Model piramidy DIKW (Data = Dane, Information = Informacje, Knowledge = Wiedza, Wisdom = Mądrość) mówi o stopniu dojrzałości i konkurencyjności organizacji. Wymyślono go pod koniec XX wieku, choć pierwsze jego intuicje tworzono dwieście lat wcześniej. Wtedy nie było narzędzi do zbierania dużych ilości danych, a obecnie wielu przedsiębiorców nie tylko zbiera dane i przetwarza informacje, ale jeszcze wdraża systemy zarządzania wiedzą, które dzięki AI pomagają osiągnąć mądrość organizacyjną.
DANE – PODSTAWA I POCZĄTEK DROGI
Dziennie wytwarzamy 403 miliardów gigabajtów danych. Bez danych nie da się prowadzić biznesu, ale nieprzetworzone dane są bez wartości biznesowej. Same surowe liczby bez osadzenia w kontekście nic nie znaczą. Przykładowo wynik odczytu temperatury „minus pięć stopni” nic nie mówi. Dlatego Milan Zeleny określił dane jako „know-nothing” – „nic nie wiadomo”.
INFORMACJA – NOWĄ WALUTĄ
W 2017 roku w The Economist napisano, że najcenniejszym zasobem świata nie jest ropa naftowa tylko dane. Ale w 2023 roku Akshitha Vemuru, stwierdził, że to informacja stała się nową walutą ery cyfrowej, napędzającą gospodarkę i decydującą o wartości firm. Milan Zeleny określił informacje jako „know-what” – „wiadomo co”. Informacja to dane umieszczone w kontekście, które przekazują sens i umożliwiają zrozumienie sytuacji, są uporządkowane i można je zastosować do podejmowania działań. Czyli jeśli „minus pięć stopni” dotyczy temperatury na zewnątrz, to rozumiemy, że jest tam zimno.
WIEDZA I MĄDROŚĆ
Wiedza to zrozumienie relacji między informacjami oraz rozpoznawanie wzorców – „know-how” – „wiadomo jak” według Milana Zeleny, a mądrość to „know-why” – „wiadomo, dlaczego”. Mądrość oznacza zdolność do stosowania wiedzy w praktyce oraz działania z wykorzystaniem osądu, doświadczenia i intuicji. Przykładem wiedzy jest założenie ciepłej kurtki, gdy na zewnątrz jest zimno – minus pięć stopni, ale mądrością jest przewidzenie, że wkrótce zbliża się jesień lub zima i warto oddać kurtkę do pralni.
Mądrość organizacyjna to stan jaki jest osiągnięty, gdy po pierwsze większość pracowników ma szybki dostęp do tej samej wiedzy, a po drugie, gdy firma jest w stanie przewidywać trendy i zmiany na rynku oraz na podstawie tego przygotować strategię działań, znacząco wyprzedzając konkurencję.
SYSTEMY ZARZĄDZANIA OPARTE O AI
Wiedzę trudno jest przekazać, gdyż aby ją osiągnąć trzeba się uczyć. Osoby zatrudnione w dojrzałych organizacjach powinny stosować się do wielu skomplikowanych procesów i procedur często opisywanych w opasłych tomach. Dlatego już wiele lat temu firmy zaczęły inwestować w systemy zarządzania wiedzą. Niestety – często były to nietrafione inwestycje i niezbyt udane wdrożenia. Okazywało się, że nadal były problemy z aktualizacją baz wiedzy i wyszukiwaniem informacji.
Sytuację zmieniła sztuczna inteligencja. Nowoczesne systemy oparte na AI składają się zazwyczaj: z bazy wiedzy, silnika wnioskowania, modułów uczenia się i interfejsów służących do interakcji z użytkownikami. Dzięki wsparciu agentów AI pracownicy nie muszą przeszukiwać różnych źródeł informacji i czytać długich dokumentów, tylko zadają pytanie i natychmiast otrzymują właściwą odpowiedź. Dlatego wdrożenie nawet sporej grupy zatrudnionych ludzi jest szybsze i skuteczniejsze. Jakakolwiek zmiana w organizacji, po wprowadzeniu do bazy wiedzy jest wkrótce znana, ponieważ system stale uczy się i udziela użytkownikom zaktualizowanych odpowiedzi.
Uczenie maszynowe i analityka predykcyjna pomagają odnaleźć trendy, nieoczywiste wzorce i związki zwiększając konkurencyjność organizacji. Zaawansowane systemy, potrafią przekształcać wiedzę niejawną, czyli ekspertyzę pojedynczych pracowników w wiedzę jawną dla całej organizacji. To może spowodować, że odejście dobrego pracownika nie wpłynie negatywnie na firmę.
Ratiomation opiera swoje rozwiązania na agentach AI. Bez względu na to, na jakim stopniu piramidy DIKW jest twoja firma, nasi konsultanci doradzą jak optymalnie podejść do tematu zarządzania wiedzą.
Autor: Anna Gregorczyk