Методологические проблемы управления “знаниями”

Петрунин Ю.Ю.
д.филос.н., к.т.н., профессор кафедры стратегических коммуникаций факультета
государственного управления МГУ
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ “ЗНАНИЯМИ” В
СОВРЕМЕННОЙ КУЛЬТУРЕ
Ключевые
слова:
искусственный
интеллект,
управление
знаниями,
менеджмент, неявные коллективные знания, самообучающееся государство.
Keywords: artificial intelligence, knowledge management, management, tacit
collective knowledge, self-learning state.
Управление знаниями (knowledge management, KM) является современным
направлением менеджмента, в котором пересекается множество как классических, так
и неклассических направлений научного познания. К одному из источников, из
которого управление знаниями питает свои модели и технологии, относится
искусственный интеллект (ИИ). Многие авторы, принимавшие активное участие в
решении проблем искусственного интеллекта в 1970-1980-е годы, легко перешли в
новую предметную область в конце XX века. Это, впрочем, неудивительно. Фактически
основная идея управления знаниями продолжает основную идею искусственного
интеллекта: разум, способность понимать и принимать решения, присуща не только
человеку, но и машинам и программам (в искусственном интеллекте), а также и
организациям (в управлении знаниями).
Что такое управление знаниями? Это и реальные процессы в организации, и
научная дисциплина, изучающая данные процессы.
Наиболее часто цитируемым в УЗ-литературе является определение знания,
данное Т.Давенпортом и Л.Прусаком: «это смесь из сложившегося опыта, ценностей,
контекстуальной информации, экспертного видения и обоснованной интуиции,
обеспечивающая формирование среды и структурного базиса для оценки и вовлечения
нового опыта и информации».1
Так, Милан Желены, специалист в области УЗ и информационных систем,
отмечает, что «знание необходимо понимать как способность индивида распознавать
(интерпретировать) свойства объектов (как систем, так и составляющих их элементов),
Davenport T., Prusak L. Working knowledge: How organizations manage what they know. – Boston:
Harvard Business School Press, 1998.
1
1
благодаря
которой
он
на
основе
своего
опыта,
формирует
логическую
последовательность согласованных действий»1. Ф.Мюррей также подчеркивает, что
«знания – это информация, трансформированная в способность к эффективным
действиям»2.
УЗ
-
это
«создание
организационных,
технологических
и
коммуникационных условий, при которых знания и информация будут способствовать
решению стратегических и тактических задач организации»3.
Системное и эффективное исследование управления знаниями требует решение
ряда методологических проблем:
Проблема 1. Можно ли говорить о знании организации? Знание принадлежит
только личности. Либо говорят об объективном знании.
Возражение 1 (против аналогии): Корпорация – это искусственная разрешенная
законом структура, механизм, призванный мобилизовать экономические инвестиции на
обеспечение эффективного производства товаров и услуг. Мы не можем приписывать
корпорациям ни знания, ни управление ими. Знанием обладают только отдельные лица.
Ответ: Новая система координат, разрабатываемая в управлении знанием, и не
предполагает, что корпорация является лицом, в смысле - человеком. Она просто
подразумевает, что в некоторых отношениях концепции и функции, обычно
приписываемые людям, можно приписать и организациям, состоящим из людей. Об
этом говорилось уже в работах Н.Винера. Цели, экономические ценности, стратегии,
ответственность и другие подобные персональные атрибуты часто с пользой
проецируются менеджерами и исследователями на уровень корпораций. Почему тогда
таким же образом мы не можем проецировать функции управления знаниями (поиск,
создание, хранение, использование, обмен, трансляцию)? Многие ученые и практики
находят эту идею вполне понятной и разумной.
Возражение 2: Идея проецирования управления знаниями может быть хорошим
инструментом структурирования деятельности корпораций только в том случае, если
наше понимание управления знаниями на уровне человека в некотором смысле богаче,
чем понимание этих процессов на уровне организации в целом. Если у нас нет ясности
в первом, проецирование не принесет желанных плодов.
Зачем нужно проецировать процессы управления знаниями на уровень
организации? Не будет ли задача определения процессов управления знаниями
корпораций решенной в достаточной степени, если мы выясним уровень и навыки
1
Zeleny M. Management Support Systems: Towards Integrated Knowledge Management // Human
Systems Management. 1987. – Vol. 7, N 1. - P. 61.
2
http://www.ktic.com/topic6/13_term2.html
3
Мариничева М.К. Управление знаниями на 100%: Путеводитель для практиков. – М.: Альпина
Бизнес Букс, 2008. – 320 с.
2
управления знаниями (накопления, обмена, использования) в бизнесе мужчин и
женщин как отдельных лиц? Не опирается ли в итоге управление знаниями на качества
и способности отдельного человека в мире бизнеса?
Ответ: Да и нет. Да в том смысле, что управление крупными организациями в
конечном счете находится в руках менеджеров мужчин и женщин. Нет в том смысле,
что субъектом управления является кооперативная система для кооперативных целей.
Проецирование управления знаниями на организацию - это просто признание того
факта, что целое больше суммы его частей. Много разумных людей вовсе не
обязательно образуют разумную организацию. В сложных процессах для сложных
целей суммарный интеллект необходимо структурировать, организовать, разбить и
повторно объединить.
Исследования в области менеджмента давно показывают, что свойства
(атрибуты), успехи и неудачи организаций - это явление, возникающие в результате
координации свойств людей, и что для объяснения таких явлений требуется категория
анализа и описания, выходящие за уровень отдельного лица.
Пример: организационное обучение.
Scatterplot (Spreadsheet2 in Обу чение 2v *10c)
3200
1909
3000
2800
2600
1911
себестоимость
2400
2200
1912
1913
1914 1915
2000
1800
1916
1600
1400
1918
1200
1920
1000
800
-1000
1921
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
количеств о в ыпу щенных машин
Рисунок 1. Кривая обучения на примере снижения себестоимости автомобиля
«Форд» в начале ХХ века.
3
Таблица 1
Примеры организационного обучения и их параметры.
Пример
Улучшаемый
параметр
Основной
параметр
Уровень
обучения
Время
Модель Т на
предприятии
«Форд»
Цена
Количество
произведенных
автомобилей
86 %
1910-1926
Сборка
самолетов
Трудочасы
единицу
Количество
единиц
80 %
1925-1957
Добыча
нефти
Средние
трудозатраты
баррель нефти
Миллионы
баррелей
84 %
1860-1962
Карманный
калькулятор
Средняя продажная
цена
Произведенные
единицы
74 %
1975-1978
Жесткий диск
компьютера
Средняя цена за бит
Число бит
76 %
1975-1978
на
на
Более того, появляются темы, почти или совсем не развитые при изучении
процессов знания на индивидуальном уровне: потоки знаний, кооперация знания,
распределенное знание, сети в управлении знаниями, коллективная память. Больше
всего подходят слова Ф.Бэкона: «Знание – сила». Но если раньше понимали как
технологии, технику, естественнонаучное преобразование природы, то теперь –
повышение эффективности деятельности организаций или даже больших социальных
мегамашин, включая государство.
Значит ли это, что проблемы нет, что она уже решена? Нет, не значит. Потому
что развитие управления (менеджмента) требует решать ее всё в новых формах:
сетевые организации, новые компьютерные технологии, государственная служба,
некоммерческие организации и т.п.
Проблема 2. Междисциплинарность и многодисциплинарность управления
знаниями: искусственный интеллект, инновационный менеджмент, коммуникационный
менеджмент, инновационная экономика, информатика (computer science), психология,
философия. Гуманитарные, естественные и технические науки и философия. См. рис. 2.
Разные методы познания, разные представления об исследуемой реальности, разные
языки описания реальности. Часто взаимное недоверие друг к другу («разрыв культур»
4
по Ч.Сноу). Например, информатика сводит управление знаниями только к
технологиям: компьютерным, телекоммуникационным. СППР. Интеллектуальные
методы анализа и принятия решений (Data Analysis – нейронные сети, генетические
алгоритмы, нечеткая логика). Это приводит на практике к неэффективности УЗ:
затратили большие деньги, внедрили новые компьютеры и сети, обучили персонал, а
организационные процессы остались без изменений. Результат – нулевой или даже
отрицательный. То есть нерешенность теоретических, методологических проблем,
ведет к проблемам экономическим, репутационным.
Проблема 3. Неявное коллективное знание: верования, убеждения, опыт,
навыки, компетенции. В ИИ эти исследования проводились, но не занимали ведущие
места: Гуссерль, Хайдеггер, Гадамер – философская база. Б.Эллис, И.Леви, П.Форрест,
Б. Ван Фраассен, П.Гарденфорс, Г.Рот и др. Управление знаниями в организации
исследует процессы коллективного обучения и коммуникации, принятия решений,
адаптации организации к внешней среде. Во всех этих процессах существенную роль
играют не только общие знания, но и общие убеждения, верования, ценности. Не
случайно в последнее время появилась даже метафора, обозначающая более высокий и
фундаментальный уровень корпоративной культуры – корпоративная религия. Изучать
нерациональные стороны корпоративной культуры, аспекты принятия решений,
связанные не со знаниями, а с убеждениями и верованиями внутри организации –
значит лучше понимать реальную, а не идеализированную деловую жизнь.
Проблема 4. Общая структура знаний в организации: декларативное и
процедурное; знание-почему, знание-что, знание-кто, знание-когда, знание-как, знаниегде, индивидуальное, групповое, организационное и межорганизационное знание.
Фактически, речь идет о старой проблеме классификации знаний, но в современном и
достаточно прикладном аспектах. Проект «Ломоносов» - «Анти-Википедия».
Проблема 5. Самообучающаяся организация и самообучающееся государство.
5
Рисунок 2. Слои в управлении знаниями как научной и практической
дисциплине. Взято из: Encyclopedia of knowledge management / Ed. by D. Schwartz. Idea
Group Reference. – London, Melbourne, Singapore. - P.XXVII.
Как известно, в ИИ проблемы обучения и самообучения занимали большое
место (автоматы, нейронные сети, агентские системы, искусственная жизнь и
искусственные общества и др.).
Мне думается, пора обращать особое внимание не только на классические
методологические проблемы ИИ, но и на новые, возникшие как в результате развития
самого направления ИИ, так и в результате появления новых наук, прежде всего, в
гуманитарной сфере: менеджмента, маркетинга, публичного управления и других.
Тогда современная культура станет интеллектуально насыщенной.
6