Модели управления знаниями в российских организациях: социально-психологический анализ

ПОДЕЛИТЬСЯ С ДРУЗЬЯМИ
Авторы


Россия, Высшая школа международного бизнеса РАНХиГС, Институт психологии РАН
nestik@gmail.com

Аннотация

В статье представлен социально-психологический анализ пяти моделей управления знаниями, распространенных в российских организациях: управление знаниями в проектах, виртуальные группы экспертов, центры компетенций, управление знаниями через организационное развитие, а также открытые инновации. Особое внимание уделено последствиям перехода к сетевым формам управления знаниями.

Ключевые слова

социальная психология знаний, психология управления знаниями; краудсорсинг; организационное научение; групповая динамика; социальное влияние.

Категории статьи:

Рекомендуемая ссылка

Нестик Тимофей Александрович
Модели управления знаниями в российских организациях: социально-психологический анализ// Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №1 (37). Номер статьи: 3705. Дата публикации: . Режим доступа: http://sovman.ru/article/3705/
Одним из следствий растущей значимости знаний и организационного научения в экономике стало управление знаниями – одновременно это и новая функция управления, и особый вид совместной деятельности. Под управлением знаниями обычно подразумевают систему мероприятий, процедур и норм корпоративной культуры, поддерживающих приобретение и создание, описание и систематизацию (кодификацию), хранение и востребование, передачу и использование знаний в организации. Само знание при этом рассматривается не только как информация, готовая к тому, чтобы быть высказанной или записанной в виде суждений, алгоритмов и правил. Знание может быть неявным, т.е. трудно вербализуемыми интуитивными оценками, опытом и навыками, которые не осознаются их носителями.

Знания имеют социально-психологическую природу, так как включают не только информацию и личностные смыслы, но и элементы группового сознания. Чаще всего они формируются в совместной деятельности и  содержат  когнитивные, оценочные и эмоциональные компоненты группового отношения к действительности. Это означает, что для понимания факторов и механизмов обмена знаниями необходимы системные, комплексные теоретические модели тех процессов, которые ранее изучались самостоятельно: в рамках психологии межличностного общения, социального познания, малых групп и межгрупповых отношений [1, 2].

Можно выделить две стратегии управления знаниями в современных компаниях: ориентированную на кодификацию знания и ориентированную на персонализацию знаний [7].

Стратегия кодификации опирается на широкое использование IT-инструментов поиска данных и поддержку электронных баз знаний, позволяющих накапливать интеллектуальный капитал организации. Ее преимущество состоит в том, что она позволяет извлекать экономический «эффект масштаба» из повторного использования знаний в крупных вертикально интегрированных холдингах. Такой подход оставляет мало места для инноваций и креативности сотрудников, однако он дает возможность опираться на проверенные опытом, надежные способы решения возникающих проблем. Кодификация предполагает существенные инвестиции в IT-инфраструктуру, организацию доступа к информации в зависимости от должностного положения и функций сотрудников, а также стимулирование  персонала к пополнению и использованию баз знаний. Часто данный подход используется при реализации масштабных IT-проектов в крупных компаниях – например, при внедрении систем автоматизированного управления (ERP-системы, CRM-системы), а также при переходе к электронному документообороту. Стратегия кодификации знаний хорошо согласуется с бизнес-стратегией организации, если последняя ориентирована на повышение эффективности деятельности, снижение затрат или лидерство по себестоимости продукции и услуг. Основная экономическая выгода от внедрения систем кодификации знаний состоит в сокращении затрат за счет эффекта масштабов. Внедрение систем управления знаниями приводит к  сокращению времени на работу с документацией, сокращению случаев дублирования документов, снижению административных издержек, снижению затрат на бумажный документооборот и телекоммуникации, снижению транспортных расходов, снижению затрат на обслуживание клиентов, росту производительности (сокращение времени на обучение, ускорение доступа к документам), а также повышению стоимости интеллектуального капитала (интенсивность обмена опытом, снижение числа повторных ошибок, снижение затрат при уходе из компании ценных специалистов, повышение эффективности программ обучения и развития).

Стратегия персонализации знаний, напротив, ориентирована не столько на технологии, сколько на развитие креативности сотрудников и облегчение обмена знаниями. Она хорошо зарекомендовала себя в организациях с матричной и проектной структурой, где для решения возникающих проблем используются очные встречи, электронная переписка и видеоконференции. Основное внимание при реализации данной стратегии уделяется развитию социальной сети проектных команд и отдельных сотрудников, которая позволяет  совместными усилиями находить решение проблем. Сотрудники вознаграждаются не столько за кодификацию своих знаний в корпоративных базах, сколько за обмен знаниями друг с другом, поддержание конструктивного диалога поверх функциональных границ. В рамках данного подхода широко используются различные формы наставничества и коучинга, технологии развития на рабочем месте, методы обмена знаниями, а также технологии повышения групповой креативности. Персонализация знаний хорошо согласуется с бизнес-стратегией, ориентированной на дифференциацию за счет инновационных решений.

Несмотря на то, что управление знаниями еще не стало общепринятым направлением деятельности в российских компаниях, в целом за последние 3 года можно отметить тенденцию к отказу от стратегии кодификации знаний в пользу персонализации или к попыткам совмещения элементов обеих стратегий.

Некоторое представление об используемых отечественными компаниями инструментах управления знаниями дает проведенный нами в 2013 г. экспертный опрос. В опросе приняли участие эксперты 20 московских организаций из сферы энергетики, производства и оптовых продаж с численностью персонала от 200 до 20 тысяч сотрудников. Опрос показывает, что наиболее распространенными инструментами управления знаниями являются корпоративные порталы и базы знаний, внутренние консультанты и наставники, а также системы дистанционного обучения (см. таблицу 1). Наименьшую популярность пока получили практические сообщества и центры компетенций на базе лучших структурных подразделений.

Таблица 1. Используемые в российских компаниях инструменты управления знаниями (результаты экспертного опроса, N=20 крупных и средних компаний)

%
компаний
Новостной портал 95,2
Внутренние консультанты / тренеры (участие опытных сотрудников в обучающих

мероприятиях в дополнение к своим основным производственным обязанностям)

81
Библиотека, база знаний в Интернете 71,4
Внутрикорпоративные форумы, блоги 71,4
5.  Система наставничества 71,4
6.  Система дистанционного обучения (медиакурсы, вебинары и т.п.) 57,1
7.  Модели профессиональных компетенций 47,6
8. Электронная поддержка работы проектных групп 38,1
9. Система экспертной поддержки (возможность получить от экспертов

оперативную помощь при решении производственных задач)

38,1
10. Система отбора и поддержки инновационных идей, рационализаторских предложений 33,3
11. Технологии извлечения знаний из экспертов (интервью, фокус-группы и т.д.) 28,6
12. Профессиональные/практические сообщества 28,6
13. Wiki (представление знаний в виде статей, совместно

редактируемых экспертным сообществом)

9,5
14.  Корпоративные «желтые страницы» (обеспечение доступа сотрудников

к информации о профессиональном опыте друг друга)

9,5
15.  Центры компетенций (на базе лучших структурных подразделений) 9,5

Среди зарубежных организаций опрошенные нами эксперты считают образцами эффективного управления знаниями Apple, Shell, Google, Boeing, Lufthansa, Национальный банк Швейцарии, а также американскую армию. Среди российских компаний были названы ЮКОС, Северсталь, Газпром и РОСНАНО.

Несмотря на то, что управление знаниями еще не стало общепринятым направлением деятельности в российских компаниях, в целом за последние 3 года можно отметить тенденцию к отказу от стратегии кодификации знаний в пользу персонализации или к попыткам совмещения элементов обеих стратегий.

Об этом свидетельствуют и результаты нашего экспертного опроса: респонденты практически из всех опрошенных нами организаций отметили использование таких инструментов обмена неявными знаниями, как семинары и тренинги, совещания и конференции, направленные на анализ совместного опыта, выявление и решение организационных проблем.

Таблица 2. Используемые в российских компаниях инструменты обмена неявными знаниями (результаты экспертного опроса, N=20 крупных и средних компаний)

%
компаний
1.     Обмен опытом в рамках семинаров и тренингов 90,5%
2.     Совещания по анализу совместного опыта (в рамках проекта или подразделения) 71,4%
3.     Конференции и совещания, направленные на выявление и

решение общеорганизационных проблем

57,1%
4.     Инновационные конкурсы, ярмарки идей 38,1%
5.     Профессиональные / технические конференции 33,3%
6.     Дни знаний 9,5%
7.     Завтраки/обеды знаний (одночасовой обед или чаепитие, сопровождающиеся короткими

рассказами о «трудных случаях», рассказами о новых идеях и методах работы)

9,5%
8.     Кейс-клубы, регулярные встречи для анализа трудных случаев из практики 9,5%
9.  Сторителлинг (рассказ историй из личного опыта) 9,5%
10.     Дни подразделений (круглые столы, экскурсии и презентации

об опыте конкретного подразделения)

4,8%

Как видно из приведенной таблицы, обмен неявными знаниями «встраивается» в традиционные формы корпоративного обучения и коллективной выработки управленческих решений. Специальные технологии анализа опыта и обмена знаниями пока не получили в России широкого распространения. Частично это связано с отсутствием осведомленности руководителей о существующих техниках и приемах в данной области, однако более существенным и труднопреодолимым барьером  является характерная для российских организаций недооценка значимости совместного опыта, привычка обращаться к его анализу лишь после серьезного провала, чрезвычайной ситуации или при наличии внешней угрозы.

В настоящее время управление знаниями в российских компаниях основывается на пяти основных моделях, каждая из которых имеет свои социально-психологические особенности.

Первая модель – это управление знаниями в рамках проекта. Данный подход предполагает интенсивный анализ опыта, накапливаемого в ходе проекта, и его тиражирование в других аналогичных проектах. Преимуществом данной модели управления знаниями является относительная простота применяемых технологий, которые не требуют сложной IT-инфраструктуры и кодификации: в основном это регулярные совещания проектных команд по анализу опыта и различные общекорпоративные мероприятия, позволяющие подразделениям и проектным группам обмениваться передовыми практиками.  Данный подход дает возможность получить быстрый и относительно легко измеримый эффект от анализа и использования опыта, так как проекты ограничены во времени, повторяются и направлены на решение конкретной проблемы.

Социально-психологическая специфика данной модели состоит в том, что обмен знаниями происходит во временной группе, состав которой меняется в зависимости от стадии проекта. Опыт проектной командой должен сознательно аккумулироваться усилиями ядра группы – постоянных членов команды, обеспечивающих преемственность выработанных договоренностей, сформированного языка описания действительности и совместно определенных целей. В данных условиях эффективность управления знаниями в значительной степени зависит от распределения ролей,  регулярности встреч и системы стимулирования.

Так, например, в российской компании «Техноконсалт» руководитель проекта получает премию по итогам проекта только после того, как будет пройдена стадия административного завершения проекта, т.е. только после  того, как все документы проекта будут систематизированы в базе знаний, а сам руководитель проекта выступит перед другими руководителями с презентацией итогов проекта, рассказом об извлеченных уроках и рекомендациях на будущее. Нередко в проектной группе выделяется специальная роль «менеджера знаний», ответственного за сохранение совместно выработанных идей и договоренностей. Итоговое совещание по анализу опыта может быть средством кодификации накопленных знаний по заранее разработанной стандартной форме. Так, например, при запуске проектов в компании ConocoPhillips проводятся совещания, на которых члены группы отвечают на целый ряд вопросов, связанных с управлением знаниями: 1) какие знания нам нужны для того, чтобы данный проект стал успешным? 2) где и от кого мы получим данные знания? 3) что мы должны сделать, чтобы получить эти знания? 4) когда мы это сделаем и кто за это будет отвечать?  Такой подход особенно эффективен в небольших организациях с проектной структурой, где все сотрудники знакомы друг с другом и при решении совместных задач могут опираться на коллективную память.

Вторая модель управления знаниями основана на использовании виртуальных групп экспертов. Примером такого подхода являются «сетевые группы» в компании Лукойл. Сетевые группы экспертов по процессам нефтепереработки были созданы в 2007 г. в рамках системы управления знаниями главного управления нефтепереработки и нефтехимии «ЛУКОЙЛ». Их целью стало выявление и использование корпоративного опыта, внедрение лучших практик для непрерывного повышения эффективности бизнеса. Членами группы становятся эксперты, приглашаемые руководителем группы из числа сотрудников различных предприятий. Будучи разбросанными по разным регионам страны, члены группы взаимодействуют виртуально – в рамках онлайн-конференций и через электронную почту. Эксперты сетевых групп не освобождаются от основной своей деятельности, но в течение года должны выявить и сделать общедоступным передовой опыт или совместными усилиями найти решение типовых задач в рамках определенного бизнес-процесса. Специфика данного подхода состоит в том, что границы группы и ее задача остаются четко определенными, однако коммуникация между ее членами ограничена виртуальными каналами и осуществляется в дополнение к основным производственным обязанностям.

Третей моделью в управлении знаниями является создание центров компетенций – структурных подразделений, отвечающих за сбор и распространение передового опыта в определенной сфере деятельности. В зарубежных компаниях такие центры (centers of excellence) получили довольно широкое распространение. Чаще всего данные центры создаются как стационарные «площадки» для обучения и обмена опытом в рамках определенной функциональной области (например, канадский центр компетенций в области разработки лекарственных препаратов, основанных на лейкотриенах, в компании Merck & Co; центр компетенций в области производства телекоммуникационных терминалов компании Philips; центр производственных компетенций компании Hewlett Packard в Сингапуре и т.п.). Однако такие центры могут представлять собой и специально созданные мобильные группы экспертов (например, в компаниях Scandia  и Accenture). В российских компаниях, как правило, претендентом на роль центра компетенций оказывается уже действующее подразделение, которое устойчиво показывает наилучшие результаты по ключевым показателям эффективности. Так, например, в ОАО «Газпромнефть» центры компетенций создаются на базе региональных сбытовых структурных подразделений, которые выполняют свой функционал эффективнее, чем аналогичные службы других подразделений и способны накапливать и тиражировать свои знания и навыки на все остальные регионы. После прохождения соответствующей аттестации по определенному набору компетенций такие центры получают довольно широкие полномочия: они могут выполнять аудит текущей деятельности и контроль за бизнес-процессами других структурных подразделений, инициировать изменения бизнес-процессов и методик работы служб подразделений, инициировать изменения и контролировать внедрение изменений IT-систем, накладывать вето на внедрение автоматизированных систем или изменений организационной структуры и функционала служб, если эти изменения не удовлетворяют требованиям центра компетенций. Социально-психологическая специфика данного подхода состоит в том, что в данном случае ответственность за управление знаниями несет конкретный трудовой коллектив с постоянным составом и общей судьбой. Как и в случае с сетевыми группами, выявление и распространение передового опыта является здесь дополнительной задачей по отношению к основным функциональным обязанностям сотрудников. Однако в силу постоянства состава коллектива здесь на управление знаниями большое влияние оказывает степень сплоченности, используемый руководителем стиль руководства, сложившаяся в подразделении субкультура, а также сформировавшаяся ранее история отношений с коллективами других структурных подразделений.

Четвертая модель управления знаниями, широко представленная в российских компаниях, основана на развитии внутренних коммуникаций и широком использовании методов организационного развития. Данная модель наиболее близка к стратегии персонализации знаний и ориентирована на стимулирование инновационной деятельности сотрудников. Примером такого подхода является управление знаниями в компании ОАО «Оборонпром», где сознательно был сделан упор на развитие межфункционального взаимодействия, создание и поддержание неформальных связей между сотрудниками разных подразделений, социальной сети обмена опытом. Социально-психологическая специфика данного подхода связана с тем, что эффективность управления знаниями здесь определяется не столько внутригрупповыми, сколько межгрупповыми и организационными факторами: силой общекорпоративной идентичности сотрудников, уровнем доверия в организации, межгрупповой интеграцией и наличием суперординантных целей, разветвленностью социальных сетей проектных команд.

Наконец, пятая модель, постепенно получающая распространение в России, опирается на открытые инновации, т.е. ориентирована на поиск знаний и экспертов за пределами компании. Условия жизни в сетевом обществе поставили  компании перед необходимостью перейти от создания внутри- и межорганизационных сетей обмена знаниями к так называемым открытым инновациям [3]. Многие компании используют открытые инновации для разработки своей бизнес-стратегии: среди ярких примеров такого подхода можно назвать 3M, датскую страховую компанию AEGON, глобального провайдера IT-услуг  HCL Technologies, оборонную компанию Rite-Solutions, а также Red Hat – ведущего разработчика программных продуктов на основе Linux. Психологический эффект такого подхода состоит в том, что он за короткое время повышает осведомленность сотрудников о стратегических целях компании, приверженность персонала и его вовлеченность в реализацию стратегических инициатив [5].

Выражением этой тенденции в 2006–2012 гг. стало распространение краудсорсинга. В широком смысле под краудсорсингом (crowd – толпа, sourcing – использование) понимается передача определенных производственных функций неопределенному кругу лиц, или решение общественно значимых задач силами множества добровольцев, координирующих свою деятельность с помощью информационных технологий. Данное понятие было введено в оборот писателем Дж. Хау в 2006 г., однако само явление возникло гораздо раньше [8]. Так, например, открытая для свободного редактирования онлайн-энциклопедия «Википедия» – наиболее яркий пример глобального  краудсорсинга в области управления знаниями – была официально открыта еще в 2001 г. Википедия создается добровольцами со всего мира на 285 мировых языках и содержит более 22 миллионов статей, постоянно обновляемых пользователями. Впрочем, известны и более ранние примеры краудсорсинга. Например, правительство Великобритании в 1714 г. установило приз за изобретение точного метода определения долготы на море, обратившись за решением ко всем желающим.

Облегчение доступа к информации благодаря развитию технологий и Интернету, создало практически неограниченные возможности для  использования «мудрости» и «креативности» толпы. Сегодня краудсорсинг применяется новостными агентствами и телевизионными каналами, звукозаписывающими компаниями, банками фотографий, разработчиками программного обеспечения.

В действительности можно выделить четыре вида круадсорсинга, существенно различающихся по предоставляемым возможностям для творчества и самореализации. Во-первых, это привлечение добровольцев  к крупным проектам, требующим большого объема рутинной работы. Одним из наиболее ярких примеров такого краудсорсинга стала разработка трехмерной модели вируса иммунодефицита: играя в специально созданную Вашингтонским университетом игру, 127 тысяч пользователей интернета за три недели решили задачу, которую десять лет не могли решить ведущие научные центры мира. Другие примеры связаны с сортировкой галактик на снимках из космоса, идентификацией людей на фотографиях и картинах и т.п. В таких случаях решаемая задача не требует глубоких знаний и творческого подхода, а вознаграждение за ее решение очень невелико. Второй тип краудсорсинга направлен на разработку контента для различных сайтов: фото и видеоматериалов, новостных сюжетов, журнальных публикаций и форумов. Здесь знания и креативность приветствуются, но не являются главным условием успеха. Третий тип краудсорсинга – это помощь в поиске финансовых инвестиций, пожертвований и волонтерской помощи для  различных инновационных проектов и трудных жизненных ситуаций. Основным ресурсом такого краудсорсинга является социальный капитал, т.е. просоциальные установки и знания о том, кто может помочь. Наконец, четвертый тип связан с конкурсами инновационных решений, которые  могут предполагать достаточно высокое денежное вознаграждение, требуют высокого профессионализма и разносторонних навыков.

В России одним из первых примеров использования открытых инноваций и краудсорсинга стал проект «Сбербанк-21», реализованный Сбербанком России к своему 170-летию в 2011 г. совместно с Фондом общественного мнения и компанией Witology. К обсуждению будущего банка, России и краудсорсинга «Сбербанк» привлек почти сто тысяч человек по всему миру.  За месяц на площадках «Профессионалы.ру», WikiVote! и Witology было предложено более 2500 идей относительно будущего Сбербанка, России и самого краудсорсинга. При этом одним из основных результатов проекта его организаторы считают выявление сотен и тысяч талантов, создание своего рода внекорпоративного кадрового резерва для поиска решений проблем, значимых для компании и всего общества.

Каковы социально-психологические особенности и ограничения модели краудсорсинга при управлении знаниями? Во-первых, краудсорсинг опирается на эффект уравнивания социальных статусов: при обсуждении идей в интернет-форуме никто не знает, является ли автор идеи обладателем ученой степени, какова его репутация вне форума и личные связи. В этом отношении краудсорсинг создает возможности для сетевой меритократии, когда  участники сообщества не имеют сведений о происхождении, поле, расе, профессии и квалификации друг друга и не могут опираться на эту информацию для оценки человека, поделившегося своими знаниями или идеями. Тем самым сужаются основания для проявления ряда эффектов искажения социального восприятия (стереотипизации, гало-эффекта и т.п.).

Во-вторых, в отличие от центров компетенций и управления знаниями в проектах,  участие в краудсорсинге совершенно добровольно. Оно основано на мотивах самореализации, самовыражения, помощи другим, престижа и признания со стороны других. Как показывают исследования, внутренняя мотивация участников краудсорсинга преобладает над внешней, при этом  наиболее мотивирующими оказываются такие задачи, которые предполагают высокую автономность работы, четко сформулированы и требуют разнообразных навыков, а сами участники хорошо понимают, как будет организован конкурс идей, каких знаний он от них потребует и на какие источники информации они могут опираться в своих поисках [6]. Согласно другим исследованиям, основными мотивами участия в краудсорсинговых проектах являются возможность обучения и развития собственных навыков, непосредственное и быстро получаемое материальное вознаграждение, возможность заявить о себе и повысить свой статус, а также социальные мотивы помощи другим, взаимной поддержки, интересного общения [9]; заработок, развитие собственных творческих способностей, возможность найти дополнительную работу, а также привлекательность сообщества вовлеченных в проект людей [4].  Стимулирование к участию в краудсорсинговом проекте не может основываться исключительно на денежной составляющей, даже в тех случаях, когда призом являются очень крупные деньги. Не случайно в проекте «Сбербанк-21» были широко использованы такие способы стимулирования, как взаимное рейтингование участниками друг друга, интервью с победителями конкурса, чьи идеи остальные участники признали лучшими, их публичные фотографии, личная встреча с руководством Сберанка и т.п.

В-третьих, сила краудсорсинга состоит в том, что он позволяет извлекать преимущества из разнообразия. Между тем краудсорсинг уязвим в отношении социального влияния. Как показывают экспериментальные исследования, осведомленность участников краудсорсинга об оценках и суждениях друг друга приводит сразу к нескольким негативным эффектам: такая осведомленность существенно снижает разнообразие идей, не улучшая при этом погрешность коллективных оценок; правильные ответы оттесняются на периферию коллективного обсуждения, что снижает доверие к «толпе» у внешних наблюдателей и новых участников; наконец, после усреднения или объединения высказанных в сообществе оценок  повышается уверенность участников в правильности коллективного решения, которое на самом деле ошибочно [10]. Неслучайно критики краудсорсинга отмечают, что подобного рода проекты не могут отделить истину от мнения и неспособны вырабатывать научное знание, так как групповое давление снижает разнообразие оценок [11].

В-четвертых, оказалось, что на точность оценок «толпы» существенно влияет постановка задачи. Например, при прогнозировании болельщиками исхода турнира ошибочность в оценке вероятного победителя нарастала от месяца к месяцу, тогда как при прогнозе величины вероятного разрыва между игроками эффект мудрости толпы сохранялся [12]. В более широком контексте еще более важной проблемой может стать трансформация корпоративных знаний в ходе краудсорсинга, когда способность задавать вопросы оказывается  не менее важной, чем способность предлагать ответ. Постановка вопросов и обсуждение предлагаемых решений являются совместной деятельностью, успешность которой в значительной степени зависит от межгруппового взаимодействия организаторов проекта и участников.

Наконец, в-пятых, краудсорсинг характеризуется особой групповой динамикой. Так, например, некоторые рядовые участники проекта постепенно могут превращаться в экспертов, высокий рейтинг которых выделяет их в особую группу, которая ближе к организаторам проекта, чем к остальным членам сообщества. Известно также, что участники инновационных конкурсов с высоким уровнем знаний подвергаются более острой критике со стороны остальных участников и находятся в условиях более острого соперничества друг с другом. Чтобы снизить уровень конкуренции, такие эксперты могут первыми заявлять о своем участии в конкурсе для того, чтобы заранее отпугнуть нежелательных оппонентов. Большинство инноваторов снижают активность после участия в нескольких краудсорсинговых конкурсах. Со временем часть краудсорсеров начинают искать проекты с небольшим количеством участников или с высокими призовыми суммами  [6]. Групповая динамика в крадсорсинге еще недостаточно изучена, но уже сейчас можно с большей или меньшей уверенностью предположить ряд влияющих на нее социально-психологических характеристик: низкая сплоченность краудсорсингового сообщества, размытость границ сообщества, непостоянство и высокое разнообразие состава его участников по социально-демографическим и психологическим характеристикам, опосредованность коммуникации специально созданным электронным форумом, связанная с этим публичность значительной части межличностного взаимодействия и др.

Анализ различных подходов к управлению интеллектуальным капиталом показывает, что инновации и управление знаниями в российских организациях требуют сегодня не только дивергентного мышления и творческой корпоративной среды, но и особого рода коммуникативных компетенций – умения управленческих и проектных команд расширять и использовать сеть своих контактов для совместного поиска решений и кодификации знаний.

В заключение хотелось бы отметить одно из важных последствий перехода компаний к модели открытых инноваций и краудсорсинга. На протяжении последних 10 лет происходит постепенное изменение представлений сотрудников и руководителей организации о том, что такое знания. Если раньше основное внимание обращалось на соответствие знаний сотрудника определенным должностным и профессиональным нормативам, сами знания были кодифицированы и относительно легко измеримы, то теперь более востребованной оказывается способность сотрудников самостоятельно приобретать знания и быстро находить информацию, необходимую для решения задач.

Вместе с осознанием неэффективности  стратегического планирования в крупных компаниях приходит понимание того, что знания и компетенции имеют все более короткий жизненный цикл: как известно, обновление технологий происходит со скоростью от 3 лет до 6 месяцев в зависимости от отрасли. Из готовых ответов корпоративные знания все более превращаются в систему вопросов, формулирование которых позволяет организовать поиск знаний, необходимых организации в том или ином конкретном случае. При всех ограничениях, связанных с защитой конфиденциальной информации, охраной интеллектуальной собственности, патентами на изобретения и полезные модели и т.п.,  знания более не ограничены стенами корпоративного архива – основная их часть находится за пределами организации, во внешней сети экспертов. Иными словами, интеллектуальный капитал современных организаций определяется капиталом социальным: разнородностью внутренней и внешней сети и доверием к организации со стороны «тех, кто знает».


Библиографический список

  1. Журавлев А.Л., Нестик Т.А. Психология управления совместной деятельностью: Новые направления исследований. М.: Институт психологии РАН, 2010.
  2. Нестик Т.А. Психологические аспекты управления знаниями // Инновационное развитие. Экономика, интеллектуальные ресурсы, управление знаниями / под ред. Б.З. Мильнера. М.: ИНФРА-М, 2009. С. 590-611.
  3. Almirall E., Casadesus–Masanell R. Open versus closed innovation: a model of discovery and divergence // Academy of Management Review. 2010. V. 35, Issue 1. Р. 27–47.
  4. Brabham D.C. Motivations for Participation in a Crowdsourcing Application to Improve Public Engagement in Transit Planning // Journal of Applied Communication Research. 2012. Vol. 40. Issue 3. P. 307-328.
  5. Gast A., Zanini M. The social side of strategy // McKinsey Quarterly. 2012. Issue 2. P. 82-93.
  6. Haichao Zh, Dahui L., Wenhua H. Task Design, Motivation, and Participation in Crowdsourcing Contests // International Journal of Electronic Commerce. 2011. Vol. 15. Issue 4. P. 57-88.
  7. Hansen M.T., Nohria N., Tierney T. What’s your strategy for managing knowledge? // Harvard Business Review. 1999. Vol. 77, Iss. 2. P. 106-117.
  8. Howe J. The Rise of Crowdsourcing // Wired, 2006. Issue 14.06, June.
  9. Lever- aging crowdsourcing: Activation-supporting components for IT-based ideas competition / Leimeister J. M., Huber M., Bretschneider U., Krcmar H. // Journal of management Information Systems. 2009. Vol. 26, Iss. 1. P. 197-224.
  10. How social influence can undermine the wisdom of crowd effect / Lorenz J., Rauhut H., Schweitzer F., Helbing D. // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2011. Vol. 108. Iss. 22. P. 9020-9025.
  11. Roman D. Crowdsourcing and the Question of ExpertiseCommunications of the ACM. 2009. Vol. 52. No. 12. P. 14.
  12. Intuitive Biases in Choice versus Estimation: Implications for the Wisdom of Crowds / Simmons J.P.., Nelson L.D., Galak J., Frederick Sh. // Journal of Consumer Research. 2011. Vol. 38. Iss. 1. P. 1-15.