Воплощение знаний в процессах, продуктах и/или услугах

Кадровая политика - Система менеджмента знаний

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) [27], 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 [28]. 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 [29], и еще не до конца осознанное значение традиционных подходов в этой области [30].

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 [31] 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 [32].

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.