Cela demande du temps : démystifier 8 mythes sur la gestion des connaissances

L’attaque menée par le Hamas contre Israël à la fin de l’année dernière a été qualifiée de plus grand échec du renseignement militaire depuis le 11 septembre. Dans les deux cas, les agences de renseignement ont été incapables de rassembler des informations critiques qui pourraient les alerter d’une menace imminente. Les spécialistes de la communauté du renseignement avaient de nombreux indices quant à l’imminence d’une attaque, mais ils n’ont pas été en mesure d’intégrer rapidement ces informations et de prédire avec précision les conséquences désastreuses. Même si les données étaient abondantes, il était difficile d’en tirer un sens à travers un dialogue ouvert.

Pour résoudre ces problèmes, les États-Unis ont créé le Département de la sécurité intérieure après les attentats du 11 septembre et ont mis en œuvre un certain nombre de réformes pour coordonner la collecte, le partage et l’analyse des renseignements. Ces réformes ont été efficaces et aucune attaque terroriste étrangère n’a eu lieu depuis lors sur le sol américain. Cependant, le défi de l’adaptation aux stratégies des terroristes et des États voyous demeure. En particulier, la quantité de données inondant les agences de renseignement militaire augmente rapidement.

Le général Stanley McChrystal, ancien commandant du Commandement des opérations spéciales conjointes, a déclaré :  » Le problème historique du manque d’informations de l’armée s’est transformé en un nouveau défi : gérer une quantité énorme d’informations.  » Comme pour résoudre un puzzle d’images de 1 000 pièces, nous devons identifier et collecter rapidement les données pertinentes nécessaires pour comprendre avec précision une situation. »

À l’aube de l’IA générative, les autorités administratives des entreprises continuent de préconiser les concepts prêts à l’emploi d’« organisations apprenantes » et de « gestion des connaissances ». La gestion des connaissances vise à améliorer les processus métiers, mais le battage médiatique qui l’entoure peut parfois éclipser ce qui pourrait être ses dérivés les plus précieux. Il s’agit de la manière dont les dirigeants et les employés rassemblent leurs connaissances dans la poursuite de leurs missions.

Définir un corpus de connaissances

L’agrégation des connaissances est un processus dynamique et créatif consistant à rassembler des informations diverses et souvent contradictoires à partir de sources de données numérisées et non numériques, tant à l’intérieur qu’à l’extérieur de l’organisation. Vous devrez rechercher, combiner et synthétiser activement des informations pour générer de nouvelles idées et perspectives. La collecte de connaissances nécessite une culture qui reconnaît la nature imprévisible et parfois contingente de la création de connaissances et encourage le partage ouvert de l’information.

Comment fonctionne réellement un ensemble de connaissances

Pour comprendre en profondeur pourquoi les entreprises échouent dans la collecte de connaissances, nous devons d’abord comprendre comment se produit la collecte de connaissances. Pour ce faire, nous devons commencer par quelques concepts de base.

Les données sont des faits bruts non organisés tels que des chiffres, du texte et des images qui, à eux seuls, n’ont ni contexte ni signification.

Cela vient de l’organisation, du traitement et de la contextualisation des données pour leur donner du sens et de la pertinence. Cela permet de répondre à des questions spécifiques telles que « qui », « quoi », « quand » et « où ».

Les connaissances sont créées grâce à un processus systématique de collecte, de synthèse, d’analyse et d’interprétation d’informations pour acquérir un niveau plus élevé de compréhension d’un problème ou d’un comportement.

La méthode scientifique est la référence en matière de production de connaissances. À partir d’observations (données), les scientifiques développent des hypothèses claires et précises qui fournissent des explications possibles aux phénomènes observés. Les scientifiques mènent ensuite des expériences pour tester leurs hypothèses, rassembler et analyser des informations et tirer des conclusions qui soutiennent ou réfutent l’hypothèse. La méthode scientifique promeut une approche systématique et transparente de la production de connaissances.

Pour prendre l’exemple du monde des affaires, les principaux producteurs mondiaux de grains de cacao et de café cultivent, sèchent et moudent des grains. Étant donné que les différents concasseurs ont des volumes de production différents, la direction de l’entreprise a pensé que l’étude de ces différences pourrait fournir des connaissances précieuses. Chaque mois, les données de tous les concasseurs sont agrégées et les concasseurs à production élevée et faible sont identifiés. Une « équipe de tigres » d’ingénieurs est alors dépêchée pour enquêter sur la cause de la différence. Un ingénieur a passé plusieurs semaines à observer une machine particulièrement productive. Un jour, un ingénieur et un opérateur de machine se présentèrent au même endroit au même moment. L’ingénieur a remarqué que l’opérateur avait allumé la machine avant de boire son café du matin et avait ensuite commencé à faire fonctionner le moulin 15 minutes plus tard. Les ingénieurs ont émis l’hypothèse que l’augmentation de la production était due au fait que les machines pouvaient se réchauffer. Par conséquent, nous avons testé cette hypothèse en permettant à certaines machines de l’installation de se réchauffer et en interdisant à d’autres de se réchauffer. Le broyeur chauffé a donné le rendement le plus élevé. Ces connaissances, acquises grâce à l’observation, à la réflexion, à la recherche et à l’interaction sociale, ont conduit à une nouvelle politique à l’échelle de l’entreprise, « Chauffer le broyeur pendant 15 minutes », ce qui a généré des millions de dollars de bénéfices supplémentaires sans frais supplémentaires.

Bien qu’elle soit très éloignée de l’industrie du café, la mafia est une autre organisation commerciale qui s’appuie sur les connaissances collectives pour améliorer ses résultats. Notre livre, Relentless: The Forensics of Organized Crime Business Practices, décrit la routine quotidienne d’un agent infiltré du FBI infiltrant un syndicat du crime new-yorkais. Les gangs se sont réunis dans leur club social privé pour discuter d’éventuels crimes cette nuit-là. Ils discutaient de la manière de revendre les bijoux, fourrures et autres biens volés. Cette action de routine permet à chaque criminel de fournir des informations sur les objets pouvant être volés, aux autres membres de fournir des informations sur les activités des forces de l’ordre et aux autres membres de fournir des informations sur la manière de revendre les objets volés. Les connaissances ont été regroupées sous forme de saisie. Les connaissances accumulées au cours d’une seule journée ont permis d’informer les décideurs des organisations criminelles sur les activités de la nuit.

Certaines façons d’acquérir des connaissances sont plus fortuites. Par exemple, les chercheurs de Penn Medicine et lauréats du prix Nobel Katrin Carrico, Ph.D., et Drew Weissman, Ph.D., ont découvert une collaboration fortuite qui a conduit à l’invention révolutionnaire de l’ARNm. Il a été révélé que cela avait commencé par une conversation informelle. un débat sur l’usage.

Le hasard est la découverte involontaire de nouvelles connaissances, idées et solutions qui conduisent à des découvertes révolutionnaires. La création de connaissances par hasard nécessite la capacité de reconnaître la valeur des découvertes inattendues. Les dirigeants doivent être motivés à générer de nouvelles connaissances en explorant des territoires inconnus et en profitant de découvertes fortuites.

8 mythes sur la gestion des connaissances

Maintenant que nous avons expliqué certains des concepts de base qui sous-tendent l’agrégation des connaissances, nous allons discuter des mythes et idées fausses courants qui empêchent de nombreuses entreprises de tirer le meilleur parti d’un processus d’agrégation des connaissances robuste.

Mythe 1 : La gestion des connaissances est la même chose que la collecte de connaissances.

La gestion des connaissances est un processus métier qui collecte, organise, stocke et diffuse systématiquement les connaissances au sein d’une organisation. Il se concentre sur l’amélioration de l’apprentissage, de la prise de décision et de l’innovation en préservant et en exploitant les ressources de connaissances existantes. Ce processus est similaire à la gestion des actifs corporels et se concentre sur l’utilisation et la répartition efficaces des ressources au sein d’une organisation.

Le terme « collecte de connaissances » n’est pas aussi largement reconnu que celui de « gestion des connaissances ». La collecte de connaissances est un concept plus large qui inclut la gestion des connaissances. L’agrégation des connaissances est le processus de collecte et d’obtention d’informations à partir d’une variété d’informations provenant de diverses sources. D’un autre côté, la « gestion des connaissances » signifie gérer des quantités connues telles que les stocks, et ne prend pas en compte le processus collectif de création de connaissances ou le hasard.

Medtronic est une entreprise qui comprend cette différence. La société, qui développe et vend une grande variété de produits de santé, notamment des pompes à insuline, des défibrillateurs automatiques implantables et des implants et dispositifs rachidiens, consacre des ressources importantes à l’interaction avec les professionnels de la santé et utilise ces informations pour éclairer les intentions de Medtronic. . Les ingénieurs, la haute direction et les scientifiques de Medtronic combinent les informations fournies par les clients avec d’autres informations sur les réglementations gouvernementales, les processus de fabrication et les nouvelles technologies pour examiner les stratégies à long terme, les budgets de recherche et développement et les plans d’investissement en capital. De nouvelles connaissances sont créées lorsque des centaines d’informations détenues par les nombreux employés de Medtronic sont « intégrées » et transmises aux bons décideurs, plutôt que d’être gérées.

L’agrégation des connaissances exige que les dirigeants comprennent les différentes sources de nouvelles informations et conçoivent des processus internes qui divulguent ouvertement les informations personnelles aux parties prenantes tant à l’intérieur qu’à l’extérieur de l’organisation. Par exemple, des camps de formation hors site pour la planification de nouveaux produits et des revues commerciales trimestrielles peuvent être des moyens efficaces de consolider les connaissances.

Mythe 2 : Les employés partagent librement des informations, conduisant à un corpus collectif de connaissances.

Dans une culture d’entreprise qui donne la priorité à la réussite individuelle plutôt qu’à la réussite collective, l’information devient un atout personnel plutôt qu’une ressource à partager. Les travailleurs du savoir exploitent souvent des informations non publiques à des fins personnelles. En n’offrant pas d’incitations financières et non financières claires pour le partage d’informations, ces organisations découragent inconsciemment les employés de monopoliser l’information pour la sécurité de l’emploi, l’avancement de carrière et le maintien d’un avantage concurrentiel sur leurs collègues. Favoriser une culture de confiance, de coopération et des incitations claires au partage d’informations est essentiel pour créer un environnement dans lequel les individus se sentent libres de fournir des informations.

Avant que Satya Nadella ne devienne PDG en 2014, Microsoft disposait d’un système toxique d’informations et de produits cloisonnés, de classements forcés des employés qui imposaient une concurrence acharnée et d’une politique de bureau effrénée. Nadella a reconnu que pour permettre l’innovation, la culture devait être reconstruite autour de nouvelles valeurs encourageant l’apprentissage, le partage et la collaboration. Lui et son équipe de direction ont libéré leur curiosité pour susciter un nouvel « état d’esprit de croissance » et favoriser le partage d’informations et la résolution de problèmes interfonctionnels.

Nadella a dirigé l’équipe de direction de Microsoft lors de hackathons à l’échelle de l’entreprise qui ont rassemblé des dizaines de milliers d’employés pour réfléchir ensemble, partager leurs connaissances et inspirer l’innovation. La capitalisation boursière de Microsoft a grimpé en flèche dans les années qui ont suivi l’arrivée de Nadella, en partie parce que Nadella a inspiré une nouvelle réflexion sur l’ensemble des connaissances.

Mythe 3 : L’IA générative peut résoudre les problèmes d’assemblage de connaissances

L’IA est certes une technologie de rupture, mais elle ne constitue qu’une partie de l’ensemble des connaissances. L’IA, en particulier les modèles linguistiques à grande échelle (LLM) comme ChatGPT, ne peut utiliser que des données numérisées provenant de texte, d’images et d’audio. Même si la quantité de données numérisées est vaste et croissante, elle ne représente encore qu’une petite fraction de la quantité d’informations numérisées et non numérisées combinées. Tout le monde a des données non numérisées dans son cerveau. Ce sont des milliards de données sur tout ce que nous avons vécu. Notre réseau neuronal biologique passe au crible et traite toutes les entrées qu’il reçoit.

Lorsqu’un responsable Medtronic regarde un neurochirurgien installer un implant Medtronic, des informations sont créées dans le cerveau du responsable. Ces informations ne sont pas disponibles sur le Web et ne sont pas accessibles par LLM. En d’autres termes, l’IA peut aider à identifier des modèles dans les données numérisées, mais elle présente des limites lorsqu’une grande partie des informations est détenue par des individus sous la forme de conversations, d’expériences et d’impressions passées. Jusqu’à l’avènement des interfaces cerveau-ordinateur capables de transférer des données et des informations contenues dans les neurones du cerveau humain vers le cloud, nous compterons sur les humains pour acquérir des connaissances. Parallèlement, l’IA générative améliorera considérablement le processus, le rendant plus efficace et efficient.

Mythe 4 : Le travail à distance facilite l’agrégation des connaissances

Le travail à distance est une tendance de transformation accélérée par le confinement dû au COVID-19, et il promet flexibilité, commodité et un meilleur équilibre entre vie professionnelle et vie privée. Cependant, cela devient également un facteur qui freine l’agrégation des connaissances au sein d’une organisation.

Les économistes parlent de « retombées de connaissances » qui se produisent par hasard sur les lieux de travail et dans les contextes sociaux. Ces effets d’entraînement se produisent lorsque les gens se réunissent pour échanger des idées. Un ingénieur de Tesla a déclaré à propos de la valeur des réunions en face à face : « Les membres de l’équipe[Tesla]Autopilot sont assis ensemble tout le temps, les idées circulent et ce qu’ils font en équipe est meilleur que ce que chaque membre pourrait faire seul. » Il souligne également que c’est pourquoi Elon Musk préfère le travail en personne au travail à distance (Elon Musk de Walter Isaacson, p. 519). Les chercheurs ont également découvert que les inventeurs génèrent davantage de brevets lorsqu’ils vivent plus près des autres inventeurs.

Les rencontres fortuites sont importantes pour les activités créatives, innovantes ou non conventionnelles. Edward Glaser, économiste à l’université de Harvard, a déclaré : « Beaucoup des grandes réalisations de la civilisation humaine sont le résultat du fait que des gens intelligents ont appris les uns des autres dans les villes », a-t-il écrit. Lorsque Steve Jobs a conçu Apple Park, il a compris l’importance de la diffusion des connaissances via le clustering en créant des modules séparés pour le travail individuel, les réunions d’équipe et les interactions de groupe. Jobs envisageait une structure poreuse où les idées pourraient être partagées plus librement dans des espaces partagés.

Le travail à distance évite les interactions accidentelles sur le lieu de travail et dans les espaces publics. Les réunions virtuelles programmées remplacent la nature impromptue des interactions en face-à-face, créant un environnement de communication plus structuré et formel qui diminue la nature dynamique de la collaboration et du partage d’informations. Dans une enquête récente, une majorité de personnes interrogées ont déclaré que le travail à distance rendait les employés plus éloignés de leur organisation et affaiblissait leur culture.

Une autre étude a utilisé les données de localisation des smartphones pour mesurer les interactions en face-à-face entre les employés de diverses entreprises de la Silicon Valley. L’étude documente « les avantages importants des réunions en face à face… (et) les avantages du hasard ».

Les connaissances nées de rencontres fortuites sont limitées. Cependant, de nombreuses preuves anecdotiques montrent que les rencontres fortuites jouent un rôle important dans la création de nouvelles connaissances, de produits nouveaux et de combinaisons inattendues. Par exemple, un modèle hybride à distance qui nécessite une communication en face à face environ trois jours par semaine offre plus de possibilités d’émergence de nouvelles connaissances à partir de rencontres fortuites qu’un travail entièrement à distance. Cependant, comme il y a moins de rencontres fortuites à l’intérieur et à l’extérieur du lieu de travail, les modèles de travail hybrides entraînent moins de retombées et d’agrégations de connaissances.

Ironiquement, les dirigeants doivent encourager de nouvelles façons de revigorer les rencontres fortuites entre employés qui généraient autrefois de nouvelles idées et innovations précieuses.

Mythe 5 : La budgétisation n’a rien à voir avec l’agrégation des connaissances.

La budgétisation est un processus long qui comporte deux fonctions principales : la planification et le contrôle. La planification aligne les activités sur les objectifs de l’organisation, fixe des objectifs et alloue des ressources en fonction des connaissances glanées à partir de centaines d’informations au sein de l’organisation. Dans son rôle de planification, la budgétisation est une fonction obligatoire qui regroupe les dernières connaissances, généralement une prévision glissante mise à jour trimestriellement.

En tant qu’outil de contrôle, les budgets mesurent les performances par rapport aux objectifs planifiés et influencent le comportement des employés. En liant les récompenses et les promotions au respect ou au dépassement des budgets, la direction est incitée à faire un effort supplémentaire pour respecter les budgets et contrôler les dépenses.

Cependant, des tensions existent entre ces fonctions. Lorsque la rémunération est liée à des objectifs budgétaires, cela peut conduire à des informations déformées (« sacs de sable ») dans lesquelles les dirigeants fixent des objectifs inférieurs, plus faciles à atteindre en sous-évaluant les prévisions de ventes ou en surestimant les coûts. Il existe une possibilité de connexion. Déterminer le salaire d’un manager en fonction du dépassement du budget entravera l’agrégation des connaissances.

Dans un secteur dynamique où les connaissances deviennent rapidement obsolètes, les salaires ne devraient pas être liés à l’atteinte des objectifs budgétaires. Cela améliorerait la collecte de connaissances et la prise de décision en supprimant les incitations à biaiser les informations personnelles recueillies au cours du processus budgétaire. Les entreprises devraient plutôt utiliser autre chose que les objectifs budgétaires comme indicateurs de rémunération. Par exemple, Johnson & Johnson, une entreprise multinationale de soins de santé, ne se soucie pas de savoir si elle a atteint ou non ses objectifs budgétaires, mais plutôt de sa capacité à développer de nouveaux marchés, à résoudre des problèmes, à créer de la valeur ajoutée pour l’organisation et à gérer et motiver les subordonnés. Les cadres supérieurs des filiales sont évalués sur la base de ces critères.

Mythe 6 : Les organisations apprenantes collectent des connaissances quotidiennement.

Les organisations apprenantes favorisent la formation et l’apprentissage continu à tous les niveaux, en se transformant et en s’adaptant constamment au changement. Nous valorisons le développement et l’innovation des employés et proposons des cours hors site et en ligne. De nombreuses entreprises gèrent des « universités » internes proposant des cours dans tous les domaines, de l’IA au leadership. Cependant, la formation et la collecte de connaissances ne sont pas les mêmes. Bien que précieux, ces programmes ne conduisent pas directement à la création de nouvelles connaissances, mais enseignent plutôt aux employés comment utiliser les connaissances existantes.

En revanche, la collecte de connaissances implique la conversion d’informations en nouvelles connaissances. Nvidia propose un large éventail d’opportunités de formation pour le développement des employés, en mettant l’accent sur l’apprentissage continu et l’amélioration des compétences. Mais au-delà de l’offre d’opportunités d’apprentissage à ses employés, Nvidia a investi environ 1,55 milliard de dollars dans plus de 13 startups et garde un œil sur l’évolution des tendances technologiques. Ces investissements stratégiques donnent aux dirigeants de Nvidia des informations sur les capacités attendues des puces de nouvelle génération. Comprendre ce que les startups technologiques émergentes attendent des microprocesseurs permet aux dirigeants de Nvidia d’acquérir des connaissances qui alimentent leurs programmes de recherche et développement.

Les entreprises qui réussissent doivent offrir une formation continue et une collecte de connaissances. Les deux sont très importants, mais très différents. Les dirigeants ne doivent pas confondre les deux.

Mythe 7 : Toutes les entreprises devraient rechercher activement des connaissances.

Les entreprises se trouvant dans des situations dynamiques, compétitives ou en situation de vie ou de mort doivent acquérir des connaissances quotidiennement pour survivre. Ces organisations comprennent des entreprises axées sur l’innovation, des entreprises axées sur la recherche et le développement, des services de santé, des entreprises mondiales avec des marchés diversifiés, des sociétés de services professionnels, des organisations centrées sur le client et des organismes de réglementation ayant des exigences de conformité complexes. Cela inclut des secteurs difficiles. Dans ces secteurs, les connaissances obsolètes doivent être remplacées par de nouvelles connaissances, car celles-ci perdent rapidement de leur utilité à mesure que les nouvelles technologies perturbent les marchés et que de nouveaux entrants émergent.

Amazon s’appuie fortement sur un processus robuste de création de connaissances car il opère sur plusieurs marchés dynamiques et compétitifs. La philosophie fondatrice de Jeff Bezos était de rester constamment concentré sur le client. Il a créé une culture d’entreprise qui donne la priorité aux commentaires et aux demandes des clients. Amazon apprend et adapte constamment ses stratégies pour mieux servir ses clients. Plus précisément, il exploite de grandes quantités de données sur les interactions des clients, leurs achats et leur comportement de navigation pour obtenir des informations exploitables permettant des délais de livraison plus rapides. La culture de l’entreprise, axée sur la connaissance, reflète un engagement constant en faveur de l’innovation et de l’apprentissage par l’expérimentation et la prise de risques, ce qui se traduit dans un large éventail de domaines d’activité, du commerce électronique au cloud computing. Nous générons également des connaissances en tirant parti de notre vaste réseau de partenaires, de distributeurs et de développeurs.

Les entreprises des secteurs matures et stables peuvent s’appuyer sur les connaissances existantes pendant de longues périodes, de sorte qu’il y a moins de demande pour des systèmes robustes à forte intensité de connaissances. Ces industries ont de faibles taux de croissance, des produits et services bien établis et des structures de marché relativement stables. Les entreprises de ces secteurs seraient plus efficaces si elles utilisaient des systèmes de gestion budgétaire pour développer des indicateurs d’évaluation des performances afin d’éviter les dépassements de budget (rôle de gestion budgétaire).

Mythe 8 : Les logiciels de gestion des connaissances peuvent capturer les connaissances

Le responsable des connaissances du Johnson Space Center de la NASA décrit NASA Knowledge Online comme un centre d’échange complet de connaissances qui comprend une énorme base de données consultable de tout, des sorties dans l’espace passées aux conférences archivées. Mais il continue en déplorant que les retraités de la NASA repartent avec « une tonne de données en tête qu’ils n’ont pas écrites ». Le fait que la NASA ne collecte pas de « données » sur les retraités indique que NASA Online est simplement un centre d’échange d’informations et non un système de gestion des connaissances. Le simple fait de l’appeler un « système de gestion des connaissances » ne signifie pas que cela soit ainsi.

De nombreux systèmes de gestion des connaissances, depuis les systèmes de gestion de contenu jusqu’aux sites portails, en passant par les systèmes CRM et les outils de gestion de projet, promettent de fournir des moyens plus efficaces de gérer les connaissances. Décrire ces systèmes comme des « systèmes de gestion des connaissances » est une publicité fausse ou, au mieux, trompeuse. Ces systèmes sont des outils de collaboration et de partage d’informations. Ces systèmes traitent exclusivement les données numériques générées par les clients, les politiques et les projets, et sont motivés par des interactions, des hasards ou une réflexion plus réfléchie qui oblige les dirigeants à prendre du recul et à réfléchir à la situation dans son ensemble. Ils ne traitent pas les informations et les connaissances. qui réside dans le cerveau humain, qui ne fait surface que par des processus de

en conclusion

Les dirigeants d’industries en évolution rapide doivent s’éloigner de la gestion traditionnelle des connaissances et adopter des processus d’agrégation des connaissances plus dynamiques et créatifs. Nous devons comprendre que la connaissance n’est pas statique, mais une ressource dynamique.

Lorsqu’il s’agit de rassembler des connaissances, une approche universelle ne fonctionne pas. Chaque entreprise est unique, opérant dans des environnements différents et soumise à différents degrés d’innovation technologique et de réglementation gouvernementale. La gestion du processus de collecte de connaissances d’une entreprise nécessite que les dirigeants aient un haut niveau de compréhension des compétences de base de l’organisation pour créer de la valeur pour le client. Les PDG et les directeurs d’exploitation sont souvent en mesure de savoir exactement où collecter leurs connaissances, mais tous les membres de l’équipe de direction ne peuvent pas ignorer les huit mythes. Quelles connaissances sont importantes à regrouper, qui dispose des principales sources d’information, comment créer une culture et des incitations pour le partage gratuit d’informations, et quelles connaissances possèdent les différents décideurs ? Il est essentiel de comprendre ce dont vous avez besoin ? Les DSI et les Chief Digital Officers (CDO) peuvent doubler leur pouvoir en connectant la planification stratégique et opérationnelle aux moments critiques de l’entreprise où l’agrégation des connaissances est la plus importante.

La voie vers une agrégation efficace des connaissances ne se résume pas à la simple exploitation de la technologie et à la répartition des responsabilités. Il s’agit de favoriser une culture où les incitations sont alignées, où le flux d’informations ouvert est favorisé, où le hasard est un événement quotidien qui suscite l’innovation et où l’apprentissage est une quête quotidienne. Pour démystifier ces mythes, nous mettons les dirigeants au défi de rassembler soigneusement et intentionnellement les connaissances pour faire avancer leur organisation et tirer parti des connaissances partagées, plutôt que de simplement gérer les informations ou de laisser les machines les traiter. Cela nous encourage à envisager l’avenir à mesure que nous avançons étape par étape. temps.