Knowledge management: 4 новых направления, которые помогут управлять своими знаниями

Компания предоставляет персонализированную базу знаний на основе искусственного интеллекта для IT и дизайна. Ее запустили NLP-исследователь Иван Ильин и основатель агентства ONY Макс Орлов.

Содержание:

• Бум онлайн-образования и потребность в гибридной экспертизе
• Что сейчас не так с EdTech?
• Knowledge management: как управлять своими знаниями

1. Google больше не помогает
2. Может быть, сервисы закладок?
3. Метод Zettelkasten и Mind Maps
4. Граф знаний как инструмент организации информации

• Что в итоге?    

Бум онлайн-образования и потребность в гибридной экспертизе

В последние годы в мире постоянно меняется набор востребованных профессиональных навыков и требований к специалистам. Некоторые направления устаревают, а другие, наоборот, становится крайне востребованными.

Это связано как с мировой экономической рецессией, так и с волатильностью рынков и торговыми войнами. Специалисты должны уметь быстро адаптироваться к новым условиям рынка, особенно в отраслях, где стремительно внедряются новые технологии. 

Университетское (фундаментальное) образование не закрывает эту потребность, поэтому работодатели предпочитают обучать сотрудников сами, с помощью онлайн-курсов и систем адаптации в командах.

Курсы восполняют дефицит специалистов в сфере digital и выполняют другие важные задачи — обеспечение равного доступа к знаниям, преодоление социальных, гендерных и географических барьеров. Самые высокие темпы роста пользователей платформ онлайн-обучения демонстрируют развивающиеся страны.

Быстрое развитие рынка EdTech и обилие образовательного контента требует от профессионалов иного подхода к системе работы с информацией — нужны новые инструменты для быстрой навигации по базе знаний, поиска и обмена данными. Для компаний же задача состоит в том, чтобы сохранить накопленный опыт и эффективно передать его новым сотрудникам.

Что сейчас не так с EdTech?

Слишком много онлайн-курсов без прикладных программ

Количество курсов постоянно растет, и многие из них — слишком продолжительные, с похожими друг на друга учебными планами.

В 2021 году, например, мировые агрегаторы MOOC (Massive Open Online Courses), за исключением Китая, выпустили более 3 тыс. онлайн-курсов. Количество контента увеличивается с каждым годом. Coursera выросла с 31% до 39%, edX — с 16% до 26%, Future Learn — с 38% до 51%.

Читайте по теме:

Как часто необходимо переобучать сотрудников: советы руководителям и владельцам бизнеса

Рассвет онлайн-образования: как digital переворачивает традиционный формат

Курсов становится все больше, они предлагают системное обучение, но узкоспециализированную и актуальную информацию все равно приходится искать на других ресурсах.

Так, Machine Learning — гигантская область знаний, в том числе теоретических. Но чтобы начать работать в этой области, нужны конкретные навыки. Например, чтобы сделать поисковый движок сайта, нужно изучить Elasticsearch или Semantic Search, а чтобы создать софт для определения возраста кожи с помощью мобильного телефона, важно знать Computer Vision.

Кроме того, цикл производства курсов всегда отстает от развития индустрии, поэтому в них вы редко встретите разбор state-of-the-art решений и алгоритмов. 

Студенты часто бросают курсы

Популярность онлайн-образования, быстрый рост сферы EdTech, развитие технологий ИИ и дополненной реальности не решает одной из ключевых проблем — низкой вовлеченности студентов и их слабой мотивации. Более 80% не оканчивают курсы. Добавьте к этому огромный объем образовательного контента, который нужно изучить и найти самое полезное, и вы тоже «потеряетесь».

Кроме того, чтобы обладать всеми требуемыми компетенциями в своей сфере, студенту приходится совмещать несколько программ обучения. А еще параллельно следить за публикациями на профильных ресурсах, быть в курсе актуальных новостей и подходов. Для этого тоже нужна мотивация.

Нужный контент рассеян по разным платформам

Сегодня профессионалы учатся ежедневно:

• читают исследования,
• смотрят видео на YouTube,
• активно делятся ссылками на проекты и кейсы на Github, Behance и других площадках.

Все это расшаривается в социальных сетях и чатах, где информация смешивается с рекламой, постами других людей и теряется в потоке личных сообщений. 

Море открытых вкладок в браузере и ссылок без описания в Telegram и Slack — так сегодня выглядит рабочий процесс активно обучающегося специалиста.

Чтобы решить эту проблему, нужен новый подход на стыке персонализации и удобных для человека инструментов организации, хранения и поиска информации. 

Отсутствие профессионального сообщества и поддержки

Без поддержки профессионального сообщества во время обучения человек часто теряет мотивацию. Поэтому в среднем уровень вовлеченности в онлайн-курсах, включая платные, не превышает 50%.

Эта проблема характерна и для корпоративного обучения, где сотрудник находится в коммьюнити, но обычно оно ограничивается рабочим коллективом. Доступа к внешнему экспертному сообществу по-прежнему нет, хотя это могло бы существенно поднять мотивацию. Ведь при работе с новым контентом люди обычно доверяют рекомендациям тех, кого считают лучшими в своей области. 

Читайте также:

Некачественный отбор, самотек и еще 3 неочевидные ошибки при обучении команды внутри IT-стартапа

Как развивается корпоративный EdTech: онлайн-обучение, ИИ и Web3

Возможно, решение лежит в области принципиально новых моделей и продуктовых механик.

Как это сделали Spotify или Amazon, изменив паттерны потребления музыки и онлайн-товаров. А проблему вовлечения в обучение можно было бы решить, используя механику соцсетей — например, в запрещенных соцсетях люди возвращаются на платформу, чтобы увидеть посты своих друзей.

Такие механики можно применять в сфере EdTech и управления знаниями.

Knowledge management: как управлять своими знаниями

Google больше не помогает

Чем больше источников информации в интернете, тем больше растет спрос на агрегаторы контента. Раньше в этом помогал Google, но сейчас поиск профессиональных знаний с помощью сервиса стал малоэффективен.

Причины — существенный рост объема информации и SEO-оптимизации, а также SEO-атаки с генерацией фейковых страниц, которые ощутимо влияют на ранжирование источников. 

Партнер Y Combinator и кофаундер Justin.tv/Twitch Майкл Сибель рассказал об этом в прошлом году в серии твитов. Эту же проблему упоминал и Андрей Карпати, экс-директор по ИИ и глава отдела разработки автопилота в Tesla.

Google создавался как инструмент для индексации веб-страниц, и до сих пор отлично справляется с этой миссией. Но эффективная навигация в потоке контента требует другого подхода.

Может быть, сервисы закладок?

Проблему навигации частично могут решить сервисы, позволяющие оставлять закладки на веб-страницах, к которым человек планирует вернуться. Этот перспективный рынок только формируется, однако, тут уже появилось несколько заметных игроков.

Так, стартап Heyday.xyz недавно привлек $6,5 млн в первом раунде инвестиций. А сервис Muz.li для дизайнеров и представителей других творческих профессий может похвастаться 500 тысячами пользователей.

Heyday

Еще один интересный проект, помогающий упорядочить потоки и хранение контента — сервис Hints. С помощью NLP-алгоритмов он извлекает и упорядочивает информацию из аудиозаметок, сообщений из мессенджеров и почты, скриншотов с экрана.

Спустя два месяца после запуска Hints привлек инвестиции в размере $835 тыс.

Метод Zettelkasten и Mind Maps

Метод Zettelkasten — система хранения информации в виде карточек, связанных между собой ссылками.

Крупные игроки в форматах Zettelkasten и Mind Maps — это стартапы Roam Research, Obsidian и LogSeq. Их основной функционал заключается в создании связанных заметок, так называемых персональных графов знаний.

Obsidian

Из новых проектов можно отметить Heptabase, в 2022 году привлекшего $500 тыс. от Y Combinator.

Heptabase

Самый же успешный пример фриборда, который вы точно знаете — платформа для работы команд Miro.

Но каждый из этих проектов сосредоточен только на личных заметках. Современный инструмент управления знаниями должен иметь семантический слой, автоматически извлекающий сущности и контекст, создающий связи между заметками и обогащающий их информацией из открытых источников.

Это сделает исследование новой информации, навигацию и систему хранения существующих знаний более эффективными.

Граф знаний как инструмент организации информации

Граф знаний — это база знаний, где хранится информация о сущностях и взаимосвязях между ними. Сущностью или «узлом» могут быть люди, реальные объекты или концепции — все что угодно. 

Например, когда вы набираете в Google «Квентин Тарантино»:

1. вам говорят, что это кинорежиссер;
2. дадут информацию о его карьере и наградах, а ниже будут фильмы, которые он режиссировал.

Это пример извлечения некоторой структурированной информации о сущности Квентина Тарантино из графа знаний.

В корпоративном knowledge management инструменты на основе графов знаний применяются давно (подробно о юзкейсах можно прочитать, например, в этом отчете Deloitte), а один из самых популярных общедоступных графов знаний — Wikidata.

Стартап Golden (привлек $14,5 млн в series A) предоставляет удобный интерфейс для поиска информации в графе знаний. Есть криптонаправление проекта Golden.xyz, задача которого построить всеобъемлющий граф знаний с помощью краудсорсинга. 

Golden 

В конце сентября проект Kumo.ai, помогающий использовать корпоративные данные для построения быстрых и точных прогнозов с помощью графовых нейронных сетей, привлек seed round в размере $18 млн. Основатель проекта — профессор Стэнфордского университета Юрий Лесковец, преподающий курс машинного обучения на графах.

Что в итоге?

Ни один из проектов не предлагает пользователям персонализированную среду управления знаниями с интеграцией сообщества экспертов и общения с ними и одновременно эффективную систему хранения и навигации для контента.

Возможно, будущее продуктов на стыке knowledge management и EdTech лежит как раз в области подобных механик — на стыке опыта Miro, Notion, Wiki и Google.