В эти дни с 25-го по 29-е января проходит очередной международный форум Давоса. Но на этот раз в дистанционном формате - пандемия не дает поблажки даже для великих экономистов, олигархов и политиков. И конечно среди тем - знания. Приведем отрывок и красивую иллюстрацию из давосской повестки дня Джеймса Лина, старшего директора по продуктам и технологиям компании Lynk Global, о различии между явными и неявными знаниями.

Чтобы добиться успеха во время 4-й промышленной революции (Индустрии 4.0), бизнес-лидеры сначала должны понять, как работают знания. Есть два типа: явный и неявный. Явные знания могут быть легко сформулированы, количественно определены, кодифицированы, распространены и запрограммированы. Например: руководства компании, отчеты об исследованиях, официальные документы, обучающие видеоролики и наборы данных. Они запрограммированы в рутинные задачи и процедуры, а затем закреплены за машинами.

Напротив, неявные знания зафиксировать сложнее. Они нематериальны и связаны с идеями, полученными на личном опыте, основаны на накопленных знаний и даже на основных инстинктах. Например, опытный торговый представитель может естественным образом почувствовать, что он может заключить сделку, в то время как у врача может быть интуитивный инстинкт, чтобы заказать диагностический тест на заболевание, которое не соответствует симптомам пациента.

Люди могут легко передавать явные знания машинам, но для машины гораздо сложнее, если не невозможно, усвоить и воспроизвести неявные знания. Тем не менее, неявное знание не должно существовать изолированно. Мы можем получить некоторые неявные знания с помощью собеседований, тренингов, наставничества, семинаров и форумов. Затем компания может расшифровывать, анализировать и систематизировать полученные данные с помощью программного обеспечения для распознавания речи AI, чтобы создать ценный банк институциональных знаний и обучить новых сотрудников.

То, как мы управляем знаниями, будет влиять на все аспекты бизнес-операций, от процедур маршрутизации до обучения, принятия решений на высоком уровне и обслуживания клиентов. Естественно, многие люди сопротивляются Индустрии 4.0, опасаясь, что роботы или автоматизация сделают людей ненужными. Но на самом деле изменится только характер наших ролей.

За последние 15 лет технологии сократили 800 000 рабочих мест в Великобритании, но создали 3,5 миллиона новых рабочих мест. Примечательно, что согласно исследованию Deloitte UK , эти новые рабочие места приносят в среднем на 10 000 фунтов стерлингов больше в год, чем те, которые были потеряны, что добавляет экономике Великобритании около 140 миллиардов фунтов стерлингов .

Искусственный интеллект и машины взяли на себя рутинные, повторяющиеся задачи, основанные на неявных знаниях, подняв людей на должности, требующие интеллекта, творчества, опыта, инстинктов и таланта - неявных знаний. Отмечая значение этого сдвига, идеолог Индустрии 4.0 и основатель Форума в Давосе Клаус Шваб писал: «Я убежден в одном - в будущем талант, а не капитал, будет представлять собой решающий фактор производства». Конечно, управление знаниями принимает разные формы в зависимости от отрасли. Например, в банковском деле компании уже автоматизировали рутинные процессы, такие как депозиты, переводы и даже обычные запросы в службу поддержки. Между тем, люди обрабатывают транзакции высокого уровня и сложные вопросы обслуживания клиентов.

Торговля пошла по аналогичной траектории. В то время как машины могут обрабатывать базовые сделки, аналитики с обширными неявными знаниями управляют сложными торговыми стратегиями и вводят фактические данные - что, когда и сколько покупать и продавать - в первую очередь для программирования торговых алгоритмов.

В сфере образования также есть огромный потенциал для лучшего управления знаниями. Школы потенциально могут автоматизировать цели обучения, которые вращаются вокруг явных знаний - будь то таблицы умножения или принципы химии - а также административные задачи, оформление документов, планирование уроков, управление запасами и подготовительная работа. Это освободило бы перегруженных работой учителей, чтобы они могли сосредоточиться на более интуитивных задачах, таких как развитие критического мышления, творчества, личной обратной связи, практического обучения, коучинга, наставничества и реального профессионального обучения.

И наоборот, отрасль здравоохранения зависит от неявных знаний - невероятно сложно систематизировать годы медицинского обучения, поскольку многие симптомы, диагнозы и методы лечения не соответствуют ожидаемым моделям. А цена плохих данных - человеческие жизни. Однако ИИ можно применить для диагностики. Например, люди могут обучить машины считывать результаты тестов и рентгеновские снимки, а затем предлагать предварительный диагноз, прежде чем врач-человек даст рекомендации по лечению.

Независимо от отрасли, если бизнес-лидеры действительно понимают различия между неявными и явными знаниями и управляют знаниями, они смогут оптимизировать свои операции, создавать более качественные продукты и услуги и в конечном итоге процветать во время Четвертой промышленной революции.

Более подробно - смотри материал на сайте давосского форума.