1.Upravljanje znanjem:definicije, što omogućuje?

Upravljanje znanjem je postupak (skup metoda) koji ima za cilj maksimalnu iskorištenost izvora znanja.Upravljanje znanjem omogućuje bolju pripremljenost organizacija za nadmetanje u zahtjevnoj sredini.

2.Motivacija za uvođenje upravljanja znanjem:-Potreba za donošenjem brzih odluka-Slabljenje individualnih iskustava zbog čestih promjena radnog mjesta-Povećanje složenosti domena(eksternih i internih procesa)-Ubrzani razvoj novih tehnologija-Povećanje brzine reakcije zbog sve manjeg vremena poduzimanja

3.Razlika između podataka,informacija i znanja(+ primjeri)

Podaci- mogu biti činjenice,opažanja ili shvačanja lako se prikupljaju i većinom predstavljaju neke sirove brojeve ili iskaze…..Primjer:

- koordinate nekog mjesta na karti...- veličina Eifelovog tornja- cijena novog golfa je 145 000kn

Informacija-to je obrađeni podatak, i ona za razliku od podatka ima važnost i namjenu za nekoga.Pod informaciju podrazumijevamo manipuliran jedan ili više sirovih podataka.Primjer:

- isplativost nekog ulaganja na temelju statističkih podataka- prognoza vremena na temelju satelitskih snimka i podataka o atmosferskom tlaku

Znanje –na razini iznad podataka i informacija- omogučuje dobivanje informacija iz podataka ili drugih informacija- predstavlja mogučnost razlikovanja lažnog ili istinitog- mogučnost da se predvidi ili približno predvidi neka situacija- znanje se sastoji od istina i vjerovanja, pogleda i koncepata, prosudbi i očekivanja,

metodologija i vještina (K.Wiig)

ZnanjeZnanje

InformacijePodaci

Informacijski Sustav

Odluka

Događaji

Uporabainformacija

Znanje

4.Veza

podataka, informacija,znanja,događanja i inovacija

5.Subjektivni i objektivni pogled na znanje

Subjektivni pogled na znanje:Govori da znanje nemože postojati van ljudskog uma i društvene primjene

Gleda se kao:-Stanje uma: uvjerenja pojedinaca u organizaciji-Znanje kao praksa: Kolektivna vjerovanja-posjeduje ga neka skupina i ne može se rastiviti na elemente i gledati kao elemnte koje posjeduju pojedinciNalazi se u praksi, ne u umu.

Objektivni pogled na znanje:

Znanje je neovisno i postoji u obliku nekog objekta, te ga ljudi mogu naći i poboljšati.

Gleda se kao:-Objekt:može se prenašati, pohraniti i manipulirati-mogučava se pristup i korištenje informacija-strateška sposobnost za dobivanje kompetitativne prednosti

6.Proceduralno i deklarativno znanje(+primjeri)

Proceduralno znanje:-Govori kako nešto napraviti-u obliku je opisa postupka,zadatak ili procedura…Primjer: poznavanje postupka pravljenja kolača, npr: uliti mjeko,zatim dodati šečer….

Deklarativno znanje:-Govori o vezama između varijabli,nalazi se u obliku tvrdnji, korelacija ili formulaPrimjer:Ako postoji tvrdnja da se led topi na temp večoj od 0 stupnjeva,onda korištenjem deklarativnog znanja ćemo iz podatka da je vani 20stupnjeva zaključiti da će se led otopiti

7.Tacitno i Eksplicitno znanje

Tacitno znanje:-osobno i temeljeno na vlastitom iskustvu,teško ga je opisati i prenositi, u njega se uključuju slutnje,intuicije i razumijevanja.Primjer: Razumijevanje mentaliteta neke religijske ili etničke manjine u nekoj većoj državi.

Eksplicitno znanje:Opravdana vjerovanja izražena riječima i brojevima,mogu se lako prenositi i to u raznnim oblicimaPrimjer:Računanje prosječne količine potrošnje unutar nekog perioda

8.Opće i specifično znanje

Opće znanje koje posjeduje da velik broj pojedinica i lako se prenosi između njih…Primjer: Kako se ponašati u društvu-Bonton

Specifično znanje:znanje koje je ograničeno na mali broj ljudi ili nekoliko individualacaPrimjer:Razumjevanje rada na analizi kretanja kvarkova u hadronskom sudaraču čestica

9. Tipovi znanja prema složenosti i ulozi u organizaciji(+Primjeri)Prema složenosti znanja -jednostavno - usmjereno na jedno temeljno područje

-složeno – obuhvaća nekoliko različitih područja Prema ulozi znanja u organizaciji

-potporno - olakšava svakodnevne operacije -taktičko - odnosi se na kratkoročno pozicioniranje organizacije u odnosu na tržište, konkurenciju i dobavljače -strateško - odnosi se na dugoročno pozicioniranje organizacije u smislu vizije te strategija za njeno postizanje

10.Tipovi znanja prema pogledu na domenu(+Primjeri)Mikroskopsko:Usmjereno na jednu domenu u kojoj gotovo da nema kontradikcijeČesto smatrano ‘očiglednim’ osobama s iskustvom u danoj domeniSolidno, čvrsto, precizno, točno (crisp)Usmjereno prema analitičkim detaljima

Makroskopsko:Neizrazito, nejasno, neodređeno, bez detalja (fuzzy)Neizrazitost karakterizira makroskopsko znanje,njegove ciljeve i ograničenjaSuštinski interdisciplinarno, kvalitativno, sugestivno:dopušta se kontradiktornost u konceptimai referencamaFleksibilno i adaptibilno na promjene okoline i njena evolucijska pravila

11.Primjeri kombinacija različitih tipova znanja

Opće Kontekstualno specifično

Tehnički specifično

Dek

larativno

Eksplicitno

Knjiga koja opisuje čimbenike bitne za odluku o kupovini određenih dionica (odnos cijene i zarade, dividenda...)

Dokument koji identificira okolnosti u kojima vođa tima treba razmotriti zamjenu člana tima koji ima problema s radom na projektu

Priručnik koji opisuje čimbenike koje treba razmotriti prilikom konfiguriranja računala kako bi se zadovoljili postavljeni zahtjevi

Tacitno

Znanje o glavnim čimbenicima bitnim za odluku o kupovini određenih dionica

Znanje menadžera ljudskih resursa o čimbenicima koje treba razmotriti prilikom motivacije zaposlenika u određenoj kompaniji

Znanje tehničara o simptomima koje treba potražiti prilikom popravka televizora

Proced

uraln

o

Eksplicitno

Knjiga koja opisuje korake koje treba poduzeti kako bi se kupile određene dionice

Dokument koji identificira niz akcija koje vođa tima treba poduzeti prilikom podnošenja zahtjeva upravi za zamjenu člana tima koji ima problema s radom na projektu

Priručnik koji opisuje kako promijeniti postavke operacijskog sustava s ciljem postizanja traženih promjena u radu računala

Tacitno

Temeljno znanje o koracima koje treba poduzeti kako bi se kupile određene dionice

Znanje menadžera ljudskih resursa koje korake treba poduzeti prilikom motivacije zaposlenika u određenoj kompaniji

Znanje tehničara o nizu koraka koje treba poduzeti prilikom popravka televizora

12.Ekspertiza- definicija i tipovi:

Ekspertiza se može definirati kao znanje visoke kvaliteteLjudi koji posjeduju tako visoko kvalitetna znanja su eksperti.Vrste ekspertiza:

- Asocijacijska: ekspert ne poznaje dobro teorijski dio nekog sustava, ali zato povezuje uzroke i posljedice na temelju iskustva.

- Ekspertiza motoričkih vještina: uglavnom fizičke prirode i uglavnom nesvjesno, stječe se praksom

- Teorijska duboka ekspertiza: zahtjeva teorijsko poznavanje domeneMože se zaboraviti ako se ne koristi.

13.Krarakteristike znanja(+primjeri)

- Eksplicitnost: stupanj do kojeg se znanje može postojati u eksplicitnom stanju,odnosno da se može čuvati i prenositi kao objekt.(primjer:u priručnik o prometu se mogu upisati prometna pravila ponašanja,dok se iskustva u prometu nemogu)

- Kodificiranje: stupanj do kojeg znanje može biti jasno i prikazati sePrimjer:opis postupka formatiranja diska može biti lako razumljiv dok ulaženje u objašnjenje tog istog procesa preko alokacijskih tablica je prekompleksno za čovjeka koji nije ekspert u tom području

-Podučivost: stupanj do kojeg se znanje može naučiti treningomPrimjer:vježbom se može naučiti napamet množiti ali do stupnja do kojeg nam to naš mozak omogučuje

-Specifičnost:stupanj specifičnog znanja da bi se nešto naučilo i koristiloPrimjer: znanje o računanju s matricama u matematici,mogučnost da se riješi neka matrična jednađba ili neko svojstvo matrice, ukoliko se ne prakticira može se lako zaboraviti

14.Lokacije znanja – ljudi(+Primjeri)-U pojedincima(ekspertima),zna nastati problem kad takav pojedinac ode iz organizacijePrimjer: to je znanje šefa održavanja nekog sustava koji taj sustav poznaje“u dušu“,organizaciji u kojoj se nalazi njegov bi odlazak predstavljao problem zbog odsutnosti i teške nadoknade njegovog znanja.

-U grupama:Znanje koje ima neka grupa ljudi i koje je nastalo suradnjom, to njihovo znanje je veće od zbroja znanja od svakog pojedinca.Primjer:Znanje tima za razvoj formule 1

15.Znanje u artefaktima(+primjeri)Praksa: ugrađeno je u procedure, pravila i norme razvijene kroz iskustvo i utječu na buduće ponašanje.Primjer:Knjiga o proizvodnji ručno izrađenih cipela na načine kako se to radilo u staročeškim pokrajinama.

Tehnologija- znanje pohranjeno u suvremenu IT tehnologiju, Informacijski sustavni sa računalnom tehnologijom kod koje su sačuvani podaci sa njima pripadajućim vezama Primjer:Wolfram alpha-web stranica sa knowladge engine-on koji na temelju upita prikuplja podatke i činjenice i donosi rezultat ili zaključak. Repozitoriji: namjenski sustavi za čuvanje znanja na različitim medijima Primjer: Web repzitorij na kojem se čuvaju knjige i priručnici u PDF formatu.

16.Znanje u organizacijskim entitetima(+primjeri)Organizacijske jedinicima- znanje između članove jedinica,stečeno sustavima,praksom i odnosima u organizacijskoj jedici,najvjerojatnije kontekstualno specifično znanjePrimjer.znanje koje ima neki poslovođa kako bi motivirao svoje podređene

Organizacijama - sadržano u normama, vrijednostima, praksi, organizacijskoj kulturi, razvijeno kroz pozitivna i negativna iskustva.Primjer:znanje koje ima neka banka o tome kolko se treba dodjeliti limita na nekoj kartici na temelju profila klijenta

Međuorganizacijske mreže - znanje u vezama sa kupcima i dobavljačima Primjer:znanje o uvozu sa kineskom tržištu,mogučnostima uvoza, potrebnim licencama,procedurama i logistikom….

17.Riješenje za upravljanje znanjemRiješavanje upravljanja znanjem dijele se na 4 razine:

- procesi UZ –pomažu u otkrivanju, akviziciji, dijeljenju i primjeni znanja- sustavi za UZ – podržavaju procese uz pomoć mehanizma i tehnologija- Mehanizmi i tehnologije za UZ- organizacijska i strukturalna sredstva i razne

tehnologije- Infrastrukura za UZ –

temelj podrške upravljanja znanjem

18. Procesi upravljanja znanjem - otkrivanje znanja (+ primjeri)Otkrivanje znanja je proces otkrivanja novog tacitnog ili eksplicitnog znanja iz podataka i informacija ili sintezom predhodnog znanja.Podprocesi:

-kombinacija:dobivanje novog ekspolicitnog znanja-socijalizacija:dobivanje novog tacitnog znanja

Primjeri:kombinacija:čitanje kuhariceSocijalizacija:vožnja u autoškoli

19. Procesi upravljanja znanjem - Akvizicija znanja (+primjeri)Akvizicija znanja je proces pronalaženja eksplicitnog ili tacitnog znanja koje se nalazi u

ljudima, artefaktima ili organizacijskim entitetima, kao i izvan organizacija Vrste akvizicije:

Eksternalizacija – tacitno znanje u eksplicitnoPrimjer: Pisanje priručnikaInternalizacija – eksplicitno znanje u tacitnoPrimjer: Čitanje priručnika

20.Procesi upravljanja znanjem – Dijeljenje znanja(+primjeri)Dijeljenje znanja je proces kojim se eksplicitno ili tacitno znanje prenosi drugim pojedincima uz tri bitna čimbenika

-prijenos treba biti učinkovit – primatelj razumije i može djelovati-prenosi se znanje, a ne preporuke na temelju znanja-prenositi se može pojedincima, grupama ili organizacijama

Podprocesi dijeljenja znanja:-Socijalizacija: Veza otkrivanja i djeljenja znanja-dok jedna strana dijeli druga to znanje otkrivaPrimjeri:

-neformalna komunikacija tijekom pauze-sastanak projektnog tima

- Razmjena je proces u kojem se prenosi eksplicitno znanje između pojedinaca, grupa ili organizacija raznim vrstama komunikacije.

Primjeri: priručnik sa tehničkim karakteristikama proizvoda prodavač predaje kupcu

21. Procesi upravljanja znanjem – Primjena znanja(+primjeri)Primjena znanja je proces korištenja znanja za donošenje odluka i izvođenje zadataka.

Ovisi o dostupnom znanju, koje pak ovisi o procesima otkrivanja, akvizicije i čuvanja znanja.Primjena znanja ne mora značiti i njegovo razumijevanje, dovoljno je da se ono na neki način koristi za vođenje odluka i akcija.Podprocesi primjene znanja:-Smjernice su procesi u kojima pojedinci koji posjeduju znanje usmjeravaju akcije drugih pojedinaca, ali bez prijenosa znanja na kojem se smjernice temelje.Izbjegavaju se poteškoće prijenosa tacitnog znanja.Primjeri:konzultacija sa ekspertom u slučaju nekog problema sa strojem, gdje ekspert daje upute rješavanja problema, bez prijenosa znanja (u slučaju ponovne pojave problema potrebno je opet pozvati eksperta) -Rutine su procesi koji se odnose na korištenje znanja ugrađenog u procedure, pravila i norme kojima se određuje buduće ponašanje.Iako smanjuju potrebu za komunikacijom, potrebno je vrijeme da se razviju (ponavljanje).Primjeri: sustav za automatsko reguliranje temperature

22. Mehanizmi za upravljanje znanjem(+primjeri)Mehanizmi za upravljanje znanjem (KM Mechanisms) su organizacijska ili strukturalna sredstva koja se koriste za unapređenje upravljanja znanjem.Omogućavaju rad sustava za UZ, a podržani su infrastrukturom za UZ.Mogu, ali ne moraju koristiti tehnologiju.Svaki proces upravljanja znanjem koristi određene mehanizme.

23.Tehnologije za upravljanje znanjemTehnologije za upravljanje znanjem su podrška i ključna komponenta sustava za UZ, a same su podržane infrastrukturom za UZ, naročito onom informacijske tehnologije.Uključuju različite tehnologije umjetne inteligencije (AI) – akvizicija znanja,i zaključivanja temeljenog na slučajevima.

24.Sustavi za otkrivanje znanjaSustavi za otkrivanje znanja podržavaju proces razvoja novog tacitnog ili eksplicitnog znanja iz podataka i informacija ili sintezom postojećeg znanja.Koriste mehanizme i tehnologije koji podupiru podprocese kombinacije i socijalizacije.Primjeri:Podrška kombinaciji

-Mehanizmi: sastanci, zajedničko rješavanje problema, donošenje odluka ili kreiranje dokumenata-Tehnologije: otkrivanje znanja u podacima i na Webu, baze podataka, repozitoriji

-Podrška socijalizaciji-Mehanizmi: rotacije zaposlenika, konferencije, zajednički projekti više odjela-Tehnologije: videokonferencije, Web zajednice

25. Sustavi za akviziciju i formalizaciju znanja podržavaju proces pronalaženja i čuvanja eksplicitnog ili tacitnog znanja koje se nalazi u pojedincima, artefaktima (tehnologije ili repozitoriji) ili organizacijskim entitetima, kao i izvan organizacija. Koriste mehanizme i tehnologije koji podupiru podprocese eksternalizacije i internalizacije.Primjeri:Podrška eksternalizaciji

-Mehanizmi: razvoj modela ili prototipa, pričanje priča, dobra praksa-Tehnologije: sustavi temeljeni na znanju, chat, baze podataka dobre prakse

Podrška internalizaciji-Mehanizmi: učenje činjenjem ili promatranjem, obrazovanje na poslu, sastanci-Tehnologije: komunikacija putem računala, akvizicija znanja temeljena na AI, simulacije na računalima

26.Sustavi za dijeljenje znanja - podržavaju proces prenošenja eksplicitnog ili implicitnog znanja,oni daju podršku procesima socijalizacije i razmjene.

Podrška socijalizaciji-Mehanizmi: rotacije zaposlenika, konferencije, zajednički projekti više odjela

-Tehnologije: videokonferencije, diskusijske grupe, Web zajednicePodrška razmjeni:

Mehanizmi: priručnici, izvješća, pisma, prezentacije, bilješkeTehnologije: pristup podacima na Webu, baze podataka, repozitoriji, sustavi naučenih lekcija

27. Sustavi za primjenu znanjapodržavaju proces korištenja znanja drugih osoba bez stvarnog stjecanja ili učenja tog znanja i daju podršku procesima smjernica i rutina.

Primjeri:Podrška smjernicama

-Mehanizmi: tradicionalne hijerarhijske veze, centri za podršku i pomoć-Tehnologije: akvizicija i prijenos ekspertnog znanja, sustavi za otklanjanje problema u radu (troubleshooting)

Podrška rutinama-Mehanizmi: organizacijska politika, standardi, radna praksa-Tehnologije: sustavi temeljeni na znanju, sustavi planiranja resursa

28.Zaključivanje temeljenjo na znanju-Znanje - bit sustava temeljenih na znanju-Namijenjeno je rješavanju problema, ali i akviziciji znanja za kasnije učenje (primjeri mogućih problema)-Sustave razvijaju inženjeri znanja u interakciji sa ekspertom domene -Osnovne komponente sustava

baza znanja (činjenice, ako-onda pravila, okviri) mehanizam zaključivanja (ulančavanje unaprijed ili unatrag) korisničko sučelje (korisnik) / razvojna okolina (inženjer znanja)

Prednosti: široka distribucija ekspertnog znanja jednostavno modificiranje zbog odvojenog znanja konzistentnost odgovora (za razliku od ljudi) stalna dostupnost čuvanje znanja rješavanje problema sa nepotpunim podacima objašnjenje rješenja

Nedostaci odgovori mogu biti netočni (i eksperti griješe) neprepoznavanje ograničenja znanja u sustavu nedostatak razboritosti (razumijevanje i posljedice)

Varijacije sustava zaključivanje na temelju primjera (umjesto slučaja, traži se klasa koja najbolje

odgovara novom primjeru) zaključivanje na temelju instanci (koristi se veliki broj jednostavnih sučajeva za

automatsko učenje) zaključivanje na temelju analogija (novi problemi rješavaju se na temelju prošlih

slučajeva iz različitih domena – mapiranje problema)

29 Zaključivanje temeljeno na slučajevima

Preporučuje se za domene gdje pravi eksperti ne postoje ili ne razumiju potpuno domenu. Koristi se eksplicitno znanje koje već postoji u organizacijama (izvješća o problemima). Individualna iskustva eksperata / pojedinih zaposlenika zapisana su u biblioteku slučajeva (repozitorij prošlih slučajeva).

30. Zaključivanje na temelju konteksta-Pogodno za prikupljanje taktičkog znanja eksperta, koje zahtijeva procjenu situacije, odabir plana akcije i djelovanje na temelju njega-Znanje o odgovarajućim akcijama i procedurama, kao i o kompatibilnim novim situacijama nalazi se u hijerarhijski organiziranim kontekstima

-kontekst misije (opseg misije, ciljevi, plan i ograničenja)-glavni kontekst (funkcije, pravila, lista kompatibilnih konteksta)-podkontekst (manji dijelovi glavnog konteksta, ako je on presložen ili koje mogu koristiti drugi konteksti

Moduli sustava za zaključivanje na temelju konteksta (context-based reasoning)- baza sa kontekstima (hijerarhijska struktura sa kontekstima misije, glavnim kontekstima i podkontekstima)- sučelje inženjera znanja (unos podataka od strane inženjera znanja)- sustav temeljen na pravilima za upite (pravila za inteligentnu interakciju s ekspertom)- korisničko sučelje za eksperta (sučelje s pitanjima za eksperta na temelju pravila)

31.Otkrivanje znanja u podacimaRazvoj sustava za otkrivanje znanja u podacima (data mining)

razumijevanje poslovanja (problema) razumijevanje podataka (prikupljanje podataka, opis podataka, kvaliteta podataka i

verifikacija, preliminarna analiza podataka) priprema podataka (odabir uzorka i varijabli predviđanja, konstrukcija novih i

transformacija postojećih varijabli, integracija podataka, formatiranje) razvoj modela i njegova validacija vrednovanje i interpretacija modela primjena u stvarnoj situaciji

32.SUSTAVI NAUČENIH LEKCIJAPodržavaju organizacijske proceseNaučena lekcija je znanje ili razumijevanje stečeno pozitivnim ili negativnim iskustvomLekcija mora biti

značajna (stvarni utjecaj) valjana (činjenično i tehnički korektna) primjenjiva (određuje, eliminira ili povećava specifične dijelove poslovanja)

33.Pričanje pričaČimbenici uspjeha

ljudi se moraju složiti sa idejom da je pričanje priča efektivno sredstvo prikupljanja i prijenosa tacitnog organizacijskog znanja

treba identificirati ljude u organizaciji koji su voljni podijeliti s drugima što su naučili

za problematična organizacijska područja treba koristiti metafore priče mogu prenijeti znanje samo ako su slušači zainteresirani da uče iz njih

Tehnika elicitacije priča unutar povezane grupe u kojoj priču priča više ljudi na različite načine

o ribičke priče – preuveličavanje o alternativna povijest – fiktivne anegdote sa različitim preokretimao promjena likova i konteksta – fiktivne anegdote sa promjenom likovao indirektne priče – svaka sličnost sa stvarnim osobama je slučajnao metafore – reference na poznatu priču, crtani film…

DRUGA GRUPA PITANJA:

1.Prikupljanje znanja od eksperataIzvlačenje (crpljenje) znanja od eksperta ili bilo kojeg drugog izvora korištenjem neke od tehnika prikupljanja znanja.

2.Primjer prikupljanja znanja od eksperata kombinacijom 2 tehnike prema izboru-INTERVJU:

NestrukturiraniNa početku prikupljanja znanjaEkspertu se dopušta da slobodno priča o temi

PolustrukturiraniLista neobaveznih pitanja čiji redoslijed i način postavljanja nisu obavezni

StrukturiraniZa dobivanje točno određenih informacijaDetaljno definirana lista zatvorenih pitanja sa određenim redoslijedom

-Usredotočena rasprava:Obrada slučajeva

Fokus rasprave su pojedini stvarni ili izmišljeni slučajeviZadaci vezani uz cilj

U raspravi se pokušava doći do nekog cilja (podjela domene, reklasifikacija, dekompozicija ciljeva)

Zadaci vezani uz listuU raspravi se kreira iscrpna lista ili se uspoređuju, spajaju ili upotpunjavaju postojeće liste

-Povratno poučavanje:Inženjer znanja i ekspert mijenjaju ulogeNakon proučavanja dobivenih informacija inženjer znanja podučava eksperta o određenoj temi, pri čemu ekspert uočava propuste ili krivo protumačene činjenicePrimjer

Zamjena pojmova “broj ponavljanja” i “serije” kod fitness programa

-Sortiranje kartica:Prethodno prikupljeni koncepti domene se zapisuju na kartice te ih ekspert treba hijerarhijski strukturirati

-Matrice:-Dvosmjerne (redovi i stupci) i dvokomponentne (dvije liste koncepata) ili dvosmjerne i jednokomponentne-U matrici se označava postojanje veze između koncepata, a može se označavati i jačina te veze-Inženjer znanja treba donekle poznavati domenu

-Penjanje po ljestvama:Za dobivanje hijerarhija u svrhu boljeg razjašnjavanja pojedinih dijelova domene

-Zašto...? – nadređeni koncepti-Kako...? - podređeni koncepti-Alternativni primjer za... – koncepti iste razine

Postupak se ponavlja sve dok inženjer znanja nije zadovoljan dobivenim znanjem ili dok ekspert više ne može pronaći novi odgovorDobivena hijerarhija vjerojatno nije konačna

-Dvadeset pitanja:-Inženjer znanja izabire pojam, a ekspert pokušava utvrditi o kojem se pojmu radi postavljajući pitanja na koja inženjer znanja odgovara sa “da” ili “ne” -Kroz pitanja ekspert inženjeru znanja otkriva konceptualne kategorije, suprotnosti i strategije izvođenja zadatka-Za korištenje ove tehnike inženjer znanja mora poznavati problemsku domenu dovoljno dobro da može odabrati prave pojmove i točno odgovarati na ekspertova pitanja

-Kritiziranje:-Davanje savjeta ili mišljenja, koje uključuje razmatranje argumenata za ili protiv određene mogućnosti i pogodno je za područja u kojima ne postoji jedan pravi način rada-Kritizirati se može slučaj koji je obradila neka druga osoba ili prototipni sustav za koji se prikupljanje znanja vrši, dok se samokritika ne preporučuje-Ekspert se mora dobro verbalno izražavati te moraju biti uspostavljeni dobri odnosi kako bi dao točne informacije

-Protokoli:-Za prikupljanje proceduralnog znanja-Protokol u stvarnom vremenu:

-opisi koje ekspert daje za vrijeme izvršavanja zadatka i Retrospektivni protokol-opisi koje ekspert daje nakon izvršenja zadatka-izvješćivanje se ne miješa njihovi zapisi, kao i promatranje eksperta dok radi svoj posao

-sa zadatkom, ali dolazi dovoljno brzo nakon njega da bude vjerno-Igranje uloga:

-Uz eksperta je potreban još jedan “glumac”-Scenarij koji će biti odigran može odrediti inženjer znanja (češći slučaj) ili oni koji igraju uloge -Svaki sudionik dobiva kopiju scenarija te svi mogu o njemu raspravljati i zajedno ga vježbati, osim ako inženjer znanja zbog određene situacije ne odluči da se priprema svatko sam -Igrajući danu situaciju, sudionici pružaju inženjeru znanja potrebno znanje; kasnije, pregledavajući snimku sudionici mogu dodavati važne informacije

3.Infrastruktura za upravljanje znanjemInfrastruktura za upravljanje znanjem (KM Infrastructure) predstavlja temelje za UZ, a uključuje 5 glavnih komponenti:

1.organizacijska kultura (organization culture)2.organizacijska struktura (organization structure)3.infrastruktura informacijske tehnologije (information technology infrastructure)4.općepoznato (zajedničko) znanje (common knowledge)5.fizička okolina (physical environment

4.Organizacijska kultura(+primjeri)Organizacijska kultura odražava norme i vjerovanja na kojima se temelji ponašanje članova organizacijePodržavajuća organizacijska kultura pomaže zaposlenicima da razumiju prednosti UZ i primjenjuju ga u raduMotivacija ljudi da sudjeluju u dijeljenju znanja smatra se najtežim dijelom UZ

Primjer nepovoljne organizacijske kulture:Dio prodaje proizvođača dječje hrane otkrio je novo tržište prodaje te hrane starijim osobama koje ne mogu jesti čvrstu hranu. Zbog velike kompetitivnosti koja je bila dio organizacijske kulture, oni su bazu novih kupca zadržali za sebe, a organizaciji su bili važni samo njihovi

povećani rezultati. Organizacija je propustila priliku dodatnih mogućnosti zarade na tom tržištu te razvijanja proizvoda koji bi ga bolje popunili.

5.Organizacijska struktura(+primjeri)-Uspjeh upravljanja znanjem značajno ovisi i o strukturi organizacije-Aspekti utjecaja organizacijske strukture-hijerarhijska struktura određuje interakcijske grupe unutar koji se prenosi znanje (bolje u decentraliziranim i ravnim (”vitkim”) organizacijama)-organizacijska struktura omogućava i olakšava upravljanje znanjem kroz interesne grupe te specijalizirane strukture i uloge.

Primjer:

6.Infrastruktura informacijske tehnologije-Uključuje informacijske tehnologije i sustave razvijene specijalno za potrebe upravljanja znanjem, kao i opću IT infrastrukturu koja podržava informacijski sustav organizacije -Uključuje različite tehnologije za obradu i spremanje podataka, kao i komunikacijske tehnologije i sustave.Aspekti utjecaja IT infrastrukture :

-Doseg odnosi se na pristup i povezivanje te njihovu učinkovitost označava broj i geografske lokacije čvorova kojima se učinkovito može pristupiti

-Dubina predstavlja detaljnost i količinu informacija koja se može učinkovito prenijeti

nekim medijem vrlo je važna u prikupljanju informacija o kupcima kao i u slanju marketinških

poruka

-Bogatstvo odnosi se na istovremenu podršku različitim vrstama podataka (slika, zvuk,..), brzu

povratnu vezu, personalizirane poruke te korištenje prirodnog jezika kontinuirani razvoj IT značajno povećava bogatstvo komunikacije

-Agregacija predstavlja mogućnost integracije heterogenih informacijskih izvora povezano korištenje različitih tehnologija (otkrivanje znanja u podacima, skladišta

podataka)

UPRAVNI ODBOR

Odjel za pravne osobe Odjel za fizičke osobe

Štednja

KreditiKrediti

Primjer: Sustav za lokalizaciju ekspertize je specijalni tip repozitorija znanja koji sadži informacije o ljudima unutar organizacije koji posjeduju specifično znanje. Takav sustav ovisi o dosegu i dubini informacijske tehnologije kako bi se omogućila komunikacija sa ekspertima na različitim lokacijama i dobivanje detaljnih rješenja za složene probleme.

7.Zajedniško znanje i fizička okolina(+primjeri)Zajedničko znanje:

Predstavlja kumulativna iskustva određene organizacije u shvaćanju kategorija znanja i aktivnosti, kao i principa komunikacije i koordinacije

Osigurava jedinstvo organizacije kroz zajednički rječnik, kognitivnu shemu i norme, priznanje pojedinačnih domena znanja te elemente specijaliziranog znanja

Pojačava vrijednost pojedinačnog ekspertnog znanja integracijom sa znanjem drugih Podržava prijenos znanja unutar organizacije, ali sprečava izvan

Fizička okolina:- Podupire upravljanje znanjem omogućavajući susretanje zaposlenika i time dijeljenje ideja- Aspekti utjecaja fizičke okoline (okruženja)

arhitektura i smještaj zgrada lokacija, veličina i tip ureda tip, broj i izgled soba za sastanke...

Primjeri poticajne fizičke okoline kreiranje atraktivnih otvorenih prostora između odjela, umjesto njihova odvajanja

zidovima kreiranje povezanih otvorenih ureda sa suptilnim poticanjem “slučajnih” susreta postavljanje čajnih kuhinja na svakom katu otvaranje restorana ili kafića unutar organizacije (ili smještaj organizacije u

njihovoj blizini)8.Prepreke i Elementi implementacije upravljanja znanjem(+primjeri)

Prepreke za implementaciju upravljanja znanjem:-Kulturološki otpor-Nezrelost tehnologije-Nezrelost industrije-Troškovi-Nedostatak potrebe

Elementi implementacije UZ:- Proces

pridruživanje upravljanja znanjem specifičnim poslovnim procesima- Organizacijska dinamika

prevladavanje prepreka (strahova) u procesima upravljanja znanjem s posebnim naglaskom na dijeljenje znanja i motiviranje inovativnosti

- Tehnologija omogućavanje realizacije procesa upravljanja znanjem pomoću poznatih alata

9. Utjecaj upravljanja znanjem na organizacije i povezanost sa razinama UZ:

10.Utjecaj upravljanja znanjem na ljude:Upravljanje znanjem na ljude može utjecati na nekoliko načina

olakšavanje učenja zaposlenika (što organizaciji omogućava kontinuirani rast i promjene kao odgovor na tržište i tehnologiju)

dovodi do bolje prilagodljivosti zaposlenika povećava zadovoljstvo na poslu

11.Utjecaj upravljanja znanja na procese:

Upravljanje znanjem omogućuje poboljšanje raznih organizacijskih procesa - marketing, proizvodnja, računovodstvo, tehnički odjel, odnosi s javnošću...

o Dimenzije utjecaja - efektivnost - efikasnost - inovacije

12.Utjecaj upravljanja znanja na proizvode:

13. Utjecaj upravljanja znanjem na organizacijske performance:

Upravljanje znnjem kao kapitalna investicija može proizvesti dugoročnu korist za cijelu organizacijuUtjecaj na organizacijske performance može biti:

Direktni utjecaj: Ostvaruje se

primjenom znanja za kreiranje inovativnih proizvoda koji generiraju uspješnije rezultate poslovanja

povezivanjem strategije upravljanja znanjem sa poslovnom strategijom Mjerenje direktnog utjecaja ostvaruje se praćenjem vraćanja ulaganja (return on

investment – ROI) Primjeri

Sustav za dijeljenje znanja može smanjiti operativne troškove (Chevron Corporation, http://www.chevron.com)

Određivanje postotka vraćanja ulaganja u interesne grupe (Shell, http://www.shell.com)

Indirektni utjecaj:Ostvaruje se primjenom upravljanja znanjem za

demonstraciju intelektualnog vodstva unutar industrije, što može povećati lojalnost korisnika

stjecanje povoljnijeg pregovaračkog položaja u odnosu na konkurenciju ili partnerske organizacije

poboljšanje ekonomije količine i djelokruga osiguravanje održive kompetitivne prednosti

Mjerenje indirektnog utjecaja nije jednostavno, jer nema direktnih financijskih pokazatelja

14. Univerzalistički i kontekstualni pogled na upravljanje znanjemUnivezalistički pogled:Tvrdi da postoji jedan najbolji pristup upravljanju znanjem koji treba biti prihvaćen od svih organizacija u svim okolnostima Dijeljenje znanja preporučuje se kao korisno za sve organizacije iako ponekad smjernice (primjena znanja) mogu imati jednak ili bolji učinakUsmjeren je na pronalaženje jednog puta do uspješnih performanci

Kontekstualni pogled: Polazi od stajališta da ne postoji jedan najbolji pristup u svim okolnostima.Put prema uspjehu uključuje skup različitih mogućih puteva, a uspjeh se postiže jedino izborom odgovarajućeg puta s obzirom na okolnosti.Odabir rješenja za upravljanje znanjem uvjetovan je prilikama unutar i izvan organizacije.

15. Utjecaj kontekstualnih čimbenika na upravljanje znanjem – općenitoKontekstualni čimbenici utječu direktno na odabir procesa za upravljanje znanjemKontekstualni čimbenici utječu indirektno na:

sustave, mehanizme i tehnologije koji podržavaju procese – moguće ih je odrediti nakon određivanja procesa

infrastrukturu za UZ – podržava mehanizme i tehnologije koji podržavaju sustave, a sustavi podržavaju procese

16. Kategorije kontekstualnih čimbenika - karakteristike zadataka17. Kategorije kontekstualnih čimbenika - karakteristike znanja 18. Kategorije kontekstualnih čimbenika - karakteristike organizacije i okoline

Kontekstualni čimbenici utječu direktno na odabir procesa za upravljanje znanjemKontekstualni čimbenici utječu indirektno na

sustave, mehanizme i tehnologije koji podržavaju procese – moguće ih je odrediti nakon određivanja procesa

infrastrukturu za UZ – podržava mehanizme i tehnologije koji podržavaju sustave, a sustavi podržavaju procese

Utjecaj se općenito vrši na dva načina povećanje ili smanjenje potrebe za upravljanjem znanjem na određeni način povećanje ili smanjenje mogućnosti organizacije da upravlja znanjem na određeni

načinPrimjer

veće organizacije imaju veću potrebu za investiranje u procese dijeljenja znanja, a organizacijska kultura temeljena na povjerenju povećava mogućnost organizacije da koristi te procese

Karakteristike zadataka:Procesi za upravljanje znanjem koji su odgovarajući za neku organizacijsku jedinicu ovise o prirodi njenih zadatakaKarakteristike zadataka koje utječu na procese

neizvjesnost zadataka međuovisnost zadataka

Visoka neizvjesnost zadataka smanjuje mogućnost organizacije za razvoj rutina te će primjena znanja ovisiti o

smjernicama uzrokuje skuplje procese eksternalizacije i internalizacije zbog promjenjivosti

problema i zadataka povećava vjerojatnost da znanje ostane tacitno te se koči korištenje procesa

kombinacije i razmjene

potiče korištenje smjernica i socijalizacijePrimjer

Kod velike promjenjivosti ukusa kupaca, potrebno je koristiti proces socijalizacije prilikom dizajna proizvoda

Određuje opseg u kojem ostvarenje ciljeva neke organizacijske jedinice ovisi o trudu drugih jedinicaRješavanje neovisnih zadataka

zahtijeva znanje direktno dostupno unutar jedinice ovisi o odredivim jedinicama znanja (timovi, određene tehnologije, baze

podataka...) često zahtijeva duboko znanje specifičnog područja procesi internalizacije i eksternalizacije ključni su zbog akvizicije znanja unutar

grupe

Karakterizacija organizacije i okoline:Veličina organizacije

utječe na odabir procesa za primjenu i dijeljenje znanja veće organizacije više će koristi imati od rutina (korištenje standarda) i procesa

razmjene znanja (veće udaljenosti) manjim organizacijama dovoljne su smjernice te proces socijalizacije za dijeljenje

znanja Poslovna strategija

strategija održavanja niskih troškova koristi ima od procesa za akviziciju, dijeljenje i primjenu znanja (otkrivanje znanja je nepotrebno)

strategija diferencijacije koristit će se procesima za otkrivanje, akviziciju i dijeljenje znanja

Nesigurnost okolinekod niske nesigurnosti preporučuju se procesi akvizicije i dijeljenja znanja, jer će znanje biti relevantno duže vrijeme. Kod visoke nesigurnsti preporučuju se procesi otkrivanja i primjene znanja (novo znanje i njegova primjena smanjuju nesigurnost rješavanjem problema.

19.Koraci za identifikaciju odgovarajućih rješenja za upravljanje znanjemIdentifikacija odgovarajućih rješenja:

1. Procjena kontekstualnih čimbenika karakterizacija zadataka, znanja, okoline i organizacije u cjelini u smislu

doprinošenja nesigurnosti određivanje međuovisnosti te nesigurnosti zadataka, kao i tipa znanja koje je

potrebno za njih određivanje veličine organizacije i njezine poslovne strategije

2. Identifikacija procesa UZ za svaki čimbenik povezivanje pojedinih čimbenika sa različitim procesima prema popisu

međuovisnosti čimbenika i procesa 3. Određivanje prioriteta potrebnih procesa UZ

odabir potrebnih procesa u odnosu na određene vrijednosti čimbenika dodjeljivanjem vrijednosti 0.0, 0.5 i 1.0 za pojedine čimbenike te određivanjem

ukupnog prioriteta rangiraju se procesi 4. Identifikacija postojećih procesa UZ

određivanje procesa koji se već koriste u organizaciji 5. Identifikacija dodatno potrebnih procesa UZ

određivanje procesa koje treba uvesti na temelju koraka 3 i 4, ali i onih koje treba izbaciti

6. Procjena infrastrukture za upravljanja znanjem određivanje za koje dodatne procese postoji podrška infrastrukture važan korak zbog određivanja redoslijeda uvođenja jednako važnih procesa

7. Razvoj dodatno potrebnih sustava, mehanizama i tehnologija određivanje svega potrebnog za pokretanje razvoja sustava, mehanizama i

tehnologija koji će podržavati procese

20. Primjer odabira nekoliko procesa upravljanja znanjem ovisno o čimbenicima utjecajaPrimjer:

Doubtfire Computer Corporation – fiktivna kompanija za proizvodnju osobnih računala Potrebno bolje upravljanje znanjem za kreativno određivanje područja gdje nove

tehnologije mogu poboljšati proizvode i operacije organizacije KM-Consult Inc. – fiktivna kompanija koja je napravila analizu prema kontekstualnim

čimbenicima

21. Razlozi provođenja procjene upravljanja znanjem1. Pomaže identificiranje doprinosa UZ – utječe li ono na poboljšanje mogućnosti

pojedinca/organizacije 2.3. Povećava razumijevanje kvalitete truda uloženog u UZ – jesu li rješenja za UZ

odgovarajuća

4. Pomaže u razumijevanju jesu li opravdani troškovi implementacije UZ

5. Olakšava određivanje rješenja za UZ koja je potrebno implementirati

6. Omogućava opravdanje za veće investiranje u UZ na temelju koraka 1 i 4

22. Tipovi procjene upravljanja znanjem – općenitoTipovi:

Prema vremenu procjeneo periodički za cijelu organizaciju ili jedinicuo na početku projekta UZo na kraju projekta UZ

Prema načinu procjeneo kvalitativna procjenao kvantitativna procjena

Prema aspektima procjeneo usmjerena na rješenja za UZo usmjerena na znanjeo usmjerena na utjecaj UZ

23. Procjena upravljanja znanjem prema vremenu procjene Periodički za cijelu organizaciju ili jedinicu

o provjera kvalitete rješenja za UZ, intelektualnog kapitala i njihovog utjecaja na cijelu organizaciju

Na početku projekta UZo određivanje propusta trenutnog UZ i koristi novog projekta UZ

Na kraju projekta UZo određivanje utjecaja provedenog projekta UZ usporedbom ranijeg i trenutnog

stanja

24. Procjena upravljanja znanjem prema načinu procjene: Kvalitativna procjena

o omogućava temeljno razumijevanje rezultata napora oko razvoja UZo provodi se kroz neformalne ili formalne razgovore periodički, na početku ili kraju

projekta uz usmjeravanje na cijelu organizaciju, jedinice, cjelokupnu strategiju UZ ili neke dijelove (sustavi za UZ, interesne grupe...)

Kvantitativna procjenao specifične numeričke vrijednosti koje ukazuju koliko je organizacija (odjel,

pojedinac) dobra u provođenju UZ (financijski pokazatelji, razne usporedbe...)o teško se provodi na početku razvoja UZ

25. Procjena upravljanja znanjem prema aspektima procjene – rješenja i znanje Provjera primjene procesa otkrivanja, akvizicije, dijeljenja i primjene znanja te njihove

podrške tehnologijama i sustavima Provjera ciljanog i stvarnog učinka pojedinih jedinica po zadacima – omogućava bolje

dijeljenje znanjao jedinica koja ima dobar stvarni učinak zadatka može pomoći jedinici koja ima loš,

ako obje imaju visok ciljani učinak za taj zadatak26.

Dimenzije Primjeri mjera

Učenje zaposlenika

Prosječna količina vremena po zaposleniku koja se godišnje potroši na njegov treningProsječni broj prisustvovanja konferencijama ili seminarima godišnje po zaposlenikuProsječna količina vremena po zaposleniku koja se godišnje potroši na treniranje drugih unutar organizacijeProsjek godišnje procjene zaposlenika o njihovom učenju tijekom godine

Prilagodljivost zaposlenika

Postotak zaposlenika koji su radili u području različitom od trenutnog više od godinu danaProsječni broj ranijih područja rada po zaposlenikuPostotak zemalja u kojima je svaki viši menadžer radio u odnosu na ukupni broj zemalja u kojima organizacija posluje

Zadovoljstvo poslom

Postotak zaposlenika koji izražavaju visoki postotak zadovoljstva organizacijom i svojim poslomPostotak kritičnih zaposlenika zadržanih tijekom prethodne godinePostotak popunjenih radnih mjesta u protekloj godini, a koja zahtijevaju više obrazovanje ili značajno iskustvo

27. Što sve uključuje procjena i preporuke za procjenu upravljanja znanjem Utvrditi zašto se uvodi UZ Utvrditi bazičnu mjeru uspješnosti UZ Koristiti kvalitativne metode procjene Jednostavnost – nekoliko bitnih mjera Izbjegavati metrike UZ koje se teško kontroliraju Mjeriti na odgovarajućoj razini Povezati nagrade sa rezultatima procjene UZ Konzervativnost u procjeni (opreznost)