Управление знаниями становится наиболее горячей темой

Кадровая политика - Управление знаниями

Важнейшим ресурсом современного предприятия, способным значительно повлиять на повышение его конкурентоспособности и инвестиционной привлекательности, являются корпоративные знания. Сегодня с этим никто не спорит, вопрос только в том, как воспользоваться этими корпоративными знаниями, если большинство из них скрыто в головах сотрудников. Люи План, экс-президент HP считает: «Если бы только корпорация HP осознавала то, что она знает, она была бы в три раза более продуктивной».

Управление знаниями становится наиболее горячей темой, обсуждаемой специалистами всех уровней управления. Способность эффективно использовать и развивать знания, воплощать их в новые изделия и услуги превращается в важнейший фактор выживания в условиях информационного общества. Знания – это богатство фирмы, которое добывается, обрабатывается и распространяется.

Цель управления знаниями (УЗ) – объединить знания, накопленные предприятием, со знаниями заказчика и использовать их для решения задач предприятия. Быстрый доступ к необходимым знаниям играет первостепенную роль, поскольку позволяет значительно повысить качество ежедневных деловых процессов. Целенаправленное использование и усовершенствование знаний высвобождает огромный потенциал экономии и роста, который не может быть реализован с помощью традиционных концепций реорганизации и модернизации.

По мнению корпорации Xerox, давно изучающей эти вопросы, сегодня на стоимость большинства изделий и услуг в первую очередь влияют «нематериальные ценности, основанные на знаниях». К «нематериальным ценностям» эксперты относят информацию о технологиях, проектировании изделий, маркетинге и запросах потребителя, бизнес-процессах, а также личные и инновационные способности сотрудников. Эксперты считают, что 42 % знаний компании находится только в головах сотрудников; от них зависит, станут эти знания доступными другим или нет. Решить эти проблемы позволяют системы управления знаниями (СУЗ).

По последним данным, мировые расходы на СУЗ, составившие в 1999 году 2 млрд. долл., к 2003 году достигнут 12 млрд. долл.

Понятно, что проблематика СУЗ является очень широкой, т.е. охватывающей различные дисциплины. Однако, необходимо подчеркнуть, что основу этой проблематики составляет искусственный интеллект (ИИ), так как именно он, во-первых, рассматривает знания не в философско-гуманитарном смысле, а в прикладном (компьютерном), пригодном для практического использования; во-вторых, основные компоненты СУЗ: представления знаний, общение с базами данных на естественном языке (ЕЯ); поиск информации (в том числе и “неопределенной”) в текстах ЕЯ; обработка изображений и т.д. исследовались и разрабатывались специалистами в области ИИ.

Учитывая вышесказанное, не трудно понять, что все статьи данного номера посвящены проблематике УЗ.

Статья А.В.Смирнова, М.П.Пашкина, Н.Г.Шилова, Т.В.Левашовой посвящена вопросам представления знаний в форме онтологий. Описываются виды онтологий и отношения между ними, рассматриваются подходы к разработке видов онтологий, способы организации онтологий в библиотеки, дается сравнительный анализ средств разработки и управления онтологиями.

Обзор Э.А. Трахтенгерца (Часть ІІ) посвящен оценке неопределенности, возникающей в процессе компьютерной поддержки принятия решений. Рассматриваются: неопределенность в выборе средств достижения цели, неопределенность в критериальных оценках параметров ЛПР, неопределенность в выборе критериев и оценке их «весов».

Статья Э.В. Попова посвящена общению с базами данных на ограниченном естественном языке. Эта проблема является чрезвычайно актуальной, так как накоплены огромные объемы знаний в базах данных и в Интернете. В работе проведен анализ естественно-языковых систем, ориентированных на общение с базами данных конечных пользователей. Рассмотрены наиболее продвинутые системы прошлого и настоящего. Осуществлен прогноз развития естественно-языковых систем будущего.

В статье А. Л. Шамиса рассматриваются традиционные подходы к решению задачи распознавания зрительной информации и, в частности, автоматического чтения. Описывается реализация структурного распознавания на основе использования принципов целостности и целенаправленности. Многие из рассмотренных подходов использованы в коммерческом продукте FineReader.

В статье В.П. Селегея рассматриваются задачи, стоящие перед компьютерной лексикографией, как особым разделом прикладной компьютерной лингвистики. Обосновывается точка зрения на электронный словарь как принципиально новый тип объекта лексикографического описания. Анализируются отличия электронных и бумажных словарей. Описанные подходы реализованы в коммерческом продукте Lingvo.

В разделе «Хроника» описаны события, относящиеся к ИИ, важным из них является создание ассоциации КОмпьютерной Лингвистики и ИНтеллектуальных Технологий (КОЛИНТ). В разделе «Новые книги» следует выделить рубрику «Новая книжная серия «Наука об искусственном»». Данная серия возникла по инициативе Российской ассоциации искусственного интеллекта. Ее основание вызвано стремлением объединить усилия специалистов различных областей – инженеров и математиков, философов и психологов, физиологов и биологов, социологов и лингвистов, программистов и системотехников – в исключительно важном деле разработки теоретических и практических основ нового класса наук, которые нобелевский лауреат Г.Саймон назвал «науками об искусственном». Ассоциация ИИ России приглашает Всех желающих принять участие в этой серии.

Управление знаниями и информационные технологии

Сегодня все чаще можно встретить два близких по значению термина: «Интеллект бизнеса» « (business intelligence — BI) и «Управление знаниями» (knowledge management — КМ). Первым термином обычно обозначают средства, дающие конечному пользователю возможности доступа и последующего анализа прикладных структурированных данных, с целью прогнозирования и принятия решений. Впервые идея BI и само название были предложены аналитиками GartnerGroup в конце 80-х, но особую популярность приобретает сегодня.

«Управление знаниями» — дисциплина более универсальная, отличающаяся более широкой полосой охвата. Она основана на интегральном подходе к созданию, накоплению, и, в некотором смысле, управлению знаниями, хранящимися в виде документов различного рода, а также знаниями, принадлежащими сотрудникам предприятия.

Совсем недавно сложился конгломерат — KM-Enabled BI («Интеллект бизнеса, поддерживаемый Управлением знаниями»).

Многочисленность красивых названий и разнообразие поддерживающих технологий может создать мозаичную, малосвязанную картину, напоминающую известную индийскую притчу, в которой слепцы на ощупь пытались определить, что такое слон. Может показаться, intranet и средства для групповой работы, СУБД и хранилища данных, добыча данных и текста, телеконференции и системы дистанционного обучения – все это разрозненные технологии. В действительности дело обстоит не так: технологии гармонично прогрессируют по пути от «простых» вычислительных операций к обработке данных — и далее к КМ.

Анализируя самое понятие КМ, можно выявить ряд тенденций в развитии информационных технологий. К сожалению, в отечественной практике утвердился крайне неудачный перевод KM; даже английское management в данном контексте никак не может быть переведено как «управление», а уж в сочетании со «знанием», словом, которое не вполне точно соответствует knowledge, получается полный абсурд. Правда, приходится признать, что английское Knowledge Management не намного лучше, если даже специалисты по КМ согласны с этим. Например, Ларри Прусак считает, «управлять знаниями невозможно, можно управлять лишь той средой, в которой создаются и используются знания».

То, что мы сегодня называем «Управлением знаниями», появилось на свет лет пятнадцать назад как новое направление в менеджменте. Поначалу КМ 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 КМ для деятельности предприятия, какие преимущества оно дает, весьма полно описано в отчете Knowledge Management Research Report 2000 (www.kpmg/consulting.com). Из этого документа следует, что для большинства европейских и американских предприятий внедрение КМ стало реальностью.

Аналитики IDC (www.idc.com.tw/Files/KM.htm) прогнозируют на период с 1999 по 2003 год пятикратный рост рынка консалтинговых услуг и технологий KM, вследствие чего его объем увеличится до 8 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 (www-4.ibm.com/software/data/knowledge), а это, как известно, довольно точный барометр: корпорация выходит на рынок, если только счет идет на миллиарды.

На западе общественный интерес к КМ очень заметен. Подготовлено поражающее воображение количество материалов: книги (только в amazon.com их более дюжины); правительственные меморандумы (например, английская национальная программа по построению управляемой знаниями экономики); отчеты крупнейших аналитических компаний, журнальные статьи, многочисленные фирменные материалы. Каждый год проводятся несколько десятков крупных конференций и семинаров, так или иначе связанных с КМ.

В России ничего подобного не происходит. Мне удалось найти всего несколько статей на эту тему, а для подсчета числа компаний, хотя бы косвенно связывающих свою деятельность с KM, хватит пальцев одной руки. Почему такая перспективная, казалось бы, область находится в тени? Как мне кажется, у этой диспропорции есть вполне понятное объяснение. Но прежде чем привести его, полезно понять, почему КМ привлекает к себе такое внимание, в чем состоят гуманитарные, экономические и технические предпосылки КМ.