13.01.2022 | Автор: OleshkoV | 175 просмотров
Обзор Starmind

На одном из вебинаров KM World я как-то услышала о швейцарской разработке – софте для картирования знаний Starmind. Сделала себе пометку, выложила ссылку в группе по управлению знаниями в Facebook и на этом все, т.к. информации там было не так чтоб очень много. А спустя год APQC пригласил провести гостевой вебинар Эрика Сторма (вице-президента Starmind), и вот здесь интересного было уже гораздо больше. Запись вебинара лежит по ссылке. В этой заметке я сделаю обзор основных тезисов.

Разработчики Starmind отталкивались от того, что около 80% (по их оценкам) знаний организаций не задокументированы, поэтому до них трудно добраться. Информацию о навыках и знаниях сотрудников компании традиционно получают из трех источников: интервью и обратная связь во время аттестаций, опросы, skill trackers. С этими источниками есть ряд проблем:

  • данные в них быстро устаревают;
  • чаще всего доступен только один из этих источников;
  • данные плохо соответствуют потребностям организации;
  • использование таких источников трудно масштабировать.

Поэтому и возникла идея создания такой платформы, которая дала бы возможность в реальном времени собирать информацию о том, что сотрудники знают и умеют, с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. И делается это на основе анализа «цифровых следов», которые пользователи оставляют в системах компании. Для этого Starmind интегрируется со множеством офисных систем через коннекторы. Есть пять типов коннекторов: с HR-системами, календарями и планировщиками, мессенджерами и коллаборационными платформами, системами управления документами, узкоспециализированными отраслевыми/функциональными системами. С их помощью Starmind собирает в этих системах информацию о действиях пользователей, учится на ней и делает выводы о том, что конкретный пользователь может знать. Конечно, платформе нужно время на обучение своей нейросети на базе данных нового клиента – от трех недель. Чем дальше, тем больше у нее информации, тем точнее и качественнее ее ответы.

Поиск экспертов с нужными знаниями – это первый пользовательский сценарий системы. Разработчики решили не останавливаться только лишь на картировании знаний. Они предположили, что если мы теперь знаем, кто что знает, то логично отправлять к этим экспертам людей с профильными вопросами. А если на какой-то вопрос ответ дан хотя бы один раз, логично сохранить его в системе и дать к нему доступ другим пользователям. То есть фактически они объединили в рамках своей платформы функционал систем Expert Locator, Ask an Expert и баз знаний. Выглядит это так: пользователь задает вопрос (анонимно) –> система ищет готовый ответ (если он есть) или того, кто может знать ответ –> эксперт дает ответ в письменной форме –> сохраненный ответ доступен другим пользователям. В системе сохраняются все ответы, но настройки очень гибкие: при желании можно вручную удалить какой-то ответ, автор ответа может установить ему «срок жизни» («мой ответ актуален ближайшие 6 месяцев, после чего его надо удалить»), можно назначить «срок жизни» всем или отдельным группам ответов административно. Тот, кто спрашивал, может выставить оценку ответу от 1 до 5. Свои оценки могут выставлять и другие пользователи, которые найдут этот ответ в системе и воспользуются им – это система валидации.

Третий пользовательский сценарий связан с развитием компетенций сотрудников организации. Понимание, какими знаниями они обладают, вполне логично дает возможность выявлять разрывы между требуемыми и имеющимися компетенциями. На основе выявленных разрывов система помогает создавать индивидуальные планы обучения и развития сотрудников.

Систему постарались снабдить дружественным интерфейсом, чтобы не напрягать пользователей и сделать работу с ней максимально простой. По статистике среднее время ответа на вопрос в системе – около двух часов. И это с учетом того, что среди клиентов Starmind есть очень крупные международные компании, сотрудники которых разбросаны по разным часовым поясам, что существенно удлиняет срок ответа. Для меня это косвенный признак того, что людям действительно удобно и несложно пользоваться этим софтом.

Разработчики очень ответственно подошли к работе с конфиденциальной информацией (это подтверждено соответствующими аудитами и сертификатами): Starmind не отслеживает чаты один на один, встречи в календаре один на один, документы в личных папках сотрудников, информацию с ограниченным доступом. Но если пользователь в своем календаре, например, запланирует общую встречу уже хотя бы с двумя другими сотрудниками, тема этой встречи попадет в мониторинг системы – она для себя «отметит», что эти трое могут что-то об этом знать.

И в заключение еще несколько фактов о Starmind:

  • Это облачная платформа.
  • Есть удобное мобильное приложение.
  • На сегодня работает с шестью языками: английский, немецкий, испанский, французский, итальянский, китайский.

Если захотите познакомиться с этой платформой поближе, очень много информации можно найти на сайте компании в разделе Ресурсы, в том числе и несколько кейсов внедрения.

Инструменты / 13.01.2022 | Просмотров: 175 | Добавил: OleshkoV | Всего комментариев: 0 / Теги: инструменты управления знаниями, базы знаний, картирование знаний
ОБ АВТОРЕ
Виктория Олешко Олешко Виктория, бизнес-тренер, консультант, фасилитатор, главный редактор сайта SixSigmaOnline.ru.
Хотите узнать больше об управлении знаниями? Присоединяйтесь к группе на Facebook. Связаться с автором через Facebook или LinkedIn.

Поддержать автора на Patreon

ПОХОЖИЕ МАТЕРИАЛЫ


  Добавить комментарий
avatar
SixSigmaOnline.ru © 2009-2022            Хостинг от uWeb