Por David Griffiths
*publicado originalmente em www.goodlifeworkproject.com.
*publicado originalmente em www.goodlifeworkproject.com.
Seu programa de Gestão do Conhecimento (GC) está usando insights orientados por dados que criam capital de inteligência e o que você está fazendo para vincular isso às Lições aprendidas?
Fonte da Imagem: www.goodlifeworkproject.com
"Se pudéssemos saber primeiro onde estamos e para onde estamos tendendo, poderíamos então julgar melhor o que fazer e como fazer." (Abraham Lincoln, House Divided Speech)
Atualmente estou trabalhando com uma empresa global de alimentos e bebidas e rapidamente ganhei o apelido de 'Data Dave'. Quero insights, inteligência que cria valor. Alguns podem chamar isso de Capital de Inteligência. Sem esses insights, como podemos saber onde estamos ou para onde estamos indo? Sem esses insights, somos cegos. Alguns podem dizer que somos cegamente ignorantes porque os dados e percepções estão lá, se ao menos pudéssemos vê-los.
"Capital de inteligência é, em essência, a informação, evidência e visão que uma organização coletivamente acessa, circula e age sobre". ( MRS.org.uk )
GC Orientada por Insights
A gestão do conhecimento tem que ser das pessoas, para as pessoas; GC é uma função do PEST (veja abaixo). Portanto, eu quero saber o que está acontecendo em um determinado tempo e espaço. O que um determinado grupo de pessoas está pensando, vendo, ouvindo, dizendo, sentindo em um determinado momento? O que é que eles sabem e, mais importante, não sabem?
GC é uma função PEST. Fonte da Imagem: www.goodlifeworkproject.com
Para criar dados significativos e valiosos para insights, você precisa de dados confiáveis. Dados confiáveis requerem ferramentas confiáveis de coleta de dados que podem cruzar as fronteiras organizacionais, permitindo a harmonização e exploração em escala.
Se você está se perguntando sobre o que estou falando, pense em um modelo de Lições aprendidas de gerenciamento de projetos. Suponha que suas equipes de projeto usem modelos diferentes de acordo com sua posição no negócio. Nesse caso, seus dados carecem de harmonia (comparando maçãs com maçãs), portabilidade (movimento entre limites) e escalabilidade (ações significativas de abrangência de limites).
Se você está se perguntando sobre o que estou falando, pense em um modelo de Lições aprendidas de gerenciamento de projetos. Suponha que suas equipes de projeto usem modelos diferentes de acordo com sua posição no negócio. Nesse caso, seus dados carecem de harmonia (comparando maçãs com maçãs), portabilidade (movimento entre limites) e escalabilidade (ações significativas de abrangência de limites).
"O maior problema para qualquer [organização] é desenvolver ao máximo seus recursos. A solução deste problema envolve um conhecimento profundo de todos os recursos - naturais, intelectuais, manuais e financeiros - e um conhecimento profundo de todos os meios de aproveitá-los ao máximo". (Nutting, 2018)
Os 7 Vs para dados rápidos para o conhecimento
Para desenvolver um programa de GC baseado em insights que seja significativo e valioso, você precisará de:
- Velocidade - dados rápidos, rapidamente coletados e apresentados
- Confiabilidade - não apenas em termos da ferramenta de coleta de dados, mas em termos de variáveis como o tamanho da amostra para representar um insight válido (por exemplo, ver a lei dos grandes números e regressão à média )
- Variedade de requisitos ; ou seja, representa a população e, portanto, cria valor .
- Para ser visto (por exemplo, conhecido e visível em um painel KM).
- Em última análise, os dados precisam levar a percepções viáveis .
7 Vs and FAIRR Value. Fonte da imagem: https://www.k3cubed.com
Insights de lugares improváveis
Como profissão, a Gestão do Conhecimento precisa de uma maior consciência dos dados significativos e valiosos gerados em uma organização. Por exemplo, pegue um Programa de Desenvolvimento de Gerenciamento dentro de uma Universidade Corporativa projetado para gerentes em unidades de negócios globais.
Aqui, o Gerenciamento do Conhecimento pode trabalhar com a equipe de Aprendizagem e Desenvolvimento para aprimorar e acessar dados de insight. Por exemplo, os gerentes realizam micro-experimentos para melhorar a profundidade, integridade e segurança do aprendizado (realização de aprendizagem ou aprendizado para a ação para causar impacto). Esses micro-experimentos estão relacionados a desafios e oportunidades em seus locais de trabalho, que trazem percepções sobre as pessoas e suas experiências em um determinado tempo e espaço. O micro-experimento resulta em um registro reflexivo (pense nas lições aprendidas), construído usando princípios de aprendizagem de adultos que coleta dados sobre a razão do experimento, ações, impacto e resultados. O valor para o autor é que o registro reflexivo está vinculado à estrutura de competência de liderança, criando evidências para processos de avaliação in/formal e o esquema de bônus anual: quanto melhor o modelo (ferramenta de coleta de dados), melhores serão os insights.
Os dados do registro reflexivo são “maná” do céu da GC, alimentando percepções que amplificam o capital de inteligência e, portanto, a influência da GC dentro do negócio. No entanto, ele precisa de uma boa ferramenta de coleta de dados.
Aqui, o Gerenciamento do Conhecimento pode trabalhar com a equipe de Aprendizagem e Desenvolvimento para aprimorar e acessar dados de insight. Por exemplo, os gerentes realizam micro-experimentos para melhorar a profundidade, integridade e segurança do aprendizado (realização de aprendizagem ou aprendizado para a ação para causar impacto). Esses micro-experimentos estão relacionados a desafios e oportunidades em seus locais de trabalho, que trazem percepções sobre as pessoas e suas experiências em um determinado tempo e espaço. O micro-experimento resulta em um registro reflexivo (pense nas lições aprendidas), construído usando princípios de aprendizagem de adultos que coleta dados sobre a razão do experimento, ações, impacto e resultados. O valor para o autor é que o registro reflexivo está vinculado à estrutura de competência de liderança, criando evidências para processos de avaliação in/formal e o esquema de bônus anual: quanto melhor o modelo (ferramenta de coleta de dados), melhores serão os insights.
Os dados do registro reflexivo são “maná” do céu da GC, alimentando percepções que amplificam o capital de inteligência e, portanto, a influência da GC dentro do negócio. No entanto, ele precisa de uma boa ferramenta de coleta de dados.
Os insights começam com a ferramenta de coleta
Uma ferramenta de coleta de dados bem construída pode revelar insights sobre Crenças, Atitudes, Habilidades, Conhecimento, Experiência e Talento , vinculando-os a ações, impacto e resultados - variáveis de pensamento como Segurança, Tempo, Inovação, Qualidade, Custo, Experiência.
Dê uma olhada no seguinte modelo de lições aprendidas de projeto (registro reflexivo) de um projeto no qual trabalhei com a E.ON Energy em 2016.
Dê uma olhada no seguinte modelo de lições aprendidas de projeto (registro reflexivo) de um projeto no qual trabalhei com a E.ON Energy em 2016.
Fonte da Imagem: Dr. David Griffiths, 2021.
Fonte da Imagem: Dr. David Griffiths, 2021.
As lições aprendidas deixam os alunos pensando, qual é o ponto ou e daí? Nesse caso, você tem uma oportunidade significativa de criar algo mais poderoso. Aqui, ajudei a E.ON a desenvolver insights de KM mais poderosos usando um modelo (abaixo), o que resultou em um novo site do SharePoint (veja o vídeo).
Fonte do Vídeo: Dr. David Griffiths
Você pode ver a diferença na ferramenta de captura de dados e o que ela significa para os insights de conhecimento e a criação de capital de inteligência?
Voltando à minha pergunta inicial: seu programa de GC está usando insights baseados em dados que criam capital de inteligência e o que você está fazendo para vincular isso às Lições aprendidas?
Voltando à minha pergunta inicial: seu programa de GC está usando insights baseados em dados que criam capital de inteligência e o que você está fazendo para vincular isso às Lições aprendidas?
Sobre o Autor: David Griffiths, PhD (Edin), MSc (Edin), CMgr FCMI é um conhecido palestrante internacional, consultor, conselheiro e fundador da K3-Cubed Limited. A K3 é uma empresa financiada por Pesquisa e Inovação da Universidade de Edimburgo, com foco em soluções de consultoria e benchmarking para organizações que enfrentam desafios nas áreas de Gestão do Conhecimento, Gestão da Mudança e Liderança Transformacional. Aproveitando o poder da ciência para os negócios, David entregou mais de 125 engajamento em 17 países para algumas das marcas mais conhecidas do mundo em setores como manufatura, tecnologia, energia, construção, farmacêutica, saúde. David também trabalhou extensivamente no setor público, incluindo um briefing do governo do Reino Unido para o Departamento de Comércio Internacional sobre liderança em tempos complexos. David é PhD em Gestão do Conhecimento e MSc em Gestão de Treinamento e Desenvolvimento, ambos pela Universidade de Edimburgo. David também é Chartered Fellow do Chartered Management Institute. David tem sido consistentemente reconhecido como um influenciador mundial na área de Gestão do Conhecimento. O trabalho de David também ganhou o Prêmio Emerald Literati Network de Excelência em Pesquisa. Ele foi listado como um dos 10 maiores influenciadores de Gestão do Conhecimento do mundo. David participou do KM Brasil 2021, como Keynote Speaker no dia 14 de setembro de 2021.
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