知识管理的基础——知识作业工效及其研究意义

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1、知识管理的基础——知识作业工效及其研究意义摘要：目前的知识管理研究大多关注于借助外部信息技术手段来提高工作效率，还没有深入知识作业过程进行效率研究。对基础性效率问题的忽视导致一部分企业在知识管理的实践中遭遇失败。知识作业的工作效率是知识管理的基础也是知识经济时代的工效学研究应主要关注的内容。文章探讨了知识作业工效学研究的可行性、技术思路及其对于知识经济时代下知识管理的基础性意义。　　关键词：知识管理；知识作业；工效学；作业效率；人工智能　　一、问题的提出　　知识经济时代的到来使得脑力劳动者大量涌现，知识管理作为知识经济时代的管理（知识管理的广义定义）已成为企业实践和管理学理论研

2、究关注的焦点。不少企业特别是以知识工作者为主的企业，如：惠普、麦肯锡、清华同方等，已经通过建立知识库、内部信息网络建设等知识管理手段极大地提高了企业运行的效率。然而值得注意的是，目前相关研究和实践大多仅关注对于知识这种资源的管理（知识管理的狭义定义）。即便是在这样一种狭义上的研究也主要“侧重于对知识管理的定义、目标和内容、策略与原则以及能支持知识管理的信息技术进行讨论，而对知识管理的具体方法与手段既没有展开，也没有进行系统研究。”　　应当指出，信息化建设对知识资源的管理是知识管理中非常重要的部分，但还不是问题的全部。事实上，在实践中已经有不少企业由于片面强调构建企业内部知识共享

3、平台，建立管理信息系统等技术手段，而忽略企业管理中一些更为基本的问题从而导致其信息化建设失败，不但没有增强企业的竞争力，反而成为企业管理者和员工的负担。在这方面，为数不少的失败的ERP案例就是典型的例子。　　管理的基础问题和核心问题向来是并将永远是工作效率的问题。尽管在经济、社会发展的不同时期，组织系统的输入和输出内容可能完全不同，但人们管理的目的和本质总是追求最少的输入和尽可能多的输出（经济效益或社会效益）。在组织效率中，最为基础的问题是各项作业的效率。100年前，正是基于对体力劳动作业效率的追求和研究，使得管理从经验管理走向科学管理，从而极大地提高了劳动生产率。因此要提高企

4、业效率、实现管理的目标就必须关注企业生产的作业过程以及这些作业过程中的工作效率问题。　　在知识经济时代，知识作业取代体力劳动作业成为最普遍的劳动方式。因而在知识管理中，最基础和核心的问题应当是脑力劳动的工作效率（知识作业工效）问题。为此，应深入知识作业过程进行工作效率研究，否则，如果忽视知识管理中的基础性问题而片面强调外部的技术工具和手段，企业将难以从知识管理中真正获益。而深入作业过程进行研究正是工效学的基本研究方式，知识作业的工效问题既是知识管理的基础问题也是工效学研究应当关注的问题。工效学应开拓其在知识管理的基础性领域——知识作业工效的研究，迎接知识经济时代提出的挑战。但目

5、前的工效学的关注焦点仍在于对操作性体力劳动的效率以及人与机器、环境的适应性研究。即便是涉及知识管理，也大多只从环境对知识工作者身心健康的影响等如何提高脑力劳动者的工作舒适度这样一些角度进行探讨。这一领域的发展与知识经济的时代环境极不协调。知识管理的需要以及工效学本身的发展要求尽快将工效学的关注焦点转移到以脑力劳动为基础的知识作业过程研究中来。　　二、知识作业工效学研究的可行性和基本技术思路　　1．知识作业工效学研究的可行性。　　对知识作业效率的工效学研究就是要深入知识作业的过程，从作业效率的角度研究人如何能够更有效地对知识信息和相关物质资料进行接收，加工与输出，特别不能忽视的是

6、中间的加工过程。由于脑力劳动的复杂性、内隐性、差异性以及难以定量等问题的影响，目前国内外对脑力劳动的研究还只停留在心理学方面的基础性研究以及在人工智能研究方面的应用。在管理学理论和管理实践应用中，人们大多将知识作业过程当作一个“黑箱”，通过关注“黑箱”两端的输入和输出，并凭借外部技术手段来提高其输出，忽略或者说是有意回避了中间的过程（由于脑力劳动过程的复杂性以及相关基础性理论研究的不成熟）。　　知识作业过程的研究虽然复杂，但从目前的“人工智能”和“脑力劳动机械化”的研究现状来看，深入人脑思维过程对知识作业进行研究仍然可行。所谓“脑力劳动机械化”是由首届国家最高科学技术奖获得者吴

7、文俊院士提出的：“用机器代替体力劳动作为人手的延伸可以称之为体力劳动的机械化，用某种设备代替脑力劳动作为人脑的延伸可以称为脑力劳动的机械化”。它实际上是人工智能的一个方面。从目前看来，人工智能的研究正在不断取得突破性的进展。人工智能就其本质讲是对人们已知的、有规律性的思维和行为的模仿，知识作业中人的思维和行为正有此规律性，因而从某种程度上讲人工智能事实上已经对知识作业过程进行了模仿，而这一模仿必然建立在对脑力劳动作业过程进行研究并最终标准化、程序化的基础上。由此，我们可以预见，知识作业的过程