Wprowadzenie

Podczas, gdy wiele artykułów czy projektów badawczych koncentruje się na odpowiedzi na pytanie: CZY zarządzać wiedzą? (w tym także wcześniejsze badania autorki - "Wiedza jako źródło przewagi konkurencyjnej"), niniejszy artykuł stawia sobie za główny cel odpowiedź na pytanie: JAK to robić?. Badania prowadzone w latach 2001-2002¹ obnażyły nie tylko niski poziom świadomości menedżerów w kwestiach zmian zachodzących we współczesnej gospodarce oraz wiedzy z dziedziny nowoczesnych metod zarządzania (ze szczególnym uwzględnieniem zarządzania wiedzą), ale przede wszystkim pokazały, że nawet menedżerowie zdający sobie doskonale sprawę z wagi zarządzania wiedzą we współczesnej organizacji, nie bardzo wiedzą, JAK to robić.

Artykuł przygotowany został na podstawie raportu z badań prowadzonych przez autorkę w roku 2004 w ramach projektu badań własnych nr 04/E/0037/04.

Różnorodność metod

Wyrywkowa znajomość wielu, różnorodnych metod i narzędzi zarządzania wiedzą zdaje się raczej wprowadzać zamieszanie w organizacjach, aniżeli pomagać w efektywnym zarządzaniu wiedzą. Wszak stosowanie licznych, acz niespójnych i sprzecznych z celami strategicznymi, narzędzi może wyrządzić organizacji więcej złego niż dobrego. Znamienny jest tu przykład firmy, która - deklaratywnie promując kulturę wysokiego zaufania, dzielenia się wiedzą, uczenia się na błędach - przeprowadziła audyt wiedzy, który posłużył... redukcji zatrudnienia. I - co szczególnie interesujące - zwolnione zostały osoby uznane za najlepiej dzielące się wiedzą. W gospodarce opartej na wiedzy sama wiedza może stanowić dla organizacji źródło przewagi konkurencyjnej. Nie wystarczy jednak świadomość, że organizacja dysponuje wiedzą - trzeba nią efektywnie zarządzać, by jej wartość dodana odzwierciedlała się w podejmowanych działaniach i decyzjach. Głównym celem artykułu jest przedstawienie klasyfikacji istniejących, wykorzystywanych w różnych organizacjach narzędzi, zarówno technologicznych, jak i organizacyjnych, aby w ten sposób zoperacjonalizować dorobek wielu autorów od lat zajmujących się teorią zarządzania wiedzą. Jednocześnie przedstawienie narzędzi zarządzania wiedzą w tak syntetycznym ujęciu ułatwi zapewne menedżerom optymalne kształtowanie działań z zakresu zarządzania wiedzą.

Dostosowanie instrumentarium do specyfiki firmy jest w tym przypadku niezwykle istotne - decyduje bowiem o powodzeniu całej inicjatywy.

Jak trafnie zauważył już kilka lat temu prezes Novartis, Joerg Staehli, wiedza niezamieniona w konkretne działanie jest bezużyteczna, jednak podejmowanie działań bez określonej wiedzy jest niebezpieczne. Podobnie rzecz ma się z zarządzaniem wiedzą - dopóki menedżerowie nie będą znali odpowiednich mechanizmów, wspierających proces zarządzania wiedzą na różnych jego etapach, dopóty ich wysiłki będą wciąż jedynie zbiorem, często przypadkowych, działań.

Nierzadko zdarza się spotykać firmy wykorzystujące różne, wzajemnie sprzeczne mechanizmy - rodzi to nieuchronnie konfuzję pracowników i niweluje efekty wdrożonych inicjatyw.

Badając mechanizmy (rozwiązania, narzędzia, metody) zarządzania wiedzą, trudno pozostawić jakiekolwiek wątpliwości co do rozumienia elementarnego terminu, a mianowicie samej definicji wiedzy.

Na potrzeby niniejszych badań wiedza definiowana jest w sposób zaproponowany przez Nową Encyklopedię Powszechną, a zatem w ujęciu wąskim jako ogół informacji o faktach, rzeczywistości, o zjawiskach gospodarczych, metodach zarządzania, itp. (wiedza naukowa) oraz w ujęciu szerokim jako zbiór informacji o praktycznej wartości, nabytych często w drodze doświadczenia.

Przyjęcie tak szerokiej definicji wiedzy daje możliwość swobodnego prezentowania bogactwa mechanizmów wspierających zarządzanie wiedzą (zwanych dalej mechanizmami KM - knowledge management), uwzględniając tym samym również te z nich, które - choć przy obecnym poziomie rozwoju odnoszą się jedynie do informacji - były "protoplastami" współczesnych systemów lub stanowią element bardziej złożonych rozwiązań.

Czynniki różnicujące mechanizmy - optyka klasyfikacji

Zapewne istniejące i stosowane mechanizmy zarządzania wiedzą mogą być klasyfikowane na różne sposoby, niemniej trzy z nich wydają się szczególnie istotne dla organizacji:

• mogą uwzględniać zarówno efekt końcowy, dla osiągnięcia którego dany mechanizm jest stosowany (trzy zasadnicze korzyści biznesowe: podniesienie innowacyjności organizacji, osiągnięcie doskonałości operacyjnej czy poprawa relacji z klientami i ich satysfakcji),
• mogą kłaść nacisk na rodzaj wiedzy (jawna - cicha), jaką zarządzamy oraz kierunek jej konwersji (patrz: model spirali wiedzy Nonaki),
• mogą uwzględniać zróżnicowanie procesów zarządzania wiedzą, wyróżnianych przez wielu autorów - twórców podejścia procesowego w zarządzaniu wiedzą (m.in. Probst; Davenport i Prusak, Weggeman, Bukowitz i Williams, APQC).

Analizując poszczególne modele (z grupy "procesowych"), można zauważyć, że we wszystkich występują procesy tworzenia wiedzy, jej wykorzystywania oraz transferu (dzielenia się wiedzą). Nie mniej istotnym elementem procesu jest - według cytowanych autorów - pozyskiwanie wiedzy. Jednocześnie wydaje się, że nieco mniejsze znaczenie (sądząc po stopniu wyróżniania procesu spośród innych) przypisywane jest organizowaniu, identyfikowaniu, ewaluacji czy wreszcie zachowywaniu wiedzy. Nie oznacza to bynajmniej, że są to procesy nieistotne, niemniej nie jest im przypisywana aż tak szczególna uwaga, jak poprzednio wspomnianym.

Przedstawiona analiza niezbędna jest dla spójnej klasyfikacji zidentyfikowanych mechanizmów zarządzania wiedzą. A zatem w dalszej części artykułu przyjmuje się wyróżnienie w całym procesie zarządzania wiedzą takich procesów, jak:

• identyfikacja,
• pozyskiwanie,
• tworzenie,
• organizowanie,
• transfer,
• wykorzystanie,
• zachowanie,
• ewaluacja.

Podział ten istotny jest szczególnie z punktu widzenia operacyjnego zarządzania wiedzą - w firmach bowiem skuteczna implementacja zarządzania wiedzą wymaga precyzyjnego określenia obszarów wsparcia czy rodzajów problemów, jakie miałyby być zaadresowane przez system zarządzania wiedzą. Stąd, kierując się głównym celem niniejszych badań, zostały określone poszczególne obszary oddziaływania zarządzania wiedzą.

Drugim kryterium klasyfikacji prezentowanych mechanizmów KM jest, odnoszący się do dorobku Nonaki oraz klasyfikacji wiedzy w ogóle, podział na wiedzę jawną oraz ukrytą. Jest on o tyle istotny, że - jak podkreślają wszystkie najnowsze opracowania, dotyczące zarządzania wiedzą, a przede wszystkim praktycy tej dziedziny - najtrudniejsza do zarządzania, niełatwo poddająca się usystematyzowanym działaniom, a zarazem najbardziej wartościowa dla organizacji jest wiedza ukryta. I to na umiejętnym zarządzaniu tym rodzajem wiedzy powinny się skupiać organizacje, pragnące budować swą przewagę konkurencyjną w oparciu o wiedzę².

Mechanizmy wspierające zarządzanie wiedzą w organizacjach

Wśród różnych mechanizmów wspierających realizację strategii zarządzania wiedzą można odnaleźć wiele rozwiązań stosowanych przez organizacje jeszcze przed pojawieniem się prac z zakresu zarządzania wiedzą (jak choćby szkolenia, konferencje, seminaria czy firmowe biblioteki), z także nowe, rozwijające się dopiero rozwiązania, dedykowane właśnie programom zarządzania wiedzą w organizacji. Przykładem takich rozwiązań może być taksonomizacja wiedzy organizacji, mechanizmy śledzenia zmian i powiązań w informacjach, systemy dystrybucji zapytań czy - co wydaje się najbardziej związane z zarządzaniem wiedzą - pojawienie się nowej funkcji w organizacjach: brokera wiedzy.

Jak pokazują przeprowadzone badania, większość z mechanizmów wykorzystywanych do zarządzania wiedzą w organizacjach rozwinęło się w ścisłym związku z innymi obszarami aktywności organizacji. Wiele bowiem z prezentowanych poniżej rozwiązań organizacyjnych stanowi dorobek praktyki zarządzania zasobami ludzkimi czy nauk informatycznych (por. rys. 1.). Wydaje się jednak najistotniejszym, pamiętać, że zarządzanie wiedzą stanowi podejście interdyscyplinarne, natomiast w swym operacyjnym wymiarze ma za zadanie wesprzeć realizację celów w skali całej organizacji, z wykorzystaniem całego jej potencjału.

Rysunek 1. Historia rozwoju technologii informacyjnych wykorzystywanych w zarządzaniu wiedzą.

Klasyfikowanie mechanizmów wspierających zarządzanie wiedzą, zarówno technologicznych, jak i organizacyjnych, już na etapie definiowania pojęcia "mechanizm" czy rozgraniczenia na technologiczne i organizacyjne nastręcza wielu kłopotów. I nie tylko chodzi tu o przenikanie się tych dwóch wymiarów³, ale przede wszystkim o fakt, że niektóre z podstawowych rozwiązań stosowanych w zarządzaniu wiedzą, np. portale korporacyjne, łączą w sobie portlety, realizujące rozmaite funkcje, w tym również stosujące inne, autonomiczne rozwiązania. Z drugiej strony pewne funkcjonalności, np. wyszukiwanie, wykorzystywane są przez wiele narzędzi.

Jednakże, ze względu na postawiony cel kompleksowego zaprezentowania dostępnych rozwiązań, narzędzi, technologii, metod wspierających realizację koncepcji zarządzania wiedzą w organizacji, w niniejszych badaniach przyjmuje się za R. Maier, EIRMA oraz EKMF rozróżnienie na technologie oraz narzędzia technologiczne.

Mapa mechanizmów zarządzania wiedzą

Rysunek 2. Syntetyczne ujęcie przeanalizowanych mechanizmów.

Mapa mechanizmów zarządzania wiedzą wskazuje na główne procesy zarządzania wiedzą oraz rekomendowane mechanizmy wspierające realizację danych procesów w każdej z perspektyw zarządzania wiedzą, z uwzględnieniem różnych rodzajów wiedzy.

Powstała ona w rezultacie zaprezentowanej powyżej analizy, klasyfikującej poszczególne mechanizmy KM ze względu na główny proces zarządzania wiedzą, którego realizację wspierają. Mapa ta może być dynamicznie rozbudowywana w przyszłości pod warunkiem przyjęcia jako punktu odniesienia tych samych procesów definiujących zarządzanie wiedzą.

Jak widać na załączonej mapie, najbardziej rozbudowane instrumentarium charakteryzuje proces transferu wiedzy. Można w tym obszarze korzystać z różnych narzędzi - zarówno technologicznych, jak i organizacyjnych. Warto dodać także, że podobnie dużo narzędzi klasyfikowanych jest jako dodatkowo wspierające transfer wiedzy. Jednakże większość z nich wspiera proces przekształcania wiedzy jawnej w jawną, co jest relatywnie łatwiejsze aniżeli proces socjalizacji czy nawet eksternalizacji. Jednocześnie, jak pokazują badania, dzielenie się wiedzą w organizacjach stanowi jeden z najważniejszych problemów z obszaru zarządzania wiedza.

Co może być przyczyną tej sytuacji "ekonomii nadmiaru"? Wydaje się, że jednak kluczowym czynnikiem jest tu charakter wiedzy i kultura organizacyjna. Wiedza ukryta jest bowiem takim zasobem, który nie może być siłą "wyekstraktowany" od pracownika. Jeżeli więc w organizacji nie została odpowiednio ukształtowana kultura dzielenia się wiedzą lub pracownicy nie są do tego właściwie motywowani, zastosowanie nawet najbardziej wyrafinowanych mechanizmów może okazać się nieskuteczne.

Ciekawym wnioskiem płynącym z przedstawionej analizy mapy mechanizmów KM może być również ten, iż dwa najważniejsze procesy dla generowania wartości w oparciu o wiedzę (wykorzystanie wiedzy oraz tworzenie nowej wiedzy) mają w niewielkim zakresie rozwinięte instrumentarium. Co więcej, wsparcie w obszarach tych nie jest również realizowane w znaczący sposób przy okazji realizacji innych funkcji.

Oznacza to, że korzystając ze znanych i dostępnych mechanizmów KM, z powodzeniem można zaprojektować system wspierający realizację pośrednich celów, natomiast trudno wybrać z opracowanej mapy narzędzia w bezpośredni sposób oddziałujące na wykorzystanie posiadanej wiedzy czy nakierowane na podniesienie innowacyjności w organizacji.

Przyglądając się jednak istniejącym już dziś mechanizmom zarządzania wiedzą można próbować przewidywać, że - o ile dotychczas prym wśród rozwiązań wiodły narzędzia technologiczne, ukierunkowane na przetwarzanie informacji, zachowywanie wiedzy i czynienie jej niezależną od autora, o tyle nadchodzące lata będą oznaczały rozwój i pojawianie się coraz to nowych narzędzi organizacyjnych. Wydaje się, że największą popularnością spośród już dostępnych powinny cieszyć się te, które prowadzą do umocnienia relacji między uczestnikami systemu.

Rysunek 3. Mechanizmy KM w przyszłości

Źródło: opracowanie własne na podstawie M. McElroy, The New Knowledge Management..., dz. cyt. oraz V. Allee, The Future of Knowledge..., dz.cyt.

Z powyższego rysunku wynika, iż można przewidywać, że w warunkach podejścia popytowego nawet rozwiązania zakwalifikowane do grupy "technologicznych" będą koncentrowały się na wspieraniu interakcji między ludźmi, a nie - jak dotychczas - na uniezależnianiu wiedzy od jej posiadaczy.

Wnioski

W praktyce oraz teorii zarządzania wiedzą można zidentyfikować ponad 100 różnych mechanizmów reprezentujących trzy zasadnicze wymiary zarządzania wiedzą: ludzki, procesowy (w przeprowadzonych badaniach mechanizmy odnoszące się do tych dwóch wymiarów zagregowane zostały i sklasyfikowane łącznie jako rozwiązania organizacyjne) oraz technologiczny, przy czym wśród rozwiązań technologicznych można zidentyfikować zarówno pojedyncze aplikacje wykorzystujące różnorodne funkcjonalności, jak też technologie stosowane w różnych narzędziach. W związku z tym, wydaje się, że mechanizmy technologiczne są na obecnym poziomie rozwoju dominujące, jest ich również więcej.

Poza tym w większości przypadków mechanizmy o charakterze organizacyjnym przynoszą efekty w dłuższym horyzoncie czasowym.

Choć mapa rozwiązań KM wydaje się być imponująca pod względem ilości rozwiązań, to jednak w kluczowych dla generowania wartości procesach - tworzeniu i wykorzystaniu wiedzy - wsparcie ze strony narzędzi jest ograniczone, choćby przez ich nieznaczną ilość. Jednocześnie obszar o najsilniej rozwiniętym instrumentarium - transfer wiedzy - wciąż rodzi najwięcej problemów w firmach. Być może przyczyny tego zjawiska tkwią w kulturze organizacyjnej - pozostaje to tezą do zweryfikowania w wyniku szczegółowych badań.

Jednakże przyszłość zarządzania wiedzą będzie się raczej koncentrować na aspekcie ludzkim - w zarządzaniu wiedzą II generacji można spodziewać się nie tylko wzmożonego rozwoju mechanizmów ułatwiających budowanie wiedzy organizacyjnej oraz kolektywnego uczenia się, ale przede wszystkim rozwiązań dostosowanych do dynamicznych sieci i systemów złożonych.