Collaborare – preferibilmente grazie al digitale – è uno degli imperativi a cui le organizzazioni devono fare particolare attenzione. Collaborare in azienda, tuttavia, non è assolutamente semplice.
Con la forza lavoro sempre più distribuita geograficamente, le aziende hanno headquarter e sedi in più località e le partnership non conoscono confini. I team sono localizzati in più aree e non sempre la comunicazione tra le persone è fluida quando il lavoro viene svolto interamente da remoto. Il rischio di frammentare l’informazione è elevato, soprattutto quando le relazioni umane sono ridotte all’osso e la condivisione di conoscenza non viene stimolata o, addirittura, attivata. Inoltre, la presenza di barriere culturali, l’utilizzo inappropriato delle tecnologie, l’assenza di risorse, processi e competenze, ostacolano la produttività del team e dell’intera organizzazione.
I sistemi di Knowledge Management sono pensati per ovviare a tutto ciò e garantire flussi di comunicazioni frequenti e stabili. Tuttavia, senza una cultura della conoscenza è difficile collaborare in azienda.
Dati, informazioni e conoscenza
Alla base della conoscenza ci sono i dati e le informazioni. Grazie a essi prendiamo le decisioni. Più accurati sono, minori sono le probabilità di commettere errori. Spesso però trascuriamo l’insieme di processi e tecnologie necessarie a trasformare questi dati in conoscenza: la business intelligence. Con questo termine si indicano tutti applicazioni, sistemi tecnologici e processi in grado di generare consapevolezza per i decision maker, così da guidarne le scelte strategiche.
Grazie a sistemi esperti basati sulla conoscenza, oggi possiamo analizzare, elaborare e rappresentare i dati applicando le logiche delle reti neurali grazie all’utilizzo di modelli matematici composti da neuroni artificiali che simulano il funzionamento biologico del cervello umano. Tali sistemi esperti sono forme di intelligenza artificiale nate per apprendere, rappresentare la conoscenza e risolvere problemi.
Rappresentare la conoscenza
L’ingente mole di dati che produciamo e l’incapacità di interpretarli sono i principali limiti al processo di trasformazione delle informazioni in conoscenza. Inoltre, l’assenza di processi chiari e automazioni può rallentare ulteriormente la fase di apprendimento ed elaborazione della conoscenza.
I modelli di rappresentazione della conoscenza aiutano il decision maker a indirizzare le scelte e guidare le azioni da attuare. Nei sistemi esperti le reti semantiche costituiscono una rappresentazione tipica basata sull’idea generale di utilizzare come strumento di visualizzazione dei dati un grafo, in cui a ogni nodo è associata un’unità concettuale di ogni tipo. Semplificando: quando cerchiamo la parola “neve” associamo una serie di relazioni come acqua, freddo, ghiaccio, bianco, inverno. Tale rappresentazione è nota anche come grafo della conoscenza. Si tratta di grafici efficaci che illustrano legami e relazioni tra entità che appartengono a un dominio di conoscenza.
Portali come Google sfruttano questa funzione di ricerca semantica per fornire agli utenti delle risposte precise e complete, anticipando in alcuni casi altre risorse offerte dal web. Hai mai cercato su Google “Gioconda” o “Monna Lisa”? Oltre ai classici link di Wikipedia sempre in cima, sulla parte destra della pagina web troverai delle ricerche correlate. Perché – ad esempio – tra i vari quadri suggeriti c’è il famoso dipinto “La ragazza col turbante”? L’opera d’arte di Jan Vermeer è conosciuta anche come la “Monna Lisa olandese” o la “Monna Lisa del Nord”.
In altri termini, la ricerca semantica alla base di Google genera risorse collegate che facilitano l’attività di esplorazione del web. E se tutto ciò fosse possibile anche in azienda? E se la ricerca di file, documenti e altre risorse fosse supportata da rappresentazioni di questo genere così da garantire reattività? E se sfruttassimo le reti neurali per la visualizzazione dei dati provenienti dal mercato così da anticipare le mosse dei nostri competitors? E se tutto ciò fosse automatizzato da processi che offrono costantemente input e suggerimenti così da adattarsi facilmente ai cambiamenti?
Microsoft Graph, oltre a esser l’accesso alla business intelligence dell’azienda, ti consente di creare applicazioni per organizzazioni e utenti che interagiscono con una grande mole di dati.
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