Cos’è il SelfKnowledge - Marzo 2003

(già utilizzato da più di 1100 imprese nel mondo)

Prima di tutto vediamo che cos’è il Knowledge Management e a cosa serve quello che si chiama “knowledge base”. Si tratta di un insieme di informazioni che costituiscono la conoscenza di una organizzazione e che sono messe a disposizione degli stakeholders della organizzazione stessa, siano essi azionisti, soci, partner, collaboratori, impiegati, agenti, clienti. In pratica le basi della conoscenza dell’organizzazione vengono messe a disposizione di chi ha interesse ad ottenere informazioni.

Le applicazioni più comuni sono quelle che si riferiscono alle informazioni spesso richieste da clienti, collaboratori sul campo, agenti e rappresentanti, rivenditori eccetera.

La base di conoscenza di una organizzazione costituisce il patrimonio più importante dell’organizzazione stessa. La costruzione di una base di conoscenza accurata, attuale, accessibile ed efficace, e soprattutto la sua manutenzione consuma spesso molto tempo e costi.

In generale si tratta di incaricare gli esperti nelle varie aree dell’organizzazione di scrivere ed organizzare le informazioni, spesso per settimane o mesi.
Questo metodo comporta in generale alcuni problemi:
1. il tempo che gli esperti devono sottrarre alle proprie funzioni;
2. il costo degli esperti;
3. l’obsolescenza delle informazioni stesse che, quando sono completate, sono già superate;
4. non centrate sugli utilizzatori: in pratica le informazioni così costruite sono quelle che l’esperto ritiene siano importanti e non quelle che potranno essere utili a chi ha bisogno delle informazioni stesse.

Esiste tuttavia una metodologia per costruire una “base di conoscenza” che eviti i problemi suindicati. Si tratta di costruire una base di conoscenza intelligente, vale a dire che si autoistruisce.

Come si costruisce una base di conoscenza in auto apprendimento
La costruzione di una base di conoscenza in auto apprendimento si sviluppa in tre fasi: impianto, raccolta e organizzazione. Nello sviluppo è sempre necessario tenere nella giusta considerazione il cliente e la sua base di conoscenza, vale dire colui che trarrà beneficio dalle informazioni.



Fase 1 – Impianto
La fase d’impianto può essere considerata come una fase di “semina” della conoscenza. Si tratta di mettere insieme inizialmente un gruppo di domande e risposte (da 20 a 50) tra quelle più comuni e ricorrenti. Questa prima elencazione deve essere naturalmente accurata ed importante, ma non necessariamente approfondita e vasta. Questo velocizza e semplifica il primo impianto ed in generale questa fase dovrebbe essere completata in poche ore di lavoro, costituendo solo il punto di partenza nella costruzione della base di conoscenza.
Il materiale prodotto va quindi pubblicato in generale via Web con una interfaccia progettata in maniera da rendere facile la ricerca, quindi con tutti gli accorgimenti e le caratteristiche e metodologie di ricerca del caso (ricerca via keyword, linguaggio naturale, fuzzy search, ecc.).
E’ anche di vitale importanza che quelli che non trovano risposta alle proprie domande abbiano la possibilità di sottoporre le proprie domande, in maniera facilissima, via Web, form, via email, chat, telefono ….

Fase 2 – Raccolta
A questo punto il meccanismo è in funzione.
L’utilizzatore interrogherà la base di conoscenza disponibile. Nel caso di non disponibilità della risposta invierà la propria richiesta per mezzo degli strumenti disponibili. La richiesta sarà inviata all’esperto della materia. L’esperto risponderà alla richiesta e, contemporaneamente, pubblicherà l’informazione.
Attraverso questo processo di raccolta la base di conoscenza crescerà continuamente e rapidamente e, cosa più importante, sarà completamente guidata da richieste degli utilizzatori e quindi sarà sempre attualizzata e rilevante.

Naturalmente la raccolta provocherà una crescita enorme della base di conoscenza e questo può avere come conseguenza che ad una ricerca corrispondano moltissime risposte senza rilevanza. A questo punto è quindi necessaria la fase 3.

Fase 3 – Organizzazione
Il fattore di successo di una base di conoscenza è che le risposte alle richieste siano rilevanti per gli utilizzatori. Vale a dire che le risposte siano contestuali alle domande. E’ necessario quindi costruire un sistema intelligente in auto apprendimento che renda le informazioni storicamente più utili le più accessibili agli utilizzatori che accedono alla base di conoscenza in tempi successivi, in modo che la maggior parte degli utilizzatori trovino le risposte in maniera più facile.
Il risultato dovrà essere che le informazioni più importanti siano più visibili di quelle meno importanti.



Esistono diverse tecniche per ottenere questo, ne elencheremo alcune:

a. Feedback dell’utilizzatore: tutte le volte che una informazione viene fornita ad un utilizzatore, a questi verrà richiesto di dare un voto all’ utilità dell’informazione. Le informazioni con più alte votazioni saranno rese più visibili di quelle con bassa votazione.
b. Feedback implicito dell’esperto: le risposte dell’esperto ricevono un ranking più alto mano a mano che vengano inserite nel database.
c. Feedback esplicito dell’esperto: l’esperto stesso indica il ranking.
d. Affinity map in auto apprendimento: attraverso l’applicazione di metodologie statistiche è possibile fare in modo che il sistema apprenda i percorsi seguiti dagli utilizzatori per ottenere le informazioni.
e. Affinity map guidata: permettendo la visibilità dei percorsi all’esperto, questi può fare in modo di accorciare e rendere più facile l’ottenimento delle informazioni.

Alcune applicazioni di questa metodologia (a nostra conoscenza):
Cisco, Motorola, Intel, Adaptec, Palm, AudioVox, Brio Technology, Critical Path,
Black and Decker, Nike, Reebok, Bausch and Lomb, Titleist, Ping, Columbia Sportswear,
AT&T, Qwest, Nortel, British Telecom, France Telecom, Alltel, Bell Canada,
Reuters, Chicago Stock Exchange, Deutsch Bank, Union Bank & Trust
US Post Office, Social Security Administration, US Air Force, Purdue, Fordham, UCLA,
Lufthansa, Air Canada, Enterprise Rental, Virgin Travel, Hawaiian Air