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Nell'ambito della conoscenza organizzativa, trattata nel punto 7.1.6 della ISO 9001:2015, ci sono diverse tecniche che possono essere utilizzate per misurare l'efficacia della gestione della conoscenza. Di seguito ne trovate alcune.

1. Indicatori:

- Tempo di risoluzione dei problemi

- Numero di innovazioni o miglioramenti generati

- Tasso di riutilizzo delle conoscenze esistenti

- Tasso di completamento dei programmi di formazione

- Valutazione dell'efficacia dei programmi di mentoring e coaching

2. Questionari e feedback:

- Sondaggi sulla soddisfazione dei dipendenti riguardo l'accesso alle informazioni

- Feedback dei clienti sulla qualità del supporto e delle informazioni fornite

3. Analisi delle competenze:

- Mappatura delle competenze e confronto con gli obiettivi aziendali

- Valutazione del gap di competenze e monitoraggio dei progressi

4. Utilizzo dei sistemi di knowledge management:

- Frequenza di accesso ai database della conoscenza

- Contributo dei dipendenti al knowledge base

- Tempo risparmiato grazie all'uso efficace delle risorse della conoscenza

5. Audit interni:

- Valutazione della conformità alle procedure di gestione della conoscenza

- Identificazione di aree di miglioramento nel processo di knowledge management

6. Analisi dell'impatto sul business:

- ROI (Return on Investment) delle iniziative di knowledge management

- Riduzione dei costi operativi attribuibile alla gestione efficace della conoscenza

7. Analisi delle reti sociali:

- Mappatura dei flussi di conoscenza all'interno dell'organizzazione

- Identificazione dei "knowledge broker" e dei nodi chiave nella rete di conoscenza

Visto che questo, forse, è il punto meno immediato tra quelli che vi proponiamo, cerchiamo di approfondire l'argomento.

L'analisi delle reti sociali nel contesto della gestione della conoscenza è uno strumento potente per comprendere come la conoscenza fluisca all'interno di un'organizzazione. Ecco come procedere con esempi pratici:

1. Raccolta dati:

a) Questionari:

- Esempio: "Con chi ti consulti regolarmente per risolvere i problemi lavorativi?"

- "A chi ti rivolgi per informazioni su [argomento specifico]?"

b) Analisi delle comunicazioni:

- Esaminare i log delle email, chat aziendali o sistemi di ticketing

- Esempio: Analizzare quante volte l'impiegato "A" ha contattato l'impiegato "B" nell'ultimo mese

c) Osservazione diretta:

- Registrare le interazioni durante riunioni o sessioni di lavoro

2. Creazione della matrice di adiacenza:

Creare una tabella dove righe e colonne rappresentano i dipendenti:

	Alice	Roberto	Carlo	Diana
Alice	0	3	1	2
Roberto	2	0	4	1
Carlo	1	2	0	3
Diana	3	1	2	0

I numeri rappresentano la frequenza o l'intensità delle interazioni.

3. Visualizzazione della rete:

Utilizzare software appositi per creare una rappresentazione visiva della rete.

4. Analisi dei dati:

a) Centralità:

- Degree Centrality: numero di connessioni dirette

- Betweenness Centrality: frequenza con cui un nodo che funge da ponte tra altri nodi

- Esempio: Se Roberto ha il più alto "betweenness score", potrebbe essere un importante "knowledge broker"

b) Densità della rete:

- Calcolare quante connessioni esistono rispetto al totale possibile

- Esempio: Una densità bassa potrebbe indicare silos di conoscenza

Per calcolare quante connessioni esistono rispetto al totale possibile, si utilizza una misura chiamata "densità della rete". Ecco come procedere passo per passo:

1. Calcolo del numero totale di connessioni possibili:

Per una rete non diretta (dove A connesso a B implica B connesso ad A):

Connessioni possibili = n * (n - 1) / 2

Per una rete diretta (dove A connesso a B non implica necessariamente B connesso ad A):

Connessioni possibili = n * (n - 1)

Dove n è il numero di nodi (persone) nella rete.

2. Conteggio delle connessioni effettive:

Sommare tutte le connessioni esistenti nella rete.

3. Calcolo della densità:

Densità = Connessioni effettive / Connessioni possibili

Esempio pratico:

Supponiamo di avere una rete non diretta con 5 persone (A, B, C, D, E) e le seguenti connessioni:

A-B, A-C, B-C, B-D, C-E

Passo 1: Calcolo connessioni possibili

n = 5

Connessioni possibili = 5 * (5 - 1) / 2 = 10

Passo 2: Conteggio connessioni effettive

Connessioni effettive = 5 (A-B, A-C, B-C, B-D, C-E)

Passo 3: Calcolo densità

Densità = 5 / 10 = 0.5 o 50%

Interpretazione:

Una densità di 0.5 significa che il 50% di tutte le possibili connessioni nella rete sono effettivamente presenti.

c) Identificazione di cluster:

- Gruppi di nodi fortemente interconnessi

- Esempio: Un cluster potrebbe rappresentare un team o un dipartimento

5. Identificazione dei "knowledge broker" e nodi chiave:

- Individui con alto "betweenness centrality" sono potenziali knowledge broker

- Nodi con alto "degree centrality" sono fonti o destinazioni chiave di conoscenza

Esempio: Se Alice ha connessioni con molti dipartimenti diversi, potrebbe essere una knowledge broker.

6. Analisi dei flussi di conoscenza:

- Tracciare il percorso tipico di una richiesta di informazioni

Esempio: una domanda tecnica potrebbe seguire il percorso: Assistenza clienti -> Ufficio tecnico -> Progettista esperto

Tracciare il percorso tipico di una richiesta di informazioni è un processo importante per comprendere come la conoscenza fluisce all'interno dell'organizzazione. Ecco un approccio pratico e operativo per farlo, con un esempio concreto:

Esempio: tracciare il percorso di una richiesta tecnica in un'azienda di sviluppo software

Passo 1: identificare un tipo specifico di richiesta

In questo caso, consideriamo una "richiesta di supporto per un bug critico in un'applicazione cliente".

Passo 2: preparare gli strumenti di tracciamento

- Creare un modulo di tracciamento (digitale o cartaceo)

- Impostare un sistema di ticketing

- Preparare un foglio di calcolo per l'analisi dei dati

Passo 3: implementare il processo di tracciamento

1. Quando arriva una richiesta, registrare:

- Data e ora

- Descrizione breve del problema

- Canale di ingresso (es. email, telefono, chat)

- Persona che ha ricevuto la richiesta iniziale

2. Per ogni passaggio successivo, registrare:

- A chi è stata inoltrata la richiesta

- Quando è stata inoltrata

- Azione intrapresa

- Tempo impiegato

3. Continuare fino alla risoluzione del problema, registrando il risultato finale

Passo 4: Raccogliere dati per un periodo significativo

Per esempio, tracciare 50 richieste simili nell'arco di un mese.

Passo 5: Analizzare i dati

Esempio pratico di tracciamento:

Richiesta #37: Bug critico nell'interfaccia utente

1. Ingresso:

- Data/Ora: 10/05/2023, 09:15

- Canale: email al supporto clienti

- Ricevuta da: Alice (Supporto Clienti)

2. Primo passaggio:

- Inoltrata a: Roberto (Tecnico L1)

- Ora: 09:20

- Azione: valutazione iniziale

- Tempo: 15 minuti

3. Secondo passaggio:

- Inoltrata a: Carlo (Sviluppatore senior)

- Ora: 09:35

- Azione: analisi tecnica approfondita

- Tempo: 45 minuti

4. Terzo passaggio:

- Inoltrata a: Diana (Team lead)

- Ora: 10:20

- Azione: approvazione della soluzione proposta

- Tempo: 10 minuti

5. Quarto passaggio:

- Ritorno a: Carlo

- Ora: 10:30

- Azione: implementazione fix

- Tempo: 1 ora

6. Quinto passaggio:

- Inoltrata a: Eva (QA)

- Ora: 11:30

- Azione: test della soluzione

- Tempo: 30 minuti

7. Passaggio finale:

- Ritorno a: Alice

- Ora: 12:00

- Azione: Comunicazione al cliente

- Tempo: 10 minuti

Risoluzione: 12:10 (Tempo totale: 2 ore e 55 minuti)

Passo 6: Visualizzare il flusso

Creare un diagramma di flusso che mostri il percorso tipico basato sui dati raccolti.

Passo 7: Identificare modelli e colli di bottiglia

- Notare passaggi ricorrenti

- Identificare dove si verificano i ritardi più lunghi

- Rilevare eventuali loop o ridondanze

7. Interventi basati sull'analisi:

- Creare comunità di gestione della conoscenza intorno ai nodi chiave

- Esempio: Se Carlo è un nodo centrale per la conoscenza tecnica, potrebbe guidare sessioni di condivisione delle conoscenze

- Migliorare i collegamenti tra cluster isolati

- Esempio: Se il dipartimento Marketing e R&D hanno poche connessioni, organizzare incontri regolari tra i due

- Supportare i knowledge broker

- Esempio: Dare a Diana, identificata come knowledge broker, più tempo per attività di mentoring

8. Monitoraggio e iterazione:

- Ripetere l'analisi periodicamente (es. ogni 6 mesi)

- Confrontare i risultati per vedere come queste iniziative influenzano la rete

8. Valutazione della qualità della conoscenza:

- Accuratezza e attualità delle informazioni nel knowledge base

- Facilità di recupero e applicazione della conoscenza

9. Analisi dei rischi:

- Valutazione della resilienza organizzativa basata sulla gestione della conoscenza

- Identificazione e mitigazione dei rischi legati alla perdita di conoscenze critiche

10. Benchmarking:

- Confronto delle pratiche di knowledge management con quelle di organizzazioni leader

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