверждают, что постоянная «спиральная» деятельность по накоплению индивидуальных знаний и их распространению внутри организации приводит к созданию нового, собственно организационного знания.
В условиях перехода к информационному обществу в России, соответствующих изменений характера труда, появления новых экономических стимулов, новых направлений развития организаций повысился интерес к управлению знаниями. Б. З. Мильнер (1929 - 2013), профессор, член-корреспондент Российской академии наук, утверждал, что повышение эффективности предприятия основано на систематическом формировании, обновлении и применении новых знаний. А. Л. Гапоненко, профессор Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, объектом управления знаниями определяет именно людей, работающих в конкретной организации - человеческие ресурсы, их отношения между собой. Он подчеркивает, что такие науки, как психология, социология, культурология предоставляют базу для выработки современных методов по управлению человеческими ресурсами, позволяют переключаться с производственных процессов на знаниевые.
Вопросы развития экономической науки, усиления функции знаний в экономике будущего, их микроаналитическое описание, роль управления знаниями в общей структуре управления организацией, его междисциплинарный характер, становление «знания» как одного из основных факторов производства, связывающим человеческие ресурсы со всеми остальными ресурсами организации, поднимаются российскими учеными в первом 10-летии XXI века.
Вопросы управления человеческими ресурсами, в общем, и управления знаниями - вычленения определенных видов деятельности на стыке различных знаний, в частности, активно переходят в практическую плоскость. Об этом говорит интенсивное появление новых фигур в бизнесе (Директор по управлению знаниями - Chief knowledge officer, CKO), новых позиций на линейном уровне управления, в названиях которых присутствуют разные контексты, призванные объединить различные дисциплины в единое целостное содержание деятельности: Руководитель отдела КИПиА / АСУ (Instrument & Controls Systems Manager); Руководитель отдела исследований и развития (Research & Development Manager); Руководитель отдела по стратегии и безопасности (Strategy & Safety Manager); Руководитель отдела по администрированию и поддержке (Administration & Support manager), Руководитель отдела по обучению и развитию персонала (Training & Development Manager). Многие организации проводят работу по внедрению технологий управления знаниями.

Основной тезис Э. Тоффлера заключается в том, что человечество от первой волны, традиционной (основной вид производства - сельское хозяйство), через вторую волну, индустриальную (основной вид производства - добыча и переработка природных ископаемых, а также промышленность) переходит к третьей волне, постиндустриальной (ведущая роль в обществе отводится знаниям, информации, компьютерам). Тоффлер Элвин. Третья волна. М.: АСТ: Philosophy. 2010. 784 с.

На всем протяжении развития человечества информации придавалось большое значение, но вплоть до 1980-х гг. управление информацией не рассматривалось как самостоятельный вид деятельности, требующий дополнительной квалификации от сотрудников. Ранее функции по управлению информацией выполнялись сотрудниками самостоятельно в ходе их профессиональной деятельности.

В начале 1980-х гг. появляется понятие "управление информационными ресурсами" (УИР – Information resources management). Термины "управление информационными ресурсами", "управление информацией" и "информационный менеджмент" будем считать тождественными, так как по сути они являются различными наименованиями одного и того же вида деятельности.

Начало развития теории управления информацией (информационного менеджмента) относится к 1970-м гг. Впервые о важности управления информационными ресурсами для общества и экономики было заявлено в 1977 г. в докладе перед Конгрессом и Президентом США, в котором говорилось, что информация не может рассматриваться как общественное благо наряду с воздухом и водой . Правительство должно считаться с тем, что информация и ее использование имеют определенную стоимость, таким образом, информационными ресурсами необходимо управлять профессионально, так же как финансовыми и человеческими ресурсами. С тех пор роль информационных ресурсов еще более возросла, и нынешний век совершенно справедливо называют веком глобального информационного общества, а экономику этого века – экономикой знаний.

За более чем три десятилетия в мировой теории и практике выработаны общепринятые термины, выделены наиболее важные функции в управлении информацией: проектирование информационных систем и управление информационными ресурсами.

Первым законодательным актом США в области управления информации стал Paperwork Reduction Act of 1980, принятый в США, впоследствии получивший свое продолжение в актах Paperwork Reduction Act of 1995 и E-Government Act of 2002

(Закон об электронном правительстве США 2002 г.), где изложена государственная политика в области управления информационными ресурсами, а также закреплены некоторые термины: "Управление информационными ресурсами – процесс управления информационными ресурсами, направленный на достижение миссии организации, повышение эффективности работы организации, включая также снижение нагрузки по сбору информации" .

В начале 1990-х гг. было выделено новое направление в развитии теории менеджмента, в котором центральное место занимают информация и знания, а основной движущей силой и ресурсом развития компании становятся люди, чей труд состоит в создании и использовании информации.

В табл. 1.1 отражены основные этапы развития теории управления информационными ресурсами и знаниями.

Таблица 1.1. Зарождение основных этапов формирования и развития теорий управления информационными ресурсами в компании

Начало формирования	Название этапа	Основные задачи	Пути достижения
	Управление проектированием информационных систем	Создание автоматизированной обработки информации. Формирование внутренних информационных ресурсов	Компьютерные и информационные технологии, программное обеспечение
	Управление информационными ресурсами (информационный менеджмент)	Эффективное управление информационными ресурсами в интересах выполнения миссии компании	Технологии эффективного использования информационных ресурсов
Начало 1990-х гг.	Управление знаниями	Создание и использование нового знания в компании	Обеспечение условий для создания, обмена и совместного использования знания, сотрудничества на предприятии

Рассмотрим выделенные этапы в формировании теории и практики управления информационными ресурсами и знаниями более подробно.

1. Управление проектированием информационных систем. Основные задачи направления заключаются в создании автоматизированной технологии обработки информации в определенной предметной области. Такие задачи решаются на основе проектирования автоматизированных информационных систем, баз данных, развития телекоммуникационной инфраструктуры. В российских публикациях часто именно это подразумевается под понятием "информационный менеджмент". Однако такая позиция является ошибочной. Данное заблуждение основывается на том, что за долгий период существования командно-административной экономики предприятия и организации получали практически всю необходимую для их деятельности информацию от вышестоящих структур, т.е. их информационные потребности обеспечивались за счет директивной информации. В результате управление информационными ресурсами заключалось в распределении директивной и обработке внутренней информации. Бесспорно, достижения в области построения информационных систем являются основой для развития управления информационными ресурсами и знаниями.

В настоящее время наиболее важный вопрос информационного менеджмента заключается в доступе к необходимой информации из внешних источников, ее эффективном использовании.

2. Управление информационными ресурсами (информационный менеджмент ). Главная задача управления информационными ресурсами заключается в организации информационного обеспечения процесса принятия решения в компании таким образом, чтобы предоставить все необходимые сведения и обеспечить эффективность использования информационных ресурсов.

Вопросы управления информационными ресурсами обсуждались на семинарах и конференциях, проводимых в начале 1980-х гг. В это же время в США появились профессиональные сообщества, например Ассоциация информационного менеджмента (Association for Information Management – aslib. co.uk), Общество управления информационными системами (Society for Management Information Systems – ugasmis. org), Ассоциация управления федеральными информационными ресурсами (Association for Federal information resources management), Ассоциация по управлению информационными ресурсами (Information resource management association), Ассоциация по управлению данными (Data management association international) и др.

Таким образом, уже в 1980-х гг. была сформулирована концепция управления информационными ресурсами. Основные принципы данной концепции заключаются в следующем:

– информация – дорогостоящий ресурс, использовать который нужно наиболее эффективным путем;
– информационные ресурсы, доступные компании, являются важным активом компании, которым нужно управлять профессионально, так же как и другими ресурсами компании;
– управление информационными ресурсами должно опираться на современные компьютерные и телекоммуникационные технологии.

Необходимо отметить, что доступ к автоматизированным информационным системам на первоначальном этапе был весьма дорогостоящим и затраты на их использование напрямую зависели от уровня квалификации сотрудников. Уже в 1982 г. университеты США предлагали учебные программы по управлению информационными ресурсами.

В 1970-х гг. появилось понятие "информационная грамотность", под которым подразумевают способность находить информацию, манипулировать ею, критически оценивать и использовать для решения различных задач. Целью обучения информационной грамотности является предоставление пользователям знаний и навыков, позволяющих ориентироваться в потоке информации и современных компьютерных и коммуникационных технологиях, эффективно обеспечивать свои информационные потребности.

Однако в формирующемся информационном обществе каждый гражданин должен обладать соответствующей квалификацией для реализации своей профессиональной деятельности, непрерывного обучения и использования гражданских прав в части доступа к информации.

3. Управление знаниями. Цель управления знаниями заключается в обеспечении условий для генерации знаний, их накопления, передачи и использования . Определение понятия "знание" значительно варьируется в зависимости от предметной области, в которой оно приводится. Отсутствие коренных отличий между понятиями "информация" и "знания" приводит к тому, что многие проекты по управлению знаниями имеют в основе информационную систему.

1) реализация проектов по управлению знаниями подразумевает владение метаинформацией о том, где эти знания возникают и в каких источниках они отражаются, т.е. знанием самих информационных ресурсов;
2) управление знаниями предполагает перевод личного знания человека в доступные другим людям формы представления информации (в виде документа);
3) задача распространения знаний является одной из наиболее важных в управлении знаниями. Однако знание, изложенное в виде информации (документа), становится частью информационного ресурса и распространяется как информационный ресурс.

Управление знанием имеет и специфические функции, такие как обеспечение условий и возможностей для создания нового знания, изложение этого знания в виде информации. Но данные функции больше относятся к управлению человеческими ресурсами компании и их развитию.

В России понимание о том, что необходимо профессионально управлять информационными ресурсами на предприятиях, пришло значительно позже, поскольку в рамках плановой экономики, как уже говорилось, существовало два вида информации: директивная и внутренняя, поступающая от различных подразделений предприятия и характеризующая состояние ресурсов данного предприятия.

В директивной информации, поступающей от планирующих органов, предприятию устанавливалось:

– какую продукцию и в каких количествах выпускать;
– каким требованиям должна соответствовать выпускаемая продукция;
– кто будет поставлять сырье и комплектующие;
– какую заработную плату следует платить рабочим и служащим с учетом их квалификации и стажа работы;
– какие энергоресурсы будут выделены для обеспечения производства;
– куда должна быть отгружена выпущенная продукция;
– ряд других параметров.

Информация о новейших достижениях, о выпускаемой организацией продукции или оказываемых услугах отбиралась централизованно и направлялась соответствующими структурами государственной системы научно-технической информации в организацию.

При переходе к рыночным отношениям в России директивная и научно-техническая информация перестала поступать в коммерческие структуры. На 1 января 2009 г. в России насчитывалось 4771,9 тыс. государственных, муниципальных и частных организаций, из них в частной собственности – более 83% организаций. Все эти организации в условиях рынка вынуждены самостоятельно находить указанную выше информацию, а также иную, необходимую для ведения бизнеса. Обычно эти сведения называют информацией о внешней среде. По мнению специалистов, информация о внешней среде составляет более 85% общей информации, необходимой компании для осуществления ее деятельности.

Cm.: National Commission on Libraries and Information Science. Annual Report to the President and Congress, 1976–1977. URL: eric.ed.gov/
E-Government Act of 2002. Global Legal Information Network. URL: glin.gov/
См.: Инновационное развитие: экономика, интеллектуальные ресурсы, управление знаниями / под ред. Б. 3. Мильнера. М.: ИНФРА-М, 2009. С. 423.
См.: Davenport Т. Н., Marchand D. Is КМ Just Good Information Management? // Financial Times Limited. 2001. №. 04/25. P. 2.

Управление знаниями является одной из основных концепций управления, влияющих на современные тенденции развития бизнеса, наряду с тотальным управлением качеством (TQM), совершенствованием и реинжинирингом бизнес процессов, электронной коммерцией, методологиями Balanced Scorecard, EVA, ABC. Именно управление знаниями, по общему мнению, в ближайшее время станет пропуском в лидеры, технологией mainstream, т.е. ключевой технологией, определяющий парадигму менеджмента в целом.

Однако, несмотря на то, что тема управления знаниями уже активно эксплуатируется наиболее продвинутыми консалтинговыми компаниями, а некоторые российские предприятия уже заявляют о том, что они используют у себя этот подход - ясность в ответе на вопросы "что же скрывается под этим понятием, в чем состоит польза от его применения и какие шаги надо предпринять для внедрения в компании "управление знаниями", пока отсутствует. В поиске ответов на вопросы мы беседуем со Львом Юрьевичем Григорьевым - Генеральным директором Консультационно-внедренческой фирмы БИГ-СПб, специализирующейся в области организационного консалтинга и бизнес-инжиниринга.

Вопрос: Руководителем проекта по внедрению управления знаниями в нашей стране, как правило, является либо начальник ИТ-службы, либо HR-директора компаний. Чем объясняется такая неоднозначность выбора и, как следствие, неоднозначность понимания задач управления знаниями?

Такой выбор руководителей проекта и понимание задач управления знаниями основывается на двух наиболее распространенных подходах к реализации управления знаниями.

Первый подход можно назвать персонифицирующим или интуитивистским. Он базируется на том, что знание содержится в людях и главное, чтобы носители знания (эксперты) его хранили и им делились. В результате, на первый план выходит мотивация персонала и формирование необходимой культуры компании. Основной задачей управления знаниями при данном подходе является выявление, сохранение и эффективное использование знаний сотрудников.

Второй подход можно назвать информационным или технологическим. Он исходит из того, что современные предприятия, особенно крупные, накопили гигантские объемы данных о клиентах, поставщиках, операциях и многом другом, хранящиеся в десятках операционных и транзакционных систем в разных функциональных подразделениях. В этих базах данных скрыты настоящие сокровища мудрости. Но эта информация, в основном, представляет собой необработанные данные, не пригодные для целей анализа. Для поиска знаний в массивах данных и их обработки необходимы информационные технологии, которые выявляют скрытые зависимости и правила в данных. Знания рассматриваются как точная информация по данной проблеме. Система, которая способна предоставить точный ответ на запрос - это и есть система управления знаниями.

Вопрос: Какие действия в рамках проекта по управлению знаниями необходимо предпринимать в соответствии с тем или иным подходом?

При первом подходе проект, как правило, начинается с определения ключевых сотрудников, заинтересованных в поддержании проекта и объединение их в сообщество, которое в дальнейшем будет продвигать идеи управления знаниями в компании. После чего производится оценка соответствия ресурсов знаний реальным потребностям сотрудников. На основе такой оценки разрабатываются стратегия и политика управления знаниями компании. Эти документы определяют дальнейший сценарий управления знаниями и основные механизмы действия программы: какие именно знания особенно важны для компании, что с ними следует делать, как оценивается эффективность обмена знаниями, каковы новые должностные обязанности сотрудников в отношении управления знаниями и т. д. В заключении, вводится в действие политика управления знаниями и выполняются действия, направленные на реализацию стратегии управления знаниями.

При "технологическом" подходе сценарий постановки КМ сводится к внедрению в практику компании адекватных технических средств бизнес-аналитики и бизнес-коммуникаций. Такой подход, как бы игнорирует отличия в задачах CKO и CIO. ИТ-директор (CIO) управляет компьютерами, базами данных и сетью (технология), директор по управлению знаниями (СКО) отвечает за разработку процессов, способствующих накоплению, генерации и передаче знаний (информатика!), применению их сотрудниками компании.

Вопрос: Сценарий реализации управления знаниями при "технологическом" подходе кажется несколько однобоким, однако сценарий "персонифицирующего" подхода подкупает своей логичностью. Возникает желание взять его за образец при реализации проектов по управлению знаниями, однако некоторых менеджеров в этом подходе к управлению знаниями все же что-то сдерживает?

Сдерживает, по-моему, то, что этот подход, как бы уходит от содержательной стороны знаний, т.е. от ответа на вопрос "какие именно знания особенно важны для компании?", а это является краеугольным при реализации любого сценария. Можно сказать, что "важность" знаний определяется их ролью в выполнении ключевых бизнес-процессов, а оценка эффективности управления знаниями производится на основе анализа связи этих процессов с реализацией общей стратегии бизнеса. Однако в настоящее время в России трудно найти такое предприятие, где эти начальные условия выполнены: т.е. и процессы описаны, и со стратегией связаны, осталось только прийти и внедрить управление знаниями.

Если же эти условия не выполнены, то "практики по управлению знаниями" советуют "начать с очевидного и легко доступного", т.е. "важные знания" определяются экспертным путем и начинается работа с ними по принципу "вреда нет, а польза возможна". К сожалению, результаты управления знаниями в таком случае звучат не слишком убедительно. Как правило, это незначительное снижение затрат, основанное на более эффективном использовании рабочего времени при поиске нужной информации. Примером является снижение интернет-трафика за счет разработки директории полезных ссылок и т.п.. Такие улучшения напоминают "теорию малых дел" бытовавшую среди российской интеллигенции 19-го века. И не вполне понятно, почему вокруг этого понятия "так много шума".

Вопрос: Если снижение затрат и экономия ресурсов на ваш взгляд не являются основной целью управления знаниями, что же следует ожидать от данного направления?

Международные исследования (в том числе отчет компании KPMG) показывают, что основная роль управления знаниями видится не в снижении затрат, а в существенном усилении конкурентного преимущества для внедривших его компаний. Только такая трактовка может объяснить общее мнение о том, что управление знаниями, в ближайшее время станет ключевой технологией, определяющей парадигму менеджмента в целом. Истинную значимость управления знаниями в современном бизнесе можно понять, рассмотрев эволюцию базовых концепций менеджмента, смена которых иллюстрирует последовательный поиск "корней успеха" на все большей глубине. Начальной базовой концепцией можно считать финансово-ориентированный менеджмент, который существовал длительное время в эпоху "рынка производителя". При переходе к рынку покупателя его заменил маркетинг-менеджмент, в котором определяющей идеологией управления стал маркетинг. На смену маркетинг-менеджменту пришел поглотивший его менеджмент качества, который предполагает выстраивание бизнеса, на основе идеологии качества, в т.ч. качества организации и совершенствования процессов деятельности направленной на удовлетворение правильно идентифицированных потребностей клиентов. Переход к экономике знаний произошел тогда, когда начался поиск надежной основы как для более точной и быстрой идентификации потребностей клиентов, так и для оптимальной организации бизнес процессов.

Вопрос: В описанной вами смене парадигм менеджмента можно заметить сходство с методологией распространенного инструмента стратегического управления - Сбалансированной системой показателей. Какова же роль управления знаниями в контексте упомянутой методологии?

Относясь к финансовым показателям как к итогам деятельности, сбалансированная система показателей ориентирует компанию на все более упреждающий контроль бизнеса: кроме финансовых вводятся показатели, характеризующие маркетинг (доли рынка, удовлетворенность клиентов), уровень организации и качество процессов, а также показатели отражающие потенциал роста и развития бизнеса - именно они и отражают уровень управления знаниями в компании. При этом основное направление причинно-следственной связи между показателями - главного атрибута сбалансированной системы показателей - соответствует рассмотренной выше последовательности смены базовых концепций менеджмента. Финансовые показатели являются следствием успешной деятельности компании на рынке и удовлетворенности клиентов компании, рыночный успех является следствием качества организации бизнес процессов, которое в свою очередь есть следствие развития корпоративных знаний и мотивации персонала на всех уровнях компании. Таким образом, цели, показатели и задачи в области знаний лежат на самом глубинном уровне, создавая наиболее прочный фундамент успеха компании. А упреждающий контроль бизнеса, задаваемый сбалансированной системой показателей, предписывает постоянно планировать и отслеживать тенденции развития компании: отставание в развитии знаний в 2003 году может привести к ухудшению качества процессов в 2004 и рыночных позиций в 2005, что приведет, в свою очередь, к плохим финансовым результатам в 2006-м!

Вопрос: Готовы ли российские предприятия делать долгосрочные инвестиции и планировать результаты 2006 года?

Даг Энгельбарт, который одним из первых начал разрабатывать системы "менеджмента знаний", предложил классифицировать функции предприятия на 3 группы. Группа А - первичная деятельность: изготовление конкретных изделий (например, автомобилей) или предоставление услуг (например, медицинское обслуживание); группа В - вторичная деятельность, направленная на улучшение основных функций группы А; группа С - деятельность, направленная на совершенствование функций группы В. На самом деле для большинства российских предприятий на их нынешнем этапе существования критичнее всего только деятельность группы A, отсюда и малый интерес ко всему, что связано с корпоративными знаниями. Подлинный интерес к управлению знаниями в нашей стране возникнет тогда, когда критичными станут функции групп В и С.

Вопрос: Почему же сейчас возникает интерес к обсуждению методов управления знаниями?

По мнению многих аналитиков критичность функций групп В и С настанет очень скоро. Причем этот процесс будут приближать две тенденции. С одной стороны это приход на наш рынок иностранных производителей, с другой - руководители многих "продвинутых" компаний пришли к пониманию недостаточности и узости внутреннего рынка для успешного развития и сохранения темпов роста своего бизнеса. "Какими конкурентными преимуществами могут похвастаться российские компании? Высокой долей внутреннего рынка, знанием специфики рынка, дешевыми природными и человеческими ресурсами?" Это - временные факторы. Если они не будут подкреплены устойчивыми конкурентными преимуществами, ситуация на российском рынке быстро изменится. В результате многие компании начинают искать новые конкурентные преимущества и останавливаются на знаниях.

Вопрос: Таким образом, применение методов управления знаниями будет идти в первую очередь в компаниях работающих на насыщенных рынках с высоким уровнем конкуренции и в компаниях стремящихся конкурировать на международном рынке?

Да, наибольшее конкурентное преимущество управление знаниями может дать компании, ориентированной на постоянное изменение бизнес-процессов для адаптации к изменяющимся внешним потребностям, особенно в отраслях, где одним из ключевых показателей эффективности является время вывода новых изделий на рынок (time-to-market). Однако в России существует также другая группа предприятий, которой следует уделить пристальное внимание управлению знаниями. Это предприятия с богатой историей, вложившие много средств в формирование интеллектуального потенциала в советские годы, который до сих пор имеет ценность. На таких предприятиях знания, как правило, заключены в головах сотрудников, которые заканчивают свою трудовую деятельность и перед руководством стоит важная задача - сохранение интеллектуального капитала предприятия. Решение этой задачи также лежит в сфере задач управления знаниями, а точнее в отдельной его области - инженерии знаний.

Вопрос: Вы упомянули понятие интеллектуального капитала, не могли бы вы пояснить его соотношение с управлением знаниями?

Понятие "интеллектуального капитала" позволяет перейти к экономической оценке знаний, которыми обладает компания. Для того чтобы продемонстрировать, что такое интеллектуальный капитал, часто приводят следующий пример. Представьте, например, что из программистской компании ушли все основные разработчики. Потери стоимости ее акций будут равны величине имеющегося у нее интеллектуального капитала. Основные модели интеллектуального капитала делят его на три составляющие: человеческий капитал, включающий личные не объективированные знания, организационный капитал, включающий объективированные знания, и капитал отношений - совокупность наработанных связей со всем окружением компании, прежде всего с клиентами. Таким образом, если знания можно трактовать как некий "интеллектуальный капитал", то этот капитал (также как и финансовый) может быть "собственным" или "заемным". То есть, знания сами по себе - это не актив, так как актив подразумевает собственность организации, а неявные и неконтролируемые знания, как и работники не являются собственностью организации. "К компонентам корпоративного знания, находящимся "в сознании сотрудников" надо подходить как к арендованным, взятым в лизинг, или заемным активам. А правильнее как к активам, арендованным организацией всего лишь на очередной рабочий день" - как говорит Гордон Боронау, президент страховой компании Скандия (Швеция). Поэтому важной задачей управления знаниями является преобразование интеллектуального капитала в интеллектуальные активы, объективизация знания, извлечение его из источников, каковым являются отдельные сотрудники компании. Тогда риски связанные с зависимостью от конкретных персоналий станут меньше, а знание можно будет свободно передавать, распространять и эффективно применять там, где это нужно в интересах компании.

Вопрос: Не придем ли мы, решая такую задачу, к утопической идее создания кибернетической организации, основанной исключительно на объективированных знаниях?

Конечно, не весь интеллектуальный капитал можно и нужно трансформировать в интеллектуальные активы. Многие знания после формулирования и систематизации лишаются значительной части содержательных нюансов, основанных на индивидуальной интерпретации и опыте использования. Поэтому второй важной задачей управления знаниями является четкое разделение знаний на формализуемые (объективируемые) и не формализуемые, которое позволит применять к каждому виду знаний наиболее подходящие инструменты, обеспечивающие максимальный прирост суммарного интеллектуального капитала компании.

Вопрос : Вы достаточно убедительно критиковали некоторые существующие подходы к управлению знаниями. Хотелось бы теперь узнать и о вашем подходе к решению этих задач, в том числе к формированию конкурентного преимущества на базе знаний?

Последовательность внедрения концепции управления знаниями, лежит в русле общей концепции бизнес-инжиниринга и предполагает прохождения ряда этапов. Прежде всего, необходимо идентифицировать деятельность компании на стратегическом и процессном уровне - построить бизнес-модель компании. Решение этой задачи способствует выявлению и формализации исключительно важных стратегических и процедурных знаний - знаний "зачем", "почему" и "как" реализуется деятельность компании. Это позволит выявить ключевые бизнес процессы, обеспечивающие рост стоимости и реализацию стратегии организации, и сформулировать требования к знаниям компании, которые необходимы для успешного выполнения этих бизнес процессов - определить критические факторы успеха в области управления знаниями. Далее необходимо идентифицировать источники получения и носителей ключевых знаний, а также идентифицировать места использования и применения этих знаний на этапах выполнения бизнес процессов. После чего следует провести анализ разрыва между существующими и необходимыми знаниями, на основе которого выбирается стратегия управления знаниями. Только после этого разрабатываются процессы управления знаниями, то есть ставится регулярная деятельность в этой области, создается технологическая платформа, поддерживающая управление знаниями. Кроме того, на протяжении всего проекта постановки управления знаниями происходит развитие внутренней культуры обмена, генерации и применения знаний.

Вопрос: В заключении, хотелось бы узнать, являются ли термины управление знаниями и менеджмент знаний синонимами?

Эти понятия, часто отождествляют, хотя, по моему мнению, их нужно и полезно различать.

Управление знаниями относится к чисто функциональной задаче - управления систематизированной информацией, а менеджмент знаний или менеджмент, основанный на знаниях - это целенаправленная организация деятельности всей компании, где "знания" рассматриваются, как главный стратегический фактор успеха. Управление знаниями, в узком смысле этого термина, является лишь очень важной составной частью этой глобальной задачи. Такая же разница, например, существует и между понятиями управление качеством и менеджмент качества - их смешение и приводит к неудачам в постановке СМК в России. Поэтому, желательно не повторить этой ошибки при освоении этой новой парадигмы управления!