Know-how management rozhodně není nové téma. Advokátní kanceláře, poradenské společnosti i další firmy založené na expertní práci se jej snaží řešit desítky let. Článek ukazuje, proč obvyklé pokusy o jeho zvládnutí většinou nefungují. Popisuje také, jak velké jazykové modely mění ekonomiku takového systému a posouvají know-how management od administrativní zátěže k přirozené součásti práce s klientem.
Know-how management rozhodně není nové téma. Advokátní kanceláře, poradenské společnosti i další firmy založené na expertní práci se jej snaží řešit desítky let. Je to logické. Každá z nich potřebuje dodat klientovi kvalitní výsledek, co nejrychleji, s přiměřenými náklady a s minimem chyb.
Mezi zadáním a výsledkem ale stojí jedna poměrně podstatná překážka: někdo musí řešení nejprve vymyslet a následně připravit. Ideálně v tomto pořadí.
Právě tady vzniká prostor pro know-how management. Jeho cílem není odstranit z poradenské práce člověka. Cílem je zachytit a zpřístupnit tu část jeho zkušeností, která by jinak zůstala pouze v jeho hlavě, e-mailu nebo osobní složce dokumentů.
Jinými slovy: depersonalizovat know-how neznamená depersonalizovat službu.
Znamená to zařídit, aby firma nemusela pokaždé znovu objevovat něco, co už jednou objevil někdo jiný.
Firma založená na lidech má problém, když její know-how zůstává jen v lidech
Právní a konzultační firmy jsou založené na lidech. Jejich personální aparát jim dává kredibilitu navenek a současně přináší skutečnou hodnotu dovnitř.
Zkušený člověk s sebou nepřináší jen znalost práva nebo určitého odvětví. Přináší také postupy, informace, praktické zkratky a šablony řešení. Šablonou zde nemyslím pouze připravený dokument ve Wordu. Může jí být způsob vedení projektu, struktura analýzy, sada otázek pro klienta nebo postup, jak reagovat na konkrétní situaci.
Takový člověk své know-how používá přirozeně. Ví, kde začít, na co si dát pozor a které řešení v určitém kontextu funguje. Problém je, že tato znalost bývá jen obtížně přenositelná na ostatní členy týmu.
A když její nositel odejde, může společně s ním odejít i významná část hodnoty firmy.
Funkční know-how management má toto riziko omezit. Má pomáhat předcházet chybám, zkracovat dobu potřebnou k přípravě výstupů a umožnit lidem stavět na práci, která už byla jednou odvedena.
V praxi však firmy obvykle začínají poněkud skromněji.
Začínají složkou „Vzory“.
Složka „Vzory“ a první střet s realitou
Typická advokátní kancelář vytvoří složku „Vzory“ a v ní podsložky „Pracovní právo“, „Korporátní právo“, „Občanské právo“ a podobně.
To zpočátku funguje docela dobře. Jenže kancelář se zpravidla nespecializuje pouze podle právních oborů. Má také odvětvové specializace: technologie, telekomunikace, výrobu, energetiku, zdravotnictví nebo třeba real estate.
A tady přichází první problém.
Softwarová společnost může potřebovat pracovněprávní dokumentaci, korporátní dokumentaci, licenční smlouvu i řešení ochrany osobních údajů. Kam tedy uložit vzor, který je relevantní současně pro pracovní právo a softwarový byznys?
Souborový systém si s vícerozměrností příliš nerozumí. Dokument může ležet v jedné složce, případně může být nakopírován do několika různých míst. Tím ale vznikají duplicity a s nimi otázka, která z kopií je aktuální.
Kancelář proto zpravidla jeden rozměr opustí. Nejčastěji zachová rozdělení podle právních specializací. Právník, který připravuje dokument pro softwarovou firmu, otevře složku „Pracovní právo“ a doufá, že v ní najde vzor zohledňující specifika softwarového byznysu.
Někdy ho skutečně najde.
Jindy najde šest podobných dokumentů s názvy jako „finální“, „finální nové“, „finální poslední“ a „finální poslední 2“.
Složka „K roztřídění“ jako hřbitov dobrých úmyslů
Druhou klasickou součástí kancelářského know-how managementu bývá složka „K roztřídění“.
V některých firmách obsahuje více know-how než všechny složky věnované jednotlivým právním specializacím dohromady. Uložit do ní nový dokument je totiž velmi snadné. Stačí stáhnout zajímavý rozsudek, studii, článek nebo příspěvek z LinkedInu a přesunout jej dovnitř.
Tím obvykle životní cyklus dokumentu končí.
Materiál už nikdo nenajde, protože není popsán, zatříděn ani zasazen do kontextu. Výjimkou může být člověk, který jej uložil – pokud si vzpomene, že to udělal, a pokud jej následně dokáže v nahromaděném nepořádku dohledat.
Myšlenka byla jistě dobrá. Výsledky dobré nebyly.
Tím se dostáváme do prvního patra know-how pekla: jak znalost vůbec zachytit, formalizovat a uložit tak, aby se v ní dalo orientovat.
Tam však know-how peklo zdaleka nekončí.
Uložit dokument nestačí
Aby mohl určitý materiál firmě přinášet hodnotu, musí se sejít několik okolností.
Uživatel musí vědět, že příslušné know-how existuje. V okamžiku, kdy ho potřebuje, musí být schopen jej najít. A když ho najde, musí vědět, jak s ním pracovat.
Poslední bod bývá neprávem přehlížen.
Vezměme si jako příklad smluvní vzor. Samotný text zpravidla nebude možné použít ve všech případech beze změny. Dokument může obsahovat předpokládané varianty, podmíněná ustanovení, místa k doplnění a komentáře typu: „Pokud je druhou stranou podnikatel, tento odstavec odstraňte.“
Vedle toho mohou existovat pravidla, která ze samotného textu dokumentu nejsou patrná:
- které hodnoty je možné doplňovat a v jakém rozmezí,
- které změny vyžadují schválení odpovědným partnerem,
- zda je nutné dokument před podpisem s někým projednat,
- jakou formu musí mít podpis,
- zda se dokument musí zveřejnit nebo registrovat,
- co je potřeba udělat po jeho uzavření.
To nejsou obecné informace o pracovním, korporátním nebo správním právu. Jsou spojeny s konkrétním typem dokumentu, někdy dokonce s jeho konkrétní verzí.
Pokud se uživatel po dlouhém hledání konečně dostane ke správnému vzoru, problém prázdného papíru sice pomine, ale může jej vystřídat problém papíru plného instrukcí.
Některé údaje lze doplnit téměř úřednickým způsobem: obchodní firmu, IČO, sídlo a se skřípěním zubů také údaj o zápisu v obchodním rejstříku. Nad jinými částmi je potřeba skutečně přemýšlet. A další ustanovení musí právník vytvořit individuálně, protože žádný vzor nemůže předvídat všechno.
Skutečně užitečný know-how systém proto nemůže pouze skladovat soubory. Musí také uchovávat instrukce, kontext a pravidla jejich použití.
Know-how má datum spotřeby
Dalším rozměrem, na který se často úmyslně zapomíná, je čas.
Know-how po hříchu zastarává.
Někdy z externích důvodů. Změní se právní úprava, rozhodovací praxe, regulatorní požadavky nebo prostředí, ve kterém se dokument používá.
Jindy z důvodů interních. Dokument má být po určité době přezkoumán, protože se změnily procesy firmy, odpovědné osoby nebo technologie. Typickým příkladem jsou bezpečnostní směrnice, compliance dokumentace a další interní předpisy.
Běžný souborový systém tento problém prakticky neřeší. Umí zobrazit datum poslední změny souboru, ale už neřekne, zda byl dokument po odborné stránce přezkoumán, podle jakého právního stavu vznikl, kdo za něj odpovídá nebo která změna právních předpisů by mohla vyvolat potřebu revize.
Kancelář si proto často vytvoří tabulku. Do ní zapíše názvy dokumentů, odpovědné osoby a termíny příštího přezkumu.
Tím ovšem vedle databáze dokumentů vznikne ještě databáze informací o databázi dokumentů. Obě je potřeba průběžně aktualizovat a hlídat jejich vzájemný soulad.
To obvykle funguje přibližně do chvíle, kdy člověk, který tabulku vytvořil, přestane osobně připomínat ostatním, že existuje.
Ne každé know-how si zaslouží stejnou péči
Know-how management vyžaduje práci. Materiály musí někdo vybrat, zpracovat, popsat, zatřídit, aktualizovat a případně vyřadit.
Proto je nutné uvažovat také ekonomicky.
Pokud určitý typ smlouvy připravujeme třikrát denně, investice do kvalitního, dobře popsaného a poloautomatizovaného vzoru se může vrátit velmi rychle. Jestliže ale očekáváme, že konkrétní dokument použijeme jednou a už nikdy znovu, pravděpodobně nemá smysl vytvářet z něj inteligentní šablonu se složitými instrukcemi a pravidelným přezkumem.
Ne každá znalost tedy vyžaduje stejnou úroveň formalizace.
Některé materiály mají být řízenými vzory. Jiné mohou fungovat jako inspirativní precedenty. U dalších stačí, když budou dohledatelné jako zdroj informace. A část dokumentů nemá smysl uchovávat vůbec.
Zdravý know-how management proto nezačíná otázkou, jak uložit všechno. Začíná otázkou, které znalosti mají pro firmu takovou hodnotu, aby stálo za to je udržovat.
Proč předchozí pokusy často selhaly
Firmy při budování know-how systému zpravidla řeší dva problémy.
První je systémový. Nevědí, jak ke správě znalostí přistoupit. Několik intuitivních metod – typicky složky, tabulky a ruční třídění – už v minulosti selhalo. Další možné přístupy jsou složitější a vyžadují návrh metadat, odpovědností, procesů a životního cyklu dokumentů.
Druhý problém je nákladový. I kdyby firma věděla, jak má systém vypadat, obává se množství práce potřebné k jeho zavedení a každodenní údržbě.
Jinými slovy: nevíme přesně, jak to dělat, a kdybychom to věděli, bojíme se, že to bude příliš pracné.
Právě druhou část problému dnes zásadně mění velké jazykové modely a agentní systémy.
Umělá inteligence mění ekonomiku know-how managementu
První použití AI, které člověka pravděpodobně napadne, je automatické vyplňování vzorů. To je jistě užitečné, ale představuje pouze jednu část celého procesu.
Vzor totiž musí nejprve někdo vytvořit.
A právě zde se otevírá mnohem zajímavější prostor. AI může pomoci existující dokument analyzovat, navrhnout jeho zařazení, vytvořit popis, identifikovat varianty a místa k doplnění, vytáhnout instrukce pro použití nebo upozornit na informace, které v dokumentu chybějí.
Výsledek nemusí být bez dalšího schválen jako nové firemní know-how. Může však sloužit jako předpřipravený návrh pro právníka, který jej odborně zkontroluje, doplní a potvrdí.
Stejným způsobem může AI pracovat také na druhém konci systému. Uživatel nemusí vědět, ve které složce dokument leží ani jakými klíčovými slovy jej někdo před lety označil. Může popsat problém, který řeší, a systém mu nabídne relevantní materiály společně s informací o jejich účelu, aktuálnosti a podmínkách použití.
A od vyhledání už vede přirozená cesta k další práci: doplnění údajů, výběru variant, úpravě textu, kontrole výsledku a přípravě souvisejících dokumentů nebo průvodních informací.
Hranice mezi správou know-how a samotnou prací s právním dokumentem se tím začíná rozostřovat.
Současné nástroje už tento směr naznačují. Claude Cowork pracuje s lokálními soubory a aplikacemi, ChatGPT Work umožňuje vytvářet a upravovat dokumenty a SingleDraft propojuje práci přímo ve Wordu s interní znalostní bází kanceláře.
Samotné nasazení AI ale know-how management nevyřeší. AI může výrazně snížit pracnost systému. Nemůže za firmu rozhodnout, co má systém obsahovat, kdo za obsah odpovídá a kdy lze určitému dokumentu důvěřovat.
Technologie zmírňuje problém práce. Zůstává problém systému.
Čtyři požadavky na funkční know-how systém
Z mého pohledu musí použitelný know-how systém splňovat čtyři základní požadavky.
Za prvé musí u každého typu znalostního objektu vědět, jak se s ním pracuje. Jiný životní cyklus bude mít smluvní vzor, jiný precedentní smlouva, memorandum, soudní rozhodnutí, odborný článek nebo interní metodika.
Za druhé musí uchovávat instrukce pro použití konkrétního dokumentu. Nestačí znát jeho název a právní oblast. Je potřeba vědět, pro které situace je určen, jaké obsahuje varianty, co je nutné doplnit, kdo má schválit odchylky a jaké kroky mají následovat po jeho dokončení.
Za třetí musí být know-how dostupné přímo v kontextu práce. Právník nemá přemýšlet: „Nyní budu hledat dokument v know-how bázi.“ Má přemýšlet: „Řeším problém klienta a potřebuji připravit dokument.“ Relevantní know-how by proto mělo přijít za ním, nikoliv jej nutit hrát si na detektiva ve sdíleném disku.
A za čtvrté musí systém pracovat s aktuálností. Uživatel potřebuje vědět, zda je nalezený dokument stále použitelný, kdo jej naposledy přezkoumal a podle jakého právního nebo skutkového stavu vznikl. Pokud tuto jistotu poskytnout nelze, musí být nejistota alespoň jasně viditelná.
Teprve propojením těchto čtyř vrstev vzniká něco víc než jen digitální archiv.
Vzniká živá znalostní báze.
Od skladu dokumentů k infrastruktuře poradenské práce
Velké jazykové modely nám poprvé dávají praktickou možnost automatizovat významnou část práce na obou koncích know-how systému.
Při vstupu mohou pomáhat dokumenty analyzovat, označovat, popisovat a připravovat ke schválení. Při výstupu mohou relevantní know-how vyhledat podle skutečného problému uživatele a následně pomoci s jeho aplikací.
Díky tomu přestává být know-how management samostatnou administrativní disciplínou, kterou je potřeba obsluhovat vedle skutečné práce. Může se postupně stát přirozenou součástí samotného pracovního procesu.
Ideální stav nevypadá tak, že právník otevře zvláštní systém, vyplní vyhledávací formulář, stáhne dokument a následně začne pracovat v jiném nástroji.
Ideální stav vypadá tak, že ve chvíli, kdy právník řeší konkrétní úkol, má k dispozici relevantní, aktuální a správně popsané know-how – včetně instrukcí, jak je použít. A nástroj, ve kterém pracuje, mu pomůže toto know-how převést do výsledku pro klienta.
To je podstatně ambicióznější cíl než lépe uspořádaná složka „Vzory“.
A právě proto stojí za to začít u systému, nikoliv u složek.
Martin Loučka, Advokát | Librato.ai | Jetstack.cloud
Článek byl připraven ve spolupráci s Librato.ai – jednoduchým nástrojem na řízení a AI práci s know-how pro právníky.
