Современный тренд – внедрение технологий генеративного ИИ в бизнес-процессы. В статье Патрика Хоффела рассмотрены 3 риска, связанных с этим процессом.
1. Опасность получения результатов поиска, способных ввести в заблуждение. Это могут быть устаревшие документы, неточность процедур процедур связанных с безопасностью, искаженные оригинальные документы и пр..
2. Проблема конфиденциальности и персональных данных. Особенно это касается таких направлений как здравоохранение, финансы, коммерческая тайна.
3. Устаревшие данные. Необходим специальный ресурс мониторинга актуальности данных.

20 советов, как создать в компании культуру знаниецентризма.
( 11 пункт вызывает большое сомнение).
1. Создавайте качественные программы обучения;
2. Приоритет открытого общения и поддержки;
3. Предложите инструменты развития личностных качеств;
4. Вовлекайте в процесс ведущих специалистов;
5. Поощряйте сотрудников, стремящихся к обучению;
6. Берите пример с лидеров;
7. Предоставляйте информационные каналы и источники информации;
8. Проводите мероприятия по обмену знаниями;
9. Обсуждайте интересные книги;
10. Создайте платформы обмена знаниями (Wiki, форумы);
11. Не позволяйте людям в вашей организации создавать разрозненные структуры, которые помешают им сотрудничать и строить отношения;
12. Создайте систему непрерывного обучения;
13. Практикуйте Дни саморазвития (работа над собой по собственному плану);
14. Предоставляйте сотрудникам возможность вносить свои идеи;
15. Создавайте базу знаний;
16. Проводите семинары и программы наставничества;
17. Создавайте экспертные сообщества. Активность эксперта – основа его роста;
18. Отпразднуйте неудачные проекты. Научитесь извлекать из таких проектов полезный опыт;
19. Создавайте цифровые платформы для обмена знаниями;
20. Станьте экспертом в своей области.

https://www.forbes.com/sites/forbesbusinesscouncil/2024/04/24/20-tips-for-building-a-knowledge-centric-business-culture/?sh=d78ec67281ec

Компания Gray Decision Intelligence (Gray DI), ведущий поставщик программного обеспечения для оценки академических программ. Программа AI Reports создает простые для понимания текстовые отчеты, в которых суммируются десятки показателей на рынках академических программ. Эти отчеты позволяет принимать более обоснованные решения по академическим программам: что начинать создавать, какую программу остановить, или исправить или расширить. Gray DI собирает и анализирует данные о спросе студентов, занятости и интенсивности конкуренции по более чем 1500 академическим программам.

https://www.kmworld.com/Articles/News/News/Gray-DI-uses-AI-to-drive-growth-and-efficiency-in-higher-education-with-the-release-of-AI-Reports-163980.aspx

Небольшой обзор систем управления знаниями.
https://vc.ru/services/1030121-protestirovala-5-rossiyskih-servisov-dlya-upravleniya-znaniyami-delyus-mneniem

Интересный пример борьбы с deepfake. Известная кинозвезда Скарлетт Йоханссон в одном из фильмов озвучивала работу чат-бота. Этим воспользовался Сэм Альтман, и его чат-бот от компании OpenGPT также заговорил синтезированным голосом Скарлетт. Все развивалось успешно, пока Скарлетт не возмутилось. Вроде как разрешение запрашивали, но Скарлетт не согласилась. На всякий случай Альтман убрал голос Скарлетт для чат-бота. Как оказалось, это теперь может стать его роковой ошибкой. Юристы обсуждают перспективы судебных разбирательств. Одни говорят, нет записи голоса, а следовательно техническая экспертиза ничего не сможет доказать. На что им возражают: факт удаления голоса Скарлетт из системы является признанием сделанной ошибки. Какие тонкие материи. Запасаемся попкорном, как говорят в таких случаях.

Автор статьи вводит понятие «Сборка знаний» (Knowledge assembly). Сбор знаний — это динамичный творческий процесс, который включает в себя сбор разнообразных, часто разрозненных фрагментов информации из различных цифровых и нецифровых источников данных, как внутренних, так и внешних по отношению к организации. Это предполагает активный поиск, объединение и синтез информации для создания новых идей и перспектив. Хотя это немного переиначенное классическое определение Знаний, автору было важно показать, почему управление знаниями мало где эффективно работает. Кратко о восьми неоправдавшихся ожиданий от управления знаниями (авт. «мифов»).
1. Управление знаниями и сборка знаний – это одно и тоже. Разница состоит в том, по мнению автора, что цель управления знаниями – организация процесса, а цель сборки – достижение понимания. А этот результат может быть достигнут и без системы управления знаниями (баз данных, компьютеров, форумов, Интернета и пр.).
2. Сотрудники свободно делятся своими знаниями. В инновационных компаниях жесткая конкуренция на персональном уровне, что противоречит свободному обмену знаниями. Необходимо вводить стимулы и формировать соответствующую культуру, чтобы у сотрудников появлялось бы желание делиться полученными знаниями.
3. Удаленная работа развивает сборку знаний. В пост-ковидный период исследования показали, что офисная работа в большей степени сближает сотрудников, и дает положительный результат в поиске решений актуальных проблем.
4. Генеративный ИИ решит проблему сборки знаний. Существует проблема ограниченности, используемой ген-ИИ информации. Часто наиболее ценные знания хранятся в головах у сотрудников, остались у них в памяти после обсуждения, но не зафиксированы на материальных носителях.
5. Бюджетирование не имеет ничего общего с накоплением знаний. Заработная плата не должна быть привязана к достижению бюджетных целей. Это устраняет стимулы менеджеров искажать информацию ради выполнения бюджетного плана, тем самым улучшая сбор знаний и принятие решений. Вместо этого компаниям следует использовать для вознаграждения такие показатели, как способность осваивать новые продукты (рынки), решать проблемы, повышать ценность своей организации, а также управлять и мотивировать своих подчиненных.
6. Система обучения в организации инструмент накопления знаний. Процесс обучения не приводит напрямую к сборке или накоплению знаний. Нужны условия, чтобы сотрудник имел возможность реализовать полученную в ходе обучения информацию в виде нового решения.
7. Все компании должны стремиться к сбору знаний. Во многих отраслях скорость изменений знаний столь высока, что тратить усилия на фиксацию и обновление знаний становится неэффективно. Кроме того, инновации – это всегда риск. Стоит ли увлекаться «сборкой новых знаний», если в компании зрелый и стабильный бизнес?
8. Программное обеспечение способно собирать знания. Многочисленные системы управления знаниями — от систем управления контентом до порталов, CRM-систем и инструментов управления проектами — обещают более эффективные способы управления знаниями. Характеризовать их как «системы управления знаниями» представляет собой ложную или, в лучшем случае, вводящую в заблуждение информацию. Эти системы представляют собой инструменты сотрудничества и обмена информацией. Они обрабатывают только цифровые данные, полученные от сотрудников или по результатам проектов, но не информацию и знания, хранящиеся в человеческом мозгу.
https://www.cio.com/article/2099592/assembly-required-8-myths-about-knowledge-management-debunked.html

Искусственный интеллект поможет каждому стать программистом. Это тема доклада Руководителя GitHub Томаса Домка (Thomas Dohmke). Что движет программистами, когда они выкладывают свои разработки для открытого доступа. Амбиции? Может статься, что скоро придется искать работу, на выбор: курьер, официант, охранник. Или нет? https://www.ted.com/talks/thomas_dohmke_with_ai_anyone_can_be_a_coder_now?user_email_address=7bdb2c11216c18a32764701ef32c1318&lctg=645df2fc3542f4c1aa08e96f

Как искать лидеров (team leader)? Необычный взгляд на проблему Мартина Гутмана (Martin Gutmann). Почему мы часто ошибаемся с выбором лидеров команд. М.Гутман считает, что нам чисто психологически нравятся люди, уверенные в себе и имеющие большой опыт преодоления проблем. Мы даже не обращаем внимание – это был положительный опыт или нет. Яркие, общительные, деловые, интересные рассказчики – вот образ современного лидера. Мы совсем не замечаем, что рядом есть люди с большим багажом успешных решений, но они непубличные, тихие и незаметные. Какого лидера выбирает наше сообщество?

https://www.ted.com/talks/martin_gutmann_are_we_celebrating_the_wrong_leaders/transcript?user_email_address=12a6d4d069cd56cfddaa391c24eb7042&lctg=

В обзоре публикаций по теме организационного обучения приведены многочисленные статистики. Целью работы являлось установления взаимосвязи между организационным обучением и инновациями. Если просто, как обучение сказывается на инновациях в организации. Результаты показывают, что большая часть исследований носит сугубо академический характер, в большей степени касающийся организации управления знаниями, а не процесса трансформации полученных в результате обучения знаний в инновации.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844024078435

Внедрение генеративных чат-ботов изменит работу юридических отделов.
Что поменяется:
1. Ускорится процесс подготовки дел;
2. Улучшится проверка контрактов и комплексная проверка компаний;
3. Улучшится качество контента, подготовки писем;
4. Прогноз и стратегия ведения дел;
5. Обмен опытом и знаниями;
6. Этика использования технологий искусственного интеллекта;
7. Повысится доступность юридических услуг.
https://medium.com/@AIandInsights/transforming-the-legal-landscape-29e676ecd0e7

Чат боты это будущее, мобильные приложения слишком тяжелые для развития. Я считаю, что через 2-3 года Сбербанк онлайн будет в телеграмме

Новые российские продукты в области управления знаниями https://vc.ru/services/1191962-kak-rossiiskii-it-produkt-importovytesnyaet-inostrannye-analogi

Если имеется возможность индексировать весь массив данных, зачем нужны мета данные и разметка неструктурированных данных. В компании Komprise считают, что «…это помогает предприятию сделать две важные вещи: раскрыть ценность, скрытую в неструктурированных данных, и снизить затраты на хранение. Правильная маркировка метаданных и доступ к ним гарантируют, что решения ИИ смогут извлекать и представлять нужные данные в нужное время и нужному человеку». То есть ценность того или иного материала определяет человек, а по его разметке пользуются материалами другие сотрудники. А что делать, если есть иное мнение на ценность того или иного материала, или, например, материалы устарели и изменился набор ключевых слов?

https://www.datanami.com/this-just-in/komprise-recognized-as-an-idc-innovator-for-knowledge-management-technologies/

В науке всегда есть альтернативные точки зрения. Сегодня ученые ставят под сомнения ценность "мягких навыков". https://pro.rbc.ru/demo/665d68689a79471db1c0a7b9?utm_source=rbc.ru&utm_medium=inhouse_media&utm_campaign=center&utm_content=665d68689a79471db1c0a7b9&utm_term=10.4D_noauth&from=column_2

Чтобы увеличить производительность труда в компании, надо переходить на четырехдневную рабочую неделю.

https://www.spiceworks.com/hr/future-work/guest-article/implementing-a-four-day-workweek-with-success/

Самая хорошая схема понедельник-среда-пятница офис, вторник -четверг удаленка. Производительность вырастет точно

Некоторым компаниям не хватает Buddy. Этот термин в профессиональном сообществе означает «наставничество». Краткий обзор различных видов наставничества:

https://savitar-agidel.ru/wp-content/uploads/2023/02/formy-metody-i-tehnologii-nastavnichestva.pdf

Naumen объявляет о запуске лаборатории LLM для применения технологий генеративного искусственного интеллекта в экосистеме продуктов компании. Первым проектом станет модуль Naumen GPT для системы управления знаниями в клиентском сервисе.
https://ict-online.ru/news/Naumen-idet-v-generativnyi-II-i-zapuskayet-LLM-laboratoriyu-290857

Как соотносятся генеративный интеллект и авторское право? Важный вопрос для дальнейшего развития. Крупные компании компании Microsoft, Apple, команда Google долго размышляли над этой проблемой и не выпускали свои продукты на рынок, опасаясь судебных исков. А в OpenAI решили, что главное быть первыми, и запустили ChatGPT. Спустя два года собрались специалисты обсудить проблему и пришли к выводу: мы даже не приблизились к решению вопроса.
https://www.techtarget.com/searchcontentmanagement/answer/Is-AI-generated-content-copyrighted

Axoft и DIS Group заключили соглашение о совместном продвижении единой российской платформы по управлению данными для государственных и коммерческих организаций, которая включает ETL-решение «Плюс7 ФормИТ», решение по управлению данными «Юниверс DG», решение по управлению мастер-данными» Юниверс MDM», cистему управления знаниями «Плюс7 Маяк» и ряд других.
https://www.cnews.ru/news/line/2024-06-10_dis_group_i_axoft_dogovorilis_o

Американские компании ежегодно теряют знания на 31,5 миллиарда долларов. Факторы, влияющие на потерю корпоративных знаний:
1. Увольнения сотрудников, носителей неформальных знаний;
2. Ожидается, что в ближайшие 10 лет на пенсию выйдут сорок миллионов бэби-бумеров, унеся с собой большой объем недокументированных знаний;
3. Пандемия перевернула наш подход к работе и изменила характер личного сотрудничества для многих компаний, лишив возможности обмена знаниями в режиме реального времени;
4. Компании в значительной степени полагаются на независимых подрядчиков и фрилансеров, чтобы сократить расходы. Талантливые фрилансеры неизбежно забирают с собой знания после окончания контракта.
https://www.fastcompany.com/91141429/leaders-are-forgetting-about-this-30-billion-problem