POLSKIEGO STOWARZYSZENIA
ZARZĄDZANIA WIEDZĄ
LUDOSŁAW DRELICHOWSKI
PODSTAWY INśYNIERII
ZARZĄDZANIA WIEDZĄ
Bydgoszcz 2004
Tom 1
ISSN 1732-324X
BIBLIOTEKA
POLSKIEGO STOWARZYSZENIA
ZARZĄDZANIA WIEDZĄ
Komitet Redakcyjny:
Ryszard S. Choraś
Kazimierz Fabisiak
Papierowa wersja wydania jest wersją pierwotną a jej kopia jest dostępna w formie elektro-nicznej na stronie internetowej Wydawnictwa Studia i Materiały PSZW http://pszw.edu.pl/
PODSTAWY INśYNIERII ZARZĄDZANIA WIEDZĄ
Polskie Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą
Bydgoszcz 2004
Dr hab. Witold Chmielarz, prof. UW
Opracowanie redakcyjne i korekta
Ewa Dziemianko
Waldemar Kępa
ISSN 1732-324X
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ
Seria: Studia i Materiały nr 1, 2004
WPROWADZENIE ...2
ROZDZIAŁ 1 ROLA ZARZĄDZANIA WIEDZĄ ...7
1.1. Typologia wiedzy ...8
1.2. Ekonomiczne aspekty tworzenia i dystrybucji wiedzy...11
ROZDZIAŁ 2 TWORZENIE, PRZESYŁANIE I ZASTOSOWANIE WIEDZY ...16
2.1. Modele tworzenia wiedzy...17
2.2. Rola technologii informacyjnych w sektorowych zastosowaniach wiedzy...22
ROZDZIAŁ 3 EDUKACJA W GOSPODARCE WIEDZY ...29
3.1. Przesłanki rozwoju zaangaŜowania w zarządzanie wiedzą ...30
3.2. Zastosowanie technologii informatycznych (ITC) w zarządzaniu wiedzą ...36
3.3. Metoda edukacji z wykorzystaniem elektronicznych baz wiedzy, tworzeniem syntez i wspomaganą oprogramowaniem interakcją ...40
3.3.1. Struktura syntezy wiedzy i metody jej tworzenia ...40
3.3.2. Struktura zawartości modułu wiedzy ...41
3.3.3. Technika realizacji syntezy wiedzy ...43
3.3.4. Strukturalizacja procesu edukacji wiedzy w ramach projektu...45
3.3.5. Projektowanie infrastruktury zarządzania wiedzą...54
ROZDZIAŁ 4 SYSTEMY TWORZENIA, PRZEPŁYWÓW I ZASTOSOWAŃ WIEDZY ...55
4.1. Tworzenie wiedzy w systemie zdrowia ...56
4.2. Tworzenie wiedzy w systemie edukacji ...61
4.3. Przepływy, blok kompetencji i selekcja ekonomiczna ...62
4.4. Rola parków nauki i przedsiębiorstw wiedzy we wzroście gospodarczym ...67
4.5. Przemysł biotechnologiczny – całkowicie oparty na nauce ...71
4.6. Przemysł komputerowy i komunikacyjny (C&C) ...72
4.7. Tworzenie infrastruktury, przemysł usług finansowych...73
4.8. Pomosty pomiędzy innowacją technologiczną a wzrostem gospodarczym...74
ROZDZIAŁ 5 NOWE WARUNKI TWORZENIA WIEDZY...75
5.1. Uniwersytety a „transfer technologii” ...75
5.2. Jak uczelnie współpracują z przemysłem...77
5.3. Rozwiązania tworzenia przesyłania i zastosowań wiedzy w systemie ochrony zdrowia w USA ...81
5.4. Ewolucja znaczenia wiedzy...82
5.4.1. Grupy interesu i wiedza w sektorze opieki zdrowotnej ...85
5.4.2. Informatyzacja, komputeryzacja i praktyka medyczna we Francji u schyłku XX wieku ...87
5.5. Badania szkolnictwa wyŜszego w Europie...88
5.5.1. Krajowe wymagania stawiane przed wiedzą ...92
5.5.2. Warunki mające wpływ na przesyłanie i zastosowanie wiedzy – więzi instytucjonalne...94
5.5.3. Nauka i profesjonalna baza wiedzy ...100
5.5.4. Ogólny model profesjonalnej bazy wiedzy ...108
5.6. Problematyka zastosowań zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwach ...111
ROZDZIAŁ 6 PROBLEMY FORMALIZACJI I PRZEGLĄD METOD...120
ROZDZIAŁ 7 METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI A PROBLEMATYKA ZARZĄDZANIA WIEDZĄ ...138
7.1. Przesłanki merytoryczne budowy modeli wspomagających podejmowanie decyzji kredytowych ...140
SŁOWNICZEK POJĘĆ Z ZARZĄDZANIA WIEDZĄ...148
Bibliografia: ...151
Spis tabel: ...161
Spis rysunków: ...161 ...
STRESZCZENIE
Niniejsza praca zawiera „Podstawy inŜynierii i zarządzania wiedzą”, ujmuje za-gadnienia tej rozległej problematyki w kategoriach uwarunkowań finansowania, two-rzenia i zastosowań wiedzy w gospodarce współczesnych społeczeństw. MoŜliwe wie-lorakie ukierunkowanie treści zawartych w tytule pracy zostało skoncentrowane na pewnych aspektach tworzenia i zastosowania wiedzy finansowanej ze środków publicz-nych do których naleŜą w szczególności edukacja oraz ochrona zdrowia. W dziedzinach tych przenikają się róŜnorodne skutki tworzenia wiedzy, które oddziałują na rozwój wielorakich jej zastosowań, wpływających bezpośrednio na poziom kosztów finanso-wania ochrony zdrowia i edukacji – (kosztowna aparatura i długi czas terapii bądź trwa-nia edukacji – np. do stoptrwa-nia doktora).
Jak sprostać tym wyzwaniom i jakie nowe moŜliwości edukacyjne warto zastoso-wać? To jedna z waŜnych przesłanek niniejszej pracy, w której autor próbuje wykazać, Ŝe poszukiwanie nowych rozwiązań metodycznych w edukacji oraz konieczność przy-jęcia nowych metod rozwiązywania szczególnie skomplikowanych problemów ochrony zdrowia, nie da się rozwiązać na bazie krótkookresowych politycznych działań. Prze-gląd światowych rozwiązań stymulowania procesu tworzenia wiedzy i efektywnych jej zastosowań, wydaje się być kluczem do skutecznego rozwiązywania coraz bardziej skomplikowanych problemów społecznych. Problematyka zastosowań wiedzy w zarzą-dzaniu organizacjami gospodarczymi została zaprezentowana w róŜnorodnych lecz skrótowo ujętych aspektach. Migawkowe przedstawienie problematyki sztucznej inteli-gencji zmierza do ich zasygnalizowania bez rozwinięcia tych niezwykle interesujących zagadnień.
Autor jest w pełni świadomy, iŜ niezaleŜnie od prób odwoływania się do dorobku wielu znakomitych badaczy, prób eksponowania i ekstrapolacji doświadczeń zaawan-sowanych gospodarczo krajów na warunki polskie, był w stanie co najwyŜej zawrzeć pewne kompendium wiedzy przydatnej dla poszerzenia społecznej świadomości tych problemów w naszym kraju. Zasygnalizowane problemy mają na celu zachęcić czytel-ników do twórczego rozwijania sygnalizowanych tylko w tym opracowaniu problemów. Niech selflearning i nauczanie ze źródeł elektronicznych stanie się środkiem poszerza-nia wiedzy i rozwoju stanu świadomości niezbędnego do percepcji coraz bardziej skomplikowanych modeli procesów i rozumienia ich treści.
W tych fragmentach w których czytelnicy uznają, iŜ twórczy wkład autora nie zdo-łał sprostać ich oczekiwaniom – proszę o wyrozumiałość i chcę skorzystać z prawa do dalszego rozwoju adekwatnego do potrzeb - mojego poziomu świadomości. Jestem przekonany, Ŝe przekazana czytelnikom pozycja pierwszej publikacji wydanej nakła-dem Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą w terminie poprzedzającym pierw-szy Kongres stanowić będzie jeden z elementów podnoszących świadomość róŜnych kręgów społeczeństwa w przedmiocie Zarządzania Wiedzą.
WPROWADZENIE
Wprowadzenie zajęć z podstaw inŜynierii i zarządzania wiedzą, to projekt eduka-cyjny mający na celu opracowanie metodologii pozyskiwania, selekcji, weryfikacji i syntezy wiedzy, z zastosowaniem nowoczesnych środków informatyki i standardów wykorzystywanych w systemach informacji naukowo-technicznej. Opracowany stan-dard teoretyczny wspierany jest niniejszym podręcznikiem precyzującym metodykę, oraz wybranymi publikacjami autorstwa prof. Witolda Chmielarza, prof. Jerzego Ki-sielnickiego, prof. Ryszarda Tadeusiewicza oraz autora projektu Ludosława Drelichow-skiego. Opracowano równieŜ komputerowe oprogramowanie stosowane do ewidencji słuchaczy z systematycznym testowaniem stopnia opanowania zadań, dostarczającym sprzęŜeń zwrotnych osobom prowadzącym. Wszystko to przyczyniło się do dokonania zgłoszenia projektu wynalazczego w Urzędzie Patentowym RP.Nie ma powszechnie akceptowanego systemu opisu lub klasyfikacji wiedzy. RóŜ-norodność kompetencji uczestników sprzyja bowiem ujawnieniu się bardziej interesują-cych efektów interakcji (współzaleŜności), waŜnych w procesie edukacyjnym.
Przygotowanie zgłoszenia patentowego wzorowano na dokumentacji patentowej opracowanej w ramach zastrzeŜenia patentowego USA, symbol patentu WO 01/27902
PCT/US00/28762 zgłoszonego pod tytułem TRAINING AND KNOWLEDGE MA-NAGEMENT SYSTEM.
W dniu 25.07.2002 r. w Urzędzie Patentowym RP oraz w dniu 22.07.02. przez Akademię Techniczno-Rolniczą dokonano zgłoszenia zarejestrowanego pod numerem
P 355142 w sprawie uzyskania patentu na projekt wynalazczy pt. SYSTEM ZARZĄ-DZANIA WIEDZĄ I PROCESEM SZKOLENIA Z ZAKRESU PODSTAW IN-śYNIERII WIEDZY.
Główną jego cechą jest, aby przy zastosowaniu moŜliwie szeroko dostępnych komputerowych środków technicznych i źródeł informacji, wykorzystaniu nowatorskiej metodologii zapewnić skuteczne opanowanie umiejętności korzystania z nich w celu nabywania nowych kwalifikacji zawodowych. Ten utylitarny cel projektu jest waŜny dla skutecznego funkcjonowania obywateli w gospodarkach większości rozwiniętych gospodarczo społeczeństw świata XXI wieku.
Wyeksponowanie celu utylitarnego jest cechą wyróŜniającą ten projekt, którego walory poznawcze wynikają z metodyki projektu i merytorycznych treści realizowa-nych ćwiczeń komputerowych.
Środkiem realizacji tych celów jest poznanie podstawowych pojęć wiedzy, nowo-czesnych źródeł jej pozyskiwania, takich jak – elektroniczne publikacje, elektroniczne czasopisma naukowe oraz źródła internetowe, a takŜe umiejętności ich zastosowania w praktyce. Wiedząc, Ŝe w ciągu 30 godzinnego kursu podstawowego nie moŜna za wiele się nauczyć, zakładamy, Ŝe uczestnik umie sprawnie posługiwać się edytorem tekstu MS WORD oraz Internetem.
Kandydaci do tego typu kształcenia, to młodzieŜ akademicka reprezentująca róŜne wydziały i kierunki studiów, uczniowie końcowych dwóch klas liceów (zwłaszcza ab-solwenci) oraz pracownicy przedsiębiorstw. W edukacji pracowników przedsiębiorstw szkolenie to moŜna potraktować jako element wprowadzający do wdraŜania w tych obiektach systemów zarządzania wiedzą.
Autor projektu ma pełną świadomość niezwykłej złoŜoności wyzwania, które sta-nowi projekt programu nauczania podstaw inŜynierii wiedzy, adresowany do uczestnika o nieokreślonym bliŜej profilu specjalizacji. W opracowanym projekcie metodyki zajęć istotna jest formuła wielokrotnych sprzęŜeń zwrotnych, które zawarte są w formie sys-tematycznie realizowanych i przetwarzanych testach po kaŜdym bloku zajęć, w ramach grup szkoleniowych i pomiędzy grupami. RóŜnorodność kompetencji uczestników sprzyja bowiem ujawnieniu się bardziej interesujących efektów interakcji wiedzy (wza-jemnych współzaleŜności), waŜnych w procesie edukacyjnym.
Uzasadnieniem podjęcia się realizacji takiego wyzwania były ponad trzydziesto-letnie doświadczenia dydaktyki akademickiej autora projektu w następujących dziedzi-nach:
– podstawy informatyki, – statystyka w ekonomii,
– podstawy organizacji i zarządzania,
– podstawy prowadzenia działalności gospodarczej, – informatyka w zarządzaniu,
– prognozowanie i symulacje, – bazy danych.
Wymienione profile, realizowanego przez co najmniej kilka lat procesu dydak-tycznego, wymagały umiejętności opanowania nowych dziedzin wiedzy – często kom-plementarnych względem siebie i powiązanych z wykonywanym zakresem działalności badawczej. Trzy lata pracy w BranŜowym Ośrodku Informatyki Zjednoczenia Gospo-darki Rybnej w Szczecinie oraz nieprzerwana współpraca autora z przedsiębiorstwami róŜnych branŜ w zakresie wdraŜania systemów informatycznych i restrukturyzacji za-rządzania przyczyniły się do uwzględnienia utylitarnych aspektów zaza-rządzania przed-siębiorstwami w badaniach naukowych. Występujące w całym świecie – ze szczegól-nym nasileniem w krajach transformacji ustrojowej – zmiany w zarządzaniu charaktery-zują się wymaganiem elastycznego dostosowywania się kompetencji pracownika do potrzeb pracodawcy – a tych z kolei do zmieniających się potrzeb konsumenta. Uzasad-nione było podjęcie wyzwania polegającego na opracowaniu metodyki kształcenia z podstaw inŜynierii i zarządzania wiedzą, ukierunkowanej na wypracowanie umiejętno-ści posługiwania się współczesnymi narzędziami stosowanymi do tego celu. Potwier-dzenia tej potrzeby dostarczała autorefleksja, iŜ niezaleŜnie od jakości dysponowanych narzędzi komputerowych, sposób wykonywania przeglądów literatury w pracach magi-sterskich i dyplomowych na przestrzeni wielu lat nie uległ istotnym zmianom.
Jedną z istotnych rozterek autora niniejszej pracy była potrzeba standaryzacji termi-nologicznej występującej w zarządzaniu wiedzą. Podstawowe pojęcia zarządzania wie-dzą, bazy wiedzy i inŜynieria wiedzy, zostały ukształtowane przez środowiska naukowe reprezentujące zastosowania metod sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence). Pojęcia te zdefiniowano i rozpowszechniono w publikacjach naukowych i dokumentacjach pakietów programowych dotyczących zastosowań metod sztucznej inteligencji (AI) np. popularny pakiet SPHINX. Tworzone dobrze ustrukturyzowane pojęcia były dostosowane do potrzeb wynikających z metodyki budowy modeli sztucz-nej inteligencji oraz baz wiedzy niezbędnych do weryfikacji rozwiązań modelowych. Stan ten oceniać moŜna jako korzystny z punktu widzenia rozwoju dziedziny
Zarządza-nia Wiedzą, chociaŜ występują równieŜ niekorzystne aspekty, wynikające z konieczności nadawania nowych znaczeń juŜ raz określonym pojęciom. Pojęcie inŜynierii wiedzy (knowledge engineering), zdefiniowane w dokumentacji programowej systemu SPHI-NX, rozumiane jest jako dziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się projektowaniem i realizacją systemów ekspertowych (systemów z bazą wiedzy). Definicja ta stanowi propozycję o rozległych moŜliwościach interpretacyjnych i mogłaby ulec pewnej mody-fikacji poprzez wyeliminowanie jej odniesienia jako dziedziny sztucznej inteligencji.
W jakim stopniu zachodzące procesy uznać moŜna za naturalne tendencje rozwo-jowe, a w jakim ingerencję w usankcjonowane tradycją rozwiązania, pozostaje sprawą dyskusyjną. Procesy rozwojowe zachodzące na styku róŜnych dyscyplin wiedzy, tworzą nowe – lub często anektują pojęcia zdefiniowane w węŜszym znaczeniu w innej dzie-dzinie. Na rysunku 1 zaproponowano schemat obrazujący obszary problemowe doty-czące zarządzania wiedzą adekwatne dla niniejszej publikacji oraz przedmiotu działal-ności Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą. W treści niniejszej pracy wielo-krotnie podejmowane będą problemy zarządzania wiedzą rozpatrywane z wielu róŜnych punktów widzenia, które uświadomią czytelnikowi wielowymiarowość problemu.
Inspirującym impulsem w realizacji projektu był kontakt z przedstawicielem śro-dowiska bibliotekarzy, mgr Lidią Derfert-Wolf z Działu Informacji Naukowej Bibliote-ki Głównej ATR w Bydgoszczy, która wskazała interesujące opracowania i uczestni-czyła bezpośrednio w realizacji zajęć testowych. Nie do przecenienia był równieŜ wpływ treści opracowania Centrum Badań nad Edukacją i Innowacją OECD Organizacji Współpracy Gospodarczej i Rozwoju w ParyŜu, pt. „Zarządzanie wiedzą w społeczeń-stwie uczącym się”, które wykonano przy wykorzystaniu dorobku czterech międzyna-rodowych konferencji zorganizowanych w latach 1997-1999. Niniejsza publikacja w zakresie treści dotyczących finansowania wiedzy ze środków publicznych wykorzystuje dorobek wspomnianej wyŜej pracy.
Doświadczenie dydaktyczne autora projektu edukacyjnego i świadomość znacze-nia edukacji z zakresu podstaw inŜynierii wiedzy uzasadznacze-niały opracowanie załoŜeń metodycznych w formie zgłoszenia zastrzeŜenia patentowego rozwiązania autorskiego, które przy załoŜeniu angaŜowania niewielkich zasobów środków technicznych pozwoli osiągnąć postęp. Postęp ten rozumiemy jako proces poznawania istoty wiedzy w jej indywidualnych, grupowych i społecznych interakcjach.
Cel ten zrealizowano poprzez:
– opracowanie materiałów edukacyjnych obejmujących podstawowy i uzupełniający zakres pojęć obowiązujących w terminologii zarządzania wiedzą,
– opracowanie elastycznej formuły organizacji procesu edukacyjnego z podstaw inŜy-nierii wiedzy dzięki podziałowi na etapy i indywidualne testy oceny realizacji celów w etapach,
– ustanowienie sprzęŜeń zwrotnych pomiędzy etapami zajęć, z wykorzystaniem opra-cowanych w tym celu testów,
– dostarczenie zasobów wiedzy w postaci wydzielonych w tym celu publikacji źródło-wych oraz zasobów internetoźródło-wych,
– opracowanie zasad tworzenia syntez wiedzy, stanowiących istotny element realizo-wanych prac słuchaczy,
– opracowanie wzorcowych syntez wiedzy słuŜących do autooceny jakości wykona-nych przez siebie zadań i interakcyjnego wartościowania wiedzy,
– sukcesywne powiększanie zasobów publikacji źródłowych oraz opracowywanych wzorców, uzyskiwanych w wyniku syntetycznej oceny efektywności szkoleń w po-szczególnych grupach,
– doskonalenie załoŜeń metodycznych poprzez eliminowanie słabych stron i wzbogacanie zajęć o elementy najlepiej oceniane przez słuchaczy.
Omawiany standard zajęć dzięki zastosowaniu prostych środków technicznych i metodzie syntezowania wiedzy z zastosowaniem elektronicznych standardów zasobów wiedzy, stwarza moŜliwość uzyskania uniwersalnie przydatnych umiejętności. Istotna jest, obowiązująca w realizacji zajęć, zasada, Ŝe kaŜdy następny krok edukacyjny uza-leŜniony jest od wyników testu etapu poprzedniego, a przebieg następnych szkoleń uwarunkowany jest interakcjami z realizacją zajęć w poprzednich grupach.
Dydaktyczne przeznaczenie tej publikacji przy jej niezwykle szerokim i interdyscyplinarnym profilu wymuszało przyjęcie struktury podziału treści tej ksiąŜki na zaprezentowane na rysunku 1 dziedziny zarządzania wiedzą.
Metody i modele zastosowań sztucznej inteligencji w róŜnych dziedzinach działalności Zastosowanie zarządzania wiedzą w organizacjach: administracja państwowa i lokalna przedsiębiorstwa infrastruktura inne Finansowanie tworzenia i zastosowań wiedzy z budŜetu państwa: ochrona zdrowia edukacja ochrona środowiska inne
Rysunek 1. Dziedziny zarządzania wiedzą
Źródło: Opracowanie własne
Dziękuję za niezwykle cenne uwagi dotyczące struktury opracowania i doboru tre-ści wniesione przez recenzenta prof. dr hab. Witolda Chmielarza, które rzutowały na ostateczny kształt pracy.
Dziękuję pracownikom Katedry Informatyki w Zarządzaniu za pomoc w realizacji pracy, a w szczególności inŜ. Waldemarowi Kępie za prace związane z realizacją opro-gramowania dydaktycznego oraz edycją tekstu.
ROZDZIAŁ 1
ROLA ZARZĄDZANIA WIEDZĄ
Problem edukacji i zarządzania wiedzą rozpatrywany w rozdziale 1 będzie kon-centrował się na tych jej aspektach, które interpretowane są przez pryzmat nauk ekono-micznych. Oczywisty, zdawałoby się, problem rozwoju nauki w postępie cywilizacyj-nym, przekreślają doświadczenia Polski z ostatnich 12 lat, w których nakłady na naukę obniŜyły się z rekordowo niskich w Europie 0,72% PKB w 1991 r do 0,35% w roku 2002, co stanowi juŜ prawie rekordowy poziom w skali świata.
W 1987 r. S. Winter, podsumowując swój referat na temat wiedzy i strategii za-rządzania, wskazał na „ubóstwo języka” i „powaŜny brak odpowiedniej terminologii i schematów konsumpcyjnych” opisujących rolę wiedzy w gospodarce. Od tego czasu pojawiło się sporo opracowań, ale niewiele osiągnięto w zakresie ustalenia powszechnie akceptowalnej terminologii. Nie ma wspólnego stanowiska w takich kwestiach, jak: co to jest wiedza i jej tworzenie? Jak naleŜy skategoryzować wiedzę i które z nich są naj-istotniejsze dla zrozumienia interakcji zachodzących pomiędzy uczeniem się, wiedzą a osiąganym rozwojem ekonomicznym?
NaleŜy uwzględniać dwa czynniki – pierwszy dotyczący róŜnych sposobów trak-towania wiedzy w teorii ekonomicznej, drugi – intuicyjne znaczenie przypisywane pewnym terminom, aby terminologia ta była zrozumiała dla szerszego grona uŜytkow-ników „nieekonomistów”.
Wiedza i informacja pojawiają się w modelach ekonomicznych w dwóch róŜnych kontekstach. NajwaŜniejszym załoŜeniem modeli mikroekonomicznych jest racjonal-ność wyborów dokonywanych przez jednostki. W konsekwencji ilość i jakość informa-cji, jak równieŜ zdolność do jej przetwarzania są zagadnieniami podstawowymi. Ten punkt widzenia kładzie nacisk na proces transformacji: dane (aktualny stan świata) są zamieniane na informacje (wskaźniki dostępne dla jednostek podejmujących decyzje), a następnie na wiedzę (na skutek przetwarzania informacji w modelach analitycznych przez jednostki obliczeniowe).
Cytowany wyŜej autor stwierdza, Ŝe modele ekonomiczne postrzegają wiedzę po pierwsze jako zbieranie i przetwarzanie informacji potrzebnej do dokonywania wybo-rów ekonomicznych, a po drugie jako składnik aktywów, który przyczynia się do pro-dukcji poprzez rozwijanie umiejętności i innowację. Więc jako składnika aktywów moŜe ona być zarówno nakładem (kompetencją), jak i wynikiem (innowacją) w proce-sie produkcyjnym. W szczególnych okolicznościach moŜe być własnością indywidualną i sprzedawaną na rynku jako towar. Ekonomika wiedzy w duŜym stopniu sprowadza się do określenia warunków, w których moŜe się ona pojawić jako „zwykły towar”. Teoria innowacji i teorie zasobowe organizacji dotyczą sposobu tworzenia, przesyłania i wyko-rzystania wiedzy w gospodarce rynkowej.
Wiedza rozumiana jako składnik aktywów dotyczy nie tylko wąskiego grona eko-nomistów, lecz takŜe specjalistów z innych dziedzin, w tym ekspertów od edukacji. Pojawia się tu kwestia tworzenia, przekazywania i wykorzystania wiedzy pod postacią kompetencji i innowacji, co pozwala na wyróŜnienie wielu form uczenia się.
NaleŜy zdefiniować rolę państwa polegającej na finansowania z budŜetu państwa nakładów na ochronę zdrowia i edukację. JeŜeli wiedza jest dobrem publicznym do-stępnym dla wszystkich, wówczas nie ma bodźców dla sektora prywatnego, aby zain-westował w jej tworzenie. JeŜeli naśladownictwo jest tańsze niŜ tworzenie nowej wie-dzy, to sektor prywatny nie będzie zainteresowany tworzeniem wiedzy. Dzięki bada-niom Nelsona (1959) i Arrowa (1962b) wiadomo, Ŝe gdy wiedza staje się dobrem pu-blicznym, rząd angaŜuje się w subsydiowanie lub bezpośrednie jej tworzenie. Wyni-kiem tego jest system szkół i uniwersytetów. Wnioski z ww. badań tłumaczą takŜe kwe-stię ochrony wiedzy (na przykład systemy patentowe). W kontekście uwag wymienio-nych na wstępie treści tego rozdziału pojawia się pytanie: jakie są skutki drastycznego zaniŜenia nakładów na naukę dla rozwoju kraju? Sukcesy gospodarcze Finlandii i Irlan-dii przeznaczających ponad 4% PKB na naukę stanowią doskonałe przykłady światłych decyzji rządów tych krajów.
1.1.
Typologia wiedzy
Klasyczne podejście do klasyfikacji wiedzy stanowiło podstawę opracowania no-wych standardów wypracowanych na gruncie kultury europejskiej, a ściślej dzięki osią-gnięciom genialnych greckich filozofów.
Wiedza pozostanie podzielona na cztery kategorie, które sięgają swymi korzeniami do czasów antycznych (Lundval i Johnson, 1994):
– know-what (wiedzieć, co), – know-why (wiedzieć, dlaczego), – know-how (wiedzieć, jak), – know-who (wiedzieć, kto).
Know-what – odnosi się do wiedzy o „faktach”, np.: ilu ludzi mieszka w Nowym Jorku? Jakie są składniki naleśnika? Kiedy miała miejsce bitwa pod Waterloo? Kiedy zaakceptowano akcesję Polski do Unii Europejskiej? Wiedza ma tu znaczenie bliskoznaczne informacji – moŜe być przesyłana za pomocą danych i bitów.
Know-why – odnosi się do wiedzy o zasadach i prawach w naturze, w ludzkim umyśle i społeczeństwie. Ten rodzaj wiedzy był niezwykle istotny w niektórych obsza-rach nauki, zwłaszcza w przemyśle chemicznym, elektronicznym i biotechnologii. Do-stęp do nich przyspiesza poDo-stęp techniczny, co obniŜa częstotliwość popełnienia błędu w procedurach eksperymentowania.
Know-how – odnosi się do umiejętności, tj. zdolności robienia czegoś. Dotyczy
umiejętności pracowników, lecz ma takŜe znaczenie na wyŜszym poziomie zarządzania, w zakresie rozwoju nowych produktów, rekrutacji personelu lub wdraŜania nowych technologii informacyjnych. Nie moŜna klasyfikować wiedzy know-how jako typowo praktycznej. Jeden z najbardziej interesujących przykładów opisujących kategorię know-how dotyczy tworzenia wiedzy przez naukowców (Polanyi, 1958/1978). Nawet znalezienie rozwiązania dla złoŜonych problemów matematycznych
wykorzystuje intuicję i umiejętność rozpoznania prawidłowości, które zakorzenione są w uczeniu opartym bardziej na doświadczeniu osób, niŜ na mechanicznym realizowaniu sekwencji logicznych operacji (Ziman, 1979, s. 101-102). Ten rodzaj wiedzy moŜe
stanowić czynnik przewagi konkurencyjnej i skłania organizację do jej zakupu lub pozyskiwania poprzez realizację prac badawczo-rozwojowych.
Wiedza była obiektem zainteresowań i analiz od zarania dziejów naszej cywilizacji. Arystoteles rozróŜniał następujące typy wiedzy:
– Episteme: wiedzę, która jest uniwersalna i teoretyczna (know-why), – Technè: wiedzę instrumentalną, kontekstową i praktyczną (know-how),
– Phronesis: wiedzę normatywną opartą na doświadczeniach, kontekście i zdrowym
rozsądku: „praktyczna mądrość”, które najlepiej zdaje się odzwierciedlać wyróŜniany aktualnie typ wiedzy (know what).
Najczęściej know-how jest domeną jednej firmy lub zespołu badawczego, jednak współpraca między róŜnymi organizacjami powoduje powstawanie sieci powiązań, a te z kolei kwestię dzielenia się wiedzą i jej współtworzenia. Tego typu sieci mogą być two-rzone przez zespoły badawcze i laboratoria. Ten rodzaj wiedzy i sposobów jej przenika-nia oraz dystrybucji jest ściśle związany z technologią internetową. Jest to przykład zastosowań nowych technologii do tworzenia wiedzy utylitarnej, związanej ze zwięk-szeniem tempa wymiany informacji między partnerami funkcjonującymi w sieciowych strukturach powiązań.
Nowe produkty coraz częściej powstają bazując na dokonaniach wielu dziedzin i dyscyplin naukowych, co nadaje znaczenia dostępowi do róŜnych źródeł wiedzy (Pavitt, 1998). Know-who określa posiadaczy wiedzy i opisuje wiedzę, którą dysponują; dotyczy równieŜ społecznych zdolności współpracy i komunikacji z ekspertami zewnętrznymi. Są to często składniki wiedzy ukrytej, która wynika z kontaktów bezpośrednich pra-cowników bądź jednostek naukowo-nadawczych. Brak tej kategorii wiedzy w taksono-mii Arystotelesa wynikał z faktu, Ŝe wszyscy współcześni tworzący wiedzę znali się osobiście. Ta funkcja jest najbliŜsza źródłowemu postrzeganiu rozwoju systemu infor-macji naukowo-technicznej, która realizowana jest ciągle, jako pochodna kontaktów osobistych, klasyfikacji dokonywanych w dziedzinowych (indeksowych) zestawieniach publikacji oraz bezpośredniej wymianie informacji realizowanej za pomocą technologii internetowej
Aby uzyskać dostęp do naukowego know-why naleŜy przede wszystkim zainwe-stować w naukę. Dotyczy to zarówno przedsiębiorstw, jak i całych regionów objętych programami rozwoju. Nauka bowiem sprawia, Ŝe wiedza przepływa w społeczeństwie w sposób zorganizowany (Cohen i Levinthal, 1990). Infrastruktura ośrodków dystrybu-cji wiedzy i kultura organizadystrybu-cji moŜe równieŜ ulegać przewartościowaniom w zaleŜno-ści od zmian dokonanych w tych organizacjach i ich otoczeniu. Ilustrację tej zasady moŜna znaleźć w analizie skutków procesów restrukturyzacyjnych zmian w polskiej gospodarce. Mogły być one przyczyną pozytywnych przemian przystosowujących or-ganizację do efektywnego funkcjonowania w nowych warunkach lub stać się czynni-kiem decydującym o likwidacji obiektu, który nie dostosował się do zmian w otoczeniu. W walce konkurencyjnej know-how często wyprzedzają swoim zaawansowaniem wynalazki techniczne. Technologia moŜe rozwiązywać problemy nawet bez naukowego zrozumienia ich podstaw. Mówimy wtedy o przewadze know-how nad know-why; przez długi czas oto miał miejsce w elektronice, w której wykorzystywano właściwości pół-przewodników przy braku teorii wyjaśniającej zjawiska.
Know-how jest rodzajem wiedzy, do której publiczny dostęp jest najbardziej ogra-niczony, a jej przesyłanie najbardziej złoŜone. Podstawową kwestią jest rozdzielenie kompetencji do działania od osoby lub organizacji, która dane działanie wykonuje. Jak trudne i kosztowne jest to zadanie, pokazują podejmowane próby tworzenia systemów eksperckich za pomocą technologii informatycznej, których zastosowanie moŜe mieć bardziej znaczenie wspomagające, niŜ zastępujące pracę eksperta. Udowodniono, Ŝe transformacja zawsze pociąga za sobą zmiany wiedzy eksperta (Hatchuel i Weil, 1995). MoŜna przyjmować w tym przypadku występowanie rynkowych procesów dostoso-wawczych – czy dywersyfikacyjnych – niezbędnych w wiedzy eksperckiej.
Oznacza to, Ŝe know-how nigdy nie moŜe stać się w pełni publicznym dobrem, a firmy uzyskują dostęp do tego rodzaju wiedzy, zatrudniając ekspertów lub wchodząc w alianse strategiczne z innymi firmami. Witryna internetowa firmy Hewlett Packard w Stanford wyjaśnia, Ŝe strategią firmy jest zbudowanie wewnętrznej wiedzy know-how poprzez intensywne programy rozwoju osobistego i stworzenie atrakcyjnych warunków pracy dla ekspertów. Większość innych firm w Dolinie Krzemowej preferuje wzboga-canie swoich kompetencji poprzez zatrudnianie doświadczonych ludzi na lokalnym, niezwykle elastycznym rynku pracy. W jakim zakresie te doświadczenia dadzą się upo-wszechnić w innych warunkach geopolitycznych, stanowi problem w podejmowaniu prób powielenia tych interesujących rozwiązań w stymulowaniu rozwoju regionów.
MoŜemy stwierdzić, Ŝe dostęp do know-why staje się ograniczony i opiera się na rozwoju kwalifikacji personelu lub odpłatnym korzystaniu z wiedzy zewnętrznej.
Know-who odnosi się do kombinacji informacji i relacji społecznych. KsiąŜki tele-foniczne przedstawiające listy fachowców i bazy danych producentów pewnych towa-rów i usług tworzą własność publiczną, dostępną dla wszystkich. W sferze ekonomicz-nej znacznie trudniej uzyskać specjalistyczne kompetencje i pozyskać wiarygodnych ekspertów, co nadaje znaczenia relacjom osobistym z osobami godnymi zaufania. Rela-cje te nie mogą być obiektem transakcji rynkowych. Arrow (1971) stwierdził, Ŝe: „nie moŜna kupić zaufania, a nawet jeśli to byłoby moŜliwe, zaufanie nie miałoby wówczas Ŝadnej wartości”. Podobnie know-who opiera się na relacjach osobistych, które nie pod-dają się prawom rynku, lecz są stymulowane przez pewne warunki społeczne, kulturo-we i technologiczne. Doświadczenia z poszerzenia bloków państw reprezentujących zróŜnicowane kręgi kultury i poziomy rozwoju gospodarczego wskazują, Ŝe ujednolico-ne warunki organizacyjno-prawujednolico-ne i systemy nadzoru przyspieszają eliminowanie słabo-ści outsiderów w ugrupowaniach krajów np. UE, w czym leŜy szansa Polski.
Społeczne uwarunkowania tworzenia i zastosowań wiedzy stanowią przedmiot ba-dań autorów nawiązujących do lokalnych kulturowych tradycji, które determinują śro-dowisko rozwoju nauki i gospodarki. Trzeba podkreślić, Ŝe globalizacja nadała duŜego znaczenia temu, co współcześni autorzy (Bourdieu, 1977; Coleman, 1988, 1990; Put-nam, 1993, Fukuyama, 1995, Woolcock, 1998) nazywają kapitałem społecznym, który pozwala przedsiębiorstwom i obywatelom na łatwiejsze wchodzenie w relacje, wymianę wiedzy i prowadzenie interesów. Istnieje wiele definicji tej koncepcji, najbardziej inte-resująca wydaje się opracowana przez Woolcocka. Opisuje ona kapitał społeczny w dwóch wymiarach: makro/mikro oraz połączenia wewnętrzno-zewnętrzne. Kapitał
ludzki jest szczególnie waŜny w społeczeństwie wiedzy, poniewaŜ uczenie się wy-maga interakcji, w których wzajemny szacunek i zaufanie są niezwykle waŜne.
JeŜeli więzi te zostaną naderwane – przykładem moŜe być tutaj Rosja – zanikają proce-sy uczenia się, a istniejący kapitał intelektualny moŜe zacząć się deprecjonować. Ostat-nie tendencje zachodzące w Rosji świadczą o realnej odwracalności zakorzenionych juŜ tendencji, a sukcesy społeczno-gospodarcze wielu postradzieckich republik uzasadniają umiarkowany optymizm.
Zatem, czy jest moŜliwe zdefiniowanie i zmierzenie wiedzy jako społecznego składnika kapitału intelektualnego?
Dostęp do wspólnego „rezerwuaru” wiedzy jest ograniczony. Jednym z wielu moŜliwych sposobów budowy kapitału intelektualnego jest poprawa „efektywnej poda-Ŝy” wiedzy. Drugi problem stanowi oddzielenie wiedzy poŜytecznej od wiedzy nie mającej praktycznego zastosowania – często trudny do wcześniejszego rozstrzygnięcia. Z czasem pewne obszary wiedzy dezaktualizują się, a inne – niezbyt dotychczas znaczące – nabierają waŜności.
Jednym ze sposobów, uŜywanym przez ekonomistów, jest mierzenie stopy zwrotu z własności intelektualnej i obliczenie obecnej wartości kapitału intelektualnego. W ten sposób oszacowano wartość kapitału ludzkiego. Takie kalkulacje pociągają za sobą konieczność dokonywania wielu uproszczeń, z których najwaŜniejsze jest oddzielenie jednego składnika aktywów od pozostałych.
Bardziej ogólnym podejściem metodologicznym jest skoncentrowanie się na pro-cesach i przepływie, a nie na stanach rozumianych jako komponenty informacyjne w bazach danych. Takie podejście jest reprezentowane w literaturze dotyczącej staty-styki, rozwoju i innowacji, uzasadnione wydaje się jednak przenikanie obydwu metod jako sposobów komplementarnych działań.
1.2.
Ekonomiczne aspekty tworzenia i dystrybucji wiedzy
Badacze ekonomii regionów, poczynając od pracy Marshala (1919) na temat re-gionów przemysłowych wskazywali na sieci regionalne jako źródła wiedzy specjali-stycznej (Masskell i Malmberg, 1999). Teorie przedsiębiorstwa coraz częściej uwzględ-niają konkurencyjność firm opartą na kompetencjach ich kadry (Teece, 1992). Senge (1990) podkreśla znaczenie nauki w zespole i umiejętności zespołowych ponad umie-jętnościami i uczeniem się jednostki. Z poglądem tym koresponduje podejście do trak-towania wiedzy know-how jako wiedzy częściowo zakorzenionej w organizacjach, strukturach i instytucjach. Nie oznacza to, Ŝe kompetencje organizacji nie mogą być znacznie zmniejszone poprzez odejście z niej osób zajmujących kluczowe stanowiska. Tym niemniej warstwa wiedzy (na przykład sposoby komunikacji, wspólne procedury, powszechnie uznane metody rozwiązywania problemów i poszukiwania rozwiązań) pozostaje w organizacji. Ten rodzaj nazywany jest często kulturą organizacji i jest atrakcyjnym komponentem goodwill (wartość znaku i renomy) firmy.
RóŜnica pomiędzy sektorem edukacji a sektorami w pełni komercyjnymi dotyczy udziału sił rynkowych. Gdy sektor w pełni uczestniczy w rynku i w pełni podlega siłom rynkowym, funkcjonowanie bazy wiedzy determinuje egzystencję przedsiębiorstwa na rynku. W szczególności polega to albo na tworzeniu nowej wiedzy (innowacji) i kapitalizacji tej wiedzy lub na reagowaniu na innowacje pochodzące od konkurentów. Siła konkurencyjna przedsiębiorstwa zaleŜy więc w duŜym stopniu od mechanizmów
absorpcji wiedzy i jej upowszechniania. W sektorach, które nie podlegają w pełni siłom rynkowym, takich jak edukacja i słuŜba zdrowia, upowszechnianie wiedzy jest mniej automatyczne, środki administracyjne nie mają więc tak duŜej siły działania, jak siły rynkowe. Tak więc, w sektorach podlegających siłom rynkowym wymuszony i horyzontalny przepływ wiedzy ma większe znaczenie.
Większość autorów, odnosząc się do tworzenia i produkcji wiedzy, opisuje wiedzę technologiczną rozumianą jako wynik procesu innowacji technicznej (Antonelli, 1991; Nonaka i Takeuchi, 1995).
W procesie produkcji wiedza jest podstawowym nakładem potrzebnym do inno-wacji. Stwierdzić moŜna, Ŝe źródłem innowacji staje się kreatywne zastosowanie wie-dzy, czyli uŜycie jej w celu wytworzenia dobra lub usługi – którą moŜe być równieŜ poszerzenie wiedzy na temat zasad funkcjonowania otaczającego nas świata. PoniewaŜ umiejętności i kompetencje wraz z uŜyciem rozwijają się, wobec tego w trakcie produk-cji wiedzy moŜemy mówić jednocześnie o innowaproduk-cji i o procesie uczenia się. MoŜna w tym przypadku mówić o zjawisku dodatniego sprzęŜenia zwrotnego, w wyniku któ-rego wdroŜenie nowych metod pracy zwiększa poziom wiedzy pracowników oraz ich innowacyjność.
Ale wiedza jest takŜe nakładem, w przeciwieństwie do innych fizycznych „su-rowców”; jej wartość rośnie wraz ze „zuŜyciem” - zastosowaniem.
Są dwa powody, dla których innowacja musi być rozpatrywana w kontekście po-wiązanej z nią wiedzy. Po pierwsze – z definicji – innowacja oznacza powstanie czegoś nowego i wzbogacenie wiedzy. Po drugie, innowacja – takŜe z definicji – oznacza wie-dzę, na którą jest popyt. Jest wtedy definiowana jako wynalazek wprowadzony na rynek i zaakceptowany przez gospodarkę rynkową. Innowacja jest zatem kluczem do wyni-ków, poniewaŜ wzbogaca wiedzę, nadaje jej treść utylitarną oraz ucieleśnia jej wartość ekonomiczną. Wiele z rozwiązań uŜywanych w produkcji, tam gdzie istniał podział zadań, zostało wymyślonych przez zwykłych robotników, kaŜdy z nich wykonywał proste czynności i naturalnie poszukiwał sposobów wykonywania ich łatwiej.
śadne z usprawnień w maszynach nie było dziełem tych, którzy mieli okazję uŜy-wania tych maszyn, poniewaŜ złoŜoność urządzeń produkcyjnych ogranicza tę sferę innowacji dla konstruktorów, którzy mogą być inspirowani przez uŜytkowników. Wielu z tych usprawnień dokonali wynalazcy maszyn, gdy ich produkcja stała się przedmio-tem działalności gospodarczej; a inne przez tych, którzy nazywali siebie filozofami lub odkrywcami; ich działania nie polegają na robieniu czegokolwiek, lecz na obserwacji wszystkiego, poprzez co są oni zdolni do łączenia największych zalet najbardziej odle-głych i niepodobnych obiektów.
Najnowsze modele innowacji podkreślają, Ŝe innowacja jest procesem interak-tywnym, w którym firmy wchodzą w interakcje z klientami, dostawcami i instytucjami wiedzy. Badania empiryczne wykazują, Ŝe firmy bardzo rzadko dokonują wynalazków wykorzystując tylko własny potencjał badawczy. Systemy innowacyjne są tworzone przez aktorów zaangaŜowanych w tworzenie wiedzy i wzajemnych relacji. Aktorami tymi są: przedsiębiorstwa, instytuty technologiczne, uniwersytety, systemy szkoleniowe i kapitał wysokiego ryzyka (venture capital). Razem tworzą one środowisko dla tworzenia wie-dzy i innowacji. Konstelacje aktorów róŜnią się w zaleŜności od sektorów, regionów i krajów. Zazwyczaj specjalizują się we własnej bazie wiedzy, a specyficzny tryb
inno-wacji będzie miał swe odzwierciedlenie w róŜnicach organizacyjnych. Zagadnienie to stało się obiektem wielu studiów na temat systemów innowacji (Freeman, 1987; Lun-dvall, 1992; Nelson, 1993; Edquist, 1997) i rozwiązań technologicznych (Carlsson i Jacobson, 1997). Systemy innowacji moŜna określić jako regionalne lub krajowe, a takŜe jako rozwiązania specyficzne dla danego sektora lub danej technologii. Specyfi-ka produkcji wiedzy objawia się poprzez kombinację specjalizacji technologicznej i struktury instytucjonalnej. JeŜeli chodzi o wyjaśnienie narodowych schematów i trybów innowacji w systemach krajowych, to system edukacji i szkolenia jest jednym z naj-waŜniejszych. Innowacja to proces złoŜony, a nie liniowy, w którym zachodzą interak-cje pomiędzy wieloma uczestnikami tworzącymi systemy innowacji w regionach i pań-stwach.
Kolejnym rozróŜnieniem pomiędzy róŜnymi sektorami, które odgrywają waŜną rolę przy porównawczej analizie edukacji jest stopień, w jakim baza wiedzy jest zestruktura-lizowana i ujawniona. W sektorze prywatnym czasami trudno ujawnić bazę wiedzy. Szczególnie odnosi się to do najszybciej rozwijającego się sektora gospodarek krajów OECD, to znaczy usług dla sektora biznesu, który ujawnił ostatnio równieŜ wiele słabo-ści zwanych kreatywną księgowością.
Wiedza moŜe przepływać w sposób bardziej ograniczony, jeŜeli nie jest sko-dyfikowana; wysiłki zmierzające do jej kodyfikacji w sektorze przedsiębiorstw mogą posłuŜyć jako przykład dla sektora edukacji.
W większości dotychczas wspomnianych opracowań uczenie się jest traktowane jako niezamierzony rezultat procesów, niekoniecznie zorientowanych na uczenie się i wzrost kompetencji. Uczenie się jest efektem ubocznym procesów produkcji; uŜycia marketingu lub innowacji. Ostatnio pojawiła się nowa koncepcja „organizacji uczących się” (Senge, 1990), która mówi, Ŝe na tempo uczenia się mają fundamentalny wpływ sposób działania organizacji i wewnętrzne procedury. Zastosowanie odpowiednich struktur moŜe poprawić tworzenie wiedzy w zakresie budowania kompetencji, opierając się na codziennych działaniach. Organizacje mogą dokonać celowych zmian w struktu-rze stymulującej uczenie się, ponadto popstruktu-rzez twostruktu-rzenie płaskich struktur hierarchicz-nych i połoŜenie większego nacisku na relacje z dostawcami, klientami i konsumentami.
Trend w kierunku organizacji uczących się znajduje swoje odzwierciedlenie zarów-no w relacjach wewnątrz przedsiębiorstw, jak i pomiędzy nimi. Wewnątrz firm obser-wujemy spadek efektywności wielopoziomowych struktur hierarchicznych i zanik ostrych granic pomiędzy róŜnymi ich funkcjami. Pojawia się konieczność decentraliza-cji i tworzenia zespołów multidyscyplinarnych. Rośnie więc zapotrzebowanie na pra-cowników chętnych do nauki, a jednocześnie zdolnych, elastycznych, gotowych do współpracy, przyjęcia odpowiedzialności. Relacje między firmą a jej dostawcami, klien-tami i konkurenklien-tami stały się bardziej selektywne oraz intensywne. Rośnie znaczenie know-who w gospodarce, która łączy w sobie złoŜoną bazę wiedzy z wysoką specjaliza-cją.
Oprócz zmian organizacyjnych – rośnie znaczenie budowy świadomości wśród pracowników i zespołów zaangaŜowanych w proces uczenia się. Wskazuje się na zna-czenie tak zwanej odwróconej pętli uczenia się. W koncepcji tej waŜniejsze od efektu doświadczenia jest wyciąganie wniosków i realizacja procesu uczenia się (Argyris i Schoen, 1978). Te nowe osiągnięcia powstałe w sektorze prywatnym sygnalizują takŜe
pewną konwergencję obszarów zainteresowań pomiędzy specjalistami z sektora eduka-cji a pracownikami sektora przedsiębiorstw. Jednym z wyzwań przyszłości jest budo-wanie szkół jako organizacji uczących się, które staną się elementami składowymi sys-temu zarządzania wiedzą – niezbędne jest to w rozwiązaniach zdalnego nauczania.
O ile tworzenie wiedzy jest waŜnym determinantem długookresowego rozwoju gospodarki globalnej, istnieje takŜe wielki potencjał dotyczący poszerzenia i uŜycia wiedzy dostępnej. Znajduje to odzwierciedlenie w podejmowanych przez państwo wy-siłkach, zmierzających ku zwiększeniu dyfuzji innowacji, jak równieŜ szkoleniach, prowadzących do budowy kompetencji. Obecność tego typu działań realizowanych w polityce państwa moŜe mieć decydujące znaczenie dla konkurencyjności danej go-spodarki na światowych rynkach
Pomimo wymienionych trudności, coraz więcej wiedzy staje się obiektem obrotu przypominającego transakcje rynkowe (jest kupujący, sprzedający i ustalona cena). Jedną z przyczyn, dla których rynki działają są formalne i nieformalne instytucje, mię-dzy innymi zajmujące się ochroną własności intelektualnej (patenty, prawa autorskie). Reputacja uczestników rynku z kolei redukuje ryzyko transakcji. Często główną rolę na rynkach wiedzy odgrywają długookresowe relacje związane z zaufaniem (Lundvall, 1988). Ciągłość i czas trwania pozytywnych relacji pomiędzy sprzedającymi a kupującymi wydają się być najwaŜniejsze.
Dotychczas w niniejszym opracowaniu poruszana była jedynie kwestia przesyłania tak zwanej wiedzy „zdematerializowanej” (disembeded knowledge). Tymczasem zcząca część wiedzy przepływa w postaci „wbudowanej w produkty”. Instrumenty na-ukowe i komputery zawierają olbrzymią ilość wiedzy, a uŜytkownicy dysponujący odpowiednimi kwalifikacjami mogą na tym sprzęcie wykonywać skomplikowane ope-racje. Przesyłanie wiedzy za pomocą technologii jest czasami łączone z przesyłaniem wiedzy zdematerializowanej. Na przykład dostawcy skomplikowanego wyposaŜenia mogą oferować szkolenie dla personelu, który będzie z niego korzystał. W pewnym sensie moŜna stwierdzić, Ŝe cała teoria ekonomii dotyczy wiedzy oraz informacji. Proble-my koordynacji leŜą w centrum zainteresowań teoretyków ekonomii od czasów Adama Smitha. Uczestnicy rynku podejmują niezaleŜne decyzje na podstawie dostępnych in-formacji. RóŜnice w modelach ekonomicznych sprowadzają się do przyjęcia przez ich autorów róŜnych załoŜeń w zaleŜności od tego, co poszczególni uczestnicy wiedzą i w jakim stopniu uczą się na podstawie swojego działania.
Wiedza jest w samym centrum nauki o ekonomii, lecz ekonomiści nie stworzyli jednolitej metody jej opisu.
Współcześni ekonomiści są coraz bardziej świadomi roli wiedzy i procesów ucze-nia się. Nowa teoria wzrostu i nowa teoria handlu zakładają silne więzi pomiędzy wzro-stem bazy wiedzy a tempem wzrostu produktywności. Austriacka Szkoła Ekonomistów traktuje uczenie się jako fundamentalny proces w analizie transakcji rynkowych. Ostat-nie dziesięciolecia były świadkiem Ostat-niespotykanego wzrostu zainteresowania ekonomią instytucyjną i ekonomią innowacji. W tych dziedzinach kluczową rolę w rozwoju go-spodarczym odgrywa uczenie się. Nowe teorie zarządzania koncentrują się na rozwija-niu umiejętności i kompetencji. W literaturze dotyczącej zarządzania popularność zy-skała koncepcja uczącej się organizacji zarówno w teoretycznym, jak i w praktycznym kształtowaniu organizacji.
Z powodu tych obserwacji wielu badaczy określa nową gospodarkę mianem go-spodarki opartej na wiedzy knowledge-based economy. Nie ulega wątpliwości, Ŝe sys-tematycznie rośnie popyt na wykwalifikowaną siłę roboczą (OECD, 1984). NaleŜy jednak takŜe uwzględniać destrukcyjne aspekty innowacji i zmian. Anne P. Carter (1994) w swojej interpretacji struktury zatrudnienia stwierdza, Ŝe głównym zajęciem pracowników nie zatrudnionych bezpośrednio jest wprowadzanie zmian lub ich wspie-ranie. Wzrost zatrudnienia pracowników nieprodukcyjnych moŜe być więc interpreto-wany z jednej strony jako wyznacznik tempa zmian, z drugiej zaś powodointerpreto-wany przez wzrastający koszt wprowadzania tych zmian.
Obecnie uwaŜa się, Ŝe uczenie się jest procesem, którego istota polega na nabywaniu kompetencji i umiejętności, pozwalających jednostce odnosić sukcesy w osiąganiu celów osobistych lub organizacji, do której naleŜy. Uczenie jest takŜe związane ze zmianą kontekstu juŜ posiadanej przez jednostkę wiedzy (Kolb, 1988). Ten rodzaj uczenia się jest najbardziej istotny dla sukcesu ekonomicznego. RóŜni się on od niektórych standardowych definicji w teorii ekonomii, gdzie uczenie się jest utoŜsamiane z „pozyskiwaniem informacji” lub traktowane w kategoriach czarnej skrzynki, co moŜe wpływać na wzrost produktywności.
ROZDZIAŁ 2
TWORZENIE, PRZESYŁANIE I ZASTOSOWANIE WIEDZY
W poprzednim rozdziale przedstawione zostały ogólne koncepcje na temat wie-dzy. Tematem przewodnim niniejszego rozdziału są zmieniające się modele tworzenia, przesyłania i zastosowania wiedzy w róŜnych sektorach. Pozornie mogłoby się wyda-wać, Ŝe najodpowiedniejszym sposobem opisu byłby model linearny. Istnieje wiele przykładów potwierdzających słuszność tej tezy, np. zastosowanie uniwersyteckiej wiedzy do stworzenia nowego produktu. Jednocześnie jest wiele przykładów nieade-kwatności modelu linearnego, zwłaszcza gdy tworzenie wiedzy nie doprowadziło do jej właściwego wykorzystania.
Okoliczności, w jakich jednostki, grupy i organizacje generują nową wiedzę są na razie zbadane jedynie w niewielkim stopniu. Czynnikiem występującym równolegle w procesie generowania wiedzy staje się jej weryfikacja.
1. Weryfikacja wiedzy (validation). Wiedza po jej stworzeniu musi być zweryfikowana.
Sposób tej weryfikacji zaleŜy od sektora, w którym ona powstała. W przemyśle działa element komercyjny; sukces rynkowy produktu weryfikuje wiedzę w nim zawartą. Jednocześnie nowa wiedza moŜe być zweryfikowana przez naukę. MoŜe istnieć teŜ podejście pragmatyczne: sprawdzenie się nowej technologii w praktyce nie musi wymagać weryfikacji naukowej. W przemyśle farmaceutycznym obserwowane jest odchodzenie od podejścia pragmatycznego (poszukiwanie skutecznych leków – me-todą prób i błędów) na rzecz naukowego „zrozumienia” choroby, a następnie zapro-jektowaniu leku na nią. Pragmatyczna weryfikacja istnieje czasami w medycynie: nie znamy dokładnie mechanizmu działania środków usypiających, co nie przeszkadza w ich stosowaniu przez anestezjologów. Wiele podobnych przykładów jest znanych w przemyśle, gdzie rozwój technologiczny wyprzedza rozwój nauki (Nelson, 1993). W edukacji niewiele praktyk zawodowych ma swe odzwierciedlenie w nauce. Domi-nuje weryfikacja pragmatyczna: nauczyciele robią to, co jest skuteczne. W tym przy-padku nauka jedynie sporadycznie dokumentowała postępy w praktyce nauczania. 2. Zebranie wiedzy wyjściowej (collation). Zanim przystąpi się do rozwiązania
skom-plikowanych problemów (np. rozwój nowego produktu, nowa strategia nauczania, nowa metoda leczenia) naleŜy zebrać znaną juŜ wiedzę w formie skodyfikowanej. W róŜnych sektorach istnieją odmienne podejścia do kwestii zbierania wiedzy wyjścio-wej oraz wielorakie techniki przezwycięŜenia trudności w jej pozyskiwaniu. Rów-nieŜ w tych procesach zastosowanie ICT (Informtion and Communication Techno-logy) ma zasadnicze znaczenie dla ich efektywności.
3. Przesyłanie (dissemination). Jest wiele sposobów przesyłania wiedzy, np.: – przez media (ksiąŜki, czasopisma, filmy itp.),
– za pomocą kursów prowadzonych przez fachowców, – poprzez osobisty kontakt z posiadaczem wiedzy,
– transmisję z zastosowaniem środków telekomunikacyjnych, – zastosowanie technologii internetowych.
KaŜda z omawianych form ma duŜe moŜliwości wprowadzania zakłóceń w prze-pływach wiedzy. Przyczyną tego zjawiska mogą być podmioty zaangaŜowane w przesyłanie lub proces komunikacji.
4. Adaptacja (adaption). Aby jednostka lub organizacja przyswoiła nową wiedzę, musi istnieć ku temu powód lub bodziec. Przyswojenie nowej wiedzy często oznacza re-zygnację z juŜ posiadanej. Nowa wiedza i nowe praktyki mogą być właściwie wyse-lekcjonowane, a następnie niezaadaptowane.
5. Implementacja (implementation). Implementacja jest koniecznym, lecz nie wystar-czającym warunkiem zastosowania wiedzy. Dotyczy ona chęci do zmiany, moŜe się jednak pojawić wiele barier, np.:
– brak szansy do zastosowania wiedzy,
– praktyczne problemy i ograniczenia, np. niedostateczne zasoby, brak czasu, brak poparcia społecznego,
– luka technologiczna,
– bariera cywilizacyjna – edukacyjna.
6. Instytucjonalizacja (institutionalisation). Jest to prawdopodobnie proces najbardziej złoŜony. Dotyczy on przekształcenia innowacji w rutynową, „normalną” praktykę. Instytucjonalizacja następuje wówczas, gdy innowacja uniezaleŜni się od obecności osoby, która ją wprowadziła. Przykładem tego typu innowacji mogą być dobrze oprogramowane i wdroŜone w organizacji systemy informatyczne, które kreują nowe środowisko pracy powszechnie akceptowane i stosowane bez wsparcia twórców.
2.1.
Modele tworzenia wiedzy
Istnieją dwa podstawowe aspekty dotyczące modelu liniowego. Po pierwsze sta-nowi on kompleksową sekwencję obejmującą co najmniej siedem procesów. KaŜdy z nich zawiera w sobie wiele czynników mogących potencjalnie podwaŜyć słuszność stosowania tego modelu. Problemy związane z produkcją wiedzy:
Rysunek 2. Model linearny
Źródło: Nelson 1993
Model linearny stanowił klasyczne podejście dotyczące objaśnienia procesu przekazu - przesyłania wiedzy i jej zastosowań w systemie edukacyjnym. Realizowane jest to w hierarchicznej strukturze oddziaływania nauczyciela na ucznia w procesie edukacyjnym realizowanym w ramach form wykładowych i zajęć ćwiczeniowych o formule eksperymentalnej. Procesy i metodyka nauczania realizowane w dziewiętna-stym i pierwszej połowie dwudziestego wieku były doskonale odzwierciedlane w ra-mach linearnego modelu tworzenia wiedzy.
Tworzenie wiedzy Przesyłanie wiedzy Zastosowanie wiedzy
Po drugie proces liniowy powinien być postrzegany jako ciąg komplementarnych procesów występujących w poszczególnych etapach. Nie wszystkie procesy dotyczą przesyłania i zastosowania wiedzy. W praktyce często pomiędzy poszczególnymi pro-cesami zachodzą sprzęŜenia zwrotne. W latach 80 von Hippel zademonstrował kluczową rolę uŜytkowników w kształtowaniu innowacji (von Hippel, 1988). Potrzebny jest więc model nieliniowy – interaktywny (Lundvall, 1998), „w którym współzaleŜności pomię-dzy elementami systemu są jego najwaŜniejszą cechą” (Edquist, 1997). W takich mode-lach (rysunek 3) trzy podstawowe procesy mogą wpływać na siebie, a róŜni uczestnicy
przyczyniają się do tych interakcji. UŜyta w niniejszym opracowaniu terminologia „tworzenie, przesyłanie i zastosowanie wiedzy” nie powinna być kojarzona z modelem liniowym.
Rysunek 3. Model interaktywny
Źródło:Edquist 1997
Model interaktywny warto interpretować równieŜ jako model dynamicznego roz-woju tworzonych w wyniku kolejnych cykli interakcyjnych warstw wiedzy. Przedsta-wiony na rysunku 3 schemat odnosi się praktycznie do pewnej fazy cyklu tworzenia wiedzy, która staje się kompleksowa i tworzy interakcje umoŜliwiające powstawanie nowej warstwy wiedzy. Przekazywanie tej wiedzy w systemie edukacyjnym równieŜ wymaga zastosowania nowych środków, bowiem nowe warstwy wiedzy wymagają uruchomienia interakcji sieciowej wymiany informacji lub interakcji w zakresie zasto-sowań tej wiedzy w sektorze przemysłowym. Narastające tempo dezaktualizacji wiedzy i wysoki poziom nakładów wymaganych na jej pozyskiwanie powodują konieczność aktywizacji interakcyjnego współdziałania wszystkich zainteresowanych stron w proce-sie tworzenia, przesyłania i zastosowań wiedzy. Mechanizmy oraz przesłanki urucho-mienia tego typu działań wynikają w części z rozwaŜań prezentowanych w kolejnym podtytule. Tworzenie wiedzy Przesyłanie wiedzy Zastosowanie wiedzy
Wiedza w sektorze przemysłowym
Od efektywnego wykorzystania nowo nabytej wiedzy zaleŜy wzrost i rozwój go-spodarczy, a innowacyjność przemysłu odgrywa waŜną rolę w uzyskiwaniu przewagi konkurencyjnej. W sektorze przemysłowym waŜne jest odkrycie mechanizmu powsta-wania nowych pomysłów i wiedzy. Istotne jest takŜe: zbadanie mechanizmów wykorzy-stania nowej wiedzy do projektowania nowych produktów i usług, poprawy ich jakości, obniŜenia kosztów wytwarzania oraz skrócenia czasu wprowadzenia na rynek. Trzeba więc zbadać rolę kontaktów pomiędzy uniwersytetami a sektorem przemysłowym w celu rozwoju innowacji oraz określenia zadań w edukacji inŜynierów.
Jak wynika z praktyki sektora przemysłowego, klasyczny model innowacji linear-nej, w którym wiedza powstała w ośrodkach akademickich wykorzystywana jest w przedsiębiorstwach, występuje sporadycznie. Model ten nie oddaje rzeczywistości z kilku powodów:
– wiedza naukowców jest w przewaŜającej mierze skodyfikowana, podczas gdy wie-dza inŜyniera w duŜej mierze składa się z praktycznego know-how i wiedzy ukrytej, – tworzenie wiedzy odbywa się zarówno w sektorze przemysłowym, jak i na
uniwersy-tetach,
– wiedza przekazywana jest pomiędzy grupami na wiele sposobów, nie tylko poprzez transfer technologii,
– przedsiębiorstwa przemysłowe są zróŜnicowane pod względem wielkości, specjali-zacji (od mechaniki do biotechnologii), lokalispecjali-zacji i kultury. Utrudnia to nawiązywa-nie kontaktów pomiędzy uniwersytetami i firmami oraz powoduje zróŜnicowanawiązywa-nie sektorowe.
W konsekwencji nie moŜna mówić o uniwersalnym modelu opisującym produk-cję, przesyłanie i uŜycie wiedzy. Wśród czynników, które naleŜy wziąć pod uwagę przy tworzeniu alternatywnych modeli naleŜy wymienić:
– poniewaŜ nowy produkt musi mieć „rozsądną” cenę, w trakcie jego projektowania naleŜy uwzględnić koszty i opinie tych, którzy będą go wytwarzać,
– rynki i konsumenci mogą odgrywać istotną rolę w kształtowaniu innowacji i deter-minować jej sukces komercyjny. Cena produktu moŜe być jednym z czynników wy-znaczających sposób projektowania. Sygnały z rynku często prowadzą do powstawa-nia nowej wiedzy i zmian w projekcie produktu,
– chociaŜ nowa wiedza tworzona na uniwersytetach jest waŜnym czynnikiem stymulu-jącym innowację, wchodzi ona w interakcje z innymi formami wiedzy, np. tworzoną w centrach badawczych, czy ukrytą wiedzą praktyczną inŜynierów,
– na poprawę innowacyjności gospodarki mogą wpływać: zacieśnienie współpracy pomiędzy uniwersytetami a przemysłem oraz wspólne projekty B+R,1 szczególnie wspierane przez rząd (patrz Eliasson, część II, „bloki kompetencji”),
– duŜa część wiedzy, szczególnie w formach ukrytych przekazywana jest w trakcie bezpośrednich kontaktów. Dla produkcji wiedzy waŜne jest zgromadzenie odpo-wiednich fachowców w konkretnym miejscu i czasie. Zdolni naukowcy coraz czę-ściej otrzymują propozycję zatrudnienia w sektorze przemysłowym lub zakładają
1
B+R – skrócony zapis wyraŜający nakłady ponoszone przez organizacje na finansowanie prac badawczych oraz rozwoju stosowany najczęściej w przedsiębiorstwach
własne firmy, czasami we współpracy z doświadczonymi przedsiębiorcami. Nowa wiedza przesyłana jest poprzez dynamicznie rozwijające się sieci ludzkich powiązań, – tworzenie nowej wiedzy jest w mniejszym stopniu związane z lokalizacją, a bardziej
z interakcją róŜnych rodzajów wiedzy. Zjawisko to dobrze opisali Nonaka i Takeuchi (1995) w swojej koncepcji „Przedsiębiorstwa tworzącego wiedzę”: „The Knowledge –Creating Company”.
Zachodzące zmiany najlepiej moŜna zauwaŜyć w przemyśle farmaceutycznym. Postępy w biologii molekularnej i inŜynierii genetycznej wpłynęły na badania farma-ceutyczne, m.in. w postaci przewidywania nieskuteczności leków. W przeszłości rela-tywnie nieskuteczne leki mogły pozostawać na rynku, poniewaŜ trudno było udowodnić ich bezuŜyteczność. Wprawdzie juŜ istniejące rozwiązania zapewnią lepszą jakość, lecz wymaga to rosnących kosztów badań i rozwoju, co zmniejsza w przyszłości ilość no-wych leków pojawiających się na rynku. W konsekwencji firmy będą dąŜyć do łączenia się w coraz większe organizacje, jednocześnie zaawansowana wiedza powstaje takŜe w małych, często nieformalnych organizacjach. Dlatego duŜe przedsiębiorstwa poszukują kontaktów z małymi firmami biotechnologicznymi, uniwersytetami i instytucjami ba-dawczymi, które posiadają przewagę w tworzeniu nowej wiedzy. Jednocześnie rozwija-ją one kosztowne projekty badawcze wykraczarozwija-jące poza moŜliwości mniejszych organi-zacji (Gambardella, 1995). Wysokie koszty badań i rozwoju zmuszają firmy do sprzeda-Ŝy swych produktów na rynku światowym. Globalizacja pozwala na wykorzystywanie lokalnych źródeł wiedzy (Howells i Neary, 1995) i budowę międzynarodowych sieci powiązań.
Trudno jest kształtować relacje pomiędzy uniwersytetami a przedsiębiorstwami. Od pracowników naukowych wymaga się prowadzenia badań podstawowych, które dzięki publikacjom naukowym podnoszą ich status akademicki. Z kolei przedsiębiorstwa nie-chętne są publikowaniu swoich osiągnięć, w obawie przed konkurencją, szczególnie we wczesnych stadiach rozwoju rynku. Narasta teŜ problem efektywnej ochrony własności intelektualnej.
Związki pomiędzy uniwersytetami a przedsiębiorstwami wywołują napięcia, szczególnie w kwestii własności intelektualnej, dlatego w sektorach takich jak np. inŜy-nieria mechaniczna, firmy często decydują się na tworzenie wiedzy we własnym zakre-sie lub we współpracy z konkurentami.
Skłonność do nawiązywania kontaktów pomiędzy uniwersytetami a przedsiębiorstwami zaleŜy od branŜy. Największe znaczenie współpracy z ośrodkami naukowymi
przypisują firmy biotechnologiczne. W tradycyjnych branŜach przemysłu (mechanical engineering) współpraca ta jest mniej istotna. Wielkie korporacje tworzą własne wewnętrzne działy B+R. Pełnią one w tym zakresie rolę uniwersytetów, na co wskazuje Eliasson (część II). Jednocześnie rośnie przekonanie, Ŝe Ŝadne przedsiębiorstwo nie moŜe w pełni polegać na własnych zdolnościach do generowania wiedzy. Zwiększa się więc intensywność współpracy pomiędzy przedsiębiorstwami. Nie wyklucza ona konkurencji pomiędzy nimi (Fruin, 1992). W istocie współpraca moŜe okazać się dla konkurencji niezbędna. Fakt ten dostrzegany jest przez rządzących.
Przedsiębiorstwa konkurują między sobą agresywnie, ale jednocześnie muszą one być skłonne do współpracy. Firmy współpracujące ze sobą nieustannie adaptują nowe pomysły i techniki powstałe poza ich branŜą i promują współpracę we własnej branŜy.
Nawet najlepsze na świecie przedsiębiorstwa znane są z zapoŜyczania wiedzy z ze-wnątrz (benchmarking). W gospodarce wiedzy partnerstwo jest niezbędnym elementem konkurencji. Aby wykorzystać pełen potencjał ludzi i technologii, firmy muszą współ-pracować we własnej branŜy, regionie, a takŜe z sektorem edukacyjnym.
O wiele więcej wiadomo na temat nauczania w szkołach niŜ o uczeniu się w miej-scu pracy, gdyŜ w tej dziedzinie podjęto dopiero niedawno studia (Marsick, 1987; Mar-sick i Watkins, 1990; Lave i Wenger, 1991; Coffield, 1998). Rozpoczęcie pracy zawo-dowej przez absolwenta uniwersytetu jest, z jego punktu widzenia, duŜym problemem. W ostatnich latach pojawiła się koncepcja mentoringu, czyli pomocy udzielanej nowym pracownikom przez doświadczonych praktyków w miejscu pracy. Relacje pomiędzy wiedzą nabytą na uniwersytecie a praktycznym know-how w miejscu pracy mogą być kluczem rozwoju innowacji, gdyŜ mentoring moŜe ją skutecznie wspierać. W warun-kach wysokiego poziomu bezrobocia dotyczącego równieŜ absolwentów wyŜszych uczelni omawiany wyŜej trudny problem jeszcze się komplikuje.
Tabela 1. Nauczanie w szkole a praktyka zawodowa
W szkole wiedza jest ... W miejscu pracy wiedza jest...
Deklaratywna (fakty o ...) Zazwyczaj ujawniona Łatwa do wyraŜenia Abstrakcyjna Logiczna W „umyśle” Wynikiem Odległa od zastosowań Pozyskiwana sekwencyjnie Przedstawiana w tekście Przechowywana w pamięci semantycznej
Zazwyczaj fragmentaryczna Rezerwuarem informacji Czymś do zapamiętania Szybko zapominana Odtwarzana w czasie powtórek Sprawdzana w czasie egzaminów Procesem nabywania Luźno powiązana toŜsamością Związana z nauczaniem „Uczeniem przed działaniem”
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Proceduralna (jak zrobić...) Często ukryta Łatwiejsza do demonstracji Konkretna Intuicyjna „Zakorzeniona w działaniu” Działaniem
Środkiem, bliska zastosowaniu Pozyskiwana w małych dawkach Powiązana z osobami/wydarzeniami Przechowywana w pamięci epizodycznej Zazwyczaj zintegrowana
Rezerwuarem doświadczenia Czymś do zrozumienia Zapominana powoli Odtwarzana w praktyce Weryfikowana wynikami pracy Procesem zaangaŜowania Silnie powiązana z toŜsamością Związana z trenowaniem
„Uczeniem się w trakcie działania” Źródło: Coffield, 1998
2.2.
Rola technologii informacyjnych w sektorowych zastosowaniach
wiedzy
W sektorach słuŜby zdrowia i edukacyjnym wiele emocji wywołuje wdraŜanie systemów informatycznych. Dlatego wiele ministerstw powaŜnie zajęło się tym pro-blemem. Polskie Ministerstwo Zdrowia zdawało się koncentrować na tworzeniu infra-struktury pozwalającej wykorzystywać wysoki poziom koncentracji władzy, która w praktyce moŜe prowadzić do występowania korupcji uzyskiwanej z tytułu rejestracji dostawców leków, posiadających preferencje cenowe.
Rozwiązania organizacyjne stosowane w systemie ochrony zdrowia róŜnych kra-jów nawiązują do regionalnych tradycji i uwzględniają zwykle takie zagadnienia, jak: – jaki będzie wpływ systemów informatycznych na realizację celów organizacyjnych? – jak zmieni się styl pracy profesjonalistów?
– jak wzbudzić przychylność do nowych systemów wśród pracowników? – jak monitorować wpływ systemów informatycznych na organizacje? – czy systemy informatyczne przyczynią się do poprawy jakości usług? – jak ocenić stosunek poniesionych kosztów do uzyskiwanych korzyści? – jak systemy informatyczne zmieniają nasze pojmowanie tworzenia wiedzy?
W czasie seminarium, które odbyło się na Uniwersytecie Stanford, dyskutowano w jaki sposób zaawansowane narzędzia informatyczne są w stanie wspomagać
kodyfi-kację wiedzy ukrytej. Najnowsze programy komputerowe mogą być tworzone na pod-stawie obserwacji pracy bibliotekarza, który przyspiesza proces poszukiwania, dzięki analizie profilu klienta i przeanalizowaniu profili poprzednich klientów. Kodyfikacja wiedzy ma jednak swoje ograniczenia i w najbliŜszej przyszłości trudno się spodziewać, Ŝe cała lub większość wiedzy ukrytej zamknięta zostanie w systemie kodów.
Technologia informatyczna posiada wielki potencjał rozwojowy w sektorach edu-kacyjnym i słuŜby zdrowia (telemedycyna). W rozdziale niniejszym rozwaŜone będą dwa przeciwstawne pod wieloma względami zjawiska: po pierwsze, jak systemy infor-matyczne mogą wspomóc liniowy model tworzenia, przesyłania i uŜycia wiedzy oraz po drugie, jak tworzyć nowe formy zdecentralizowanych sieci, które będą tworzyć wiedzę w radykalnie nowy sposób. Rozwiązanie tego problemu moŜe prowadzić do powstawa-nia przeciwstawnych względem siebie skutków, w zaleŜności od kompetencji współ-działających w sieci partnerów, ale równieŜ przez zastosowanie adekwatnych dla dane-go partnera standardów komunikacyjnych, co potwierdzają badania wykonywane w małych i średnich firmach.
Systemy informatyczne dają takŜe niespotykane moŜliwości tworzenia nowych sieci relacji (networking). To, co niektórzy autorzy określają mianem społeczeństwa wiedzy, inni nazywają epoką sieci (Age of the Network – Lipnack i Stamps, 1994), argumentując, iŜ wprowadzenie sieci połoŜy kres strukturze hierarchicznej, jednej z cech modernizmu. Wprowadzanie jednak nowych form współpracy sieciowej oraz systemów informatycznych budzi wiele pytań (Coombs, 1996). Oto niektóre z nich: – Czy sieci są przejściowym fenomenem (nowinką), czy teŜ na stałe otwierają nowe
moŜliwości tworzenia i przesyłania wiedzy?
– Czy nowe spojrzenie na sieci doprowadzi do rewizji poglądów na temat procesów „konkurencji i tworzenia bogactwa”?
– Jakie będą zmiany w sposobie opisu i zarządzania organizacjami (przedsiębiorstwa-mi, szpitala(przedsiębiorstwa-mi, szkołami)?
– Czy pomiędzy krajami występują róŜnice w sposobie tworzenia wiedzy w róŜnych sektorach?
– Jakie wynikają z tego powodu implikacje dla rządów?
Wiele z odpowiedzi na powyŜsze pytania moŜna znaleźć w specyficznym sektorze organizacji wiedzy (knowledge-intensiv organizations). Pierwsze pytanie juŜ znalazło pozytywną odpowiedź poniewaŜ technologie zastosowania sieci komputerowych są trwałe i mają wpływ na rozwój zarządzania organizacjami. Odpowiedzi na pozostałe pytania rozstrzygnie praktyka najbliŜszych lat, a odpowiedzi na część z nich mogą być niejednorodne.
Koncepcja przedsiębiorstwa wiedzy (przedsiębiorstwa opartego na wiedzy) upo-wszechnia się w literaturze jako alternatywa wobec modelu przedsiębiorstwa wykorzy-stującego kapitał lub pracę ludzką (odpowiednio capital-intensive i labour-intensive). Wielu autorów opisuje sposoby zarządzania wiedzą (Sveiby i Lloyd, 1987; Myers, 1996; OEDC, 1996; Roos, Dragonetti i Edvisson, 1997; Ruggles, 1997; Skyrme i Ami-don, 1997; Stewart, 1997; Wilg, 1997; Boisot, 1998; Davenport i Prusak, 1998). Z cza-sem jednak określenie „organizacja wiedzy” moŜe ulec deprecjacji. Pojawia się więc potrzeba zdefiniowania tego terminu (Starbuck, 1992).
