MOZAIKOK A TUDÁSMENEDZSMENT JELENÉBŐL ÉS JÖVŐJÉBŐL A BME GTK INFORMÁCIÓ- ÉS TUDÁSMENEDZSMENT TANSZÉK KUTATÁSAI TÜKRÉBEN dr. Kiss Ferenc tanszékvezető-helyettes, egyetemi adjunktus, Ph.D. 1. A TUDÁSMENEDZSMENT ALAPFOGALMAINAK RÖVID ÁTTEKINTÉSE Először összefoglaljuk a tudásmenedzsmenttel kapcsolatban a továbbiakban használt alapfogalmakat. Nem célunk, hogy itt egy tudásmenedzsment bevezetést adjunk, csak az, hogy az általunk használt fogalmakat, illetve azok általunk használt értelmezését pontosítsuk, rögzítsük. 1.1. Tudás, tudástípusok, tudás transzfer 1.1.1. A tudás, tudásmenedzsment A tudásmenedzsmenttel kapcsolatos legelső feladat a tudás definíciója. A tudásmenedzsment irodalma többféle meghatározást is találhatunk, ezek közül az egyik leginkább használható a következő: A tudás körülhatárolt tapasztalatok, értékek és kontextuális információk heterogén és folyton változó keveréke; szakértelem amely kerete ad új tapasztalatok, információk elbírálásához és elsajátításához, s a tudással rendelkezők elméjében keletkezik és hasznosul. A vállalatok nemcsak dokumentumokban és leltárakba őrzik azt, hanem a szervezeti rutin részeként, az eljárásokba, gyakorlati tevékenységekben és normákban beágyazódva is jelen van. (T. H. Davenport - L. Prusak) Saját kutatásaink és projektjeink tapasztalatai alapján a fentiekből kiindulva mi az alábbi tudásmenedzsment meghatározást javasoljuk: A tudásmenedzsment az az új megközelítés, amely lehetővé teszi egyének, csoportok és egész szervezetek számara, hogy tudást kollektíven és rendszerezetten létrehozzanak, megosszanak és alkalmazzák üzleti céljaik lehető legteljesebb elérése érdekében. Tehát a tudásmenedzsment a szerveztek számára nem HR, IT vagy egyéb projekt, hanem üzletfejlesztés. 1.1.2. A tudás típusai A tudás két fő típusát különböztetjük meg:
Explicit tudás: Általában dokumentumokban (akár papír, akár elektronikus) leírt, azokból egyszerűen kinyerhető, felhasználható tudás. Tacit (hallgatólagos) tudás: Az emberek fejében lévő, nehezen megfogható, mások számára nehezen hozzáférhető, felhasználható tudás. 1.1.3. Az egyéni tudás alkalmazásának változásai A repetitív, mechanikus feladatokat vagy gépesítik, vagy kiszervezik (outsourcing). A vállalatban a munkaerőt az egyedi, megújulást igénylő feladatokra koncentrálják. Ez kiszorítja a betanított, illetve ismétlésre beállt munkaerőt és helyébe a kreatív, megújulásra képes munkaerőt állítja. 1.1.4. A tudástranszfer típusai A tudástranszfer (tudásátvitel) különböző módjait a fenti két tudás típusra támaszkodva négy típusba soroljuk: explicit explicit: kombináció (pl. statisztikák, kimutatások készítése), tacit explicit: externalizáció (pl. egy új módszer dokumentálása, kodifikáció ) tacit tacit: szocializáció (pl. közvetlen tanulás egy mestertől ), explicit tacit: internalizáció (pl. tanulás könyvből). 1.2. A használt tudásmenedzsment alapmodell elemei Az általunk használt tudásmenedzsment alapmodell a következő: Stratégia Technológia Létrehozás Alkalmazás Alkalmazás Bizalom Kötődés Nyíltság Proaktív Tárolás- Tároláskinyerés kinyerés Megosztás Folyamatok Kultúra 1. ábra: tudásmenedzsment modell
A modell rövid magyarázata: A tudásmenedzsment négy alappillére: Stratégiai alapok: azaz a tudásmenedzsment-nek a szervezet létező (akár dokumentált, akár nem) üzletstratégiájára, céljaira kell építeni, azok megvalósulását kell szolgálnia. Folyamatok: a tudásmenedzsment tevékenységeknek szervesen be kell épülnie a szervezet üzleti folyamatiba. Technológia: a tudásmenedzsment-nek építenie kell a hatékony, részben már meglévő, a szervezet által már használt, részben pedig speciálisan a tudásmenedzsment-et kiszolgáló, korszerű technológiákra. Kultúra: a tudásmenedzsment gondolkodásmódot, megközelítésmódot, viselkedést is jelent, amelynek be kell épülnie a szervezeti kultúrába. Sikeres kizárólag akkor lehet a tudásmenedzsment, ha mind a négy fenti alappillért szem előtt tartjuk, és ezekre építkezünk. A tudás ciklusa a szervezetben: Létrehozás, keletkezés: A szervezet igényei szerint új tudáselemek jelennek meg, és keletkeznek, tanulás, fejlesztés, vásárlás útján, vagy egyéb módon. Tárolás, kinyerés, megragadás: A keletkezett tudás valamilyen formában tárolódik, akár konkrét tudásbázisokban, akár a fejekben. Itt történik meg az esetleges kodifikáció (dokumentálás), a rendszerezés, nyilvántartásba vétel, stb. Megosztás: A tárolt tudást elérhetővé tesszük a felhasználók számára, akiknek a tudásra a szervezeti feladataik elvégzéséhez szükségük van. Ez történhet a kereshetőség biztosításával, direkt módon eljuttatva a felhasználóhoz, vagy informálisan, a tudással rendelkező munkatárssal való kommunikáció biztosításán keresztül. Alkalmazás: A megszerzett, illetve meglévő tudás felhasználása. hasznosítása a szervezeti feladatok elvégzése során. Ennek során keletkezhetnek új tudás iránti igények is. Szervezeti értékek: A tudásmenedzsment modell magjába néhány olyan alapvető szervezeti érték került, amelyek léte elengedhetetlen a sikeres tudásmenedzsment kezdeményezéshez: Bizalom: A bizalom a tudás megosztás alapfeltétele. Ennek hiányában a tudás, az információ elrejtése, megtartása lesz a munkatárs egyéni stratégiájának alapja. Kötődés: A szervezethez való kötődés nagyon fontos ahhoz, hogy tudásunkat valóban a szervezet céljainak szolgálatába állítsuk és használjuk fel. Ez az alapja annak, hogy meg tudjuk teremteni a szervezet és a munkatársak céljainak, működésének összhangját. Nyíltság: A nyíltság mind a tudás megosztásának, mind pedig a tudás felhasználásának alapja. Proaktivitás: A tudásmenedzsment körében végzett tevékenységek hasznosulása általában nem közvetlenül érzékelhető (pl. a tudásunknak a tudásbázisba történő bevitele általában csak később, esetleg csak mások számára lesz hasznos). Ezért tevékenységünket
időről-időre egy hosszabb távú kontextusba kell helyeznünk, nem szabad leragadni a napi munkavégzésnél. 1.3. A tudásmenedzsment generációi 1.4. A tudásmenedzsment stratégiai irányai 1.4.1. Rendszerező (Codification) stratégia A rendszerező stratégia a kifejezett (explicit) tudást és a hatékonyságot tekinti fókuszpontjának. Fő célkitűzése a folyamatok tökéletességének elérése Process excellence. Jellemző jegyei: A tudást vagyonnak tekinti, amelybe be kell ruházni Elsősorban a szervezet specifikus képzésbe, illetve módszertan fejlesztésbe fektet be ( PUSH ) Elektronikus dokumentumkezelő rendszert fejleszt ki, amely kódolja, tárolja, terjeszti a tudást és lehetővé teszi az újrahasznosítását Jutalmazza a tudásbázist használókat Ennek érdekében komoly IT beruházásokat vállal Referenciahelyek: KPMG, E&Y
1.4.2. Kapcsolati (Personalization) stratégia A kapcsolati stratégia a hallgatólagos (tacit) tudást és az innovációs folyamatok serkentését tekinti kulcsfontosságú területének. Legfőbb célja a termékek, folyamatok állandó megújítása, innovációja ( Product innovation ) a követelményeknek megfelelően. Fő jellegzetességei az alábbiak: A tudást vagyonnak tekinti, amelybe be kell ruházni, hangsúly az egyedi megoldásokon Jó problémamegoldó képességű szakembereket alkalmaz, személyes mentorálás útján képzi őket. Elsősorban olyan embereket összekötő rendszerek kifejlesztésére törekszik, melyben a tacit tudás megosztható Közvetlen tudásmegosztást jutalmazza ( PUSH-PULL ) Közvetlen tudásmegosztást jutalmazza Csak szerény IT beruházásokat vállal Referenciahelyek: McKinsey&Co., Bain&Co. 1.4.3. Környezeti (context based) stratégia A környezeti stratégia a produktív tudást helyezi előtérbe. Legfőbb célja a környezet változásaira történő minél hatékonyabb reagálás, és egyúttal a fogyasztói bizalom ( Customer intimacy ) fenntartása. Ennek eszközei: Elsősorban a szervezet változási képességének fejlesztésére koncentrál A beruházások decentralizáltak és a terület jellegétől függnek A vonalbeli szakértők egymás közötti tudáscseréjét preferálja A hozzáadott üzleti értéket ismeri el és jutalmazza Az igények oldaláról építi fel a rendszert ( PULL ) Referenciahelyek: Hewlett Packard; ABN Amro 1.5. Tudásmunkás és tudásszervezet A tudásvállalatoknál a legtöbb dolgozó magasan képzett, igen tanult szakember ők a tudásmunkások. Munkájuk abból áll, hogy az információt tudássá változtatják, saját kompetenciájuk segítségével. A tudásszervezeteknek kevés dologi vagyonuk van, immateriális javaik sokkal értékesebbek, mint dologi eszközeik. 1.6. Alapvető tudásmenedzsment Funkciók a munkatársak közötti együttműködés támogatása a dokumentumok és információk indexálása a visszakereshetőség érdekében a dokumentumok és információk tárolása
a dokumentumok és információk keresése és visszanyerése az újrafelhasználhatóság érdekében a dokumentumok és információk disztribúciója az érintett rendszerek és alkalmazások integrációja 2. KUTATÁSI IRÁNYOK A TUDÁSMENEDZSMENT TERÜLETÉN Ebben és a következő fejezetekben a tudásmenedzsment területének legfontosabb, a BME Információ- és Tudásmenedzsment Tanszék által művelt kutatási irányai ismerhetők meg címszavakban. 2.1. Alapkutatás Tudás attribútumú Petri hálók Mesterséges intelligenciával rendelkező démonok (ágensek) kidolgozása Tartalomelméleti kutatások Kognitív tudományi kutatások Összetartozó, heterogén típusú, strukturálatlan vagy szemistrukturált információhalmazok egységes tárolási és kezelési metodikái az információ és a tudás szakmavilágának topográfiája (benne: tudásmérnök, tudástechnológus, tudásbróker, tudásmenedzser) az információ- és tudástechnológia történeti kérdései az információ társadalomelmélete 2.2. Alkalmazott kutatás Intelligens ágensek és tudás attribútumú Petri hálók alkalmazása Dokumentumok automatikus feldolgozása és kezelése Tudásleképzés, szakértői rendszerek fejlesztése Neurális hálózatok alkalmazása Tudásvagyon felmérése, értékelése, kezelése, tudásbrókeri szerepek kialakítása A tudáskezelés helye az információs stratégiában 2.2.1. Ágensek és petri-hálók
Mesterséges intelligenciával rendelkező démonok (ágensek) kidolgozása és alkalmazási lehetőségeinek kutatása Tudás attribútumú Petri hálók kutatása a szimulációs modellekben mobil entitások reprezentálására és kezelésére 2.2.2. Tartalomelméleti kutatások Szimbolikus (virtuális) fizika: az információs anyagszerű tulajdonságainak bemutatása Bubble retrieval az Umwelt-elmélet segítségével CLAIRE: Cross-Language Automated Information Retrieval Spectral conversion of word semantic content in automated classification for optical transmission, encryption and wave computing HOMO: The Higher Order Morphologies Observer Szövegfeldolgozó (szövegbányászati) laboratórium Kariatidák: az európai építészet stílusfejlődésének gépi értelmezése 2.2.3. Kognitív tudományi kutatások A kognitív tudomány a nyelvészet, a biológia, a pszichológia, a logika, a filozófia, a matematika és a számítástechnika tudományterületeinek közös átfedési pontjára esik. Ennek megfelelően a kutatási terület igen speciális: Nyelvi megértés folyamatai embernél Emberi magasabb szintű látás és fejlődése Kategorizálás, ezen belül az arcok Megismerés fejlődése és fejlődési zavarai: genetikai zavarok és megismerés Mi köze ezeknek a technológiákhoz? Vajon a humán rendszer megismerése korlátoz vagy inspirál a technológiában? Vajon egységes modell kell-e minden megismerésre? Az emberi adaptivitás és a technológiai eszközök (Megj. 2004-ben a kognitív tudomány kutatási terület a Pléh Csaba akadémikus vezette munkacsoporttal kivált és létrehozta a Kognitív Tudomány Tanszéket. KF) 2.2.4. Automatikus dokumentum-kezelés A keletkező dokumentumok tárolása, rendszerezése és tartalmuk tetszőlegesen felhasználható, kereshető formában történő közzététele jelentősen javítja a tudás megőrzését és átadását egyegy szervezetben. A dokumentum-menedzsment rendszerek ennek minél hatékonyabb megvalósításáért felelnek. A terület legfőbb fejlesztési irányai:
az automatikus dokumentum feldolgozás technológiai és szervezési kérdései tématérképezés (Topic mapping) fogalmi hálók kialakítása kapcsolati hálók vizsgálata tudáskinyerés adat- és szövegbányászati technológiákkal WEB-tartalom elemzés kereső rendszerek alkalmazása strukturálatlan adatbázisokban 2.2.5. Tudásleképezés szakértői rendszerek segítségével A szakértői rendszerek lehetővé teszik a fenti szempontok szerint kialakult tudásbázis alkalmazását a szervezeti döntéshozatali folyamatokban, sőt e folyamatok bizonyos szintű automatizálása is megvalósítható ezek által. A szakértői rendszerek alakalmazása különösen az alábbi területeken lehet eredményes: Szakértői vélemények aggregálása Pályázati és tender döntéstámogatás Hitelkérelem elbírálás Kulturális örökség monitoring projekt csíráztatás E-learning 3. IRODALOM T. H. Davenport - L. Prusak: Tudásmenedzsment