Ako neprísť o „podnikové striebro“? Prečo podniky čoraz viac potrebujú manažment poznatkov

Žijeme dobu, keď manažment poznatkov – Knowledge Management – skloňujeme vo všetkých podobách. Pred pár rokmi to bola silná téma, ale v poslednej dobe nejako utícha. Nie je to preto, že tento pojem nebol dostatočne priezračný a preto sme ho nedokázali naplno „uchopiť“, naplniť a využiť? Vieme, čo sú poznatky, a máme predstavu, ako poznatky kategorizovať, získavať a využívať?

Základné stavebné bloky – dáta a informácie

Patria údaje do pojmu manažment poznatkov? Určite áno. Napríklad to, že podnik má fluktuáciu 34% zamestnancov za rok, je údaj a znamená, že z celkového počtu zamestnancov 34% vlani z podniku odišlo. Je to dobre alebo zle? Kým nemáme ďalšie informácie, nevieme povedať.

Aj to, že podnik má náklady na nekvalitu vo výške 7% z ročného obratu, je údaj. Je to priveľa? Nevieme, na to by sme potrebovali ďalšie informácie.

Údaje (dáta) sú v manažmente poznatkov na najnižšej priečke hierarchie. Môžeme nimi naplniť podnikové disky, triediť ich, zobrazovať do grafov, farebne odlíšiť a prezentovať a nakoniec ich po čase vymazať, pretože z nich nijaký úžitok vlastne nevznikol. Alebo ich môžeme vložiť ako vstup do sofistikovaného systému interpretácií a premeniť na cenné podnikové know-how.

Údaje teda majú podobnú hodnotu ako tehly v stavebníctve – sú cenné pre ďalšie použitie, ale samy o sebe veľkú hodnotu nemajú. Do kategórie „poznatky“ však ako základný vstupný materiál patria.

Informácia je údaj vložený do konkrétneho kontextu, teda interpretovaný spôsobom, ktorý umožňuje robiť úsudky a rozhodnutia. Napríklad to, že z našich 34% fluktuácie celé dve tretiny boli zamestnanci do 35 rokov, ktorí odišli kvôli slabej starostlivosti o ich rozvoj, je informácia. Tá umožňuje urobiť rozhodnutia, čo treba robiť na zníženie fluktuácie. Konkrétne táto informácia vznikla analýzou vekovej štruktúry odchádzajúcich zamestnancov a tiež z výstupných interview.

Aj to, že 80% z celkových nákladov na nekvalitu vzniká v dôsledku vyexpedovania nekvality k zákazníkovi, pretože pribudli náklady na spätnú dopravu, testovanie, repasáciu, zasielanie a administrovanie, je informácia umožňujúca urobiť konkrétne rozhodnutia. Ak by sme získali informáciu o dopade nekvality na povesť našej značky, aj tú by sme vedeli využiť na urobenie potrebných rozhodnutí.

Informácie vždy obsahujú interpretácie urobené z určitého aspektu – napríklad z hľadiska ekonomických dopadov, z hľadiska technických dopadov, marketingových dopadov alebo strategických dopadov na záujmy podniku. Ak ich chceme použiť, potrebujeme, aby boli kvalitné – napríklad presné, úplné, časovo platné.

Informácie sú v hierarchii manažmentu poznatkov na druhej priečke. Kým na prenos údajov postačovali médiá (Internet, pamäťové karty), na prenos informácií už potrebujeme text, prezentačný súbor alebo živú prezentáciu s diskusiou, aby sme zabezpečili dobrý prenos práve tej interpretačnej časti v informácii.

Informované konanie – praktiky

Praktiky sú reálne a opakovane používané postupy, návody, procedúry a zaužívané postupnosti činností. Niektoré praktiky sú zapísané – patria k nim napríklad pracovné inštrukcie alebo návody na použitie niečoho. Takéto poznatky sú explicitne vyjadrené (Explicit Knowledge), a tým pádom nie je problém prenášať ich medzi zamestnancami.

Niekedy bývajú však praktiky implicitné, „tiché“ (Tacit/Quiet Knowledge), pretože sa o nich bežne nehovorí a tým pádom ani nepíše. Veľmi často zamestnanci používajú efektívne praktiky, ale považujú ich za natoľko samozrejmé, že o nich nehovoria. Niekedy zas zamestnanci nechcú svoje praktiky prezradiť, lebo si chránia svoju „konkurenčnú výhodu“.

Tiché praktiky nevieme prenášať, lebo o tých poznatkoch ani nevieme, že existujú. Žiaľ, veľa tichých poznatkov patrí medzi tie najcennejšie.

Napríklad zavedenie osobných plánov rozvoja zo strany personálneho úseku pre každého zamestnanca do 35 rokov na ich stabilizáciu, je praktika. Aj realizácia výročných rozhovorov nadriadených s týmito zamestnancami zameraných na spoločné vytvorenie plánu osobného rozvoja a jeho následné vyhodnocovanie, je praktika. Aj realizácia rozvojového programu pre talenty, je praktika.

Zavedenie 100%-nej výstupnej kontroly pred expedíciou výrobkov je praktika zameraná na zníženie nákladov na nekvalitu. Ten istý cieľ má praktika merať parametre medziproduktu v určitých bodoch výrobného procesu a vyraďovať nevyhovujúce kusy.

Je jasné, že praktiky sú na vyššom stupni hierarchie manažmentu poznatkov, ako boli informácie, pretože praktiky vznikajú ako pracovné rozhodnutia uskutočnené na báze informácií (t.j. nie ako kombinácia informácií). To rozhodnutie mohlo vzniknúť ako záväzný pokyn z vyššej úrovne riadenia alebo ako iniciatívne konanie zamestnanca.

Explicitne vyjadrené praktiky (pracovné inštrukcie) nie je problém prenášať na iných štúdiom textu, školením, tréningom… Ale je problém prenášať tiché praktiky, nezávisle od toho, pre aký dôvod sú tiché – pretože jednoducho o nich nevieme. Jedna z výziev manažmentu poznatkov je identifikovať tiché poznatky a rozširovať ich, pretože mnoho „tichých praktík“ býva veľmi cenných.

Porozumenie kontextu – mentálne modely

Praktiky možno bez problému využívať aj v prípade, že nevieme, prečo sú efektívne – niektoré sú prevzaté, „lebo sa inde osvedčili“, niektoré dokonca môžu vzniknúť náhodným vyskúšaním.

Ale akonáhle odhalíme súvislosť, zákonitosť a vyjadríme ju vlastnou myšlienkou alebo ju dokonca povieme alebo napíšeme, vzniká mentálny model (myšlienkový model). Mentálny model je myšlienkovo reflektovaná zákonitosť, ktorou sa riadia deje v realite, alebo myšlienková súvislosť, ktorou chceme realitu ovplyvňovať.

Napríklad matica 3×3, kde na vodorovnej osi je pracovná výkonnosť zamestnancov a na zvislej osi je ich rozvojový potenciál, je mentálny model so spolu deviatimi políčkami na ohodnotenie najvhodnejších kandidátov do programu pre talenty. Môžeme určiť, že do programu vyberieme iba tých, ktorí nám padli do políčka „vysoký pracovný výkon“ a „vysoký rozvojový potenciál“.

Ak je tam málo zamestnancov, môžeme určiť, že pridáme tých, ktorí majú aspoň jednu z tých charakteristík na stupni „vysoký“ a tú druhú na stupni aspoň „priemerný“. Práve sme boli svedkami myšlienkového laborovania s mentálnym modelom „3×3 matica vhodnosti kandidátov do programu pre talenty“.

Aj osobnostné typológie MBTI alebo DISC sú príklady mentálnych modelov použiteľných pri výbere do rozvojového programu alebo na prijímanie a umiestňovanie zamestnancov. Pomocou nich vieme predvídať nielen to, nakoľko úspešný bude kandidát určitého osobnostného typu na danom pracovnom mieste, ale aj to, ako bude vychádzať nadriadeným iného osobnostného typu.

Napríklad Gaussovo normálne rozdelenie odchýlok od výrobných parametrov (Gaussova krivka) je mentálny model reflektujúci realitu pri náhodných procesoch. Vytvorenie pásma tolerovateľných odchýlok od stanovených parametrov je síce praktika, ale s uplatnením Gaussovho mentálneho (matematického) modelu vieme presne povedať, koľko percent produkcie bude vpadať do tolerovateľnej oblasti a koľko nie – stačí nám poznať strednú kvadratickú odchýlku náhodného procesu chýb, ich strednú hodnotu a hranice tolerancie. Ak to vieme povedať o každom technologickom kroku, vieme predvídať celkové náklady na internú nekvalitu.

Príklady nám ukazujú úžasnú silu mentálnych modelov, ktoré nám umožňujú:

  • predvídať, aké budú dopady praktík, ktoré zavedieme
  • robiť cielené opatrenia (praktiky) využívajúc zákonitosti, ktoré sú v mentálnych modeloch obsiahnuté.

Mentálne modely stoja v manažmente poznatkov na vyššej priečke ako praktiky: nijakou kombináciou praktík nedokážeme vytvoriť myšlienkové súvislosti. Ale akonáhle pomocou úvahy vytvoríme mentálny model, vieme rozumne riadiť aj oblasti, pre ktoré zatiaľ praktiky vyvinuté nemáme. Samozrejme, tu do toho vstupuje kvalita mentálneho modelu: napríklad pre akú šírku rôznych situácií platí, v ktorých oblastiach je zle použiteľný, nakoľko presné množstevné odhady poskytuje atď.

Mentálne modely patria medzi najcennejšie kategórie poznatkov, pretože sú vysoko použiteľné a sú aj dobre prenositeľné – textom, prezentáciou, školením. Pre ich praktické použitie ich však potrebujeme kombinovať s ďalšími mentálnymi modelmi.

Napríklad poznať typologické určenie kandidáta nestačí, určite ešte potrebujeme aspoň kompetenčný model daného miesta, čo je ďalší mentálny model. Ani Gaussov model rozloženia odchýlok nestačí, ak nepoznáme štruktúru technologického procesu – a to je ďalší mentálny model. V oblasti HR a aj v technologickej oblasti by sme užitočných mentálnych modelov napočítali stovky a tisícky.

Dosiahnutie efektívnosti a hospodárnosti – know-how

Už sme hovorili, že mentálne modely nám pomáhajú určiť praktiky, ktoré nás dovedú do vytýčeného cieľa. Tak sa dostávame k ďalšej kategórii poznatkov – k know-how. Ide o ustálenú sadu mentálnych modelov, praktík, postupov, návodov a v nich obsiahnutých informácií a údajov, ktorých kompletné nasadenie umožňuje opakovane vytvárať dané výstupy s vysokou produktivitou a kvalitou.

Napríklad know-how na realizáciu programu pre talenty musí obsahovať také osvedčené a konkrétne nasaditeľné postupy, ako:

  • spôsob vyhľadávania kandidátov do programu
  • spôsob rozpoznávania vhodnosti kandidátov
  • spôsob vytvárania dostatočne rovnorodých skupín účastníkov
  • rozvojové programy pre rôzne kategórie účastníkov na budovanie vedomostí, zručností aj postojov
  • opatrenia na priebežnú stabilizáciu účastníkov rozvoja
  • metódy využívania pracovného potenciálu absolventov programu

Napríklad know-how na znižovanie nepodarkovosti vo výrobnom procese s následným pozitívnym ekonomickým efektom musí obsahovať také konkrétne a nasaditeľné postupy, ako:

  •  otvorenie projektu na znižovanie nákladov na nekvalitu napríklad metódou six-sigma
  • vytvorenie riadiaceho výboru projektu
  • propagácia projektu a ovplyvňovanie akceptácie projektu v podniku
  • identifikácia logisticko-výrobných uzlov, ktorých sa projekt bude týkať
  • vytvorenie a vyškolenie pracovných skupín v projekte
  • identifikácia a meranie parametrov, ktorých varírovanie má najväčší vplyv na prekročenie tolerančných hraníc v danom bode procesu
  • návrh a realizácia opatrení na zníženie variácií podmienok vo výrobnom procese
  • vyhodnotenie výsledkov a rozhodnutie o prípadnom nasadení opatrení v ďalších častiach produkčného reťazca.

Obidva príklady majú jedno spoločné: nie sú úplne kompletné, ale ukazujú, že know-how je široká sada poznatkov zložená z predchádzajúcich kategórií. Typické pre know-how sú dve jeho vlastnosti:

  •  vzniká v čase postupným tvorením, doplňovaním a ladením (ako kombinácia stanovených praktík, zdôvodňujúcich mentálnych modelov, s obsahom konkretizujúcich informácií a špecifických údajov)
  • know-how je poznatkový kompakt určený na vytváranie konkrétnych výstupov vnútri alebo navonok podniku na dosiahnutie relatívne zaručovaných vecných a ekonomických parametrov.

Know-how práve pre tú druhú vlastnosť stojí na vyššej pozícii než všetky predchádzajúce kategórie poznatkov.

Prenosnosť know-how je limitovaná tromi prvkami:

  •  rozsiahlosťou know-how, pre ktorú často treba použiť dlhšie a náročnejšie školenia zúčastnených zamestnancov
  • komplexnosťou know-how, pre ktoré často treba využiť prítomnosť externých expertov
  • angažovanosťou zamestnancov, ktorí nie vždy rešpektujú zásady a praktiky, ktoré know-how vyžaduje (ako sa hovorí, keď dvaja robia to isté, nie je to vždy to isté).

Zdroj mentálnych modelov – inteligencia

Na tvorenie mentálnych modelov a s ich použitím vybudovaného know-how potrebujeme schopnosť riešiť kvalitatívne nové zadania, úlohy a situácie. Túto schopnosť voláme inteligencia. Napríklad psychológ William Moulton Marston vytvoril v dvadsiatych rokoch minulého storočia základy dnes používanej osobnostnej typológie DISC a Isabel Briggs Myers a Katharine Cook Briggs v štyridsiatych rokoch minulého storočia vytvorili typológiu MBTI. A matematik Carl Friedrich Gauss v osemnástom storočí prišiel s modelom normálneho rozdelenia odchýlok.

Jedno majú tieto tri mentálne modely spoločné – boli vytvorené inteligenciou svojich autorov a pomocou nich možno riešiť úlohy, ktoré dnes považujeme za štandardné. Ale v čase vzniku sa autori podujali riešiť zadania vtedy vysoko neštandardné: ako predvídať motivačné správanie sa človeka (DISC), ako predvídať ktoré typy pracovných pozícií sú pre daného človeka vhodné (MBTI) a ako predvídať počet mimotolerančných nepodarkov.

Práve to je podstatou inteligencie – schopnosť hlavou namodelovať realitu, vyjadriť súvislosti ako mentálny model, myšlienkovo s ním zaexperimentovať a navrhnúť také praktiky a opatrenia, ktoré daný problém vyriešia. Inteligencia je možná v každej oblasti, ako sme videli v úplne rozdielnych príkladoch humanitných a matematicko-technických vied (napríklad hovoríme aj o emočnej inteligencii, o hudobnej inteligencii, …).

Inteligencia je ešte vyšším stupňom v hierarchii poznatkov: môže byť zdrojom tvorenia nových mentálnych modelov a nového know-how. Kým produkty inteligencie sú prenositeľné, samotná inteligencia prenositeľná nie je. Je viazaná na konkrétneho človeka – a tak ju možno prenášať iba „získaním“ (pritiahnutím si do firmy) daného človeka.

Aj keď výskumy ukazujú, že inteligencia ďalších a ďalších generácií pomaly narastá rýchlosťou cca 3 body za desaťročie, nedá sa predpokladať, že by sa tak rýchlo menil genetický kód človeka. Ale dá sa predpokladať, že noví ľudia vyrastajú v iných podmienkach, takže inteligenciu možno pestovať tým, že začneme vytvárať vhodné podmienky.

Možno sa teraz pýtate, či inteligencia vôbec patrí medzi poznatky, pretože je to schopnosť človeka a ako taká nie je prenositeľná z človeka na človeka. Aj keď z rámca „poznatkov“ vypadáva, je neodmysliteľnou súčasťou manažmentu poznatkov: na jej získanie môžeme s pomocou mentálnych modelov vytvoriť účinné praktiky „nákupu expertov a talentov“ alebo štátne programy na pritiahnutie „mozgov“ do našej krajiny (či už našich alebo cudzích).

Zdroj orientácie – múdrosť

Inteligencia dokáže riešiť aj veľmi komplexné a obťažné zadania, a predsa má jednu slabosť – nedokáže si vytýčiť tie správne úlohy. Množstvo inteligentných ľudí si nevie zariadiť život, po akom túži… Koľko vedcov a géniov je toho príkladom! Títo ľudia sú inteligentní, ale nie nutne múdri.

Múdrosť je totiž schopnosť vytýčiť si také ciele, ktoré keď si človek alebo podnik dokáže naplniť, tak to toho človeka robí šťastným a podnik prosperujúcim. Ide o dve podmienky, ktoré povedú k želanému stavu (pocit šťastia a prosperita) a ktoré sa budú dať dosiahnuť (realizovateľnosť vzhľadom na disponibilné zdroje, podmienky a čas).

Vráťme sa k nášmu projektu stabilizácie cenných zamestnancov. Mnoho podnikov otvára projekt rozvoja talentov na ich stabilizáciu a používa v ňom osvedčené know-how pre starostlivosť o talenty.

Je to dostatočne múdry postup? Vedie projekt rozvoja talentov k ich stabilizácii? Ak pre nich máme po absolvovaní zodpovedajúce uplatnenie, tak áno. V takom prípade to bol podľa našej definície múdry postup, pretože vedie k vytýčenému cieľu a je realizovateľný.

Ale ak každý rok otvoríme novú skupinu a nemáme pre nich adekvátnu perspektívu, tak absolventi programu pokukujú, kde inde by svoj nový potenciál uplatnili. Vtedy vyrábame nestabilných zamestnancov, pričom sme si mysleli, že aký dobrý program na stabilizáciu talentov sme nastavili! Možno projekt zlepšovania pracovných podmienok, partnerskej klímy v podniku, projektovo-procesnej kultúry a líderského riadiaceho štýlu na všetkých úrovniach riadenia by mal lepší stabilizačný účinok. Rozhodnutie ísť touto cestou pre konkrétne podmienky v podniku by bol prejav múdreho rozhodnutia.

Pozrime sa aj na projekt six sigma zameraný na zníženie nákladov na nekvalitu. Ak nekvalita je spôsobená skutočne varírujúcimi podmienkami výroby, ktoré nemáme pod plnou kontrolou, tak otvorenie projektu six sigma je múdre rozhodnutie, pretože povedie k cieľu a je realizovateľné.

Ak nekvalita vzniká v dôsledku slabých zručností a skúseností zamestnancov kvôli ich vysokej fluktuácii, alebo kvôli nízkej vnútornej a vonkajšej motivácii, tak projekt six sigma pravdepodobne nepovedie k cieľu – jeho otvorenie bude asi iba technokratické rozhodnutie. Naopak, pozdržať projekt six sigma a pred ním otvoriť projekt stabilizácie ľudí na pracovných miestach a zdokonalenia ich prípravy, môže byť múdre rozhodnutie.

Čo z toho vyplýva pre „podnikové striebro“?

Prešli sme všetkých sedem úrovní poznatkov, ktoré sa líšia svojou hodnotou pre potreby podniku i možnosťou transportovať a rozširovať ich medzi zamestnancami. Kategórie poznatkov môžeme zobraziť pyramídou podľa obrázku. Každá vyššia úroveň môže obsahovať prvky z nižších úrovní, ale nemožno ju vytvoriť ich obyčajným skladaním – jednoducho každá vyššia úroveň tvorí inú podstatu.

Ak sa začneme zaoberať manažmentom poznatkov v podniku, užitočné sú nasledovné otázky:

  •  úspešnosť ktorých oddelení je silno viazaná na disponibilnosť potrebných poznatkov?
  • pre konkrétne oddelenie: ktoré oblasti poznatkov sú preň dôležité a z ktorej kategórie tie poznatky prevažne sú?
  • kde sú tie poznatky v súčasnosti? (v literatúre? v materskej firme? u konzultantov? na konferenciách?, v profesných združeniach?)
  • ako sú tie poznatky prenesiteľné k nám vzhľadom na ich kategóriu? (na médiu ako údaje alebo informácie? prostredníctvom mentoringu a tréningov ako praktiky? prostredníctvom vzdelávania a prezentácií ako mentálne modely? formou stáží na pokročilom pracovisku alebo nákupom licencie ako know-how? zamestnaním ľudí s inteligenciou potrebnou na vývoj nových technológií? angažovaním skúsených seniorov formou poradenstva alebo ich priamym nasadením do riadiacich a strategických funkcií kvôli múdrosti, ktorú u nich predpokladáme?)
  • aký konkrétny spôsob prenosu tých poznatkov do našich podmienok a k našim ľuďom zrealizujeme?
  • kto budú zamestnanci, ktorí tie poznatky majú získať a vo svojej práci aplikovať?
  • ako zariadime, aby sa k tomu postavili angažovane, poznatky vybranou formou získali a začali využívať vo svojej práci?
  • ako dosiahneme, aby sme tých ľudí následne stabilizovali a nestratili?

Ivan Burger

Ivan Burger je riaditeľ vzdelávacej spoločnosti ibis partner Slovakia, s.r.o., senior tréner manažérskych zručností a podnikový poradca pre oblasť riadenia výkonnosti prostredníctvom KPI a Balanced Scorecard .

 2,725 total views,  6 views today

Pridaj komentár

Vaša e-mailová adresa nebude zverejnená. Vyžadované polia sú označené *

Táto webová stránka používa Akismet na redukciu spamu. Získajte viac informácií o tom, ako sú vaše údaje z komentárov spracovávané.