Gartner публикует очередной прогноз развития технологий искусственного интеллекта (ИИ) в форме AI Hype Cycle™. Каждая из технологий заслуживает отдельного рассмотрения. Отметим три интересных тренда. Генеративный ИИ (GenAI) перешел на стадию «разочарование». В отношении этой технологии все чаще используется термин «шумиха», что само по себе уже характеризует отношение аналитиков к этому направлению развития ИИ. Второй интересный тренд с прогнозом выхода через два года на широкое применение– это Композитный ИИ (Composite AI). Под этим термином подразумевают комбинированное применение (или слияние) различных методов ИИ с целью повышения эффективности и расширения уровня абстракции ИИ. Такое слияние технологий, в конечном итоге, предоставляет платформу для решения более широкого спектра бизнес-задач более эффективным способом. Наконец, третий тренд также с прогнозом выхода через два года – Периферийный ИИ (Edge AI). Периферийный искусственный интеллект подразумевает развертывание алгоритмов и моделей ИИ непосредственно на локальных периферийных устройствах, таких как датчики или устройства Интернета вещей (IoT), что обеспечивает обработку и анализ данных в режиме реального времени без постоянной зависимости от облачной инфраструктуры.

Вышло обновление Workforce Framework for Cybersecurity (NICE Framework). Фреймворк NIST NICE – это единый подход и общий язык (таксономию) для формулировки знаний, навыков и задач и стандартизации профессиональной деятельности в области кибербезопасности.
Оригинал здесь
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/SpecialPublications/NIST.SP.800-181r1.pdf

Перевод можно скачать здесь
https://github.com/andrettv/NIST-NICE

Важнейшим навыком специалиста по знаниям является способность структурировать проблему до уровня построения онтологии. По ссылке интересная статья на эту тему.

https://vc.ru/flood/1371100-prosto-o-slozhnom-sistematizaciya-znanii-s-pomoshyu-ontologii-na-primere-borsha-i-betona

В момента зарождения теории управления знаниями в ней сразу обозначились два противоположных взгляда на проблему. «Правое крыло» - это формалисты, математики, программисты и пр.. Для них знания - это базы данных различных материалов. «Правые» на формальной основе научили компьютеры имитировать некоторые виды деятельности человека. «Левое крыло» - когнитивисты, креативные специалисты. Они в принципе с таким формальным подходом не согласны. По ссылке статья яркого представителя левого крыла.

https://fedpress.ru/article/3329437

Специалисты компании Антифишинг делятся опытом управления знаниями с использованием платформы Start EDU.
https://www.anti-malware.ru/reviews/Start-REQ

Статья в Forbes о пользе обмена знаниями в корпорации

https://www.forbes.com/sites/katevitasek/2024/08/17/3-reasons-knowledge-sharing-is-vital-for-strong-collaborations/

Задача. Расставьте слова в нужном поряке. Что является наиболее важным в процессе управления знаниями? Люди, Процессы, Контент, Культура, Технологии.

Маленькая энциклопедия по Управлению знаниями.
https://www.ispring.ru/elearning-insights/sistemy-upravleniya-znaniyami-mirovoy-opyt?utm_referrer=https%3a%2f%2fwww.google.com%2f

Одной из самых больших проблем корпоративных систем управления знаниями является задача обновления устаревших данных. Пока их мало, это может делать модератор. Когда записей становятся тысячи, вручную это сделать уже невозможно. В результате в базах знаний накапливается устаревшая информация, что вызывает недоверие к информации со стороны сотрудников, а в некоторых случаях использование такой информации может привести к негативным последствиям. Одним из решений этой проблемы является внедрение персональных систем управления знаниями. Применяя ПСУЗ сотрудник создает базу знаний для себя, понимая соответствующие риски работы со старыми данными. Если сотрудник понимает уровень ответственности и уверен в качестве своей работы, он может сделать свою ПСУЗ доступной для всех.
По ссылке обзор существующих лучших персональных СУЗ.

https://www.xda-developers.com/best-tools-effective-personal-knowledge-management-system/

Социальный капитал – основа эффективной работы корпоративной системы знаний. Предпосылкой для построения социального капитала является установление дружественных и честных отношений. Чем больше социальный капитал, тем меньше необходимость в нормативном регулировании отношений. Таким образом, снижаются временные и другие транзакционные издержки: отпадает необходимость письменно фиксировать договоренности, привлекать внешних свидетелей и арбитров, и так далее.
Исследования на эту тему по ссылке.
https://www.nature.com/articles/s41599-024-03384-9#Sec13

Лекция М.Козодаева об Инструментах управления знаниями а работе проектных офисов разных типов.
https://vk.com/video-153054931_456239355

О перспективах развития управления знаниями и новых достижениях в этой области в статье Harvard Business Review
https://hbr.org/2024/08/a-new-approach-to-knowledge-sharing-within-organizations

Лекция Хиротаки Такеучи в ВШМ СПбГУ по проблеме Управление знаниями.
https://vk.com/video-168_456239703

Описание системы управления знаниями Росатома
https://niirosatom.ru/project/suz/

Как система управления знаниями может помочь успешной адаптации новых сотрудников. Рекомендации от компании Bloomfire.

https://bloomfire.com/blog/how-knowledge-management-and-training-improve-onboarding/

О перспективах развития управления знаниями рассуждает блогер плана Бота (Ilana Botha)&
https://digitalworkplacegroup.com/the-resurrection-of-knowledge-management-in-the-digital-workplace/

Подробный анализ российских альтернатив Notion с измеримыми критериями по модели Gartner Magic Quadrant.
https://vc.ru/u/1915268-anna-y/1456988-rossiiskie-alternativy-notion-obektivnaya-ocenka-s-izmerimymi-kriteriyami-po-modeli-gartner-magic-quadrant#download

В Казани прошла отраслевая конференция «Управление инновациями “Росатома”». Некоторые ее итоги по ссылке.
https://www.atomic-energy.ru/news/2024/09/09/149090