Нейротехнологии в системе управления знаниями на предприятиях

Размещено на http://www.allbest.ru/

4

Нейротехнологии в системе управления знаниями на предприятиях

Ширинкина Е.В.

Аннотация:

Актуальность настоящего исследования обусловлена тем, что развитие нейротехнологий позволит в ближайшие 15 лет внедрить ускоренные методики в образование, радикально улучшив усвоение материала, и создать коммуникационные системы «человек -- человек», «человек-- машина», «человек -- общество». В настоящее время в научном мире ведутся дискуссии о роли нейротехнологий в системе управления знаниями, так многие ученые скептически относятся к трансляции нейробиологических принципов в образование. Целью данного исследования является провести анализ тенденций применения нейротехнологий на основе изучения лучших практик их внедрения на предприятиях. В этой связи, в данном исследовании проанализированы тренды использования нейротехнологий в различных отраслях экономики. Сегодня большинство участников в системе управления знаниями, как преподавателей, так и обучаемых, не знают о последних научных достижениях в этом направлении и не могут выстроить правильный подход. Представлены опыт и результат внедрения нейротехнологий на основе изучения лучших практик на предприятиях. Данное исследование доказывает, что нейротехнологии могут дать толчок в развитии системы управления знаниями на предприятиях. Обосновано, что нейротехнологии становятся не только одним из самых результативных инструментов нативного и других форм адаптивного обучения, но и весьма эффективным в силу сравнительно низкой стоимости разработки и внедрения. Понимание о существующих нейротехнологиях, знание этапов его формирования позволит выстроить стратегию в управлении знаниями на предприятиях. Практическая значимость данного исследования позволит повысить конкурентоспособность предприятий за счет разработки и запуска передовых образовательных продуктов с применением нейротехнологий.

Ключевые слова: предприятия, управление, система управления знаниями, нейротехнологии

Введение

В условиях повышения экономической конкуренциивсе большее значение принадлежит фактору знания как источника развития промышленных предприятий. Уже сегодняуправление знаниями не менее важно, чем управление материальными и прочими ресурсами. Все чаще знания становятся решающими для повышения конкурентоспособности промышленных предприятий, а их генерация объективно необходима для начала производства и, соответственно, дельнейшего получения прибыли предприятиями. Поэтому изучение особенностей управления знаниями на промышленных предприятиях в последнее время является актуальной темой, как за рубежом, так и в России.

Особенности управления знаниями и вопросы развития концепции управления знаниями в системе менеджмента промышленных предприятий исследовали многими зарубежными и отечественными учеными [1,2,3,4], однако развитие системы менеджмента и возрастание роли управления знаниями в общем управлении предприятием требует дальнейших исследований в данном направлении.

Понятие «управление знаниями» сформировалось в середине 1990-х гг. в крупных корпорациях, когда проблемы обработки информации приобрели особую остроту, став критическими. Проблема низкой конкурентоспособности стала особенно актуальной для отечественных предприятий, и в большей степени для крупных промышленных предприятий, в то время, когда они изменили статус государственных на частные. Это произошло по той причине, что на большинстве предприятий наблюдались использование морально и физически устаревшего материально-техническое обеспечения; увеличение среднего возраста персонала, а особенно управленческого; старение организационно-управленческих технологий; неразвитость информационной инфраструктуры. Все это постепенно приводило к катастрофическому снижению конкурентоспособности предприятий и без активизации инновационных процессов вело к банкротству предприятий. Естественно политика управления знаниями особенно важна на промышленных предприятиях, что позволяет своевременно выявлять угрозы в управлении производственными ресурсами, создавать предпосылки для обновления материально-технической базы, повышать качество управленческих процессов.

Развитие нейротехнологий позволит в ближайшие 15 лет внедрить ускоренные методики в образование [5], радикально улучшив усвоение материала, и создать коммуникационные системы «человек -- человек», «человек-- машина», «человек -- общество».

нейротехнология образовательный продукт конкурентоспособность предприятие

Материал и методика исследований

Ученые скептически относятся к трансляции нейробиологических принципов в образование работников предприятия, но признают, что нейротехнологии могут дать толчок в развитии системы управления знаниями [6,7]. Существует большое количество исследований мозга, которые могут помочь повысить эффективность системы управления знаниями на предприятиях.

Сегодня большинство участников в системе управления знаниями, как преподавателей, так и обучаемых, не знают о последних научных достижениях в этом направлении и не может выстроить правильный подход. Понимание о существующих нейротехнологиях, знание этапов его формирования позволит выстроить стратегию в управлении знаниями на предприятиях.

Решения, основанные на применении нейротехнологий, уже используются в различных индустриях: от медицины до банковского дела, от ритейла до социального обеспечения. Более того, многие бизнес-процессы можно оптимизировать, используя нейротехнологии (рис. 1).

Нейротехнологии становятся доступнее, так если до недавнего времени технологии, обучающие компьютеры, например, распознавать лица или голосовые команды, ассоциировались с такими гигантами, как Google (Google Photos) или Amazon (Alexa), то теперь платформы для создания подобных алгоритмов становятся доступными многим компаниям, включая стартапы.

Интерес к использованию решений на основе нейротехнологий стимулируется новыми возможностями для бизнеса: оптимизация затрат, использование более адресного и персонализированного подхода к клиентам, уменьшение рисков. Большинство этих предложений используют обработку естественного языка и анализ изображений, доступ к которым осуществляется с помощью простых интерфейсов прикладного программирования (API), поэтому не требуется глубокий опыт работы с нейротехнологиями.

Рисунок 1. Использование нейротехнологий в различных отраслях. Составлено автором на основе источников: [8,9,10].

Нейротехнологии так или иначе работают с нервной системой человека: получают информацию о ней или воздействуют на нее. Это значит, что необходимо регистрировать биометрические данные, и здесь следует различать две категории оборудования и технологий: полиграфы и нейрокомпьютерные интерфейсы. Программно-аппаратные комплексы, регистрирующие различные биометрические данные от движений глаз, изменения кожной проводимости, частоты сердечных сокращений и дыхания до биоэлектрической активности мозга. Разница в том, что полиграфы используются для регистрации потока физиологических показателей и их дальнейшей интерпретации для оценки состояния человека. Нейрокомпьютерные интерфейсы предполагают расшифровку биометрических данных чтобы он-лайн управлять внешними исполнительными устройствами, то есть позволяют обмениваться информацией между мозгом и компьютером, и является проявлением обратной связи [11].

Говоря о нейротехнологиях, мы обращаемся к неосознаваемым уровням. Это попытка снять объективную информацию о восприятии человека, пока осознание не произошло, и оценить, как она будет влиять на принятие им решений. Для измерения восприятия используются следующие устройства:

- айтрекер (регистрирует направление взора и зрительное внимание);

- HD-видеокамера (фиксирует мимику);

- полиграф (измеряет различные вегетативные реакции);

- электроэнцефалограмма (измеряет биоэлектрическую активность мозга).

Вопрос, как можно контролировать усвоение учебного материала, вставал уже 10 лет назад. Сейчас, говоря об увеличении скорости овладевания навыком, мы выделяем два направления использования нейротехнологий:

- использование анализа медленных волн ЭЭГ («волна ожидания»);

- тренировка с помощью биологической обратной связи увеличения амплитуды этой волны.

Любой проект в системе управления знаниями связан с тренировкой биологической обратной связи.

Индустрия нейрокоммуникаций - это массовые решения, позволяющие людям использовать техносреду, усиливать способности и взаимодействовать друг с другом. Необходимо установить такую коммуникацию между преподавателем, техносредой и обучаемым, которая повысит эффективность системы управления знаниями. По состоянию на сегодня нейротехнологии умеют работать только с содержанием сообщения, а не с каналом, однако, с их помощью мы уже сейчас можем создавать такие сообщения, которые будут максимально реферировать с той или иной целевой группой, т. е. оптимизировать содержание сообщения.

Нейронет, как и интернет, чуть больше, чем просто совокупность технологий. Одна из его миссий - создание коллективного решения сложных задач в совместных человеко-машинных системах.

Массив накапливаемой информации позволяет визуализировать представление о лучших практиках работы в масштабе организации в целом и применить это знание в обучении. Конкретные погрешности в работе нейротехнологий зависят от класса оборудования, точности постановки задач для нечеткого поиска, класса системы распознавания и аудитории звонящих. Функционал таких систем постоянно расширяется (см. рис.2).

Рисунок 2. Опыт и результат внедрения нейротехнологий на основе изучения лучших практик на предприятиях. Составлено автором на основе источников [12,13].

Результаты исследования

Таким образом, нейротехнологии становятся не только одним из самых результативных инструментов нативного и других форм адаптивного обучения, но и весьма эффективным в силу сравнительно низкой стоимости разработки и внедрения. Например, для разгрузки онлайн-консультантов при ответах на наиболее часто задаваемые вопросы достаточно базовых технологий обработки языка. Накопление данных о поведении в сочетании с технологиями самообучения нейротехнологий позволят со временем решать задачи психологического тренинга, коучинга и др. из числа тех, что принято считать сугубо человеческими.

Для решения текущих проблем в системе управления знаниями на предприятиях она (система) должна претерпеть решающие изменения, а именно:

1. Объединение различных обучающих технологий, форматов обучения и нейротехнологий в единую образовательную систему. Здесь важно сбалансированно расширять традиционные модели очного обучения мобильными технологиями, средствами дополненной реальности и другими цифровыми образовательными средствами. Решающее значение имеет использование нейротехнологий.

2. Повышение конкурентоспособности предприятий за счет лучшего анализа данных и прогнозирования, разработки и запуска передовых образовательных продуктов с применением нейротехнологий, совершенствования прогнозных инструментов для понимания связи цифровой трансформации различных подразделениях и обеспечения их взаимодействия.

Выводы

Проанализированы тренды использования нейротехнологий в различных отраслях экономики. Представлены опыт и результат внедрения нейротехнологий на основе изучения лучших практик на предприятиях.

Данное исследование доказывает, что нейротехнологии могут дать толчок в развитии системы управления знаниями на предприятиях. Обосновано, что нейротехнологии становятся не только одним из самых результативных инструментов нативного и других форм адаптивного обучения, но и весьма эффективным в силу сравнительно низкой стоимости разработки и внедрения.

Понимание о существующих нейротехнологиях, знание этапов его формирования позволит выстроить стратегию в управлении знаниями на предприятиях. Практическая значимость данного исследования позволит повысить конкурентоспособность предприятий за счет разработки и запуска передовых образовательных продуктов с применением нейротехнологий.

Литература

1.Бабанова Ю. В. Управление инновационной деятельностью промышленного предприятия на основе системы знаний // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития. 2012. № 1-1. С. 8-12.

2.Гапоненко А. Л. Управление знаниями. М.: РАГС, 2001.

3.Друкер П. Задачи менеджмента в XXI веке. М. : Вильямс, 2000.

4.Зеленков Ю. А. Влияние управления знаниями и управления изменениями на эффективность организации // Экономика и управление: проблемы, решения. 2017. Т. 4. № 3. С. 96-100.

5.Андреева Г.Н., Бадальянц С.В., Богатырева Т.Г. и др. Развитие цифровой экономики России как ключевой фактор экономического роста и повышения качества жизни населения [электронный ресурс]. 2018. URL: https://docviewer.yandex.ru/ (дата обращения: 15.07.2019).

6.Kaleb McDowell, Anthony Ries. A Translational Approach to Neurotechnology Development // International Conference on Augmented Cognition. 2013. Р. 353-360.

7.ATD. Training Industry Report. 2016. URL: https://trainingmag.com/ sites/ default/files/images/Training_Industry_ Report_2016.pdf (дата обращения: 25.08.2019).

8.Digital Disruption: Embracing an Integrated Digital Ecosystem [электронный ресурс] // Accenture. 2015. URL: https://www.accenture.com/_acnmedia/Accenture/next-gen/top-ten-challenges/challenge8 /pdfs/Accenture-2016-Top-10-Challenges-08-Digital-Disruption.pdf (дата обращения: 25.08.2019).

9.Coursera. Google IT Support Professional Certificate [электронный ресурс]. 2018. URL: https://www.coursera.org/ specializations/google-it-support (дата обращения: 25.07.2019).

10.IBM Institute for Business Value. Facing the storm. Navigating the global skills crisis [электронный ресурс]. 2016. URL: http://blog.oxfordeconomics.com/facing-the-storm-navigating-the-global-skills-crisis (дата обращения: 5.08.2019).

11.Kelchevskaya, N.R. & Shirinkina, E.V., Strih N.I. Estimation of interrelation of components of human capital and level of digitalization of industrial enterprises by method of modeling of structural equations // Modern Management Trends and the Digital Economy: from Regional Development to Global Economic Growth: 1st International Scientific Conference. Advances in Economics, Business and Management Research. 2019 Vol. 81. P. 135-140.

12.KPMG. Corporate Digital Learning. 2015 [электронный ресурс]. URL: https://iversity.org/en/courses/corporate-digital-learning (дата обращения: 16.08.2019).

13.McKinsey Global Institute. AI, automation, and the future of work: Ten things to solve for [электронный ресурс]. 2018. URL: https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-organizations-andwork/ai-automation-and-the-future-of-work-ten-things-to-solve-for (дата обращения: 5.09.2019).

Размещено на Allbest.ru