IT i Kunnskapsledelse for BIs Bachelor i IT-ledelse Renny Bakke Amundsen Del I - September 2005

Del I IT i kunnskapsledelse - Vekstmodellen Kap. 9

Renny Bakke Amundsen adm. dir. EUCIP Norge as Dataforeningen er Norges største IT-faglige forening - et åpent, frittstående forum av og for IT-profesjonelle og avanserte IT- brukere. DND er det samlende fagmiljø for utøvere og brukere av IT-fagene. • • Salgsjef - KVs Datadivisjon • • Bedriftsrådgiver - Teknologisk Institutt • • Supportsjef - MySoft (Mycron) • • Administrasjons- & IT-sjef – NIF • • Selvstendig konsulent - eMomentumeMomentum • • Dataforeningens Kompetanseprosjekt - EUCIP

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 4 IT-støtte - et potensialet! ‘What is new and exiting in the knowledge management area is the potential for using modern information technology’  Inter-, Intra- & Extranet with a browser  Groupware  Data warehouse & Data filters  Software agents  Expert systems etc.

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 5 IT kan understøtte Kunnskapsledelse! SSSSamle SSSSystematisere SSSStrukturere LLLLagre KKKKombinere DDDDistribuere og PPPPresentere Informasjon!

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 6 ITs rolle i Kunnskapsledelse I  Samarbeidsteknologier: Elektronisk post, gruppevare, internett etc.  Kunnskapsteknologier: Ekspertsystemer, nevrale nettverk og virtuell virkelighet etc.

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 7 ITs rolle i Kunnskapsledelse II  Muliggjør nye arbeidsformer og mer effektiv kunnskapsforvaltning!  IT kan være drivkraft i en omstilling!  Vellykket bruk av IT kan øke bedriftens konkurransekraft!

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 8 Implikasjoner for KL-systemer I  Samvirke mellom informasjon og kunnskap! * Informasjon blir kunnskap når det kombineres med erfaring, tolkning og refleksjon! * Kunnskap blir informasjon når det knyttes til eksakt representasjon!

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 9 Implikasjoner for KL-systemer II  Interaksjon mellom taus og eksplisitt kunnskap: IT er avhengig av at kunnskap deles og kunnskapsarbeidere må ha en felles forståelse av den informasjonen som deles!

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 10 Implikasjoner for KL-systemer III  Lagerstrategi krav: database- & innformasjonssystemer  Flytstrategi krav: innformasjonsnettverk og  Vekststrategi krav: ekspertnettverk, arbeidsprosesser og læringsmiljø

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 11 Implikasjoner for KL-systemer IV  Kobling i SEKI-prosesser: * Sosialisering – dele kunnskap * Eksternialisering – fra taus til eksplisitt * Kopling – til mer kompleks * Internalisering – hente taus kunnskap

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 12 Implikasjoner for KL-systemer V  Eksplisitt kunnskapsoverføring: * Seriell - krever møter & kontakt * Eksakt - svært egnet for IT * Taus - må deles! * Strategisk - må identifiseres! * Ekspert - svært egnet for IT!

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 13 Implikasjoner for KL-systemer VI  Knytt kunnskap til til nyttig bruk! Uvettig bruk av KF-systemer kan gjøre at man går seg vill i informasjonstilgangen!

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 14 KL-skoler og Informasjonssystemer  Systemskolen – umulig uten IT!  Kartografiskolen – moderator i nettverk  Ingeniørskolen  Kommersialiseringskolen  Organisasjonsskolen  Spatialskolen  Strategiskolen

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 15 Ambisjonsnivå Tid P. til Verktøy P. til Person P. til Informasjon P. til System Tekstbehandling, Regneark & Mail Info om hvor info finnes Info som kan bli til kunnskap Info som brukes til tolkning Fase I II III IV Ambisjonsnivå for IT-støttet KL

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 16 Fase I - Sluttbrukerverktøy  Testbehandler, Regneark, Presentasjonsverktøy o.l. brukes til å registrere kunnskap i dokumenter som deles i nettverk gjennom kontorsirkulære og ePost

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 17 Fase II - Info om hvem vet hva?  Registra eller ’Gule sider’ – CV-bank som forteller om hvem som kan hva!  Elektroniske ordlister med synonymer  Info om ”hvem vet hva” -> ”Metadata”: kunnskap om hvor kunnskap finnes! ->IT fasiliteter Kunnskapsnettverk!

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 18 Fase III - Informasjon om hva de vet!  Databaser -> Prosjektrapporter, notater, brev og anbefalinger  Data mining -> Beste praksis – historiefortellinger  Søkemotorer  Intelligente agenter -> Kodifisert strategi omgjør kunnskap og informasjon som opprinnelig var data -> Intern så vel som ekstern informasjon!

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 19 Fase IV - Informasjon om hva de tenker!  Kunstig intelligens eller Artificial Intelligence  Neurale nettverk  Ekspertsystemer  Case-basert resonering

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 20 Intranett & KL  Tilgang på strukturert og ustrukturert info.  Tilgang og hjelp til forståelse av andres kunnskap  Sikre kollektiv forståelse av kunnskap ved effektive kommunikasjonskanaler

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 21 IT-verktøy I KL Internett Dokumentsystemer Ekstranett Gruppevare Databaser Intranett Bildebehandling Ekspertsystemer

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 22 IT-systemer som støtter KL  Microsoft Office og Exchange  Lotus notes og Domino  Internett, Intranett og Ekstranett  DocuLine  Annotate  IFS  Autonomy  Knowledger - osv. etc, mm, o.fl.

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 23 Systemnivå

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 24 Oppgave Sluttbruker- verktøy Hvem vet hva? Hva de vet! Hva de tenker! Distribuere  Tekstbehandl.  Kontorsirkulær  WEB-publisere  Kalender  Presentasjoner SammeSammeSamme Dele  Gruppevare  Intranett  Nettverk  ePost SammeSamme Fange & Forstå  Database  Datavarehus Samme Skape  Kunstig Intelligens  Ekspertsystemer  Abstrakt logikk  Generiske algoritmer  Intelligente agenter

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 25

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 26 Dele Kunnskap Distribuere Kunnskap Fange og forstå Kunnskap Skape Kunnskap Systemer for samarbeid: • •Elektroniske avtaler • •Gruppevare • •Intranett Systemer for kontor- automatisering: • •Tekstbehandling, Regneark o.l. • •Billedbehandling • •Elektronisk kallender Kunstig intelligens: • •Ekspertsystemer • •Nevrale nettverk • •Søkeagenter • •Cacebasert Arbeidsstasjoner: • •DAK/DAP • •Virtuell virkelighet

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 27

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 28

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 29

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 30

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 31

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 32

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 33

IT i Kunnskapsledelse Del I - Renny Bakke Amundsen 34 Men! Husk! NB! Et initiativ for effektiv og systematisk KL må aldri starte med valg av leverandør eller system!