Развитие теорий управления знаниями: классические подходы и современные концепции

Введение

Эволюция процесса управления знаниями (англ. knowledge management) — следствие интенсивного развития экономики знаний как самостоятельного направления экономической науки, сосредоточенного на создании, интерпретации и менеджменте знаний. Экономика знаний смещает приоритеты с материальных активов на человеческий капитал как ключевой ресурс. Этим данная экономическая модель отличается от индустриальной экономики, в которой материальным активам принадлежит доминирующая роль.

Основополагающие факторы оптимизации и осуществления трудовой деятельности в XXI в. — информатизация производственных процессов, широкое внедрение высокотехнологичных решений, возрастание значимости информации и знаний. В такой среде и существует экономика знаний.

Теоретический анализ

В середине XX в. знание стало рассматриваться как ключевой ресурс экономики, поэтому возникла необходимость в четком определении и структурировании понятия знания в экономическом контексте. Процесс формализации данного определения стал объектом исследований таких ученых, как

П. Друкер, Ф. Махлуп, Д. Белл, А. Аганбегян, В. Лекторский, Т. Стюарт. Основываясь на определениях, предложенных в XX в., современные исследователи-экономисты характеризуют знание как проанализированную, осмысленную, интерпретированную и успешно интегрированную в рабочие процессы информацию, способствующую повышению эффективности и наращиванию инновационного потенциала организации [12].

Процесс создания, хранения и распространения знаний в организации получил название «управление знаниями» и служит важным элементом современной экономики и менеджмента предприятий. В зарубежной научной литературе интерес к данной тематике растет, начиная с середины XX в. Значительный вклад в развитие теоретических и практических аспектов управления знаниями внесли И. Нонака, Т. Давенпорт, Л. Прусак, Н. Прат, К. Вииг и другие исследователи [5]. Отечественная наука стала рассматривать феномен управления знаниями значительно позже, в 1990‑е гг.

П. Друкер, один из наиболее влиятельных теоретиков современного менеджмента, еще в середине XX в. спрогнозировал наступление современного «общества знаний». Он определял знания как ключевой ресурс постиндустриальной экономики, позволяющий компаниям создавать инновации, адаптироваться к изменениям и повышать конкурентоспособность [9].

Эксперт в области управления знаниями Т. Давенпорт предложил свое определение управления знаниями как процесс сбора, распространения и эффективного использования знаний [12].

Значительный вклад в теорию управления знаниями привнесли труды М. Полани, который предлагал делить знания на явные и неявные. Под явными знаниями подразумевались кодифицированные и формализованные знания, зафиксированные в документах, таких как тексты, базы знаний, инструкции. Под неявными (скрытыми) знаниями — личный опыт в решении сложных задач, навыки, культурные нормы, т. е. те знания, которые сложно передать. Современные ученые, развивая идеи М. Полани, предлагают рассматривать также потенциально явные знания — знания, которые пока остаются неявными, но потенциально могут быть выражены и формализованы при наличии соответствующих инструментов и мотивации [16].

Развитие управления знаниями нашло отражение в модели SECI (англ. socialization, externalization, combination, internalization), разработанной японскими учеными И. Нонака и Х. Такеучи в 1995 г., дополнившими таким образом концепцию М. Полани описанием процесса, в ходе которого неявное знание преобразуется в явное [2]. Данная теория объясняет, как создаются, используются и распространяются знания в организациях. По модели SECI знания проходят четыре ключевых этапа преобразования неявного знания в явное — социализацию (получение новых знаний в ходе общения), экстернализацию (создание явного знания из неявного), комбинацию (объединение старых и новых знаний) и интернализацию (усвоение новых знаний, завершение преобразования неявного знания в явное).

В 1997 г. Т. Стюарт сформулировал термин «интеллектуальный капитал», определив его как совокупность знаний, информации, опыта и интеллектуальной собственности, участвующих в создании ценности [13]. Данное определение также получило широкое распространение в экономике знаний, обозначив интеллектуальный капитал как один из значимых производственных факторов. По мнению современных исследователей, интеллектуальный капитал становится эффективным инструментом экономического развития как государства, так и отдельных организаций.

З. В. Якимова [16, с. 200] рассматривает корпоративное знание как основу интеллектуального капитала организации и подчеркивает, что таким образом управление знаниями становится частью кадровой политики и важным элементом стратегического экономического развития организаций. При этом автор делает акцент на выявлении неявных знаний, часто остающихся незамеченными. Их превращение в интеллектуальный ресурс организации становится одной из главных задач управления знаниями. Исследователь акцентирует внимание на важности неформального взаимодействия сотрудников организации, которое способствует созданию корпоративного знания.

В свою очередь, Е. М. Лукина отмечает [4, с. 83] влияние человеческого капитала на экономику знаний, т. е. возможность человека приносить доход организации, получив компетенции благодаря этой организации. Таким образом, сам человек, его знания, навыки и способность к обновлению выступают основным источником создания стоимости в контексте экономики, основанной на знаниях.

Всеобщий тренд на цифровизацию, необходимость оцифровывать, хранить, анализировать и распространять знания в цифровой форме повлияли на современные процессы управления знаниями. Данный фактор проявляется не только в корпоративной культуре, но и в государственных программах экономического развития. В частности, в России в 2024 г. анонсирован запуск нового национального проекта «Экономика данных» [8]. Его цель — стимуляция роста экономики, повышение благосостояния граждан и ускорение дальнейшего развития инновационных интеллектуальных технологий. Среди центральных элементов данного проекта — федеральный проект «Кадры для цифровой трансформации», направленный на формирование системы образования для подготовки кадров с необходимыми цифровыми компетенциями и непрерывного развития навыков.

Поскольку современное управление знаниями основано на цифровых данных, широко используются специализированные цифровые платформы для управления информацией. Среди зарубежных популярны Confluence, Share Point, Notion, среди отечественных можно отметить «Битрикс24», «1С: Документооборот», «Мираполис».

С началом периода Индустрии 4.0 в управлении знаниями стала все шире применяться технология больших данных (big data). Сейчас можно говорить об успешном использовании данной технологии на всех управленческих уровнях в работе с персоналом, в банковской сфере, сфере услуг, в здравоохранении, чтобы предсказывать тренды и события, улучшать продукты и услуги. Например, в компании «МТС» анализ массивов больших данных о сотрудниках позволяет оптимизировать операционные процессы и прогнозировать потребности рынка [6]. Для системы здравоохранения в Москве на основе больших данных создан сервис «Цифровой паспорт участка», который помогает врачам получать актуальную информацию о пациентах [10]. Крупный российский ретейлер «Магнит» ввел в обиход технологии больших данных для прогнозирования эффектов проморекламы и для мониторинга доступности товаров в своих магазинах [1]. Сбер применил названную технологию для ускорения принятия решений о выдаче кредитов клиентам банка [15]. Таким образом, работа с корпоративными данными становится ключевым элементом для формирования корпоративного знания организации.

Заметное место в современной системе управления знаниями занимают искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение, которые применяются в чат-ботах и для анализа больших данных. Использование ИИ для подготовки материала электронных обучающих курсов и в подборе сотрудников стало стратегическим направлением развития корпоративного обучения во многих крупных российских компаниях [3].

Внедрение интеллектуальных технологий согласуется с адаптивным подходом к управлению знаниями. Он начал набирать популярность в 2020‑х гг., с началом «эпохи неопределенности». Н. В. Проказина в исследованиях «эпохи неопределенности» отмечает: «Умение учиться и разучиваться — самый главный навык современности» [11]. Условия названной «эпохи» — быстро изменяющаяся среда, где традиционные подходы к управлению знаниями становятся неэффективными. Д. Кашио предлагает концепцию BANI-мира, охарактеризованного автором как «хрупкий» (англ. brittle), «тревожный» (anxious), «нелинейный» (nonlinear) и «непостижимый» (incomprehensible) [6]. Гибкость и динамичность — главные свой­ства современного подхода к управлению знаниями, проявляющегося в виде культуры непрерывного обучения. Таким образом, благодаря адаптивному подходу к управлению знаниями организации могут более оперативно реагировать на изменения в окружающем мире.

Развитие экономики знаний невозможно без создания и внедрения новшеств, т. е. без инновационной активности. Открытые инновации и совместное создание знаний — неотъемлемые свой­ства современных концепций управления знаниями, которые предполагают взаимодействие с внешними источниками знаний. Термин «открытые инновации» был предложен организационным теоретиком Г. Чесбро в 2003 г. [7] и предполагает, помимо использования компаниями внутренних ресурсов, также их взаимодействие с внешними источниками знаний. Преимуществом этого подхода можно считать ускорение инноваций в организации, снижение ее затрат на собственные научные исследования и опытно-конструкторские разработки и расширение возможностей для решения сложных задач. Согласно Г. Чесбро, открытые инновации подразделяются на входящие открытые инновации (поиск знаний и опыта за пределами организации) и исходящие открытые инновации (внедрение внутренних разработок во внешнюю среду).

Тенденция открытых инноваций нашла свое отражение в краудсорсинге — совместном создании знания широкой аудиторией с использованием цифровых платформ. Преимущество краудсорсинга — в быстром накоплении информации и применении полученных распределенных знаний в решении задач того или иного бизнеса. Данный подход, как и технологии открытых инноваций, стимулирует инновационную деятельность организации [14]. Положительный эффект краудсорсинга заключается также в создании глобальных сетей экспертов и энтузиастов, работающих над сложными проблемами, которые невозможно решить силами одной организации. Таким образом ускоряется распространение знаний, повышается частота генерации новых идей при сохранении качества создаваемых технологий и ускоряется научно-технический прогресс.

Результаты и рекомендации

С середины XX в. идеи управления знаниями прошли в своем развитии путь от классических концепций, основанных на структурировании информации, до цифровых методов обработки и преобразования данных (табл. 1). Если классические подходы были сконцентрированы на детерминированном и линейном процессе передачи знаний — четкой системе документации и стандартизированных методах распространения знаний, то современные подходы более гибкие и учитывают необходимость адаптироваться к изменениям. Управление знаниями в классических моделях происходило на основе централизованных баз знаний, документационного обмена и подразумевало корпоративное обучение. Сегодня на смену прежним методам пришли адаптивные технологии, включая ИИ, машинное обучение, краудсорсинг, блокчейн и интеллектуальные платформы для управления корпоративной информацией, а корпоративное обучение трансформировалось в непрерывное об­учение и персональные треки развития.

Таблица 1. Эволюция теорий управления знаниями

Источник: упомянутые выше исследования [5–7; 9; 12; 16].

Классические теории управления знаниями подразумевали поиск знания, его фиксацию и передачу внутри организации, в то время как новые модели управления знаниями опираются на технологии открытых инноваций, ускоряющие получение новых знаний.

Несмотря на значительные различия между классическими и современными подходами, сегодня наиболее актуален их синтез, позволяющий достичь наибольшей организационной устойчивости и экономического роста.