УДК 005.94

Управление обменом знаниями в кросс-функциональных командах на основе кластеризации

Беляк Ольга Юрьевна – ассистент кафедры Бизнес-информатики Уральского государственного экономического университета.

Аннотация: Статья посвящена управлению обменом знаниями в кросс-функциональных командах, применяемых для инновационных разработок и получивших широкое распространение в различных отраслях экономики. Приведен результат кластерного анализа методом Варда, позволивший разделить участников кросс-функциональных команд на три кластера в зависимости от уровня их индивидуальной активности в обмене знаниями.

Для выявленных групп представлены профили организационно-управленческих факторов, оказывающих влияние на обмен знаниями. В заключении даны рекомендации для руководителей, учитывающие особенности каждого кластера.

Ключевые слова: кросс-функциональные команды, обмен знаниями, кластерный анализ, индивидуальная активность в обмене знаниями.

Введение

В современном бизнесе кросс-функциональные команды заняли важное место как альтернатива другим видам групповой работы, используемым в компаниях [1]. Сравнение кросс-функциональных команд (далее также КФК) с другими видами команд (например, интактными) позволяет установить такие особенности, которые определяют их эффективность и востребованность [2]:

• инновационная цель;
• состав (специалисты разных профессий, чьи знания в целом охватывают проблемное поле инновационной разработки);
• ограниченность ресурсов (временных, финансовых и т.д.);
• определяющее значение обмена знаниями между участниками как инструмента создания нового знания в форме инновации;
• координационные механизмы, способствующие обмену знаниями и созданию взаимоотношений в команде на основе рациональных связей.

Принято считать, что вместе эти особенности кросс-функциональных команд обеспечивают создавать синергетического эффекта, выраженного инновационным продуктом [3], однако они могут служить и «барьерами», которые приводят к неэффективности команды [4] и снижению ее эффективности.

В связи с этим, определена целью настоящей работы стало определение поведенческих профилей участников кросс-функциональных команд в отношении обмена знаниями, учитывающий влияние различных организационно-управленческих факторов, действующих в команде. Достижение данной цели сопряжено с ответом на вопросы о количестве групп с характерными поведенческими чертами при обмене знаниями в команде, а также возможных управленческих решениях для представителей каждой из групп, стимулирующих активность в этом обмене.

Методология

Эмпирическое исследование построено на основе модели управления знаниями, предложенной Н. Фоссом, приведёнными к условиям кросс-функциональных команд [Фосс]. Данная модель устанавливает, что поведение индивида в обмене знаниями определяется факторами различного характера и уровня, а именно методы управления, применяемые руководством для контроля организационных процессов и получаемый результат, выступают факторами макроуровня (точки А и D), а индивидуальные характеристики участников ‒ факторы микроуровня (точки В и С). В результате взаимодействия макро- и микроуровневых факторов в ходе обмена знаниями формируется определенный тип поведения членов команды. Графически эти процессы представлены на рисунке 1.

Рисунок 1. Концепция Н. Фосса для кросс-функциональных команд.

В качестве организационно-управленческих факторов определены механизмы координации (формализация, прямой контроль и взаимное согласование), система стимулирования обмена знаниями, организационная среда и организационные условия для обмена знаниями, поведение руководителя команды (ориентированное на задачу или на отношения). В качестве личностного фактора выбрана внутренняя мотивация к обмену знаниями, а главной зависимой переменной установлена индивидуальная активность в обмене знаниями (далее также, ИОАЗ).

Для анализа использованы данные эмпирического исследования деятельности кросс-функциональных команд, решающих различные инновационные задачи (продуктовые, процессные и т.д.). Данные собраны методом анкетирования 259 участников команд, организованных в компаниях европейской части России (Челябинская, Московская, Свердловская и др. обл.). Авторская анкета состояла из двух частей и построена на шкалах, ранее зарекомендовавших себя в поведенческих исследованиях.

Для обработки полученных данных использованы корреляционный анализ, PLS-анализ методом наименьших квадратов, кластерный анализ и стандартное программное обеспечение.

Результаты исследования

Для проведения исследования определена модель, учитывающая влияние выбранных организационно-управленческих и личностных факторов на главную зависимую переменную.

Данные корреляционного анализа позволили установить статистически значимые связи между переменными разной интенсивности, но наиболее сильные связи обнаружены между главной зависимой переменной и внутренней мотивации (r_xy = 0,706, p ≥ 0,05), а также механизмом координации «Взаимное согласование» (r_xy = 0,641, p ≥ 0,05).

Дальнейший PLS-анализ позволил установить модерационный эффект внутренней мотивации на обмен знаниями при оценке влияния всех рассматриваемых факторов (таблица 1).

Таблица 1. Данные PLS-анализа влияния организационно-управленческих факторов на индивидуальную активность в обмене знаниями участников.

Далее проведена идентификация целевых групп со свойственными им специфическими характеристиками (моделями) поведения при обмене знаниями, предопределяющими форму и степень их участия в этом процессе во кросс-функциональном командном взаимодействии. Для этого проведен кластерный анализ, по результатам которого были выделены группы участников КФК в зависимости от их индивидуальной активности в обмене знаниями.

По данным проведенной иерархической кластеризации методом Варда (Ward method) установлено оптимальное разделение респондентов на три кластера (таблица 2). Далее проведен однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) с целью определения того, значимо ли отличаются значения индивидуальной активности в обмене знаниями между кластерами. Результаты анализа представлены в таблице 3.

Поскольку значение доверительной вероятности меньше 0,05, то принимается гипотеза о том, что ИАОЗ существенно отличается в зависимости от кластера.

Таблица 2. Данные кластерного анализа.

Таблица 3. Изменение индивидуальной активности в обмене знаниями участников КФК в зависимости от кластера.

Внутри групп ответы слабо различаются, при этом группы сильно отличаются друг от друга. Следовательно, кластеризация является информативной и позволяет объяснить значительную часть изменений ИОАЗ. Группы гомогенны.

Сравнение средних значений по кластерам с расчетом стандартных отклонений представлено в таблице 4.

Таблица 4. Данные расчета средних значений по группам кластеров.

В соответствии с полученными данными можно дать характеристики поведения участников КФК при обмене знаниями в зависимости от их активности в этом процессе.

Кластер 1 (активные) группирует более трети всех опрошенных (34,8 %), у которых уровень индивидуальной активности в обмене знаниями составляет 82,2 % (среднее значение показателя «индивидуальная активность в обмене знаниями» – (4,93 ± 0,024) балла). В этот кластер попали те участники КФК, которые проявляют инициативу в процессе обмена знаниями. Причем они активно проявляют себя как при передаче знаний, так и при их приеме и использовании в процессе работы над проектом. Такое поведение можно охарактеризовать как высокомотивированное, инициативное, заинтересованное в развитии знаний и навыков.

Кластер 2 (инициативные) сгруппирован из участников КФК, которые проявляют меньшую в сравнении с участниками из кластера 1 инициативу при обмене знаниями (65,2 % при среднем значении индивидуальной активности в обмене знаниями, равным (3,91 ± 0,364) балла), и охватывает 44,4 % всех опрошенных. Важно отметить, что представители этого кластера больше ориентированы на получение знаний и их использование в своей трудовой деятельности. Такое поведение можно охарактеризовать как присоединяющееся, то есть при применении инструментов стимулирования активности в обмене знаниями участники КФК готовы проявить себя активно и делиться знаниями.

И наконец, к кластеру 3 (избегающие) отнесено 20,8 % опрошенных участников КФК, обладающих самым низким уровнем активности при обмене знаниями, – 46,3 % (среднее значение показателя составляет (2,78 ± 0,678) балла). Представители этой группы демонстрируют избегающее поведение при обмене знаниями. Сравнивая их активность при передаче и приеме знаний, можно отметить их бóльшую активность при получении знаний от коллег, чем при передаче. Поведение участников КФК, попавших в эту группу, можно охарактеризовать как низко-мотивированное, безынициативное, уклоняющееся от обмена знаниями.

На рисунке 2 представлены вариации факторов (профиль кластера), оказывающих влияние на интенсивность обмена знаниями между сотрудниками кросс-функциональных команд, в зависимости от принадлежности участников к определенному кластеру.

Различия между кластерами на диаграмме указывают на бóльшую зависимость поведения активных участников КФК от организационно-управленческих факторов, в то время как избегающие обмена знаниями участники демонстрируют низкий уровень зависимости по всем факторам, кроме организационной среды для обмена знаниями. Интересно отметить, что при установленной низкой зависимости от большинства анализируемых факторов участники КФК, попавшие в группу избегающих, проявляют зависимость от механизмов координации «формализация», «прямой контроль» и «поведение руководителя, ориентированное на задачу», сопоставимую по уровню с представителями группы инициативных.

Рисунок 2. Профили групп участников КФК при обмене знаниями

в зависимости от факторов, оказывающих влияние на ИАОЗ.

Полученные данные говорят о необходимости комплексного (или интегрированного) подхода для повышения интенсивности обмена знаниями между участниками КФК: решения руководства должны учитывать действие на обмен знаниями как управленческих, организационных, так и индивидуальных факторов.

Выводы

Задача руководства заключается в формировании и поддержании такого поведения участников КФК, которое определяется саморазвитием, инициативностью, приверженностью команде и создает условия для создания нового знания и обмена с коллегами своими знаниями, а также обеспечивает постоянство и стабильность этих процессов. Решение этой задачи связано с созданием атмосферы в команде на основе общности и принятии, а также внедрения грамотных управленческих и организационных преобразований, нацеленных на создание благоприятного для обмена знаниями климата.

Список литературы

1. Тенденции в сфере управления персоналом в России – 2019 / Deloitte. – URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ru/Documents/human-capital/russian/HC-Trends-2019-Russia-General-Report.pdf (дата обращения: 20.10.
2. Калабина Е. Г., Беляк О. Ю. Кросс-функциональные команды как инструмент развития знаниевого потенциала компании // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2020. Т. 19, № 3. С. 354–379.
3. Chen L., Wang, J. Study of Its Complexity and Evaluation on Knowledge Synergy Effect in Cross-functional Expert Team. In Proceedings of the 2020 3rd International Conference on E-Business, Information Management and Computer Science (EBIMCS 2020). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 128–139. DOI: https://doi.org/10.1145/3453187.3453324
4. Kwan L.B. The collaboration blind spot // Harvard Business Review. Vol. 97 (2). Рр. 66-73.
5. J. The emerging knowledge governance approach: Challenges and characteristics // Organization. 2007. Vol. 14 (1). Pp. 29–52.