Peter Drucker už dávno před ním zavedl pojem znalostní pracovník (knowledge worker). Zní to jako další z mnoha vysokozdvižných pojmů soudobého byznys slovníku.
Pracovní náplní těchto lidí je identifikovat problémy firmy a navrhnout řešení. Potřeba takových profesí je důsledkem rychlého tempa inovací na většině trhů – firmy se potýkají s rostoucím objemem nečekaných a neznámých problémů, kdy není možné využít standardní způsoby řešení.
Symboličtí analytici a znalostní pracovníci se tak stávají dodavateli klíčových podkladů, bez kterých management nemůže efektivně řídit firmu a reagovat na změny kontextu, v němž funguje. Otázkou je, jestli práce symbolických analytiků a znalostních pracovníků znamená kvalitativní změnu a zda jsou potřeba nějaké další nástroje kromě těch, které známe z písmenkové polévky CPM, BPM, CRM, ERP, BSC, SCM apod.
Způsob práce
Když se dítě zedníka zeptá „Tatínku, co děláš?”, tatínek odpoví, že dává cihlu k cihle a staví zdi. Co tedy v práci dělá symbolický analytik? Většinou vyplňuje excelovské buňky. Na první pohled se zdá, že máme i jistou vizuální podobnost, ale úloha je bohužel podstatně složitější. Zednickou lžíci jsme sice snadno nahradili klávesnicí, ale možností co udělat se svou „cihlou” má symbolický analytik řádově více.
Zedník dělá svou práci dobře, pokud staví zdi přesně podle výkresů architekta. Kreativnost a vlastní invence členů zednické party jsou většinou noční můrou každého stavbyvedoucího. U znalostních pracovníků je to naopak. Dobrý znalostní pracovník dokáže rozpoznat nestandardní stavy a problémy a nutnost přijít s „něčím novým”.
Status quo
Znalostní pracovník, který má mít dobré výsledky, potřebuje ke svojí práci nástroje na správu znalostí. Neskrývá se pod tím nic speciálního. Jsou to většinou nástroje na práci s textem, tabulkami apod. Informace se zaznamenávají v prostředí, které známe z kancelářských aplikací či CASE nástrojů. Podstatným skokem vpřed je ale řádově vyšší efektivnost (a bezpečnost) při sdílení informací, které nástroje na správu znalostí umožňují.
Díky rozmachu systémů pro správu znalostí můžeme pozorovat posun ve způsobu užívání řady tradičních nástrojů:
e-mail -> diskusní fórum
hromadný e-mail -> blog
textový procesor -> wiki
sdílený disk -> portál
firemní adresář -> osobní profily/sociální sítě
Tyto nástroje mají jednu zajímavou vlastnost: vytvářejí znalostní sítě a paměť společnosti. Znalosti tak přestávají být uloženy výsostně v hlavách pracovníků, firma už neztrácí know-how při odchodu experta. Nováčci už nemusejí pracně a nesystematicky dobývat podstatné znalosti od seniorů při 1:1 rozhovorech. Místo toho najdou vše potřebné ve znalostní bázi společnosti. Experti nejsou zdržováni stále stejnými dotazy.
Rychlá dostupnost úplných informací ve znalostní bázi představuje kvalitativně novou formu firemní komunikace. Je to prostředí, které přesahuje možnosti jednotlivců a každý jednotlivec ho může s výhodou používat k rozšíření svých možností. Tento fakt si zatím neuvědomují všichni – vzniká příležitost získat jeho využitím konkurenční výhodu.
Úloha knowledge managementu
Řízení či správu znalostí, tedy knowledge management, vnímáme jako nástroj pro podporu běhu firemních procesů a jejich průběžnou optimalizaci. Tento způsob užití znamená zejména minimalizaci nadbytečných bariér při sběru a doručování znalostí.
To není triviální úloha, obzvláště ve světě, který má svá očekvání odvozena od vyhledavačů jako jsou Google a nebo Yahoo. Jejich výhodou je, že pracují s obrovskou masou dat a uživatelů, a mohou tak používat metody statistického učení. U firemní znalostní báze je počet dokumentů i uživatelů řádově nižší, takže techniky velkých vyhledavačů nejsou použitelné. Z toho plyne, že knowledge management řešení mají technologickou část stejně důležitou jako část metodicko-procesní, která umožňuje vytváření znalostních bází i v uzavřených komunitách.
Inspirace přírodou
Úlohou číslo jedna při vytváření znalostní báze je akumulace kritické masy znalostí. Po jejím dosažení začíná báze žít svým životem – je navštěvovaná, protože obsahuje všechny znalosti, které jsou přímo použitelné; lidé vidí její hodnotu a jsou ochotní do ní přispívat, neboť vědí, že se jim to osobně vyplatí.
Způsoby množení biologických systémů pro nás mohou být velkou inspirací. Leknín používá při své reprodukci tzv. vegetativní růst. Prakticky to znamená, plocha jezera zarostlá leknínem se zdvojnásobuje za každé repodukční období.
Příklad: Začneme knowledge management iniciativu s pěti lidmi, náš cíl je, aby každý dokument, se kterým pracují, neposílali e-mailem, ale uložili do znalostní báze. Předpokládejme, že to tak každý z nich udělá se dvěma dokumenty týdně. Ostatní pracovníci firmy se dovídají, že na intranetu se objevuje stále větší množství důležitých dokumentů. Zvykají si hledat důležité věci ve znalostní bázi a začínají tam sami přidávat dokumenty, které považují za důležité. Předpokládejme, že se každý měsíc najde v okolí každého stávajícího aktivního uživatele jeden člověk, který do znalostní báze začne také přispívat. Potom za půl roku budeme mít znalostní bázi se 2 520 dokumenty a 160 uživateli.
Přijetí uživateli
Úspěšná knowledge management iniciativa musí pamatovat na přijetí uživateli (social adoption). Jde o to, že lidé budou do znalostní báze přispívat, jen pokud z ní budou mít osobní prospěch a budou se tam cítit dobře. Prostředí tedy musí být přehledné a snadno ovladatelné, vizuálně příjemné a musí obsahovat aktuální a úplné informace.
Nepracovní informace mohou do firemni znalostní báze přivést spoustu dalších pracovníků. Můžete například všem restauracím v okolí firmy nabídnout možnost zveřejnování jejich denních menu na vašem intranetu. Vaši lidé si budou moct vybrat a zvyknou si, že důležité informace najdou ve znalostní bázi. Řada z nich tam spontánně začne hledat i další věci. Jiným příkladem nepracovního lákadla jsou fotky z firemních večírků a dalších akcí, diskusní fórum s vtipy (uvažte, kolik spamu s vtipy od kolegů by už nebylo ve vašem inboxu) apod.
Znalostní báze je samozřejmě vhodným místem pro umístění vnitrofiremních pravidel, formulářů, šablon prezentací apod.
Hnací motor
Pro vedení jsou klíčovými výhodami vytváření vnitřní paměti a sjednocení jazyka podniku (také směrem k dodavatelům), recyklovat výstupy práce zaměstnanců, usnadnit vyhledávání informací (je jasné, „koho se ptát“) či vytvořit na míru šitou nápovědu pro firemní IS.
Od zaměstnanců by neměl být vyžadován normativní počet příspěvků do znalostní báze, neboť padá kvalita i relevance dokumentů. Ze stejných důvodů se neosvědčuje ani finanční motivace. Navíc u ní platí, že pokud je expert zahlcený prací, tak za víc peněz stejně víc neudělá. Funguje však jiný motivační faktor pro pracovníky firmy: reputace. Znalostní báze totiž umějí vyhodnotit, kdo je na co expert, kdo přispívá důležitými informacemi nebo zakládá dokumenty hojně využívané ostatními lidmi. V tomto transparentním prostředí je jasně vidět, kdo co umí a dělá.
Měřím, tedy řídím
Jak můžeme měřit něco tak těžko uchopitelného, jako jsou znalosti? Statistik by vám poradil: Když neumíš něco měřit, tak najdi jev, který s tím souvisí a měřitelný je. Jde například o čas od nástupu do firmy po první samostatně ukončenou úlohu, počet realizovaných inovací, které navrhli zaměstnanci, průměrný čas od položení otázky k jejímu zodpovězení v diskusním fóru.
Myslím, tudíž jsem
Cokoli firma dělá, tak dříve či později začne někdo dělat laciněji, rychleji anebo kvalitněji. Inovace i adaptace jsou proto v současnosti nanejvýš aktuálními tématy. Naše otázka pro vás je následující: Může společnost dobře fungovat bez jasně definovaných znalostních procesů, tedy bez podpory znalostních pracovníků, kteří se topí v písmenkové polévce?
Peter Hora pracuje na pozici R&D Hub ve společnosti Semanta. Martin Mrázek pracuje na pozici Enterprise Wiki Architect ve společnosti Semanta.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU