همزمان با رقابت سازمانها برای پذیرش هوش مصنوعی، پیادهسازی تجزیه و تحلیل پیشرفته یا گنجاندن استراتژیهای جدید مدیریت دانش (KM) در روشهای کاری خود، نحوهی کسب، سازماندهی و تبدیل دانش به پایه و اساس موفقیت آنها تبدیل میشود. در حالی که بسیاری از سازمان ها به شدت در ابزارهای جدید و استراتژی های KM خوب سرمایهگذاری میکنند، اما اغلب یک عامل مهم را نادیده میگیرند: مدل عملیاتی، که چارچوب نقشها، ساختارها و حاکمیت است و تضمین میکند تلاش های مدیریت دانش و هوش مصنوعی نه تنها راه اندازی میشوند، بلکه گسترش یافته و پایدار میمانند.
این مقاله اولین بخش از یک مجموعه دو قسمتی است که بررسی میکند سازمانها چگونه میتوانند یک مدل عامل موثر مدیریت دانش را طراحی و حفظ کنند. این مقاله اول بر روی یک جزء ضروری از مدل عملیاتی تمرکز دارد: چارچوب نقشهایی که تلاشهای مدیریت دانش را قادر میسازد تا مقیاسپذیر شوند و تأثیر پایدار داشته باشند. واضح است که تعریف این نقشها و ساختار آنها به سازمانها کمک میکند تا رشتههای مرتبط مانند علم داده و هوش مصنوعی را ادغام کنند، از تکرار جلوگیری نمایند و اطمینان حاصل کنند که تیم ها به سمت نتایج مشترک فعالیت دارند.
مدل عملیاتی مدیریت دانش چیست؟
یک مدل عملیاتی، نحوه عملکرد یک سازمان را برای دستیابی به چشمانداز و تحقق اهداف استراتژیک خود با همسو کردن عناصری مانند نقشها و مسئولیتها، ساختار سازمانی، چارچوبهای حاکمیتی، فرآیندهای تصمیمگیری و رویکردهای مدیریت تغییر تعریف میکند.
برای مدیریت دانش، یک مدل عملیاتی قوی تشریح میکند:
- چگونه دانش در سراسر سازمان جریان مییابد.
- چه کسی مالک دانش است.
- چه فرآیندهایی آن را فعال میکند.
- کدام ابزار و استانداردها برای ارائه ارزش استفاده می شوند.
یک مدل عملیاتی در عمل چگونه به نظر میرسد؟
هنگامی که یک تولیدکننده بزرگ خودرو میخواست یک پورتال دانش پیادهسازی کند و نحوه ضبط و انتقال دانش را در سراسر کارخانه و واحدهای تجاری آمریکای شمالی خود بهبود بخشد، شرکت دانش سازمانی[1] (EK) با این سازمان همکاری کرد تا یک مدل عملیاتی با یک مرکز تعالی مدیریت دانش متمرکز (CoE) طراحی کند تا با روشهای فعلی عملکرد شرکت همسو شود. این نقشهای اصلی که توسط یک مدیر برنامه، مدیر دانش، مدیر سیستم مدیریت دانش و یک مهندس مدلسازی دانش اداره میشوند، مسئولیت هماهنگی واحدهای کسب و کار در بهبود کیفیت محتوا، جذب و انتقال دانش و پیشبرد پذیرش و ارزش مدیریت دانش و همچنین مقیاسپذیری پورتال دانش را بر عهده خواهند داشت.
در بررسی چگونگی اجرای موفقیتآمیز راهحل فنی، محتوای مکمل و استراتژیهای مدیریت دانش برای نزدیک به 20،000 کارمند، EK نقشهای پشتیبانی مدیریت دانش را تا حدی اختصاصی در واحدهای سازمانی جداگانه توصیه کرد تا پذیرش مدیریت دانش را تقویت کرده و در صورت نیاز پشتیبانی را ارائه دهد. با آموزش کارکنان فعلی که از قبل در یک واحد سازمانی در مورد ابتکارات مدیریت دانش مستقر هستند، پشتیبانی از سوی همکاران آشنا که گردش کار، اولویتها و نقاط درد تیم را درک میکنند، صورت میگیرد.
این امر به آشکار شدن موانعی مانند تقاضاهای رقابتی، فرآیندهای قدیمی یا مقاومت در برابر تغییر که در غیر این صورت ممکن است مانع پذیرش مدیریت دانش شوند، کمک میکند و در عین حال تضمین میکند که راهنماییها متناسب با واقعیتهای کار روزانه در سازمان تنظیم شدهاند.
این استراتژی نه تنها برای تقویت توانایی کارکنان در یافتن، به اشتراک گذاشتن و به کارگیری دانش در کار روزانهشان در نظر گرفته شده بود، بلکه برای ایجاد شبکهای از قهرمانان رسمی مدیریت دانش که برای کمک به اطلاعرسانی و نهادینه کردن چشمانداز سازمانی KM CoE مجهز باشند، در نظر گرفته شده بود. این شبکه جدید همچنین از پیادهسازی برنامهریزیشده آتی قابلیتهای هوش مصنوعی در پورتال دانش و در فعالیتهای جذب و انتقال دانش پشتیبانی میکرد.
در مورد دیگری، یک سازمان حفاظت از محیط زیست جهانی به دنبال اصلاح تلاشهای مدیریت دانشِ ناکارآمد و ساختار سازمانی فاقد اثربخشی بود. EK با تمرکز بر بلوغ برنامه مدیریت دانش و چارچوب تسهیلکننده آن، یک مدل عملیاتی جدید با هدف هماهنگی بینبخشی و همسویی مدیریت دانش توسعه داد. این مدل جدید همچنین با تلاشی برای پیشبرد مجموعه فناوری و بهبود قابلیت دسترسی به داراییهای دانش همراه بود.
چرا باید یک مدل عملیاتی ایجاد کنیم؟
بدون یک مدل عملیاتی روشن، حتی امیدوارکنندهترین ابتکارات مدیریت دانش پس از راهاندازی اولیه با خطر توقف مواجه میشوند. نقشها نامشخص میشوند، اولویتها تغییر میکنند و ارتباط بین استراتژی مدیریت دانش و کار روزمره ضعیف میشود. یک مدل عملیاتی، ساختار، پاسخگویی و درک مشترک مورد نیاز برای متمرکز، سازگار و تأثیرگذار نگه داشتن تلاشهای مدیریت دانش در طول زمان را ایجاد میکند.
همانطور که سازمان ها تکامل می یابند، تلاش های مدیریت دانش آنها باید به سرعت ادامه یابد، نه تنها در توانایی رشد می کند، بلکه در حرکت به چالش های جدید بدون این تکامل، ناهماهنگیها به تدریج رخ میدهند، ارزش را از بین میبرند و اصطکاکهای پرهزینه ایجاد میکنند. در عین حال، مرزهای بین مدیریت دانش، دادهها و هوش مصنوعی در حال محو شدن هستند و همکاری را نه تنها مفید، بلکه ضروری میکنند. درک این پویاییها برای درک این موضوع که چرا یک مدل عملیاتی با طراحی متفکرانه، ستون فقرات مدیریت دانش پایدار است، بسیار مهم است.
تکامل بلوغ مدیریت دانش
اغلب سازمانها با یک برنامه یا مدل عملیاتی مدیریت دانش کاملا بالغ شروع نمیکنند. بلکه به تدریج به آن تبدیل میشوند. اغلب، تلاشهای مدیریت دانش به صورت ابتکارات غیررسمی و مجزا آغاز میشوند و با بالغ شدن نیازها و قابلیتهای مدیریت دانش، به مدلهای ساختاریافته و در سطح سازمان تبدیل میشوند.
مدل بلوغ مدیریت دانش EK پنج مرحله را از «موقتی» تا «استراتژیک» تشریح میکند که نشان میدهد چگونه نقشها، ابزارها و نتایج مدیریت دانش در طول زمان بالغ میشوند. در مراحل کمتر بالغ، یک استراتژی مدیریت دانش متناقض با مدلهای عملیاتی مواجه میشود که فاقد قصد و مشروعیت برای حفظ مدیریت دانش هستند. در این مراحل، نقشهای مدیریت دانش رسمی نشدهاند یا حداقل قابل مشاهده و گذرا هستند. با افزایش بلوغ، همسویی فزاینده بین شیوههای مدیریت دانش و اهداف کسب و کار یا هوش مصنوعی توسط یک مدل عملیاتی با مالکیت و نقشهای اختصاصی واضحتر، حاکمیت مقیاسپذیر و سیستمهای یکپارچه پشتیبانی میشود.
با نقشه برداری سیستمها، ساختارها و نقشهای افراد موجود بر روی مدل، EK وضعیت فعلی بلوغ مدیریت دانش مشتری را تشخیص داده و ویژگیهای بلوغی را که از تکامل مدیریت دانش مربوطه پشتیبانی میکنند، شناسایی میکند.
هزینه ی عدم توازن
وقتی سازمانی یک راهکار جدید مدیریت دانش، هوش مصنوعی یا داده سازمانی را بدون شناسایی و تعیین دقیق نقشها و ساختار سازمانی مورد نیاز برای پشتیبانی از آن، راهاندازی میکند، این راهکارها اغلب در ارائه ارزش مورد نظر خود با مشکل مواجه میشوند. این یک چالش رایج است که EK مشاهده کرده است، زمانی که سازمانها از نحوه مدیریت، نگهداری و ادغام راهکار در کارهای روزمره غافل میشوند. این ناهماهنگی، ریسک واقعی ایجاد میکند زیرا راهکار میتواند ناکارآمد، کماستفاده یا بهطور کامل کنار گذاشته شود.
وقتی نقشها و چارچوب سازمانی لازم برای پیشبرد یا حفظ اهداف مدیریت دانش وجود نداشته باشد، شرایط مشترکی از جمله موارد زیر ایجاد میشود:
- کاهش کیفیت محتوا: اطلاعات میتوانند قدیمی، تکهتکه، تکراری یا سخت پیدا شوند و اعتماد به راهحل مدیریت دانش را تضعیف کنند.
- سوءاستفاده از راهکار: کارمندان در مورد هدف و مزایای راهکار ابهام دارند و این امر منجر به استفاده نادرست و نتایج متناقض از راهکار میشود.
- تکنولوژی بلااستفاده مانده است: علیرغم عملکرد فنی و موفقیت، راهحلها در ادغام با گردشهای کاری شکست میخورند و ارزش کسب و کار پیشبینیشده محقق نمیشود.
این پیامدهای پرهزینه چیزی بیش از چالشهای پیادهسازی هستند (آنها فرصتی از دست رفته برای مشروعیت بخشیدن به ارزش مدیریت دانش به عنوان یک عامل حیاتی توانمندساز هوش مصنوعی، انطباق با قوانین، نوآوری و تداوم کسبوکار هستند.)
عامل همگرایی
همچنان که سازمانها شروع به درک بهتر نیاز به یک مدل عملیاتی میکنند که از تلاشهای تحولآفرین آنها پشتیبانی کند، تیمها و چارچوبهای همکاری متقابل رسمی محبوبیت بیشتری پیدا میکنند. تلاش برای ادغام تیمهای مدیریت دانش، علم داده و هوش مصنوعی تصادفی نیست؛ چندین نیرو و مزایای بالقوه، حرکت به سمت همگرایی تیمها را تسریع میکنند:
- نیازهای تکنولوژی در حال تغییر: ظهور لایههای معنایی، مدلهای زبانی بزرگ (LLM) و جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی، نیاز به داراییهای دانش ساختاریافته و استاندارد را آشکار میکند که از نظر تاریخی منحصر به حوزه مدیریت دانش بودند، اما اکنون هسته اصلی گردشهای کاری هوش مصنوعی و علم داده را تشکیل میدهند. همکاری متخصصان موضوعی از هر سه حوزه، ورودیهای مورد نیاز برای این فناوریها، مانند دانش تمیز و همچنین فرآیندهایی که تضمین میکنند این ورودیها برای تولید خروجیهای مورد نظر، مانند محتوای تولیدی دقیق و متناسب با زمینه، وجود دارند را تضمین میکند.
- عملیاتهای نابتر: در حالی که بودجهها ممکن است کاهش یابند، انتظارات برای بینش بیشتر و اتوماسیون در حال افزایش است. به جای استخدام نقشهای جدید برای راهحلهای جدید، از برخی شرکتها خواسته میشود که نقشهای موجود را مجددا تجهیز کنند یا تیمهای مجزا را برای نظارت بر نیازهای جدید ادغام کنند. همگرایی نقشها در این سناریوها فرصتهایی را برای نشان دادن چگونگی کاهش افزونگی و تقویت ارائه راهحل ارائه میدهد.
- سیستمهای مشترک، منافع مشترک: پلتفرمهای مدیریت دانش، کاتالوگهای داده و محیطهای آموزشی هوش مصنوعی به طور فزایندهای با هم همپوشانی دارند یا بر اساس یک فناوری ساخته میشوند. ادغام به تضمین بهینهسازی و مدیریت جمعی این ابزارها کمک میکند.
- مقیاسپذیری: تیمهای متحد ساختارهایی ایجاد میکنند که ابتکارات سازمانی را به طور مؤثرتری مقیاسبندی میکنند؛ استانداردها را تقویت میکنند، مدلهای پشتیبانی مشترک را ممکن میسازند و پذیرش در واحدهای تجاری را تسریع میکنند. هنگامی که تیمهای مدیریت دانش، علم داده و هوش مصنوعی از عملکردهای مجزا به گردشهای کاری یکپارچه منتقل میشوند، تأثیر جمعی آنها به مقیاسبندی راهحلهایی کمک میکند که هیچ تیمی به تنهایی نمیتواند آنها را هدایت کند.
شرکت دانش سازمانی (EK) به طور مستقیم دیده است که چگونه سازمانها ارزش همکاری بین بخشی را که توسط مدیریت دانش تسهیل میشود، تشخیص میدهند. به عنوان مثال، یک مشتری بزرگ در بخش ساخت و ساز برای تقویت تلاشهای داخلی برای اتصال مدیریت دانش و عملکردهای داده به EK مراجعه کرد. این امر منجر به همسویی ابتکارات موازی، از جمله مدیریت محتوا، توسعه کاتالوگ دادهها و استراتژی مدیریت دانش شد. مشارکت EK با به کارگیری متخصصان مدیریت دانش برای پشتیبانی از هر دو جریان کار، تضمین تداوم، زمینه مشترک و یک مدل مدیریت تکرارپذیر در بین تیمها، به تسریع این همگرایی کمک کرد.
افکار پایانی
استراتژی مدیریت دانش شما تنها به اندازه مدل عملیاتی پشت آن مؤثر است. با طراحی آگاهانه نقشها و مسئولیتهای واضح مدیریت دانش برای پشتیبانی از اهداف و ابتکارات مدیریت دانش خود، پایه و اساس مدیریت دانش پایدار و مقیاسپذیر را ایجاد میکنید که برای پیشرفت هوش مصنوعی و علم دادهها آماده است.
منبع:
What is a KM Operating Model and Why You Need One, Jess DeMay- Lynn Miller , https://enterprise-knowledge.com/what-is-a-km-operating-model-and-why-you-need-one/, September 8, 2025
[1] Enterprise Knowledge (EK)
