Zbiorowa inteligencja i jej praktyczne wykorzystanie

Collective Intelligence (CI) to pojęcie tłumaczone na język polski jako “kolektywna” lub “zbiorowa” inteligencja, które upowszechniło się na początku XXI w. m.in. dzięki pracom Levy’ego (inteligencja zbiorowa), Kerckhove’a (inteligentne tłumy), Surowieckiego (mądrość tłumów). Pojęcie CI jest obecnie ściśle związane z rozwojem sieci teleinformatycznych (ICT) i oznacza wykorzystanie interakcji między użytkownikami społeczności sieciowych do wytworzenia „wartości dodanej”, opartej na zbiorowej pracy i wspólnym działaniu, a także strukturalizowanie debaty, syntezę wiedzy, wizualizację argumentów, otwarte innowacje, redukcję błędów, folksonomię i zbiorowe podejmowanie decyzji.

Zastosowania CI są przedmiotem badań naukowych, w których wiodącym ośrodkiem jest Centre for Collective Intelligence Massachusetts Institute of Technology (cci.mit.edu). Badania empiryczne i wyliczenia matematyczne dowodzą, że zróżnicowana zbiorowość może osiągać lepsze rezultaty w rozwiązywaniu problemów niż wąskie grono specjalistów (Szuba 2001; Page 2004; Malone 2012). Badania MIT potwierdzają, że technologie CI zwiększają sprawność zarządzania i wykonywania operacji oraz efektywność finansową (zob. Bonabeu “Decisions 2.0”, 2009). Równocześnie od kilku lat obserwujemy duże zainteresowanie tematem CI w sektorze prywatnym, przede wszystkim w obszarze crowdsourcingu, innowacji, zarządzania wiedzą, wspomagania procesów decyzyjnych. Firmy takie jak IBM, Dell, Google, Facebook i tysiące innych wykorzystują procesy CI w swojej pracy. W Stanach Zjednoczonych CI stosuje się szeroko również w adminstracji publicznej, przede wszystkim w sieciach eksperckich (np. MAX.gov), bazach wiedzy (Intellipedia) i innowacjach obywatelskich (Challenge.gov). Duży potencjał praktyczny, jaki niesie ze sobą wiedza n/t CI nie znalazł jednak jak do tej pory odbicia w nauczaniu uniwersyteckim (z wyjątkiem MIT).

Rys. 1. Model kolektywnej inteligencji

Źródło: DCLA Meet CIDA: Collective Intelligence Deliberation Analytics, Working Paper for discussion — 2nd International Workshop on Discourse-Centric Learning Analytics, LAK14: 4th International Conference on Learning Analytics & Knowledge: http://dcla14.wordpress.com(28.04.2014)

Rys. 2. Zobrazowana za pomocą aplikacji DebateGrapgh debata wykorzystująca założenia CIDA w celu realizacji procesów zbiorowej inteligencji.

Zarówno w Polsce, jak i wielu innych krajach „nowej” UE dominują archaiczne metody organizacji pracy. Tak w sektorze publicznym jak i prywatnym obserwujemy niski poziom interakcji pomiędzy osobami decyzyjnymi a zespołem, i niską innowacyjność w strukturze pracy: kreatywność ludzi objawia się głównie w działaniach indywidualnych, a nie w pracy zespołowej). Wpływa to na niższą wydajność pracy w stos. do krajów tzw „starej Unii” (o ok. 40%, źródło: OECD Employment Outlook 2015). Ponadto dostrzegamy w tych krajach brak dostępu do wiedzy praktycznej nt. możliwości wykorzystania CI w organizacji pracy (tematy te pojawiają się w ograniczonym zakresie w programach studiów z zakresu komunikacji, zarządzania lub informatyki, traktowane są jednak jako zagadnienie teoretyczne). Brak również łatwego dostępu do przystępnych cenowo narzędzi ICT organizujących proces CI (bariera kosztów) i brak umiejętności ich obsługi.

Dowodzą tego badania realizowane od roku 2015 przez Instytut Aurea Libertas, w ramach których przeanalizowano sytuację: polskich uniwersytetów, reprezentatywnych przedsiębiorstw z sektora MSP oraz organizacji pozarządowych. Z badań wynika, że:

• żaden polski ośrodek akademicki nie prowadzi studiów umożliwiających praktyczne wdrożenie metod opartych na kolektywnej inteligencji do pracy instytucji, przedsiębiorstw i organizacji pozarządowych
• ponad 60% badanych deklaruje zainteresowanie możliwością wykorzystania kolektywnej inteligencji w zarządzaniu swoją organizacją;
• ok. 95% badanych potwierdza, że nie dysponuje wystarczającą wiedzą umożliwiającą wdrożenie metod zarządzania opartych na kolektywnej inteligencji w swojej organizacji;
• dla ok. 90% badanych bariera kosztowa jest istotną przeszkodą we wdrażaniu metod zarządzania opartych na kolektywnej inteligencji w organizacji.

Potrzeby te stają się szczególnie ważne w odniesieniu do przyszłych pracowników administracji publicznej (czego dowodzą m.in. założenia EU Digital Agenda 2020). UE nie tylko zaleca wdrażanie CI, ale również udostępnia niezbędne do tego narzędzia: największy (77 mln EUR) program w tej dziedzinie  – Collective Awareness Platforms (CAPS) pozwolił na utworzenie platform wspierających procesy CI w wielu obszarach.

Instytut Aurea Libertas wychodzi naprzeciw tym potrzebom prowadząc działania zmierzające do upowszechnienia wiedzy na temat kolektywnej inteligencji oraz jej praktycznego wykorzystania.