Управление процессами создания новых знаний

Против бенчмаркинга и других подходов в анализе деятельности конкурентов в 90-е годы было озвучено серьезное возражение стратегического плана (например,). Основной стратегический принцип — отличаться, быть другим, непохожим на своих конкурентов. Бенчмаркинг в своем изначальном виде не только призывал анализировать деятельность конкурентов, но и предписывал делать так же, как лидер или некоторая абстрактная организация, искусственно составленная из отдельных элементов деятельности многих фирм. Если бы так действительно поступали все участники рынка, то это привело бы к тому, что на рынке присутствовало бы значительное число одинаковых фирм-клонов, которые бы сошлись в беспощадной схватке за одних и тех же потребителей, выполняя одни и те же процессы бизнеса, и т.д. Такое положение привело бы к абсолютно разрушительным последствиям для всего рынка.

Казалось бы, бесспорные истины недавнего прошлого в рамках новых концепций получают новое  звучание. На первый взгляд, новые акценты  слишком теоретичны, оторваны от реальной жизни. Тем не менее, несмотря на кажущуюся теоретичность, они оказывают самое непосредственное влияние на практику современного менеджмента. Интересно отметить в связи с этим, что Э. Деминг ввел представление о глубинных знаниях (System of profound knowledge) как об основе для обеспечения изменений в менеджменте, для перехода на новые принципы менеджмента, обусловленные новой философией рынка. Основные положения этой концепции, такие как «то, что действительно важно для бизнеса, обычно не доступно», «точные значения показателей никогда не известны», «информация — это не знания» и многие другие, представляются важными для понимания проблем управления знаниями. Однако систематическое сопоставление управления знаниями с теорией глубинных знаний — дело будущего.

2.2 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИМЕЮЩИХСЯ ЗНАНИЙ ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ.

Управление знаниями основывается на более ранних достижениях. Констатация  того, что решения должны основываться на адекватных знаниях ситуации, вряд ли может претендовать на новизну. Однако и здесь некоторые акценты расставляются по-новому. Возьмем, к примеру, такой мощнейший инструмент стратегического управления, как сценарное планирование, известное с 60-х годов (например). Однако в 90-е годы этот инструмент пережил период своеобразного ренессанса, что неудивительно. Ведь прошедшее десятилетие стало временем головокружительных технологических изменений, а сценарное планирование становится наиболее востребованным именно в период бурных перемен. В условиях интенсивных изменений (или высокого уровня неопределенности), как не без изящества сказал однажды руководитель фирмы Intel Э. Грув, «выживает только параноик» . В такой ситуации, считает автор, сценарное планирование становится ключевым инструментом познания, позволяющим остаться в бизнесе.

Литература по сценарному планированию весьма многочисленна. Однако образцовой, с точки зрения ясности изложения, можно считать книгу . Она построена на очень удачной аналогии. Каждая фирма имеет свою Идею Бизнеса — логически стройную конструкцию, возводимую в процессе сценарного планирования. В ходе этого процесса строятся также Сценарии, которые представляют собой различные, существенно отличающиеся друг от друга варианты развития внешней по отношению к данному бизнесу среды. Построенная идея бизнеса проверяется на совместимость с различными сценариями. В соответствии с используемой аналогией, автор предлагает рассматривать идею бизнеса как испытуемый объект, который мысленно помещается в «аэродинамическую трубу». Различные сценарии — это режимы работы «аэродинамической трубы». Таким образом, чтобы быть успешной, идея бизнеса должна выстоять во всех без исключения «режимах». Если этого не происходит, то менеджмент принимает те или иные стратегические решения.

Одна из ключевых особенностей сценарного планирования в изложении автора заключается в том, что различным сценариям не приписываются вероятности. Все сценарии считаются равновероятными, и при таком подходе фирма должна быть одинаково готова к любому варианту развития событий. Другая ключевая особенность современной версии сценарного планирования — использование «опционного мышления» при разработке инвестиционных решений. С самого начала решения структурируются таким образом, чтобы в них имелись специальные триггерные точки, которые позволили бы менеджерам вносить изменения в осуществляемую программу действий по мере прояснения неопределенной ситуации. Такой подход обеспечивает исключительную гибкость, позволяет избежать откровенно провальных решений. Литература по «реальным опционам» в 90-е годы находилась в центре внимания .

Наконец, самое важное новое  обстоятельство в применении сценарного планирования в современных условиях — это призыв к институционализации  сценариев. Ранее сценарное планирование было уделом высшего руководства  компании. Сегодня происходит его  демократизация. Сценарное мышление спускается на все уровни управления. Это полностью отвечает современным тенденциям, суть которых в том, что для обеспечения эффективности деятельности организации последняя не просто должна статически обладать некоторыми знаниями на каком-то уровне управления, но знания должны быть институционализированы. Другими словами, внутри организации должны протекать специально организованные процессы бизнеса, направленные на создание, приобретение, использование и распространение самых передовых знаний, в том числе о том, по какому из заблаговременно предусмотренных вариантов (сценариев) происходит развитие событий во внешней среде, и что это значит для бизнеса компании.

Чтобы перебрать большое  число вариантов сценарном планировании, все чаще приходится использовать имитационное моделирование. Более того, в рамках имитации, для сокращения числа переборов вариантов, применяются методы планирования экспериментов, к которым мы еще вернемся в данной работе.

В контексте использования  знаний при принятии решений упомянем еще об одном аспекте проблемы. Знания и решения нужны компании не сами по себе. Они нужны, чтобы действовать. Другими словами, любая компания должна успешно справляться со всей цепочкой «знание — решение — действие». Если хотя бы один элемент цепочки имеет изъяны, эффективность деятельности компании существенно страдает. Авторы, исследуя данную проблему, указывают, что адекватного представления о том, что нужно делать, мало. Между знанием «что делать» и реальными действиями может лежать пропасть.

Воплощение знаний в  процессах, продуктах и/или услугах.

И этот «вектор» «управления знаниями»  не нов. В частности, в 70—80-е годы многочисленные японские компании добились феноменального успеха на мировом рынке, используя известный инструмент управления качеством — структурирование функции качества (СФК) — Quality Function Deployment (QFD), позволяющий эффективно преобразовать требования потребителя в параметры качества продукции и процессов ее создания. Вряд ли по своей логической стройности что-нибудь можно сравнить с известным «домом качества». Однако и здесь есть новая интерпретация успеха этого инструмента. Ранее акцент делался именно на его алгоритмическом характере, что, безусловно, вполне оправданно. Однако в 90-е годы стали подчеркивать, что не это было причиной успеха, отмечая, что применение СФК имеет и организационные последствия. Одно из ключевых свойств «дома качества» состоит в том, что он способствует выстраиванию внутриорганизационного диалога относительно запросов потребителей, характеристик продукции и т.п. Диалог же — одно из главных средств, помогающих рождению нового знания. На диалогическую природу человеческого познания указывал М. Бубер, особенно в его знаменитой работе «Я и Ты» (1923 г.), опубликованной в сборнике. Другими словами, одним из фундаментальных свойств «дома качества» оказывается его своеобразный магнетизм по отношению к знаниям, разбросанным по всей организации. Именно этот магнетизм позволяет воплотить в продукции максимум знаний, имеющихся у фирмы.

Существует еще несколько моментов, способствующих успехам СФК. Один из них — естественный переход от маркетингового анализа к стадии исследований и разработок, в основу которых положена идеология планирования экспериментов. Как известно, в природе есть три источника знаний: наблюдение, эксперимент и суждение знатока (эксперта). Все они важны в процессах добывания новых знаний, но эксперимент — часто самый активный, зато и самый дорогой способ добывания знаний. Именно поэтому планирование экспериментов, направленное на эффективную организацию получения знаний и на экономию всех видов ресурсов в процессе их получения, часто выступает как конкурентное преимущество. Этим объясняется и несомненный успех методов Г. Тагути , и еще не до конца осознанное значение традиционных подходов в этой области.

В контексте поиска сильных продуктовых  решений (т.е. решений, направленных на разработку конкурентоспособных продуктов  — продукции, изделий) стоит упомянуть  и отечественные достижения. В частности, заслуживает внимания концепция ТРИЗ, получившая резонанс в Советском Союзе в 70— 80-е годы. Автор этого подхода Г.С. Альтшуллер разработал теорию решения изобретательских задач (ТРИЗ) и алгоритм решения изобретательских задач (АРИЗ). Ему удалось создать крупную научную школу, представленную теперь во многих странах мира. Одно из важных приложений ТРИЗ — ее применение в рамках СФК. Этот инструмент представляет собой комплексную программу алгоритмического типа, основанную на законах развития технических систем и предназначенную для анализа и решения изобретательских задач. Думается, и в новых условиях наработанные в тот период достижения могли бы найти свое применение.

Однако у этого инструмента  в существовавшем тогда виде имелось, по крайне мере, три существенных недостатка. Во-первых, искомые решения были слабо связаны с требованиями рынка, поскольку в тот период в стране его просто не существовало. Во-вторых, метод претендовал именно на поиск и утверждение каких-то формальных правил, которые практически автоматически могли привести к сильным техническим решениям. Такое упование на автоматизм кажется иллюзорным. В-третьих, коллективные формы поиска сильных решений либо замалчивались, либо находились в тени. Между тем теперь ясно, что именно командные формы организации работ по отысканию новых знаний сулят наибольший успех.

Представляется, что «обновить» ТРИЗ можно, устранив указанные недостатки. Главной, по-видимому, станет задача преодоления  соблазна поиска решения автоматически, за счет некоторого алгоритма. Правила ТРИЗ должны стать не шагами в направлении к единственно верному сильному решению, а правилами генерации тем для обсуждения в коллективной среде, правилами выстраивания диалога по актуальным техническим задачам. Рискнем предположить, что и раньше применение ТРИЗ было эффективным, когда вокруг соответствующей технической проблемы с использованием мифа о ТРИЗ удавалось выстроить диалог внутри группы, объединяющей сильных индивидуумов. Если так, то это полностью согласуется с господствующими сегодня представлениями о том, как управлять знаниями.

Представление знаний в  документах, базах данных, программном  обеспечении и т.д.

Соотношение между знаниями и информацией  — одна из самых горячих тем, муссируемых  в рамках управления знаниями. Ранее считалось, что информация и эффективное управление ею — это ключ к успеху в современных условиях. 90-е годы принесли новую идею: информация и знания — это «две большие разницы» . Компании основывают свои действия не на информации, а на знаниях. Знания — гораздо более широкая и богатая категория. Информация же по отношению к знаниям играет вспомогательную роль. Можно рискнуть предложить некоторую систему понятий, связанных со знаниями. Так, результаты наблюдений или измерений, каков бы ни был их источник, можно договориться называть «данными». Тогда обработка и представление этих данных дают информацию. Сопоставление полученной информации с выдвинутыми нами гипотезами ведет к фактам. Факты создают возможности для интерпретации. Наконец, систематизация фактов, их упорядочение дает знания. На основе фактов и знаний принимаются практические решения. Их реализация может войти в противоречие со знаниями, что приведет к пересмотру знаний. Либо, напротив, результаты (т.е. данные) могут согласовываться со знаниями и служить их дополнительным подтверждением, что,конечно,вовсе не означает их абсолютной истинности. Понятно, что это весьма грубая схема, введенная нами, скорее, для удобства, чем для дискуссии. Знания включают кодифицированную и некодифицированную составляющие. При этом последняя играет центральную роль.

Противопоставление кодифицированного  и некодифицированного знаний имеет  большое практическое значение, так  как акцент на последнем кладет предел эффективности использования информационных технологий. Некодифицированное знание в принципе невозможно передать по компьютерным сетям. Компьютерные сети работают только с кодифицированным знанием или информацией. Практическим подтверждением идей авторов стали результаты попыток создания так называемых баз знаний в американских корпорациях. Замысел создания таких баз знаний заключался в том, чтобы кодифицировать сильные решения и хранить их в виде баз данных для повторного использования. Однако практика показала, что непосредственно применить кодифицированные решения в большинстве случаев невозможно. Новая проблема практически всегда возникает в новом контексте, что делает старое сильное решение неприменимым в новых условиях. Таким образом, вложив сотни миллионов долларов в создание баз знаний, американские компании получили корпоративные «желтые страницы». Те, кто обращается к этим базам, фактически получают не знания, а ссылку на людей, которые когда-то занимались близкими проблемами. Получается, что новые сильные решения принимаются не благодаря знакомству с сильными решениями прошлого, а в результате подключения к новой проблеме людей, которые занимались схожими вопросами ранее.

Передача существующих знаний из одной части организации  в другую.

Задача повторного использования  ранее созданных знаний для решения новых проблем давно находилась в центре внимания менеджеров. Этот вопрос в особенности занимал американцев. Как уже отмечалось, решение виделось в создании баз знаний на основе широкого использования информационных технологий. Однако эти попытки потерпели крах. Упование на информационные технологии как на решение всех проблем на поверку оказалось утопией.

Однако это не означает, что проблема повторного использования уже существующих знаний потеряла актуальность. Напротив, в современных условиях она только возросла. Правда, теперь решение ищут не в технологической сфере (имеются в виду информационные технологии), а в сфере оригинальных организационных решений, в которых информационным технологиям отводится вспомогательная роль. Заметным событием в связи с этим вопросом стал выход книги . Автор затрагивает организационные аспекты эффективной передачи существующих знаний внутри одной компании и утверждает, что в зависимости от ряда факторов в любой компании имеют место пять видов трансферта (передачи) знаний:

• последовательный (serial transfer);
• ближний (near transfer);
• дальний (far transfer);
• стратегический (strategic transfer);
• стратегический (strategic transfer);
• экспертный (expert transfer).