By Thierry de Baillon
Version française ici.
This might look like quite an academic title, but heaven knows how little academic I am! I was for a long time interested in AI as a way to use computers to something else than deterministically crunching data, and, as I worked on my last post, was struck by important analogies between key turn points in Artificial Intelligence history and our attempts to define and set up the early stages of the intelligent organization: the so-called Enterprise 2.0.
From processes to networks
Once the first dreams and myths vanished, AI research began to focus on two different subjects: manipulation of abstract symbols and contextual understanding (notably vision and natural language comprehension), and resolution of practical problems. That is, dealing with knowledge and information to take decisions, and ultimately act accordingly. During the late seventies, this field of research took off with the development of expert systems, which computed given information into a large set of rules (the expert knowledge) to trigger practical decisions. The main problem expert systems encountered were the necessity to deal with ever growing massive knowledge databases, and the difficulty to maintain this knowledge current. This approach reminds me a lot the way decisions are taken in our process-driven companies.
To address the enormous amount of necessary computation, researchers began to introduce computational shortcuts such as heuristics to bypass some portions of those huge knowledge trees. It is more than interesting to compare this with our attempts to introduce web 2.0 tools and practices inside business processes to give them more flexibility and efficiency.
Publication, in 1982, of Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities, by John Hopfield, was a breakthrough. The physicist proved that a certain form of networks was able to achieve the same results than rules-based systems. Instead of using databases, Hopfield nets stored it into weighted connections as they learned new patterns of distributed knowledge, and inferred decisions based on the output of the network.
Weights and convergence
The analogy itself between neural networks and a real community-based company is striking, and so are the similarities between the limitations of this approach and some Enterprise 2.0 concerns. Neural networks encountered two big problems: relevancy and convergence (they couldn’t ensure to converge onto the desired pattern, and sophisticated training techniques, such as back-propagation, were necessary to ensure convergence). Social media are facing the very same problems in the enterprise: how could we ensure that communities lead to the right consensus for applicable decisions to be taken? I evoked some possible trails in my last post, and this is a crucial point.
To push the analogy a bit further, the way connections were weighted inside neural networks might give us another path to follow: we might similarly “weight” conversations in social media to facilitate the rise of consensus. Such a system already exists on the Social Web, but is presently mostly a number game, people with more friends and followers are the most listened to, and the most influential. We cannot deal with the limitations of such a system in a professional context and need to look forward for better ways to weight authority and expertise there…
Further advances: micro-processes
The historical analogy stops there, as Artificial Intelligence kept on evolving from these paradigms. Most significantly, from explicit, the logical engines which process information went implicit, completed with a hybrid, “embodied”, approach, where physical captors capture perceptions from the environment: the intelligent agents.
Should, and will, the Enterprise 2.0 follow the same track as AI did? If so, next move would be to get rid of the big business processes we all know, and replace them with micro-processes applicable at individual scale. For instance, the way Japanese coworkers are able to make a consensus emerge from community-based workshops, one of the pre-requisite of Kaizen, rely on their heavy sense of “doing the right thing”. To set up such micro-processes is a radical move from where we are and where the most daring organizations try to go, and would only be possible with intensive education, and a strong commitment from HR and management. Whichever future we might predict to Enterprise 2.0, most underlying concepts are still in their infancy.
By Thierry de Baillon
English version here.
Ceci ressemble au titre d’un article universitaire, mais Dieu sait à quel point je suis peu universitaire ! Je me suis depuis longtemps intéressé à l’intelligence artificielle en tant que manière d’utiliser les ordinateurs à autre chose que de computer des données de façon déterministe et, en écrivant mon dernier billet, j’ai été frappé par d’importantes analogies existant entre des périodes clef de l’histoire de l’IA et nos essais pour définir et mettre en place les premières briques de l’organisation intelligente : ce que l’on appelle l’Entreprise 2.0.
Des processus aux réseaux
Une fois les premiers rêves et mythes évaporés, la recherche en IA a commencé à se concentrer sur deux sujets différents : d’un côté la manipulation de symboles abstraits et de la compréhension d’un contexte (notamment la compréhension de la vision et du langage naturel), de l’autre la résolution de problèmes pratiques. C’est-à-dire la manière de gérer la connaissance et le savoir pour prendre des décisions, et d’en tirer les actions adéquates. A la fin des années 70, ce sujet a connu un véritable essor avec le développement des systèmes experts, qui computaient les informations recueillies à travers un large corpus de règles (l’expertise) pour générer des décisions. Les principaux problèmes rencontrés par les systèmes experts étaient la nécessité de gérer des bases de connaissances démesurées, et la difficulté à actualiser ce savoir. Cette approche me rappelle très fortement la manière dont sont prises les décisions dans nos entreprises gérées par les processus.
Pour arriver à gérer l’énorme masse de calculs nécessaires, les chercheurs commencèrent à introduire des raccourcis, tels que les moteurs heuristiques, afin de contourner quelques portions de ces gigantesques arbres de connaissance. Il est plus qu’intéressant de comparer cela avec nos tentatives d’introduire des outils et pratiques du web 2.0 dans nos processus de business, afin d’y introduire davantage de flexibilité et d’efficacité.
La publication, en 1982, de Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities, par John Hopfield, fut une avancée spectaculaire. Le physicien prouvait qu’un certain type de réseaux était capable de parvenir aux mêmes résultats que des systèmes à base de règles. Au lieu d’utiliser des bases de données, les réseaux neuronaux d’Hopfield stockaient la connaissance dans leurs connections au fur et à mesure qu’ils apprenaient de nouveaux schémas de savoir distribué, et déduisaient les décisions à prendre des données produites en sortie.
Pondération et convergence
L’analogie entre les réseaux neuronaux et une entreprise réellement gérée par des communautés est frappante, de même que le rapprochement entre les limites de cette approche et certaines des questions qui se posent à propos de l’Entreprise 2.0. Les réseaux neuronaux rencontrèrent deux problèmes majeurs : la pertinence et la convergence (il n’y avait aucune certitude qu’ils puissent converger autour des schémas désirés, et des techniques d’apprentissage sophistiquées, telles que la rétro-propagation, étaient nécessaires pour s’assurer de la convergence d’un tel réseau). Les médias sociaux rencontrent des problèmes identiques dans l’entreprise : comment pouvons-nous nous assurer que des communautés parviennent à un consensus permettant de prendre les bonnes décisions ? J’ai évoqué quelques pistes dans mon précédent billet, et c’est là un point crucial.
En poussant plus loin cette analogie, la manière dont les connections étaient pondérées dans un réseau neuronal peuvent nous donner une autre piste : nous pourrions également « pondérer » les conversations dans les médias sociaux afin de faciliter l’émergence d’un consensus. Un tel système existe sur le Web Social, mais est avant tout un jeu de chiffres, ceux qui possèdent le plus de « followers » ou d’amis sont le plus écoutés, et les plus influents. Les limites inhérentes à un tel système ne peuvent convenir à un contexte professionnel, et nous devons chercher plus loin de meilleurs moyens de pondérer les communautés selon l’expertise et l’autorité…
Vers de nouveaux progrès : les micro-processus
La comparaison historique s’arrête ici, l’Intelligence Artificielle ayant continué à évoluer depuis ces paradigmes. Significativement, d’explicites, les structures logiques traitant l’information sont devenues implicites, complétées par une approche hybride, « incarnée » (embodied), dans laquelle des capteurs physiques recueillent des signaux de leur environnement : les agents intelligents.
L’Entreprise 2.0 suivra-t-elle les mêmes évolutions que l’IA ? Si c’est le cas, la prochaine évolution serait de se débarrasser des gros processus métiers que nous connaissons tous, et les remplacer par des micro-processus, applicables à l’échelle de l’individu. Par exemple, la manière dont les employés japonais sont capables de faire émerger un consensus d’ateliers de travail, un des pré-requis d’une démarche Kaizen, dépend de leur profond sens de « faire ce qui est juste ». Mettre en place de tels micro-processus est un changement radical par rapport à là où nous sommes, et à là où les entreprises les plus aventureuses tentent de s’engager, et ne deviendrait possible qu’avec une démarche éducative volontaire, ainsi qu’une implication très forte du management et des Ressources Humaines. Quel que soit le futur que nous prédisions à l’Entreprise 2.0, la plupart des concepts sous-jacents sont encore balbutiants.
By Thierry de Baillon
Version française ici.
Social Media is more about information management (links) than about knowledge (nodes). And business is neither about information nor knowledge management, but about decision taking. The absence of the decision dimension in most attempts to introduce Social Media into business might be a major cause of failure.
Information as a superstructure of knowledge
Knowledge management is a hot topic for a long time in the corporate world, and introduction of Web 2.0 technologies have shifted the debate, merely to dynamic knowledge acquisition and retrieval. But, as social media are pollinating other activities of the enterprise, is this approach still totally relevant? And alternative would be to distinguish between knowledge management as a more or less “static” preoccupation, and information management as the way to access, qualify or propagate the knowledge. Think of information as the fluid which connects knowledge to people, and people to coworkers and clients, and you’ll get a good definition of what social media integration should be.
But, unless – or even if – you run a PR, advertising or media company, managing information is not the core of your business. Taking decisions is. Most of corporate activities are headed toward making decisions applicable, in a way or another. The processes our modern companies are ridden with were setup to facilitate and industrialize decision taking. Information, and knowledge, are harnessed to help triggering the right decision at the right moment. Enterprise 2.0 is not about letting information flows freely among happy communities, but is about re-designing businesses in order to integrate communities into every step of decision taking.
Dealing with the knowledge-information-decision trilogy
Reaching such a goal is far from obvious. I recently wrote that our processes driven businesses do not fit the necessary organic nature of Enterprise 2.0, and Paula Thornton, from FastForward blog, commented that the challenge of a communities-driven business would be raising consensus to allow for the necessary decision taking. While successful at transforming marketing and customers services, social media seem unable to help companies manage any but the smallest projects. Why?
From a trilogy (knowledge, information and decision) point of view, the way the three different “bricks” of business are arranged and dealt with may help us getting an answer.
Departments which are the most successful at Social Media integration are, by far, Marketing and Customers Service. If we take a closer look, we can see that in both case, decisions are not part of the process, and were mostly already taken. Both then use knowledge to leverage information they get or push. In the Customer Service case, decisions still to be taken are made on an individual basis, without a need for consensus or larger scale decision.
Small projects and focused communities management is usually another successful use in companies. In that case too, necessary decisions (goal, methodology) are taken before anything, and the main goal usually involves growing the knowledge through information.
Larger scale projects, which may involve a company-wide social network, or free experimentation with unfocused tools, may also work as long as nobody expects some impact on business with those. They might be seen as an evolution of Knowledge Management, but certainly not as a real move toward Enterprise 2.0, since we lack getting business decisions taken from them. In that case, decision means and only means sponsorship from the C-level.
Paving the future
As long as we are unable to deal efficiently with the “decision taking” side of the sacred trilogy through social media and communities, we won’t be able to change key departments of companies (production, manufacturing, quality, management,… ), and we will have to stick to rigid processes. To go any further, not only do we need a cultural shift, we also need new tools.
As fast as things evolve, I see two different ways the future might be brighter.
- The rise of social CRMs
Social CRM is quite a fuzzy concept, but expect new solutions to be not only geared toward monitoring the social space, but to infer decisions from it. A logical step would be to apply to the internal world what will be available for the Social Web.
Existing Enterprise Platforms are also beginning to implement such modules, like Telligent’s Harvest or Jive’s Insights.
- Social Media is cultural
As I recently wrote, the way Occidental companies deal with decision taking is in essence different with Oriental approach. Our processes are born from an attempt to adapt Japanese kaizen concepts. Today, most Social platforms and services are Anglo-Saxon. With other parts of the world leveraging their online presence, we might see new tools developed with different cultural processes in mind.
This was quite a long post, with some subjects worth extra development. I would love to hear your opinion about it.
By Thierry de Baillon
English version here.
Les Médias Sociaux concernent davantage le management de l’information (les liens) que celui de la connaissance (les nœuds). Et le business n’est fondamentalement ni un affaire d’information ni de connaissance, mais de prise de décision. L’absence de la dimension décisionnelle dans la plupart des projets de médias sociaux en entreprise pourrait être une des causes majeures de leur échec.
L’information en tant que superstructure de la connaissance.
Le Knowledge Management est un sujet brûlant dans l’univers corporate, et ce depuis longtemps. L’arrivée des technologies 2.0 ont déplacé le débat, essentiellement vers l’acquisition et la recherche dynamique de la connaissance. Cependant, alors que les médias sociaux contaminent d’autres secteurs de l’entreprise, cette approche est-elle toujours adéquate ? Une alternative serait de distinguer entre la gestion de la connaissance en tant que problématique plus ou moins « statique », et la gestion de l’information en tant que moyen d’accéder, qualifier ou propager cette connaissance. Imaginez l’information en tant que fluide liant la connaissance aux gens, et les gens à leurs collègues et clients, vous aurez alors une bonne définition de ce qu’intégrer les médias sociaux en entreprise devrait signifier.
Cependant, à moins que – ou même si- vous ne dirigiez une entreprise de RP, de communication ou de médias, l’information n’est pas au cœur de votre business. Prendre des décisions, voilà ce qui importe réellement. La plupart des activités en entreprises sont orientées vers la prise de décision et leur mise en application, d’une manière ou d’une autre. Les processus qui régissent nos entreprises ont été mis en place pour faciliter et industrialiser cette prise de décision. L’information, et la connaissance, sont mis à contribution pour aider à prendre la meilleure décision au meilleur moment. L’enjeu de l’Entreprise 2.0 n’est pas de permettre à l’information de circuler librement au milieu de joyeuses communautés, mais de repenser le business afin d’intégrer le fonctionnement communautaire au sein de toute prise de décision.
Gérer la trilogie connaissance – information – décision
Un tel but est loin d’être évident à atteindre. J’ai récemment écrit que nos entreprises gérées par les process n’étaient pas à même d’intégrer la nature organique de l’Entreprise 2.0, et Paula Thornton, sur le blog FastForward, a commenté en écrivant que le challenge attendant une entreprise gérée par des communautés était l’émergence du consensus nécessaire à toute prise de décision. Bien que réussissant de mieux en mieux à transformer les services Relations Clients et marketing, les médias sociaux semblent incapables d’aider les entreprises à gérer des projets, si ce n’est les plus simples. Pourquoi ?
En se plaçant du point de vue de la trilogie connaissance – information – décision, la façon dont ces trois « briques » sont arrangées et utilisées nous permet d’apporter une réponse.
Les services qui obtiennent le plus de succès dans l’intégration des médias sociaux sont, de loin, le Marketing et les Relations Clientèle. En y regardant de plus près, on s’aperçoit que dans ces deux cas, les décisions à prendre ne font pas partie du process, et sont pour la plupart déjà prises. Les deux services utilisent ensuite la connaissance pour enrichir l’information qu’ils doivent recueillir ou diffuser. Dans le cas du Service Clientèle, les décisions restant à prendre le sont au niveau individuel, sans besoin d’un consensus ou d’une décision à plus grande échelle.
Une autre utilisation généralement couronnée de succès des médias sociaux concerne lagestion de petits projets ou de communautés adhoc. Dans ce cas également, les décisions nécessaires (objectifs, méthodologie) sont prises avant toute chose, et l’objectif principal reste généralement de capitaliser sur la connaissance à travers l’information échangée.
Des projets de grande ampleur, tels qu’un réseau social à l’échelle de l’entreprise, ou l’expérimentation libre sur des outils « défocalisés », peuvent également réussir, tant que l’on n’en espère aucun impact sur le business. Ces projets peuvent être vus comme une évolution du Knowledge Management, mais certainement pas comme un pas vers l’Entreprise 2.0, puisqu’aucune prise de décision n’en émerge. Dans ce cas, « décision » signifie uniquement le soutien actif d’un membre de la Direction Générale.
Des pistes pour le futur
Tant que nous resterons incapables de prendre efficacement en compte l’aspect « prise de décision » de la trilogie sacrée au moyen des médias sociaux et de communautés, nous n’arriverons pas à faire évoluer les départements clef de l’entreprise (production, fabrication, qualité, management,…) et nous devrons nous contenter de processus rigides. Pour aller plus loin, non seulement devra s’opérer un changement culturel, mais nous avons besoin de nouveaux outils.
Les choses évoluant rapidement, je vois deux pistes de développement possibles :
- L’avènement des CRMs sociaux
Le CRM social est un concept plutôt flou, mais attendez-vous à ce que de nouvelles solutions apparaissent qui ne se contenteront pas de scanner les médias sociaux, mais en déduiront les décisions à prendre. Il serait logique d’appliquer au monde interne à l’entreprise ce qui se fera dans le cadre du web social. Les plateformes actuelles de médias sociaux d’entreprise commencent d’ailleurs à implémenter des modules de veille, tels que Harvest pour Telligent ou Insight pour Jive.
- Les médias sociaux sont culturels
Comme je l’écrivais récemment, la manière dont les entreprises occidentales gèrent la prise de décision est fondamentalement différente de l’approche orientale. Nos processus dérivent d’une tentative d’adaptation du concept japonais de kaizen. Aujourd’hui, la plupart des plateformes et services de médias sociaux disponibles sont anglo-saxonnes. Tandis que d’autres parties du monde développent leur présence en ligne, nous devrions voir de nouveaux outils apparaître, développés autour de processus de pensée culturellement différents.
C’était un billet plutôt, certains sujets méritant sans doute d’être développés plus avant. J’aimerais beaucoup entendre votre avis sur ceux-ci.
