从知识管理到知识优势:企业数字能力九宫格

  • 董小英

  • 2023-04-06

  • 来源:老不董课堂

从知识管理到知识优势的演化历程

知识管理从20世纪90年代中期开始,随着国际科技竞争与知识经济、数字经济的迅猛发展,呈现出三个发展阶段。

第一阶段是上个世纪70年代到90年代,知识管理与集成战略占据主导地位。这一阶段的知识管理实践主要由美国学术界和企业引领。在理论创新上,战略管理领域中的资源学派与动态能力学派提出了知识资源的战略价值优于自然资源,引领了美国企业向知识经济转型的大趋势。企业高层管理者意识到必须通过发展知识资本(又称智力资本)构建持久的竞争力。在这个过程中,人力资本、创新资本、结构资本和市场资本等智力资产是创造企业价值的基础,知识密集型企业的市场价值逐渐超出自然资源密集型企业。这一时期,国际经济环境总体稳定,企业知识管理的重点集中在内部知识资源的整合与开发利用上。通过有效集成组织内知识,使员工可以在最大范围内,以最快的速度分享知识。信息系统作为新的管理工具被引入组织内部,成为连接和集成已有知识的重要手段和工具。知识附加值与管理信息系统的密切结合构成了发达国家推进经济全球化的基础,并在全球经济价值链环节中占据知识密集型最高,也就是附加值最高的环节。

第二阶段是上个世纪90年代到2010年,知识转化与创新战略占据主导地位。这一阶段的知识管理实践主要由日本学术界和企业引领,特别是野中郁次郎教授的著作在全球知识管理学界产生很大影响。野中教授通过对中西方哲学思想的比较研究,指出了企业生存发展的本质,通过观察反思发现,美国企业重视信息系统与显性知识的价值,却忽视了人在知识创造中的主动精神。野中教授基于对诸多日本企业创新实践案例的深入研究,发现了人的隐性知识在组织知识创造中的关键作用和价值,如高层领导者的实践智慧、中层管理者在知识创造中承上启下的关键作用,以及基层员工的创造力等,这使他们成为了知识创造的主体。野中教授提出的基于个人、团队、组织和跨组织间隐性知识与显性知识的转化模型,对指导企业系统化的知识管理实践起到了战略引领和理论指导作用。野中教授用知识创造一词替代了知识管理,实现了对知识管理的人性化回归,呈现了知识不仅需要管理,更需要持续创造的螺旋式发展模式,这是对欧美知识管理体系的重要发展。

第三阶段是2010年至今,知识突破与重构战略开始占据主导地位。近年来,企业知识管理面临全新的挑战与机遇。一方面,国际形势风云变幻,使得企业的知识管理体系与框架不断拓展。知识获取与分析不仅关注内部,更要对不确定的外部环境进行态势感知和前瞻预判,知识管理对战略更新的价值越来越大。另一方面,全球的科技竞争愈演愈烈,中国被推到了知识竞争的前台。中国取得了一定成就,但在基础研究领域仍然有较大提高空间,原创性研究和国际影响力仍有待提升,特别是在关键技术领域,仍有很多知识缺口并受制于人。如何通过知识管理打造知识优势是迫在眉睫的研究课题。

随着计算能力、通信能力与计算技术不断进步,云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等技术的快速发展与应用,给知识管理带来了新的机遇与挑战。一方面,企业数字化转型有助于提升知识管理的广度、深度、速度、强度和精度;另一方面,数字化技术要求企业在“数据—信息—知识—智慧”价值链上形成强有力的整合和协同能力,特别是通过人工智能技术的应用加速知识的创造进程。在这一背景下,知识管理与数字化技术的深度融合再一次将该领域推向新的发展范式与空间。

知识优势的关键特征

知识优势与资源和能力密切相关。与自然资源相比,知识资源源自人类的智力创造。从广义上讲,智力创造既包括人类的天赋、想象力、突破力和好奇心,又包括产生知识资源的制度、环境、文化、激励和配套要素。知识资源的可再生性、可组合性和可复用性,使其成为人类文明传承和可持续发展的核心来源与动力。从狭义上讲,对企业来说,知识资源需要获取、积累、开发、利用、创造和保护,这一切都与企业能力相关。当企业具备了管理和创造知识资源的能力时,才能获得可持续的竞争优势。具有竞争优势的知识具有三个特征。

一是稀缺性。知识的稀缺性是针对知识供给来说的,具有在公共市场上难以获得、代价昂贵和产生高价值等特征。稀缺性知识通常受到其拥有者强有力的保护,具有专用性、专有性和独特性。与通用性知识相比,稀缺性知识积累时间长、探索难度大、隐性程度高、突破壁垒厚,具有看不懂、拆不开、摸不透、学不会等特性,对人才、机制、氛围要求高。知识的稀缺性意味着只有少数人和少数机构拥有获取和创造这些知识的能力。这些能力源自在无人区的长期探索、在看似无法解决的难题中获得的经验和突破现有知识边界所领悟的新知,因此是企业差异化能力、创造能力和高附加值的关键来源。

二是复杂性。知识优势的形成首先得益于知识体系中多元要素的相互作用,具有要素多样性、交互多元性、组合多层面、迭代多阶段和创造多维度等特征。知识体系中的要素和组合路径越多、越复杂、透明度越低,被模仿的难度越大,时间越长。从竞争视角看,知识生态中门类越全、交流越频繁,构建新知识的可能性越大。从社会视角看,知识机构协同性越强,知识转化效率越高。无论是好奇驱动的知识求索、探索驱动的知识发现、挑战驱动的知识突破、问题导向的知识创新,还是需求引发的知识应用、客户牵引的知识迭代,连接环节越发达,科研成果转化越有可能。从文化视角看,知识创造的复杂性需要文化的包容性和多元化,无论是艰难探索的侠客与特立独行的天才,还是甘冒风险的勇士与寻求突破的智者,都能充分释放其智力资本,并受到全社会的尊重与敬仰。

三是持久性。知识资源的复杂性和稀缺性共同构成了知识优势持久性的基础。知识的复杂性是诞生稀缺知识的基础,而稀缺知识又不断增加知识的复杂性,两者的动态循环与加持,构建了产生知识优势的基础和环境。在快速变化的科技竞争环境中,知识的复杂性和稀缺性被不断破解与超越,而且速度越来越快。因此,企业需要通过知识管理不断扩大知识要素来源,促进知识协同、推动知识资源整合,加大能力护城河,特别是利用数字化转型契机,为获得知识优势创造条件。

在数字经济时代,企业数智化与平台化依然与资源和能力有关。数智化中数与智分别代表资源和能力。一方面,数据的类型与数据量迅速扩大,大量外部数据(如社交媒体数据)、动态数据(如智能终端)、非结构数据(如社交媒体视频)和过程数据(如物联网和移动互联网)对数据管理能力提出了更高要求。另一方面,人工智能技术的应用,为解决从数据到知识的增值过程带来了新的思路、工具和方法。智的能力既包括“数据—信息—知识—智慧”的增值过程,将数据增值为可用的看板、工具、模型和服务;又包括人们在海量大数据中发现新的认知模式的能力,以更快的速度、更广的视野、更深的洞察获得全景式、精准化的认识,弥补人脑的局限和不足,在人机交互中形成新的知识创造范式。

平台化也与能力和资源有关。首先,平台是各方交互的集合,通过创造外部生产者和消费者的交互来创造价值。平台既是中介,也是数字基础设施。平台化能力是指企业将孤立的业务单元通过数字化、参数化、模块化的方式,利用平台即插即用的开放性特征动态整合各类资源的能力,突破了传统工业经济连接外部与内部资源、通用与专用资源、同构与异构资源中的边界和局限性,利用数字产品的可编程、可访问、可通讯、可记忆、可感知、可追溯、可协作特性发展规模经济,促进了不同实体资源以数字化形态在平台上的连接、融合和重构,使得生产者在应对市场不确定性、需求波动性上可以随需调用各类内外部资源,而不必受到企业定位的限制。平台化所具有的资源和能力,解决了需求和供给的复杂性,从而带来持久的知识优势。

对企业来说,数智化和平台化改变了组织知识管理模式、知识整合范围、知识分享成本和知识创造要素。需要指出的是:数据资源本身并不构成知识优势,将数据加工成高质量的知识并提升人们决策与行动的能力,才能带来知识优势。数据不稀缺,但有效开发数据的能力是稀缺的,这也是为什么人工智能成为数字经济发展中最令人瞩目的国际科技竞争前沿技术的主要原因。平台化能力是稀缺的,当平台能够聚合复杂资源、解决复杂问题时,平台才能转化为真正的竞争优势。

知识管理与数字能力九宫格

企业的数字化转型为知识管理带来了新的挑战和机遇。企业数字能力的构建,使得之前没有被数字化的活动和知识显性化,这对隐性资产的可视化和利用很有帮助;同时,以企业价值链和生态为对象的数字化转型,为“数据—信息—知识—智慧”价值链的整合协同提供了可能性;人工智能技术的应用对知识管理的增值模式也产生了重要影响。据此,笔者提出了知识管理与数字能力九宫格(见图1),试图分析数字技术可能产生的影响。

 

图片

 

在知识获取上,通过管理信息系统、大数据、移动互联网、物联网,获取数据的广度、深度、速度和精度大幅度提升。智能终端和传感器连接了人、物、过程等各类活动并实时传输,特别是基于社交媒体和物联网的数据采集范围和时效性都超出了人们已有的能力。人们通过交流、学习、实践和传承获取和积累知识的模式被打破,但如何将数字技术获取的知识与人类经验进行整合,还存在很多问题,有待探索。

在知识处理上,大数据的复杂性、多元化和规模使得数据处理变得更加困难,人们已经无法依赖人脑和经验分析处理上述资源。以数学、计算机科学、神经生理学、心理学、信息论、哲学和认知科学等为基础发展起来的人工智能技术,试图在自然语言处理、知识表达、智能搜索、推理、知识获取、模式识别等领域,极大拓展和超越人们处理、检索和标注知识的速度和规模。

在知识整合上,借助云计算,为海量大数据提供计算、网络和存储能力,将来自四面八方的数据进行存储和处理,将异构数据进行整合分析,改变了以往依靠人脑或组织内的信息系统存储知识的模式。从横向看,知识的整合能力跨越时空和组织边界;从纵向看,知识贯通深入到垂直供应链、个体的单元和人,形成了复杂的知识网络和知识图谱。知识资源之间的融合交互,为新知识的产生提供了各种可能性。

在知识分析上,对海量数据的分析挖掘在宏观、中观层面形成全景式认知和全方位态势感知;另一方面通过对个体特征的精细化标注,在微观层面形成精准分析。这种兼顾广度与深度的分析速度在一定程度上超越人脑的认知能力,提供了全新的知识体系。借助人工智能技术、数据可视化技术和移动互联网技术,企业的经营现状能够通过多维度、多载体的数据看板实现实时、动态、全面的呈现,数据能够真实、客观、透明、全面和动态地展示对象和过程,为决策者、管理者和员工提供全方位的决策依据和行为指导,数据驱动优化与发展成为现实。

在知识共享上,数字化技术的最大价值在于以极低成本快速有效地分享知识,通过数字产品可编程、可访问、可通讯、可记忆、可感知、可追溯、可协作等特征,加速知识分享,降低知识共享成本。通过便捷的客户交互,形成有效的价值共创,缩短知识需求与知识供给的路径和周期。

在知识创造上,知识管理与数字技术结合打造了三个知识创造空间。一是人际间的知识创造,通过有效交流、沟通思想、认知碰撞所形成的以隐性知识为核心的知识创造与决策体系,对于前瞻性预判、突发事件处理和复杂问题分析解决,是不可替代的传统创新空间。二是人机交互形成的知识创造,通过数据可视化呈现、系统化整合、动态化追踪和精细化分解,在人机之间,形成隐性知识与显性知识、感性与理性、主观与客观、内部与外部相互融合的决策变革;通过数据中台,将孤立的业务单元和创新主体数字化和模块化,利用平台即插即用的开放与动态整合能力,快速集结资源和用户,随需而变构建创新生态。三是基于人工智能技术创造的新认知空间,通过大数据和人工智能技术,建立复杂事物更全面、更深入、更系统和更高效的知识体系。这三个空间相互组合、协同共创,在基于工业时代知识创造体系基础上,发展新的知识优势。

简言之,数智化与平台化需要与知识管理活动和知识价值链深度融合,在资源和能力上形成你无我有、你有我专、你专我新、你新我特、你特我精、你精我全等关键特征,逐步形成资源与能力的稀缺性、复杂性和持久性。这个过程提供精心设计的知识管理体系,积累传承各类智力资产,将其有效地管理和使用,才能为知识优势的形成奠定基础。这个过程体现了孙子在《虚实篇》中对优秀军队的描述:“故形兵至极,至于无形。无形,则深间不能窥,智者不能谋。因形而错胜于众,众不能知。人皆知我所以胜之形,而莫知吾所以致胜之行。”

企业数字能力与知识优势案例

平安集团的数字化能力与知识优势战略

平安借助数字化转型和人工智能技术,在金融和医疗领域,快速拓展知识获取、知识整合和知识创造能力,成为全球领先的金融科技和医疗科技企业。以医疗科技为例,平安的医疗科技团队,用几年的时间获取、处理、整合几千万篇医学文献、临床医学指南、医疗百科、临床指南、治疗路径、问诊记录等海量数据,构建了庞大的医疗资源数据库,开发了全球最大的双语医疗知识图谱,打造了庞大的专业平台,为人工智能技术应用奠定了坚实的基础。

在知识获取基础上,平安医疗的知识处理体系专业系统,以结构化、标准化、标签化和智能化等方法进行有效的数据治理。在知识处理过程中,结构化是对不同类型数据中的关键要素进行区分和甄别,将信息进行结构化、规范化区分。标准化是指对所有疾病、药品、检验等要素进行标准用词管理。标签化是指从业务角度找出有价值的数据进行标注,为分析提供高质量数据来源。智能化是利用赛飞算力平台,开发算法对大数据进行处理分析,通过模型和算法发现数据中的价值或风险,为决策支持创造条件。在数据治理基础上,平安医疗通过算法平台对大数据进行模型训练和模型优化,几十个神经网络同步训练,开发高性能模型,以使算法能够安装于硬件上,进而助力医生对病患作出快速且精准的诊断。

平安的数字化能力加速了知识创造的进程。医疗团队通过与我国顶级医院的医生展开合作,将大数据与算法进行组合,促进医疗知识创造。如通过与肾病中心的深度合作,在积累多年肾病数据基础上开发算法和模型,预测慢性肾病患者五年之内发生肾衰的风险,帮助医生用免疫治疗或其他手段提前干预。全球肾病临床指南引用了该研究成果,在全球95%的临床医疗指南均由发达国家医疗机构制定的情况下,平安与我国医疗机构的研究成果在全球范围内对肾病的研究与治疗产生了重要影响。根据平安2021年年报,截至去年底,平安科技专利申请数较2021年年初增加7008项,累计达38420项,位居国际金融机构前列。其人工智能专利申请数排名从全球第三位跃居至第一位,金融科技、数字医疗专利申请数排名亦位居全球第一位。

徐工集团的全价值链数字化与知识创造体系

作为中国工程机械行业龙头老大、在全球位居行业第三位的徐工集团,针对工程机械行业“多品种、小批量、高度离散”的特点,将数字技术融合到企业价值链与知识管理的各个环节,通过数字化技术对业务活动中的知识进行深度开发和应用,将数智化和平台化作为及时响应市场服务的关键手段,打造持续提升高质量发展的“催化剂”。在其战略规划中,徐工集团重点建设三大平台:营销服务平台、数字化信息平台和金融服务平台。数字化技术战略的核心聚焦四个领域:第一,将知识源头数字化,即以产品为核心开展数字化技术应用,为数字孪生产品提供源头基础,打造“软件定义产品”的能力;第二,生产过程数字化,即推进智造升级,注重制造环节的数字主线、数字映射的融合应用,通过打造30个应用场景实现5G全连接制造体系的标杆工厂;第三,将知识整合作为全价值链智能服务的基础,即以“产品即服务”为主线开展智能服务管理,通过数字孪生系统提供智能施工能力,预测性维修服务能力;第四,通过知识共享打造协同产业链的“同盟军”,提升产业链整体数字化、智能化生产与服务的水平。

徐工集团的全价值链数字化与知识管理体系紧密结合,推进了制造业服务化转型升级,在满意型服务和增值型服务两个领域同时拓展。满意型服务由“1314”智能服务管理体系组成:包括1个数字孪生产品、3项关键功能(产品仿真、数字映射、反向控制)、1条价值链带动企业内部管理提升、4类服务能力(设备状态实时监测、预测性维护、备件服务增值、新型服务模式)。在全价值链数字化基础上创造新的服务与能力,通过实时监测产品运行状态,帮助用户发掘效益增长点,实现客户满意度指数型增长;通过提供预测性维护服务管理,减少设备维修时间,降低用户使用设备的总成本;通过基于数字孪生产品的延伸,结合数字媒体、AR等技术,将企业内部智能制造效益向用户传递。在智能服务环节,通过车联网智能信息服务平台、客户关系管理平台、备件协同管理平台、全球数字化备件服务信息系统,为客户提供知识分析、知识共享等增值服务。

中国船舶集团的数字化流程及知识共享体系

中国船舶集团某研究所根据知识管理原理和数字化思维,将协同设计过程中的问题记录在协同设计平台的问题管理模块中,通过平台实现协调问题的跟踪、追溯、改善、落实、闭环管理,有效地提升跨部门知识共享和知识创新能力。在厂所联合设计方面,由设计所牵头、总装厂参与组建厂所集成产品团队,综合解决研制施工设计和生产放样阶段厂所间多专业协调问题。在统一的厂所协同服务环境下开展协同设计工作,从舰船三维模型技术设计方案的固化开始,到满足面向生产制造所需模型设计的结束,直接面向总装厂进行模型发放。这样形成设计制造单一数据源,通过知识一体化和知识共享,将从设计到生产全过程的复杂环节贯通,有效助力跨专业协调机制,确保技术接口的精准与高效。中国船舶的知识共享体系大大提升了从设计到建设全价值链体系的能力,降低了成本,提升了船舶行业的竞争优势。

奇安信的平台战略及知识整合战略

奇安信作为网络安全领域的领先企业,从2020年开始通过建立大禹平台打造产业生态系统,以平台开放模式,吸纳大量中小网络安全企业入住。众多合作伙伴形成术业有专攻、技术有专长、专精特新协同组合的知识共同体。一方面形成对外部环境和实战化网络安全态势的综合感知,打造全方位环境监测体系。另一方面,通过知识整合,将中小企业的专精特新与领先企业关键技术、底层能力和服务整合配套,形成底座+支撑体系+综合服务系统化知识优势。

知识优势的形成需要知识积累、实践和平台化管理,并将知识进行组合式管理。为了有效构建大禹平台,奇安信通过平台化、组件化、模块化、函数化打造乐高型组织。乐高型组织是综合知识体,借助平台即插即用、多元组合模式,形成知识的快速积累。企业把各类项目中的知识进行有效转型,通过将函数组成模块,模块组成组件,组件组成平台,平台作为产品的路径和方法,将隐性知识显性化,使日积月累的项目技术、经验、知识和能力变成企业的资产不断复用、组合和迭代,并根据各类用户需求,即插即用,快速形成定制化解决方案,兼顾规模化、差异化的双向需要和量产能力,有效形成差异化竞争优势的护城河。

宇视科技的全过程数字化与知识共享战略

宇视科技作为物联网(AIoT)解决方案与全栈式产品能力提供商,是物联网、人工智能、大数据和云计算等技术的引领者,在平台建设中非常重视核心技术和知识产权的保护,坚持平台建设中的品牌保护和核心操作系统的自主性。宇视每年在研发上的投入占销售额的10%~15%,有效发明专利在浙江省排名第三,占比83%(实用新型专利9%,外观专利8%)。

宇视的研发体系由研究院和开发部门共同组成,其中研究院偏向于前沿研究,开发部门聚焦平台类开发和产品类开发。为了有效提升知识创造效率,宇视将知识创造活动建立在平台上。平台部门重点负责平台型软件开发、平台硬件测试、知识管理和知识产权保护;产品部门负责系列化产品开发。

对内,宇视的知识整合与产品品质管理流程密切结合,通过强有力的生产质量管理信息系统,实现端到端的质量管理和追溯体系。任何一个产品出现问题,追溯系统都可以完整地查到产品来源和生产的全过程。一旦客户报告产品出了问题,只要报一下二维码,质量管理部门就可以追溯到产品是从哪条生产线出去的。知识的分析和共享渗透供应链的全过程。

对外,宇视将硬件产品标准化,实现规模化效应。宇视对软件进行分层分类管理,针对用户定制化需求,将平台接口开放给不同操作系统、界面和需求的用户,把业务软件的开发权交给合作伙伴,企业则重点提供通用产品。这样做的好处是:一方面,宇视可以避免陷入定制化和差异化的漩涡,通过给合作伙伴让利,确保客户对平台的依赖并形成黏性,这既是对合作伙伴的保护,也是对宇视自身的保护;另一方面,宇视不需要做太多差异化开发,可以专注于自身的核心技术。这种以开放的方式将通用与专用知识组合集成和价值共创的模式,有力促进了企业的发展。

  • 推荐
  • 新闻
  • IT/互联网
  • CIO
  • CDO
  • 战略

推荐

我要评论

董小英

北京大学

数字产业创新研究中心主席、北京大学光华管理学院荣休教授

北京大学 数字产业创新研究中心主席、北京大学光华管理学院荣休教授

北京大学本硕博。工业与信息化部通信专家委员会委员,数字产业创新研究中心主席、国家知识管理标准委员会委员,山东省泰安市智能制造产业专家委员会专家。曾任北京大学国家高新区发展战略研究院副院长,案例研究中心学术主任,中国信息经济协会副理事长。在美国哈佛大学,匹兹堡大学,澳大利亚国立大学等多所大学短期学习或做访问学者。主持联合国教科文组织、国家自然科学基金和国家社科基金项目多项。

相关文章