Software-Überlegungen
Alle nötigen Funktionalitäten, um Intelligent Swarming zu unterstützen, gibt es bereits. Zu dem Zeitpunkt, zu dem wir das hier schreiben, ist es allerdings noch nicht in eine vollständige Plattform integriert. Bisherige Umsetzungen von Intelligent Swarming haben eine Werkzeugsammlung spezifischer Swarming-Funktionen genutzt und mussten sich selbst um die Integration dieser Werkzeuge kümmern - oder sie nicht-integriert benutzen.
Wir finden immer mehr Belege dafür, dass der Erfolg der initialen Einführung einen Fokus auf die Mitarbeiter braucht: auf das Verständnis der Wissensarbeiter, warum wir etwas machen, ihre Akzeptanz der Konzepte und Prozesse und ganz besonders auf ihre Verhaltensweisen. Langfristiger Erfolg wird durch kontinuierliche Verbesserung der benötigten Funktionen, Automationen und Integrationen ermöglicht. Wie im Umsetzungs-Abschnitt besprochen, wollen wir bei den Mitarbeitern und den Prozessen anfangen: etwas Erfahrung mit unseren aktuellen Kollaborations-Funktionen sammeln und händische Prozesse für die Fähigkeitsprofile entwickeln. Es ist wichtig, dass wir ein wenig Erfahrung mit dem Prozess haben, sogar einem hauptsächlich manuellen, bevor wir neue Technik einkaufen gehen. Software zu kaufen, bevor wir Erfahrung mit dem Prozess haben ist ein bisschen wie Kleidung zu kaufen, ohne unsere Größe zu kennen.
Die nachstehenden Informationen sollen als Ausgangspunkt diesen. Jede Organisation wird einzigartige Anforderungen haben und ihre eigenen Nachforschungen anstellen müssen, wenn sie Technik-Optionen vergleicht. Außerdem wird jede Organisation in die Integration der verschiedenen erfolgsentscheidenden Funktionen investieren müssen.
Funktions-Anforderungen
Nachfolgend ist eine Liste typischer Funktionsanforderungen, die in einer Intelligent Swarming Design Session oft auftreten:
- Fähigkeitsprofile
- Identität, Fähigkeiten/Kompetenzen, Interessen, Präferenzen und Reputation reflektieren
- automatisierte Fähigkeitsprofile die sich von den Inhalten, mit denen ich interagiere (Anfragen, Wissensartikel, Dokumentationen) ableiten und pflegen
- Möglichkeit, alle Nachfragen/Aufgaben, die für mich relevant sind (basierend auf meinem Profil) einzusehen
- Aus jeder "Warteschlange"
- zugewiesen oder nicht zugewiesen (offen)
- Möglichkeit, nach Hilfe zu fragen/ meine Hand zu heben
- Möglichkeit einer bestimmten Person oder kleinen Gruppe eine bestimmte Frage zu stellen
- Möglichkeit, sich Gruppen anzuschließen
- Möglichkeit, Hilfeanfragen zu sehen und zu beantworten, die für mich relevant sind
- Möglichkeit, unaufgefordert Hilfe für Probleme/Aufgaben anzubieten, die für mich relevant sind
- Möglichkeit, den Status und die Verfügbarkeit anderer einzusehen
- Möglichkeit, offene Hilfegesuche und alte Hilfegesuche einzusehen
- Konfiguration je Team
- Interaktionsmöglichkeiten
- Möglichkeit, "Kollaborationsräume" für zwei oder mehr Leute zu erschaffen, um an einem Problem zu arbeiten und Dokumentation zu sammeln/speichern (einschließlich des Fragenden)
- Kennzahlen ermöglichen:
- Zeit: Eröffnung der Anfrage bis zum Hilfegesuch
- Häufigkeit Hilfegesuche
- Häufigkeit Hilfsangebote: ungefragt und gefragt
- Häufigkeit, mit der nach jemandem gefragt wird (Name)
- Alter unbeantworteter Anfragen
- Zahl unbeantworteter Anfragen
- Rückmeldung vom Fragenden zur erfolgten Hilfe
- Rückmeldung von Antwortenden zum Fragenden
- Wer arbeitet mit wem und wie oft (Ergebnisse der ONA)
Die oben aufgeführten Funktionen zu haben ist wichtig, aber genauso wichtig ist die Integration dieser Funktionen in die Benutzeroberfläche der Wissensarbeiter, egal ob es sich dabei um ein CRM oder ein Vorgangsverwaltungs-Programm handelt. Es den Wissensarbeitern leicht zu machen, das Richtige zu tun, ist ein wichtiger Teil des Erhalts der Vorteile von Swarming.
Aufkommende Digitale Automatisierung
Wir sehen große Möglichkeiten, die Hebelwirkung von digitalen Automationsfunktionen zu nutzen umd einige dieser Funktionen zu automatisieren, sowie Möglichkeiten, die Fähigkeiten unserer Wissensarbeiter zu erweitern. Digitale Automation ist ein Begriff, den wir benutzen, um ein breites Spektrum an digitalen Funktionalitäten zu beschreiben, einschließlich automatischer Datenklassifizierung, Empfehlungen, Vorhersagen und Optimierungen. In einem Versuch diese Fähigkeiten zu nutzen, engagieren Mitgliedsunternehmen Data Scientists als Schlüsselfiguren in ihrem Infrastruktur-Design. Data Scientists verstehen die Werkzeuge, Modelle und Techniken, die mit elaborierter Textanalyse, Maschinenlernen, neuronalen Netzen und künstlicher Intelligenz (um nur einige zu nennen) assoziiert sind. Zwei Dinge, die wir beobachtet haben, die notwendig sind um die Expertise von Data Scientists zu nutzen sind ein klares Unternehmensziel (oder eine Problemstellung) und gute Daten. Die KCS-Methodologie wird von Mitgliedsunternehmen, die erfolgreich digitale Automation umgesetzt haben, oft als erfolgskritische Komponente zitiert; das durch die KCS Prozesse erfasste und gepflegte Wissen ist der Weg zu guten Daten.