Chiunque abbia lavorato anche solo qualche mese in un’azienda di dimensioni significative lo sa fin troppo bene. Il problema spesso non è l’avere o meno le competenze giuste per dare risposte ai clienti, quanto il non sapere realmente quelle risposte dove siano.

Nelle mie presentazioni sull’Enterprise 2.0 parlo spesso proprio della sfida della conoscenza, “il conoscere quello che si conosce”, di come i knowledge worker spendano circa 1/4 del proprio tempo lavorativo cercando e trasformando l’informazione con un costo che si aggira sui $5-6M per ogni mille dipendenti. Anche Forrester ha più volte ripreso il tema sostenendo che:

• solo il 44% degli intervistati riesce a trovare agevolmente documenti all’interno della intranet (pensate alla differenza con il web grazie a Google)
• solo il 12% della conoscenza è codificata (per esempio dentro cartelle condivise o procedure) e quindi direttamente riutilizzabile dall’azienda. Il 25% è non strutturata (ma memorizzata in qualche modo all’interno delle mail o altre strumenti basati sul testo), mentre ben il 63% non viene per niente catturata (training on the job, conversazioni nei corridoi, scambi durante il pranzo, etc)

Insomma, in questo universo di dati, il problema non è la mancanza di informazione, quanto l’eccesso di informazione. Il valore competitivo è unicamente nel far arrivare le informazioni (individualmente) giuste al momento giusto.

Per queste ragioni, proprio expertise e expert location sono due dei temi oggi più caldi nell’Enterprise 2.0. Certo se ne parlava di continuo anche ai tempi del knowledge management, ma con quali risultati? Non so voi, ma io mi sono sempre rifiutato di tenere aggiornato il mio curriculum quando lavoravo in Accenture, poichè non la consideravo un’attività produttiva sul piano personale. Purtroppo la conoscenza quasi mai viene prodotta come attività esplicita e consapevole. Al contrario il sistema deve essere in grado di aggregare i singoli contributi impliciti in modo tale da produrre un risultato complessivo di valore.

A questo proposito, qualche giorno fa sono stato invitato a provare Knowledge Plaza, nuovo strumento Enterprise 2.0 sviluppato da Olivier Verbeke e Whatever che si propone come piattaforma per la produttività sociale. Di cosa stiamo parlando concretamente? Di enterprise social search (dove search è la parola chiave), di social bookmarking e rating, di knowledge management, expert e expertise location, information brokerage.

Aldilà delle feature, il senso è non solo quello di trovare l’informazione nascosta chissà dove, quanto la possibilità di guardare il mondo con gli occhi di qualunque esperto nella vostra azienda e di usare lui come filtro e motore di ricerca sociale nel vostro lavoro. Pensate per un attimo cosa significherebbe appoggiarvi sulle spalle ed avere accesso a tutti i link, i contatti, i documenti, le community del vostro capo o di uno specialista mondiale nel vostro ambito.. Knowledge Plaza rende questo e molto altro possibile, consentendo agli utenti aziendali di caricare risorse tramite una bookmarklet, ma anche di avere a disposizione:

• Esperti come motori di ricerca (Experts as a Search Engine) – ogni utente diventa un motore di ricerca vivente e specializzato nella propria area di expertise, all’interno ed all’esterno dell’azienda.
• Pacchetti di conoscenza (detti Mosaici) – i partecipanti al sistema possono combinare risorse, contatti, mail, discussioni, link in collezioni tematiche che possono essere discusse collaborativamente (wiki) e condivise con altri anche all’esterno di Knolwedge Plaza.
• Enterprise Social Search – colleghi ed amici diventano il vostro filtro sociale contro l’information overload, facendovi arrivare solo i contenuti che potrebbero esservi utili, ma anche rendendo possibile un meccanismo di serendipity per scoprire risorse preziose di cui altrimenti non sapreste mai
• Un unico contenitore – gli utenti possono caricare ed importare non solo bookmark (internet o intranet), ma anche documenti, email, contatti personali e riferimenti a risorse. Ogni contenuto può essere caricato direttamente dalla mail
• Ricerca e navigazione si fondono grazie a faccette e tag – da tantissimi anni aspetto che qualcuno segua le orme del progetto Facetag e Knowledge Plaza sembra stia facendo proprio questo combinando ricerca full-text e  navigazione orizzontale basata sui tag (creati dagli utenti e dall’azienda) organizzati per gruppi semantici. Per esempio potete cercare (con parola chiave) tutti contributi su “enterprise 2.0″, quindi restringere la ricerca (grazie ai tag) all’autore emanuele quintarelli, al periodo temporale dell’ultimo mese ed ai soli case studies. Tutti i criteri fissati sono sempre in vista e possono essere deselezionati come fossero pivot.

L’ambiente è costituito da tre componenti: la Dashboard, la Plaza ed il Web.

La Dashboard mostra tutti gli aggiornamenti provenienti dalla community in termini di contenuti, nuovi membri, nuovi gruppi (workspace). Tutto è estramente granulare e filtrabile per tipo (gli aggiornamenti di stato, i commenti, i contributi veri e propri detti Tile) e per ambito (i gruppi a cui si è iscritti, la propria rete di contatti). E’ addirittura possibile vedere i tile in modo grafico tramite delle miniature, così come saltare dentro uno dei gruppi o andare a vedere i profili dei propri amici:

La Plaza è lo spazio in cui i contenuti possono essere cercati, taggati, votati o caricati. In alto sono disponibili tutti i meccanismi di information filtering, dalle parole chiave ai tag, ai workplace, al tipo di documento, alla rilevanza ed agli autori. I criteri sono sempre visibili e modificabili (finalmente!), così come il tipo di contenuto (contatto, websites, di sistema, etc). Per ogni criterio sono selezionabili più voci allo stesso tempo, è possibile utilizzare operatori logici (and, or, etc) e si può votare o salvare le proprie ricerche. Infine anche le persone possono essere votate:

L’ultima area, quella del Web, mette a disposizione un numero potenzialmente illimitato di motori di ricerca verticali creati on-the-fly. Ogni ricerca può essere eseguita all’interno del contenuto dei siti condivisi in Knowledge Plaza, su repository esterni o scegliendo persone, spazi ed altre ricerche precedenti come filtro. Per esempio filtrando su un certo utente, andiamo a cercare nei siti che lui ha reputato utili, esattamente come se potessimo usare il suo pc ed un pizzico delle sue conoscenze! Ogni ricerca può ancora essere raffinata tramite tag e faccette per restringere milioni di risultati a qualche unità in pochissimi passi:

Le funzionalità non si esauriscono qui ed in particolare il concetto di Mosaico mi sembra un ottimo modo per raccogliere e poi esportare unità di conoscenza costruendovi intorno un contesto in modalità wiki:

ed allo stesso modo piuttosto originale è la possibilità di combinare folksonomie e tassonomie garantendo al contempo struttura dall’alto ed emergenza dal basso.

Il servizio viene fornito sia in modalità Saas che on-premise presso il cliente ed ho notizie di una grandissima installazione in corso presso una delle maggiori società di consulenza al mondo.

A mio avviso ci sono alcuni angoli da smussare in particolare per quanto riguarda il labelling (alcuni termini usati nell’interfaccia non sono propriamente intuitivi) e l’altissima quantità di funzionalità originali che tendono un pò a disorientare l’utente. Knowledge Plaza offre però senza ombra di dubbio un approccio nuovo ed estremamente potente alla localizzazione e capitalizzatione della conoscenza aziendale, mixando abilmente concetti avanzati come social filering, tagging delle persone, la fusione tra tassonomie, faccette e tag, l’utilizzare gli esperti come motori di ricerca verticali.

Queste capacità inserite in una buona user experience permettono di ridurre pesantemente lo sforzo necessario a tenere sotto controllo e specialmente capitalizzare il più grande asset a nostra disposizione, ovvero quel patrimonio di conoscenza ed esperti che ogni organizzazione già possiede.

Per ulteriori dettagli vi rimando al post di Scott Gavin ed alla presentazione seguente: