- Сила в цифровом двойнике!
От современной базы знаний до цифровых двойников. Что поможет компаниям управлять своими знаниями выше, быстрее, сильнее. И зачем все это нужно.
Важность управления знаниями теперь признают не только корпорации, вроде Газпрома. Понемногу её начинает признавать средний и даже малый бизнес. Но сегодня я хочу поговорить не о будущем компаний, где выстроена система управления знаниями. Я хочу поразмышлять о трендах в области управления знаниями на ближайшее время.
Коротко о недавнем прошлом и настоящем
События 2020-2022 года стали катализатором популярности системы управления знаниями. Все цепочки, которые были выстроены в мире за долгие годы, сломались из-за глобальных политических и экономических перемен. Эти изменения почувствовали все: от крупных компаний до отдельных специалистов. Люди увольнялись, меняли локацию, уходили к конкурентам, меняли квалификацию.
Пожары тушили все. Особенно средний бизнес, где потеря эксперта означает утечку важных знаний и последующие денежные и трудозатраты на восстановление.
Термин “человеческий капитал” перестал быть пафосной фразой уровня гигантов вроде Toyota и вошел в обиход руководителей среднего и малого бизнеса.
Стихийные кадровые перестановки наглядно показали, насколько важно для компании сохранять внутреннюю экспертизу и перерабатывать собственный опыт.
Что будет набирать популярность в ближайшем будущем
Специализированное ПО
Я убежден, чтобы знания реально работали на бизнес, а не копились в недрах корпоративной почты, мессенджерах и в головах сотрудников, нужно наладить их обращение внутри компании. Подход может быть разный.
В кризис внедрение системы управления знаниями можно выстроить как проект: задать четкие цели, сроки и промежуточные чекпоинты. А вообще это цикличный процесс, который можно совершенствовать до бесконечности.
Система управления знаниями должна включать в себя не только инструменты для хранения знаний, но и для совместной работы и обучения сотрудников. Для этих целей появился целый класс специализированного комплексного ПО, который будет быстро развиваться.
Такие IT-платформы призваны автоматизировать многие процессы УЗ, например, фиксировать знания, которые появляются каждый день, активно их использовать в будущих проектах, развивать и обучать сотрудников на основе этих же прикладных знаний компании. И все это без лишних телодвижений.
Обычная база знаний в формате вики уже никому не актуальна. Всем нужно, чтобы знания не лежали мертвым грузом, а реально применялись в работе и в обучении. Ежедневно работая на платформе, сотрудники фиксируют знания автоматически. При этом четкая внутренняя структура, система фильтров и мощный поиск позволяют избежать захламленности. Так, знания становятся доступными для каждого сотрудника: проще найти шаблон нужного договора, чем просить коллег, искать в почте или составлять его заново.
Также устарел и подход к корпоративному обучению с помощью стандартных LMS-систем, где курсы часто оторваны от реальной деятельности компании и быстро устаревают. Инновационная база знаний предполагает расширенный функционал. В первую очередь это модуль обучения с опцией аттестации. Материалом для обучающих курсов становится база знаний. Так и происходит постоянный круговорот прикладных знаний в компании. Конечно, не стоит забывать про академическое системное обучение чему-то новому — хорошая теоретическая база нужна всегда.
Knowledge manager
Я уверен, что идея управления знаниями так и осталась бы идеей, если бы не компетенции менеджера знаний. Профессия не новая, но редкая и в ближайшем будущем станет популярной. Темп задает спрос. В зависимости от размеров, потребностей и зачатков системы управления знаниями в компании, на мой взгляд, это должен быть почти супергерой. Ну, или команда супергероев.
Менеджер знаний покажет необходимость системного подхода к внутренним знаниям топ-менеджерам и сотрудникам, создает корпоративную культуру, где обмен знаниями станет нормой, систематизирует базу знаний и запустит нужные процессы. В быстро меняющейся реальности это должен быть человек с нешаблонным мышлением и большим набором компетенций: от продажника до психолога.
Data Governance
Знания — это ведь не только статьи, документы, опыт. Это еще и данные, которые становятся стратегически важным активом компании. Управлять ими помогает Data Governance — один из главных трендов в ИТ на ближайшее будущее.
Чтобы быть для компании эффективными, эти данные должны быть доступными, прозрачными, целостными, достоверными, удобными в использовании и безопасными. Внедрение Data Governance требует развития IT-инфраструктуры, где упор будет на мониторинг, аналитику, распределение и безопасное хранение этих самых данных.
Качественное управление данными кратно повышает принятие решений, управление, прогнозирование. И как итог повышается вся система обращения знаний в целом.
Искусственный интеллект
С выходом на рынок ChatGPT и NotionAI искусственный интеллект, по сути, начинает приходить в массы. Естественно, в управлении знаниями он тоже играет важную роль, особенно в большом массиве.
В области управления знаниями ИИ уже активно используется для аналитики тысяч источников знаний (статей, документов, инструкций) в режиме реального времени и выявления связей между выбранными результатами под конкретный запрос.
Пример из медицины. Создатели приложения SkinVision научили машину замечать предпосылки ранней стадии рака кожи по фотографиям. Приложение анализирует фото, сделанные на смартфон, и отправляет пользователю “тревожные звоночки”. Конечно, здесь много всяких “но” и “если”, факт в том, что обучение ИИ на визуальном материале уже есть, работает и будет быстро развиваться.
Цифровые двойники
Уже сейчас цифровые копии помогают экономить бюджет на тестировании, эксплуатации и предвосхищать глобальные изменения и риски в трудоемких и дорогих отраслях: космической, нефтеперерабатывающей, горнодобывающей, строительной, медицинской и других.
Двойники помогают моделировать внештатные ситуации, нагрузки и процессы и с помощью полученных данных искать оптимальные пути решения задач.
Важная часть цифрового двойника — формализованные знания обо всех процессах реального продукта или системы. Например, каждая проданная Tesla помогает компании экономить на гарантийном обслуживании и повышать качество производства. Tesla создает цифровую копию каждого автомобиля, используя данные, собранные с IoT-датчиков и загруженные в облако. Анализируя эти данные, ИИ определяет, где с большей вероятностью могут возникнуть неисправности. Это помогает свести к минимуму необходимость владельцев Tesla обращаться за гарантийным ремонтом, а компании — снижать затраты на это обслуживание.
Но это, скорее, будни высокотехнологичной компании. В случае тестирования систем и прогнозирования нештатных ситуаций с помощью цифровых копий, например, на атомных электростанциях, полученные данные могут спасать жизни и предотвращать техногенные катастрофы и экологические.
***
Взглянув на общую картину цифровой трансформации и роли управления знаниями в этом процессе, фраза Фрэнсиса Бэкона “знания - сила” звучит еще грандиознее. Вполне вероятно, что многие привычные процессы кардинально изменятся, примерно как после изобретения электричества. И хорошо бы быть к этому готовым.
