Знание как актив: почему ISO решил регламентировать то, что нельзя потрогать

В 2018 году вышел первый в своём роде международный стандарт ISO 30401 «Системы менеджмента знаний — Требования». Его задача — дать организациям любого размера и профиля единый каркас для того, чтобы знание из спонтанного, случайного явления превратилось в управляемый актив: создавалось, сохранялось, передавалось и применялось системно, а не зависело от того, кто из сотрудников что помнит. Стандарт задаёт требования к политике, ролям, процессам, документированию, оценке эффективности и постоянному улучшению системы управления знаниями по той же логике, что и другие стандарты серии ISO по системам менеджмента. Сегодня документ проходит период пересмотра: помимо основного текста 2018 года уже выпущены два дополнения (2022 и 2024 годов), а на подходе — новая редакция стандарта, работа над которой уже идёт.

Сам ISO 30401 определяет знание достаточно широко — как человеческий или организационный актив, который позволяет принимать эффективные решения и действовать в конкретном контексте. Знание может быть индивидуальным, коллективным или организационным, и приобретается оно через обучение или опыт. Это определение сознательно не делит знание на подтипы, оставляя простор для более детальных моделей — а таких моделей в теории управления знаниями накопилось немало.

Самое известное разделение принадлежит философу Майклу Полани и различает явное (эксплицитное) и неявное (тацитное) знание.

Явное знание — то, что можно сформулировать словами, цифрами или схемами: инструкции, регламенты, отчёты, базы данных. Оно легко передаётся и хранится.

Неявное знание, напротив, укоренено в личном опыте и действии: это интуиция эксперта, «чувство» процесса, узнавание знакомой ситуации — то, что сложно облечь в слова, но что определяет качество решений.

Именно вокруг взаимодействия этих двух типов знания и выстроена вся современная теория управления знаниями, включая логику самого стандарта ISO 30401.

В 1995 году японские исследователи Икудзиро Нонака и Хиротака Такеучи предложили модель SECI — цикл, объясняющий, как в организации создаётся новое знание через постоянное взаимодействие явного и неявного знания. Модель состоит из четырёх механизмов конверсии:

Социализация (тацитное → тацитное). Передача опыта через наблюдение, подражание и совместную практику — классический пример: обучение подмастерья у мастера.

Экстернализация (тацитное → явное). Облечение интуиции и опыта в слова, метафоры, схемы — создание инструкций, карт процессов, регламентов.

Комбинация (явное → явное). Соединение уже кодифицированных знаний друг с другом: обмен документами, синтез отчётов, построение концептуальных схем.

Интернализация (явное → тацитное). Усвоение формализованного знания через практику, когда оно превращается в интуитивный навык.

Эти четыре механизма не завершаются разово, а образуют спираль: знание проходит цикл снова и снова, и с каждым витком взаимодействие между явным и неявным знанием усиливается, порождая всё более зрелые организационные компетенции.

Понятие «ба» пришло из японской философии — его предложил Китаро Нисида, а Нонака вместе с Ноборо Коно адаптировали идею для теории управления знаниями в 1998 году.

«Ба» — это общее контекстуальное пространство, в котором рождаются отношения между людьми и происходит обмен или создание знания. Оно может быть физическим (переговорная, цех, общая рабочая зона), виртуальным (почта, чат, совместная платформа) или ментальным (общие идеи, ценности, разделяемый опыт). Ключевая особенность подхода — акцент смещён с самого знания на человека как его носителя и на пространство взаимодействия между людьми.

Нонака и Коно выделили четыре типа «ба», построив их на двух осях — тип взаимодействия (индивидуальное или коллективное) и характер контакта (личный или виртуальный). Каждый тип соответствует одному из этапов спирали SECI:

Originating Ba (порождающее). Личный, индивидуальный контакт, где люди делятся чувствами, эмоциями и опытом лицом к лицу — здесь неформально передаётся культура организации.

Interacting / Dialoguing Ba (диалоговое). Коллективный личный контакт, где через диалог тацитное знание отдельных людей превращается в явное.

Systemizing / Cyber Ba (систематизирующее). Коллективное виртуальное пространство, где уже кодифицированное знание комбинируется с другим явным знанием — базы данных, интранеты, совместные документы.

Exercising Ba (упражняющее). Индивидуальное виртуальное пространство, где явное знание усваивается через практику и снова становится интуитивным навыком.

Классика вроде SECI и «Ба» появилась в 1990-е, но дисциплина не стояла на месте. Вот основные направления, возникшие уже в этом веке:

Cynefin (Дэйв Сноуден). Фреймворк для принятия решений в зависимости от типа ситуации — ясной, сложной, комплексной или хаотичной, — критикующий линейность классических моделей знания.

Personal Knowledge Mastery, PKM (Гарольд Ярше). Смещение фокуса с организации на индивида: как человек сам ищет, осмысляет и делится знаниями в условиях непрерывного информационного потока.

Working Out Loud (Джон Степпер). Практика открытой работы, когда процесс делают видимым для коллег в реальном времени, а не документируют постфактум.

Knowledge Ecosystems / Radical Knowledge Management. Взгляд на знание как на живую экосистему, а не управляемый актив, с акцентом на устойчивость организаций в нестабильной среде.

KM + ИИ. Использование больших языковых моделей, графов знаний и RAG-систем для извлечения и структурирования знания напрямую из рабочей активности — самое молодое и быстро растущее направление.

Появление больших языковых моделей — это не просто ещё один инструмент в ряду прежних технологий управления знаниями, а потенциальный сдвиг в самой механике дисциплины. Классическое узкое место всей теории — экстернализация: люди с трудом формулируют словами то, что знают интуитивно. Именно на этот барьер и направлена основная масса современных исследований.

Извлечение неявного знания через диалог. Разрабатываются ИИ-агенты, которые через целенаправленные вопросы помогают эксперту сформулировать то, что обычно остаётся недокументированным.

Оценка знаний по цифровому следу. Исследуется, можно ли по логам переписки и рабочей активности определить, чем именно владеет конкретный сотрудник, не дожидаясь, пока он сам это документирует.

Обновлённые модели знания под ИИ. Появляются переработки спирали SECI, где генеративный ИИ встраивается в каждый из четырёх этапов — от совместных сессий обмена опытом до автоматической комбинации разрозненных документов в единую базу.

Концепция «ИИ как эпистемический партнёр». Формируется идея, что роль ИИ — не просто зафиксировать уже сложившееся явное знание, а дополнять сам процесс человеческой интерпретации, оставаясь партнёром, а не заменой этого процесса.

При всём многообразии моделей — от спирали Нонаки до фреймворков вроде Cynefin — их объединяет одна общая мысль: знание не тождественно информации, потому что рождается из акта собственного осмысления. Это то самое действие рефлексии, о котором говорится и в самой модели SECI: превращение опыта в знание требует, чтобы кто-то остановился, соотнёс новое с уже известным и сделал вывод сам. Искусственный интеллект способен ускорить сбор, структурирование и даже частичное извлечение неявного опыта, но если организация начинает воспринимать сгенерированный им текст как готовый заменитель собственного понимания, теряется именно тот шаг, который и делает информацию знанием. Подмена рефлексии удобным резюме — это не сокращение пути к знанию, а способ его не получить вовсе.