Фреймворки управления знаниями: как превратить информацию в актив

Чтобы знания превращались в реальный актив, а не оставались разрозненной информацией, нужна продуманная структура. Фреймворки управления знаниями предоставляют такую основу. Мы изучили четыре модели, каждая из которых фокусируется на разных аспектах процесса управления знаниями, и рассказываем, как они работают и в каких кейсах применяются.

Под управлением знаниями в организациях мы подразумеваем систематический процесс создания, сбора, организации, распространения и применения знаний внутри организации. Фреймворки для управления знаниями — это готовые структурированные модели, которые компания может использовать, чтобы реализовать процесс целиком или отдельные задачи в рамках общей системы управления.

Знание таких фреймворков упрощает погружение в саму предметную область управления знаниями и помогает найти подходящий способ систематизации информации. При этом, не обязательно жестко следовать фреймворкам или полностью основывать свою систему управления знаниями на одном из них.

Модели можно использовать как базис, черпать оттуда идеи для реализации собственной структуры, применять для выделенных задач и направлений работ.

Далее рассмотрим 4 наиболее интересных фреймворка, которые по-разному смотрят на процессы управления знаниями и подойдут для разных организаций и задач.

Это фреймворк известного эксперта в области управления знаниями, некий базовый взгляд на то, как стоит работать с информацией в организации.

Модель работает по принципу цикла с тремя основными этапами:

На первом этапе происходит создание и приобретение знаний: организация находит и фиксирует свои знания, как явные, так и неявные. В рамках этапа сначала проводятся интервью и опросы для выявления знаний, затем эти знания документируются в Базе знаний.

Далее — созданные знания необходимо сделать доступными для тех, кому они могут быть полезны. Здесь нужно заниматься организацией потоков знаний, обеспечением доступа к информационным ресурсам, поощрением наставничества. Сотрудники находят, изучают и применяют существующие знания в своей работе для решения задач и принятия решений.

Наконец, живую систему знаний нужно поддерживать: следить за актуальностью информации, находить и добавлять новые сведения, привлекая для этого самих носителей знаний: экспертов по теме, рядовых сотрудников, которые пользуются информацией и могут либо помогать ее актуализировать, либо указывать на нехватку тех или иных данных.

Для успешного внедрения этой модели необходимо разработать продуманные механизмы, внедрить соответствующие инструменты и обеспечить технологическую поддержку, которые в комплексе позволят обеспечить плавное функционирование и устойчивость всего цикла управления знаниями.

Например, на этапе создания и приобретения знаний критически важны качественные интервью с экспертами и эффективная работа с носителями ключевой информации.

Для этапов применения знаний большое значение имеет выбор технологического решения — цикл не будет работать эффективно, если сотрудникам придется тратить часы на поиск нужной информации в десятках разных источников.

Отдельное внимание следует уделить поддержанию актуальности информации — необходимо, чтобы знания постоянно обновлялись, а новые данные своевременно обрабатывались и интегрировались в систему.

Цикл Киммиз Далкир помогает достаточно просто, но при этом комплексно взглянуть на процесс управления знаниями, сформировать набор инструментов для каждого этапа, выявить конкретные точки сбоев и целенаправленно улучшать именно те элементы системы, которые работают неэффективно.

Полное название этого фреймворка — American Productivity & Quality Center Process Classification Framework. Он появился в 1977 году в результате исследования Американского центра производительности и качества.

Фреймворк представляет собой иерархическую структуру, которая упорядочивает все бизнес-процессы организации от стратегических до операционных, стандартизирует терминологию и подход к описанию процессов.

Работа по фреймворку предполагает описание бизнес-процессов компании в выстроенной иерархии.

Уровень 1: Категории процессов (13 основных групп)

Уровень 2: Группы процессов

Более детальная группировка внутри каждой категории.

Уровни 3-4: Процессы и виды деятельности

Конкретные действия и задачи, из которых состоят процессы.

В результате образуется иерархическая структура, которая держит в фокусе именно процессы организации и ориентируясь на них, выстраивает процесс управления знаниями.

Для того, чтобы знания в рамках модели были организованы предполагается несколько шагов:

Например, в рамках аудита бизнес-процессов выяснилось, что разные специалисты техподдержки закрывали одни и те же клиентские запросы по-разному. Кто-то тратил на решение проблемы 5 минут, а кто-то 30. Единого описания и схемы действий не было. После аудита в компании сформировали список инцидентов, придумали шаблон для их описания, описали решение каждого инцидента, назначили ответственных за поддержку актуализации и распространили его среди сотрудников техподдержки. Спустя 3 месяца замерили эффект от внедрения.

Ключевая ценность этого фреймворка заключается в том, что он помогает разобраться в бизнес-процессах, выстроить их иерархию и удобно структурировать в соответствии с привычными для организации моделями работы.

Работа по такому фреймворку особенно полезна крупным компаниям и организациям со сложными, разветвленными бизнес-процессами, где остро стоит задача стандартизации. Наибольшую выгоду от его применения получат распределенные команды, которым сложно поддерживать единое информационное поле. База знаний, ориентированная на бизнес-процессы, помогает таким сотрудникам действовать слаженно и соблюдать единый подход к работе.

Это классическая и, пожалуй, самая известная модель, которая описывает, как неявные и явные знания взаимодействуют и преобразуются друг в друга. Она вряд ли будет служить фундаментом для построения структуры Базы знаний, однако точно поможет в выявлении и сохранении неявных знаний.

На всякий случай напомним:

С явными знаниями работать всегда удобнее — их проще генерировать, сохранять и делиться. С неявными сложнее, так как они не формализованы даже в голове носителей, при этом часто именно неявные знания могут стать источником для прорывных идей, улучшений, которые существенно влияют на продуктивность сотрудников и организации в целом.

Модель помогает работать с этими неявными знаниями, выделять их и распространять, превращая в знания явные.

Согласно модели цикл знаний состоит из четырех процессов (SECI):

Например, в крупной IT-компании есть несколько продуктов и команд продуктового маркетинга. Все команды регулярно проводят собственные мероприятия для потенциальных клиентов с целью лидогенерации. Одна из команд делает это успешнее: стабильно собирает качественную аудиторию, которая хорошо конвертируется в клиентов. Сотрудники команды отработали механику подготовки и привлечения на нескольких мероприятиях, однако, нигде ее не зафиксировали.

В какой-то момент команды встречаются на внутреннем митапе, на котором более успешная команда рассказывает о собственном опыте — это социализация. После остальные команды просят структурировать их опыт и описать, как именно проходит подготовка к вебинарам — это экстернализация. Затем это описание в виде гайда сохраняется в Базу знаний организации, там еще лучше структурируется, возможно, появляются дополнительные детали и так далее — это комбинация. Наконец, все команды маркетинга в компании начинают использовать подход успешной команды — это интернализация.

Модель SECI активно применяется в японских компаниях, современных IT-гигантах и стартапах. Ее сильная сторона в том, что это очень живой подход к выявлению и распространению знаний.

Использовать такую модель стоит, если компания быстро растет и работает на меняющемся рынке. Также ее хорошо применять в компаниях с горизонтальным стилем управления, где внутри подразделений много внутренней свободы, мало регламентов и есть возможность вариативности, самостоятельного принятия решений и выбора пути. В таких условиях подобный формат обмена ценными знаниями незаменим.

Дополнительно, SECI будет полезна в тех компаниях, которые сильно зависят от неявных знаний. Это может касаться и производственных организаций, где сотрудники накапливают многолетний не задокументированный опыт, а потом увольняются, забирая его с собой.

Это методология, специально разработанная для интеграции управления знаниями в процессы поддержки и обслуживания клиентов. Концепция фреймворка заключается в сборе знаний по мере их создания (непосредственно при решении проблем клиентов), а затем повторном использовании этих знаний для более эффективной отработки будущих запросов.

Ключевые особенности модели:

KCS идеально подходит для организаций, где обслуживание клиентов является главным приоритетом, таких как службы поддержки, контакт-центры и любые другие компании, ориентированные на поддержку. Подход способствует созданию среды совместной работы, в которой каждый сотрудник вносит свой вклад в развитие базы знаний. В итоге повышается эффективность обслуживания и уровень удовлетворенности клиентов.

Для тех, кто хочется применять KMS модель, критичным становится выбор Базы знаний с продвинутым поиском, фильтрацией, удобными шаблонами создания статей, возможностью добавить краткие описания к материалам, тэги. Поддержка актуальности и обратная связь от пользователей также в этом случае очень важна.

Перечисленные модели совсем не исчерпывают список фреймворков для управления знаниями. Однако на их примере можно увидеть, что выбор зависит от конкретных целей компании, задач, проблем, которые нужно решить. При этом, не обязательно выбирать один единственный фреймворк: вы можете одновременно работать по циклу Киммиз Далкир и применять SETI подход для выявления неявных знаний. Или строить управление знаниями по APQC-модели, и выделять отдельные техники из KCS-фреймворка для лучшей организации службы поддержки.

И не забывайте, что для любого фреймворка (а особенно для их совместного использования) вам понадобится гибкое, управляемое и функциональное решение — База знаний, с помощью которой вы реализуете свои идеи и подходы к управлению знаниями.

InKnowledge — это no-code платформа для создания единой базы знаний внутри компании. Она позволяет собирать и систематизировать всю рабочую информацию и легко ориентироваться в ней.

Платформу можно настроить под разные отделы, создавая независимые порталы, и управлять доступом к данным. Благодаря встроенному AI-помощнику, пользователи могут быстро находить нужные сведения и удобно работать с большими объемами информации, а совместное редактирование помогает команде работать над проектами в режиме реального времени.

InKnowledge поддерживает интеграцию с другими сервисами, что делает её универсальным инструментом для обмена знаниями и повышения эффективности работы.