Wprowadzenie

Żadnych marzeń, panowie...
Można by sądzić, że złoty okres dla zarządzania wiedzą przeminął, zanim na dobre się rozpoczął. Przesłanki dla takiego stwierdzenia są dwojakie. Po pierwsze chodzi o kierunek rozwoju teorii zarządzania wiedzą - w ciągu kilku ostatnich lat, patrząc na lawinowo wydawane publikacje dotyczące tego tematu, koncepcja zarządzania wiedzą, zamiast okrzepnięcia i wykrystalizowania, przynajmniej w zakresie definicji i określenia zakresu kompetencji, staje się coraz bardziej rozmyta. Wykazując odrobinę dobrej woli, można by już teraz uznać, że zarządzanie wiedzą zostało uznane za ogół procesów w jakikolwiek sposób związanych z przepływem informacji w przedsiębiorstwie - od administrowania bazą danych poprzez klienta poczty elektronicznej, aż do narzędzi workflow i systemów ERP. A przecież jeszcze nie dalej niż pięć lat temu wydawało się, że zakres zarządzania wiedzą jest dość wyraźnie określony, a podwaliny pod teorię położyły modele, takie jak ten stworzony przez niemiecki zespół G. Probsta, S. Rauba i K. Romhardta¹ oraz japońska koncepcja tworzenia i konwersji wiedzy (tzw. model SECI)².

Drugim argumentem na poparcie tezy, że zarządzanie wiedzą przestaje być modnym hasłem, jest rozwój komercyjnych narzędzi informatycznych. Jeszcze dwa lub trzy lata temu mianem systemu zarządzania wiedzą określano prawie każdy system, który miał do czynienia z przepływem informacji lub dokumentów - było to hasło zapewniające zainteresowanie ze strony klientów. Dziś firmy coraz rzadziej odwołują się do tej etykiety. Wraca do łask zarządzanie informacją (jak w przypadku Rodan Systems³), czy też po prostu uszczegółowienie oferty funkcjonalnej, jak w przypadku SAP Polska - systemy CRM, ERP, PLM, SCM, SRM⁴.

Powstaje pytanie, dlaczego zarządzanie wiedzą przestało być modne? Dlaczego ta wczesna fala entuzjazmu minęła? Zdaje się, że odpowiedź wcale nie będzie taka trudna - może po prostu zarządzanie wiedzą nie wydało (jak niektórzy oczekiwali) cudownych plonów w postaci narzędzi, które zapewnią firmom bezustanny i niemal darmowy dopływ wiedzy z zewnątrz (internetu?), czy też ekstrakcji tej wiedzy z "odpornych" na to pracowników. Prawdopodobnie też wielu przedsiębiorców zraziło się do hasła "zarządzanie wiedzą", wdrażając u siebie jeden z dedykowanych systemów, który zamiast usprawniać pracę i zapewniać warunki do dzielenia się wiedzą, stworzył obowiązek żmudnego wypełniania formularzy, zapisywania korespondencji itp., w zamian właściwie nie oferując pracownikom niczego.

Nie należy jednak sądzić, że zarządzanie wiedzą przeminie jak niejedna tymczasowa koncepcja. Zarządzanie wiedzą to konieczność w czasach, kiedy informacji jest nadmiar, a te naprawdę wartościowe zapewniają przewagę konkurencyjną. Trzeba jednak spojrzeć realistycznie na zadania, które stawia przed nami zarządzanie wiedzą. Można by przytoczyć słynne i jednocześnie przykre dla Polaków słowa cara Aleksandra II: Żadnych marzeń, panowie, żadnych marzeń. Zarządzanie wiedzą to przede wszystkim ciężka menedżerska praca i sukcesywnie dostosowywane do realnych potrzeb narzędzia informatyczne.

Niniejsze opracowanie prezentuje pewne rozwiązania, które mogą okazać się bardzo pomocne w opracowywaniu własnego projektu zarządzania wiedzą w firmie, a ich celem jest zapobieganie największym trudnościom związanym z wdrożeniem i sprawnym funkcjonowaniem takich systemów.

Systemy pełne wiedzy

Jednym z najsilniej rozwijanych kierunków badań nad systemami informatycznymi związanymi z wiedzą jest wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji (tj. systemy ekspertowe, algorytmy ewolucyjne, sieci neuronowe, logiki wielowartościowe itp.) w celu budowy systemów wspomagania decyzji. Obecnie rozwiązania informatyczne zapewniają już techniczną możliwość budowania takich narzędzi⁵. Problem jednak tkwi gdzie indziej - skąd wziąć dziedzinowe bazy wiedzy, które są niezbędne do takich systemów?

Wyobraźmy sobie narzędzie wspomagające pracę osoby zatrudnionej w banku, która jest odpowiedzialna za przyznawanie kredytów. System ekspertowy ma zapewnić jej wsparcie w podejmowaniu decyzji. Na podstawie dostarczonych przez pracownika danych o kliencie system dokonuje diagnozy zdolności kredytowych. Aby taki system zbudować, oprócz strony programistycznej należało zbudować bazę wiedzy, w której zapisane zostały reguły pozwalające interpretować rzeczywistość. Jeśli klient przykładowo zarabia miesięcznie 10 tys. złotych i posiada umowę o pracę na czas nieokreślony, jeśli dodatkowo nie ma obecnie żadnego innego kredytu, a jego historia płatności rat jest nienaganna, wtedy jego zdolność kredytowa jest dobra. System taki będzie sprawny i pomocny, jeśli zbiór reguł pozwoli zdiagnozować każdy przypadek, a do tego poziom szczegółowości pozwoli na określenie wysokości kredytu.

Rysunek 1. Schemat struktury systemu ekspertowego



Źródło: Wikipedia, http://pl.wikipedia.org, [07.09.08]
Zbudowanie takiej bazy wiedzy wymaga ogromnych nakładów pracy, w dodatku pracy wysoko wykwalifikowanych specjalistów, którzy mogliby w tym czasie obsłużyć rzesze klientów. Często okazuje się, że w trakcie budowania systemu kontakt z prawdziwym ekspertem jest mocno utrudniony (z uwagi na jego zaangażowanie w projekt budowy tegoż systemu). Wtedy inżynierowie wiedzy (pracownicy, których rolą jest pozyskiwanie koniecznej wiedzy dziedzinowej i jej implementacja w strukturę systemów informatycznych) zmuszeni są korzystać ze źródeł literaturowych, internetu, norm oraz dokumentów dostępnych w przedsiębiorstwie i mogących zawierać pewną poszukiwaną wiedzę. Często wiedza taka znajduje się w organizacji, ale w formie zupełnie nieusystematyzowanej i przez to praktycznie nieprzetwarzalnej przez maszynę. Każdy dokument musi być wtedy odpowiednio przetworzony przez człowieka, zanim jego zawartość będzie mogła być wykorzystana. Widzimy więc nawet na takim prostym przykładzie, jak żmudny i kosztowny może być proces budowania systemów wspomagania decyzji.

Oczywiście w wielu przedsiębiorstwach (jeśli nie większości) trudno zautomatyzować proces wspomagania decyzji ze względu na różnorodność problemów, z jakimi co dzień zmagają się pracownicy. Niemniej jednak i oni często potrzebują pomocy specjalistów. Można przypuszczać, że już wcześniej ktoś w danej firmie zetknął się z podobnymi zagadnieniami i starał się je rozwiązać, ale jak go odszukać lub dotrzeć do zebranej przez niego wiedzy? Również takie wyzwania podejmowane są już przez informatyków. Odpowiedzią na tego typu pytania są obecnie ontologie. Mają one służyć jako katalog zawartości organizacyjnych baz wiedzy. Mają być dla repozytoriów wiedzy tym, czym diagram encji dla bazy danych. Dzięki symbolicznemu przedstawieniu sieci znaczeń pomiędzy pojęciami mają być zrozumiałe dla człowieka i komputera, co pozwoli w łatwy sposób budować model wiedzy inżynierowi wiedzy, a komputerowi przetwarzać ją bez ryzyka popełnienia błędu semantycznego (ponieważ każde pojęcie będzie dla maszyny jednoznaczne i powiązane ze swoim kontekstem)⁶. Ale i tutaj ciężka praca inżyniera wiedzy jest nieodzowna na etapie projektowania i wdrażania systemu.

Jednym słowem - zanim zacznie się myśleć o zaawansowanych systemach, które mogłyby pracować za ludzi, należy budować podstawy, na których będą mogły się oprzeć.

Jajko czy kura?

Od czego zacząć budowanie w przedsiębiorstwie systemu zarządzania wiedzą? Od stworzenia procedur gromadzenia wiedzy, wzbogacenia kultury organizacyjnej o zwyczaj upowszechniania (w ustalonej formie) opisów doświadczeń zawodowych, czy też od stworzenia repozytorium wiedzy?

Rysunek 2. Kluczowe procesy zarządzania wiedzą



Źródło: G. Probst, S. Raub, K. Romhardt, Zarządzanie wiedzą w organizacji,
Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2002, s. 42
W modelu zarządzania wiedzą zaproponowanym przez S. Probsta i jego zespół⁷ można zauważyć, że wszystkie procesy zarządzania wiedzą są ze sobą powiązane i tworzą cykl zapewniający w efekcie sukcesywny rozwój wiedzy organizacyjnej. Ale od czego należy zacząć? Aby wiedza zdobywana przez pracowników mogła zostać skodyfikowana w sposób umożliwiający efektywne rozpowszechnianie wśród innych pracowników czy przyszłe wykorzystanie (np. do wspomagania decyzji), należy zaprojektować odpowiednią infrastrukturę - dać narzędzie umożliwiające zapisanie wiedzy. Dopiero wtedy można liczyć na to, że pracownicy, zachęceni w odpowiedni sposób (często sama konkurencja w tworzeniu najlepszych praktyk mobilizuje zespół) do dyskusji na temat swoich osiągnięć, stworzą warunki do rozwijania wspólnych rozwiązań.

Innymi słowy - należy zacząć od platformy wymiany myśli i doświadczeń. W ten sposób dajemy narzędzia do tworzenia nowej wiedzy, jak również przechowywania już zdobytej.

Rysunek 3. Pięciofazowy model procesu organizacyjnego tworzenia wiedzy



Źródło: J. Nonaka, H. Takeuchi, Kreowanie wiedzy w organizacji, Poltext, Warszawa 2000, str. 111
Wydaje się, że narzędziem najlepiej spełniającym te wymagania jest portal korporacyjny wyposażony w odpowiednie funkcjonalności dające możliwość publikacji artykułów przez pracowników, następnie ich ocenę oraz dyskusję na ich temat. Portale takie znane nam są z "cywilnego" internetu - fora internetowe, Wikipedia, blogi oraz portale społecznościowe. Cieszą się one dużą popularnością. Co zrobić, by firmowy system zdobył taką popularność wśród pracowników?

Praktyczne aspekty adaptacji systemów wymiany wiedzy

Wdrażanie systemu informatycznego nadzwyczaj często nie okazuje się takim sukcesem, jakiego się spodziewano. Większość przedsiębiorstw znanych autorom nie jest zadowolona ze swoich systemów informatycznych. W obszarach związanych z informacją i wiedzą odsetek ten jest jeszcze wyższy. Można spotkać duże portale korporacyjne, w których nie widać śladów użytkowania, a aktualności na stronie głównej straszą ubiegłoroczną datą. Co zrobić, by wdrożyć system, który zadziała? W dalszej części artykułu przedstawiono praktyczne metody budowania zaangażowania użytkowników we współtworzenie informacji i wiedzy w firmie.

Nikogo nie dziwi, że ludzie chcą przebywać razem z innymi, gdyż źle czują się samotnie. Obecność innych w jakimś miejscu jest potwierdzeniem słuszności przebywania tam. Ta potrzeba widoczna jest też w systemach informatycznych. Jeśli z systemu korzystają inne osoby, to prawdopodobnie jest w nim coś, co odnaleźli dla siebie. Zachęca to do eksploracji systemu. Wbrew pozorom informacje o liczbie osób zalogowanych mogą być pomocnym narzędziem w budowaniu zaangażowania użytkowników. W systemach typu wiki publikuje się na stronach startowych ostatnie pozycje z rejestru zmian oraz z listy nowo utworzonych stron, by pokazać jak bardzo system jest wykorzystywany i jak budowane są treści.

Anonimowość może zachęcać do ujawniania swoich emocji (jak choćby na forach internetowych), ale z pewnością nie zachęca do ciężkiej pracy (kto nas nagrodzi, skoro jesteśmy anonimowi) i dzielenia się pomysłami. W systemach dzielenia się wiedzą zachęcenie użytkowników do rejestracji na swoje nazwisko jest jednym z ważniejszych zadań. Po zarejestrowaniu użytkownik zaczyna pracować na swój dorobek. System przy każdej rozbudowie bazy wiedzy pokazuje link do treści autora - pozwala to zarówno dyskutować o zmianach, jak i nagradzać za trafne pomysły i uwagi. Użytkownicy wykazują tendencję do silnego przywiązania do swojego profilu po przekroczeniu pewnej masy krytycznej informacji na nim zgromadzonych. Chcąc zaangażować użytkownika, można ułatwić mu import danych do jego profilu z innych źródeł. Jeśli użytkownik jest autorem kilku artykułów, to umożliwienie mu szybkiego zaimportowania ich do swojego profilu przyspieszy budowanie zaangażowania. W momencie gdy wokół zaimportowanych artykułów rozpocznie się dyskusja, użytkownik stanie się bardzo zmotywowanym, aktywnym uczestnikiem społeczności wymiany wiedzy. Korzysta się tutaj z pewnych zachowań, na których dotychczas bazowały "cywilne" systemy, takie jak serwisy blogowe. Tworzenie własnej wartości i poddawanie jej ocenie innych jest jednym z najlepiej działających mechanizmów budowania lojalności.

Moje, mojsze i najmojsze to tytuł dla grupy linków na blogu jednego z uznanych twórców serwisów WWW. Tytuł ten dobrze pokazuje, jak społeczności traktują oprogramowanie. Pierwszym odkryciem jest to, że zaangażowani użytkownicy traktują system jak własny. W gruncie rzeczy mają rację - to oni tworzą jego najważniejsze elementy, czyli treści. Musimy natomiast pamiętać, że skoro system należy do użytkowników, a nie jego twórców, to większość propozycji zmian dotyczących systemu powinna właśnie od użytkowników wychodzić i być z nimi konsultowana. Na przykład na forum Gazeta.pl zdarzały się bunty użytkowników (masowe przejścia na konkurencyjne fora) tylko dlatego, że pewne decyzje zostały podjęte arbitralnie przez redakcję. Jednocześnie warto zauważyć, że ta największa społeczność forów dyskusyjnych w Polsce powstała dzięki głębokiemu zrozumieniu użytkowników i współdziałaniu z nimi. Gazeta.pl posiada społecznych moderatorów, którzy jako wolontariusze opiekują się forum.

Co może być bardziej "nasze" ponad to, co sami stworzyliśmy? Warto dać społeczności możliwość aktywnego współtworzenia narzędzia. Oprogramowanie wiki cieszy się dużą popularnością między innymi dlatego, że nie narzuca użytkownikom struktury.

Niestety, ta elastyczność wiki objawia się też, jak to mawiają użytkownicy, "wielką białą przestrzenią" - wdrożone oprogramowanie wiki nie daje wielu wskazówek, jak można je wykorzystać w budowaniu firmowej bazy wiedzy. Z potrzeby "ucywilizowania" wiki powstały oprogramowania, takie jak Confluence czy SocialText. Dobrym przykładem jest serwis BiznesWiki, którego budowa rozpoczyna się od dostosowania wiki do specyfiki biznesu.

Rysunek 4. Przykładowy zrzut z ekranu systemu BiznesWiki Źródło: BiznesWiki, http://www.divante.pl, [07.09.08]
W przypadku BiznesWiki zaobserwowano, że większość użytkowników ma problemy związane ze zrozumieniem luźnej struktury stron w wiki. Dodano zatem kategoryzację, aby można było grupować strony oraz stronę startową ułatwiającą szybkie zorientowanie się w ostatnich zmianach w wiki, przygotowano także szablony i tzw. pluginy, by ułatwić użytkownikom tworzenie nowych stron. Ponadto stworzono dokumentację, system pomocy oraz wizualną edycję stron. Dopiero te wszystkie zmiany sprawiły, że zwykły użytkownik mógł bez większego wysiłku pokonać barierę wejścia i rozpocząć korzystanie z wiki. W ciągu ostatnich kilku miesięcy mechanizm ten został wdrożony na poziomie firm, działów lub projektów w przedsiębiorstwach, takich jak: Viessmann, Kolporter, Agora, netPR DomSwiatla.pl, dotPR. W mniejszych firmach oraz działach wiki przejmuje niekiedy rolę całego systemu intranetowego. W wiki zamieszcza się zarówno pomysły na rozwój, jak i ewidencję urlopów. W większych przedsiębiorstwach używa się wiki do dokumentowania produktów, tworzenia map rozwoju produktów, zbierania wymagań i pomysłów. W firmach usługowych z wykorzystaniem wiki cały zespół współtworzy procedury (w tym procedury obsługi). Niektóre instytucje używają wiki do komunikacji i zbierania wiedzy na styku firmy i otoczenia biznesowego (na przykład firma NetPR udostępnia w ten sposób wiedzę oraz dokumentację systemu swoim partnerom biznesowym).

Wycena korzyści

Planując wdrożenie jakiegokolwiek systemu informatycznego w przedsiębiorstwie, należy z góry zaplanować, jakie narzędzia posłużą do oceny wydajności inwestycji. Jest to nadal bardzo aktualny problem zarządzania wiedzą. Prawie każdy czuje, że jakieś rozwiązania w tym zakresie są konieczne, jak jednak ustalić, czy system spełnia swoją funkcję, czy się rozwija, czy zasoby wiedzy się zwiększają? Rachunkowość podejmuje wyzwania związane z wyceną majątku intelektualnego przedsiębiorstw⁸, jednak obowiązkiem projektanta systemu jest dostarczenie odpowiednich statystyk, wskaźników pokazujących jak rozwija się kapitał intelektualny organizacji. W przypadku systemów typu wiki takie statystyki to rzecz naturalna - ile haseł dodano do bazy, ile komentarzy, jak oceniane były przez pracowników, jak często wykorzystywane?

Pozostaje tylko pytanie, jak efektywnie mierzyć zadowolenie i wygodę pracowników, ale to już temat na inny artykuł.

Bibliografia

• A. Jarugowa, J. Fijałkowska, Rachunkowość i zarządzanie kapitałem intelektualnym, ODDK, Gdańsk 2002.
• S. Kluska-Nawarecka, G. Dobrowolski, R. Marcjan, E. Nawarecki, OntoGRator - an intelligent access to heterogeneous knowledge sources about casting technology, "Computer Methods in Material Science" 2007, nr 7.
• S. Kluska-Nawarecka, K. Regulski, Zarządzanie wiedzą w systemach wspomagania technologii materiałowej, XVII Międzynarodowe Sympozjum Zastosowania Teorii Systemów Zakopane 2007, Wydawnictwo Akademii Górniczo-Hutniczej, Kraków 2007.
• J. Nonaka, H. Takeuchi, Kreowanie wiedzy w organizacji, Poltext, Warszawa 2000.
• G. Probst, S. Raub, K. Rombardt, Zarządzanie wiedzą w organizacji, Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2002.
W
• . Zalech, Modele zarządzania wiedzą (3): Model zarządzania wiedzą wg. G. Probsta, S. Rauba i K. Romhardta, "Gazeta IT" 2005, nr 9 (39), http://archiwum.gazeta-it.pl/zw/modele_zw_3.html.

Netografia

• Rodan Systems S.A., http://www.rodan.pl
• SAP, http://www.sap.com
• Divante, http://www.divante.pl