Электронные системы поддержки исполнения (EPSS): История, Функционал, Области Применения и Перспективы Развития

В эпоху стремительной цифровой трансформации, когда объем информации растет в геометрической прогрессии, а требования к скорости и качеству выполнения задач становятся все более жесткими, организации сталкиваются с беспрецедентными вызовами. Одним из ключевых аспектов конкурентоспособности становится способность сотрудников быстро адаптироваться, осваивать новые навыки и принимать эффективные решения прямо на рабочем месте. Именно в этом контексте электронные системы поддержки исполнения (EPSS) обретают особую актуальность, выступая не просто инструментом, а стратегическим активом для повышения производительности и эффективности.

Настоящая курсовая работа ставит своей целью проведение всестороннего анализа EPSS, охватывающего их исторический путь, сущностные характеристики, функциональные возможности, сферы применения и, что особенно важно, перспективы развития в условиях интеграции с новейшими технологиями. Исследование призвано не только дать четкое определение этим системам, но и раскрыть их фундаментальное значение для современного информационного общества. В рамках работы будут рассмотрены ключевые этапы эволюции EPSS, их архитектурные особенности и принципы функционирования, а также преимущества и потенциальные проблемы, связанные с их внедрением. Особое внимание будет уделено сравнительному анализу с родственными концепциями, такими как системы управления знаниями (СУЗ) и системы поддержки принятия решений (СППР), что позволит лучше понять уникальную нишу EPSS. Завершающий раздел будет посвящен анализу актуальных тенденций, определяющих будущее EPSS, в частности, их интеграции с искусственным интеллектом, машинным обучением и технологиями больших данных.

Теоретические основы и сущность электронных систем поддержки исполнения (EPSS)

Определение EPSS и IPSS

В основе современного подхода к повышению производительности труда лежит концепция, известная как электронные системы поддержки исполнения (EPSS — Electronic Performance Support Systems) или, в более широком смысле, интегрированные системы поддержки исполнения (IPSS — Integrated Performance Support Systems). Эти системы представляют собой не просто программные приложения, а комплексные электронные платформы, спроектированные для обеспечения пользователей необходимыми знаниями и поддержкой в процессе принятия решений, что в конечном итоге способствует формированию и совершенствованию их навыков и умений. Их основная задача — сделать так, чтобы человек мог выполнить свою работу эффективно, без значительного отвлечения на формальное обучение или поиск информации из разрозненных источников, что позволяет организациям значительно сократить издержки и повысить скорость адаптации персонала.

EPSS как развитие систем поддержки принятия решений (DSS)

EPSS не возникли на пустом месте; они представляют собой логическое и весьма значительное углубление концепции систем поддержки принятия решений (DSS — Decision Support Systems). Если традиционные DSS фокусируются на предоставлении данных и моделей для анализа и формирования решений, то EPSS идут дальше, делая этот процесс максимально комфортным и интуитивно понятным для пользователя. Они трансформируют статичную информацию в динамическую, контекстно-зависимую поддержку, которая не только помогает принять решение, но и обучает пользователя, позволяя ему постоянно совершенствовать свои знания и навыки прямо «в потоке работы». Это достигается за счет качественно иного инструментария и философии, направленной на непрерывное развитие компетенций.

Ключевые особенности и компоненты EPSS

Уникальность EPSS проявляется в их расширенном инструментарии, который значительно превосходит возможности стандартных информационных систем. Он включает в себя целый арсенал средств, обеспечивающих эффективную работу:

• Контекстно-зависимая помощь: Система анализирует текущие действия пользователя и предоставляет релевантную помощь или информацию именно в тот момент, когда она нужна. Например, при заполнении сложной формы EPSS может предложить подсказки по каждому полю.
• Пошаговые инструкции: Для выполнения комплексных или незнакомых задач EPSS предлагают детализированные, последовательные инструкции, часто с визуальными элементами, которые помогают пользователю шаг за шагом достичь цели.
• Мультимедийная поддержка: Использование видеоуроков, аудиоинструкций, интерактивных симуляций и инфографики делает процесс обучения и поддержки более наглядным и увлекательным.
• База знаний с возможностью поиска: Обширное хранилище структурированной информации, включающее руководства, регламенты, лучшие практики, ответы на часто задаваемые вопросы, доступное для быстрого и эффективного поиска.
• Удобный пользовательский интерфейс: Интуитивно понятный, эргономичный интерфейс снижает когнитивную нагрузку на пользователя, позволяя сосредоточиться на задаче, а не на освоении самой системы.

Эти компоненты работают в синергии, превращая EPSS в мощный инструмент для улучшения производительности пользователя, помогая организациям сократить затраты на обучение персонала и одновременно повысить общую эффективность.

Системная интеграция технологий в EPSS

Отличительной чертой и, пожалуй, одним из главных преимуществ EPSS является их способность системно интегрировать разнообразные технологии, каждая из которых выполняет свою уникальную роль:

• Констатирующие технологии: Они предоставляют пользователю необходимые данные и факты. Это могут быть отчеты, статистические сводки, исторические записи, актуальные показатели. Их задача — ответить на вопрос: «Что происходит?».
• Моделирующие технологии: Эти компоненты позволяют пользователю экспериментировать с различными сценариями и прогнозировать исходы. Они отвечают на вопрос: «Что будет, если…?», например, при изменении определенных параметров проекта или бизнес-процесса. Это могут быть симуляторы, аналитические модели, инструменты прогнозирования.
• Обучающие технологии: Основная задача этих технологий — передача знаний и формирование навыков. Они включают в себя интерактивные курсы, тренинги, микрообучение, которые помогают пользователю освоить новые компетенции прямо на рабочем месте.
• Советующие технологии: Экспертные системы и модули, которые предоставляют рекомендации и лучшие практики для решения конкретных проблем. Они отвечают на вопрос: «Как сделать, чтобы…?» и предлагают оптимальные пути достижения цели.

Эта интеграция создает единую, когерентную среду, где пользователь может получать информацию, моделировать ситуации, обучаться и получать советы, не переключаясь между различными приложениями или платформами.

Модуль TUTOR и адаптивные свойства EPSS

Фундаментальное различие EPSS от более традиционных DSS систем заключается во включении специализированного модуля TUTOR (или обучающего компонента). Этот модуль предоставляет возможность оффлайнового обучения непосредственно на рабочем месте. Он не просто передает информацию, а активно вовлекает пользователя в процесс освоения практических навыков и принятия решений в проблемных ситуациях, используя ресурсы и возможности всей EPSS. TUTOR позволяет пользователю выбирать необходимую информацию, изучать ее в удобном темпе и тренироваться с помощью интерактивных упражнений и симуляций.

Кроме того, EPSS обладают выраженными адаптивными свойствами. Это означает, что система способна подстраиваться под индивидуальные требования, психологические особенности и менталитет конкретного пользователя. Адаптивность проявляется в:

• Персонализации контента: Система может предлагать учебные материалы или подсказки, релевантные предыдущему опыту пользователя, его текущей роли или уровню знаний.
• Гибкой настройке интерфейса: Пользователь может изменять внешний вид, расположение элементов или получать информацию в предпочитаемом формате (текст, видео, аудио).
• Индивидуальных траекториях обучения: EPSS может динамически корректировать учебный путь, предлагая дополнительные материалы по темам, где пользователь испытывает затруднения, или пропуская уже освоенные разделы.

Такая адаптивность не только повышает эффективность обучения, но и значительно улучшает пользовательский опыт, делая работу с системой более продуктивной и менее утомительной.

Архитектура и принципы функционирования EPSS

Функциональные возможности EPSS

Электронные системы поддержки исполнения (EPSS) представляют собой комплексные решения, чьи функциональные возможности простираются далеко за рамки простого предоставления информации. Их основная миссия — не только обеспечить пользователей базовыми знаниями, но и активно поддерживать их в процессе принятия решений, что является критически важным для формирования устойчивых навыков и умений, особенно для лиц, принимающих решения (ЛПР).

Для ЛПР, EPSS выполняют ряд жизненно важных функций:

• Распознавание экономической ситуации: Системы помогают идентифицировать ключевые экономические индикаторы, тренды и отклонения, предоставляя агрегированные и визуализированные данные.
• Анализ ситуации: EPSS предлагают инструменты для глубокого анализа собранной информации, выявления причинно-следственных связей, оценки рисков и возможностей.
• Формирование диагноза и целей: На основе анализа система может помочь сформулировать точный «диагноз» проблемы и определить четкие, измеримые цели для ее решения.
• Выработка путей достижения целей: С учетом доступных ресурсов предприятия, EPSS могут предлагать различные стратегии и тактики для достижения поставленных целей, оценивая их потенциальную эффективность и риски.
• Пополнение и модификация экспертных знаний: Системы позволяют ЛПР не только использовать существующую базу знаний, но и активно пополнять ее новым опытом и инсайтами, а также модифицировать устаревшие данные, поддерживая актуальность корпоративной экспертизы.

Таким образом, EPSS становятся незаменимым помощником в управленческом цикле, обеспечивая всестороннюю поддержку на каждом этапе принятия решений.

Интегрируемые технологии и программное обеспечение

Как уже отмечалось, ключевой особенностью EPSS является интеграция различных видов технологий, каждая из которых играет свою уникальную роль в обеспечении комплексной поддержки. Рассмотрим их более подробно:

1. Констатирующее программное обеспечение (Данные):
   • Назначение: Предоставление фактических данных и информации, необходимой для выполнения задач и принятия решений.
   • Примеры: Доступ к базам данных предприятия (CRM, ERP), хранилищам данных (Data Warehouses), внутренним документам, отчетам, нормативным актам, справочникам.
   • Функции: Поиск, фильтрация, агрегация данных, формирование отчетов, визуализация информации.
2. Моделирующее программное обеспечение (Отвечает на «Что будет, если..?»):
   • Назначение: Позволяет пользователю проводить симуляции, прогнозировать результаты различных сценариев и оценивать потенциальные последствия своих действий.
   • Примеры: Финансовые модели, имитационные модели бизнес-процессов, инструменты для сценарного планирования, статистические анализаторы.
   • Функции: Построение прогнозных моделей, анализ чувствительности, оптимизация параметров, оценка рисков.
3. Обучающее программное обеспечение (Передача знаний и умений, тренинг по принятию решений):
   • Назначение: Обеспечение непрерывного обучения и развития навыков непосредственно на рабочем месте.
   • Примеры: Интерактивные учебные модули, электронные курсы, симуляторы задач, тренажеры, тесты, видеоуроки, интерактивные руководства.
   • Функции: Персонализированное обучение, адаптивное тестирование, отслеживание прогресса, выдача рекомендаций по дальнейшему обучению.
4. Советующее программное обеспечение (Отвечает на «Как сделать, чтобы..?»):
   • Назначение: Предоставление экспертных рекомендаций, лучших практик и пошаговых инструкций для решения конкретных проблем или выполнения сложных задач.
   • Примеры: Экспертные системы, системы на основе правил, интеллектуальные помощники, чат-боты с доступом к базе знаний.
   • Функции: Выдача рекомендаций по выбору стратегий, диагностика проблем, предложение оптимальных решений, автоматизация рутинных подсказок.

Интеграция этих четырех столпов создает мощную и гибкую платформу, способную поддерживать пользователя на всех этапах его профессиональной деятельности.

Принципы функционирования EPSS

Эффективность EPSS обусловлена несколькими фундаментальными принципами функционирования, направленными на максимальную поддержку пользователя в процессе работы:

• Предоставление поддержки «точно в срок» (Just-in-Time Support): Это краеугольный камень EPSS. Информация и помощь предоставляются именно в тот момент, когда пользователь сталкивается с проблемой или необходимостью принять решение, а не заранее или после того, как проблема уже возникла. Это минимизирует время на поиск и освоение информации, делая процесс максимально эффективным.
• Контекстно-зависимая помощь: Система не просто выдает общую информацию, а анализирует текущий контекст работы пользователя (например, какой документ он редактирует, какую программу использует, на каком этапе процесса находится) и предлагает помощь, релевантную именно этой ситуации. Это снижает информационную перегрузку и повышает точность поддержки.
• Пошаговые инструкции: Для сложных или многоэтапных задач EPSS разбивает процесс на простые, легко усваиваемые шаги. Это снижает вероятность ошибок и ускоряет освоение новых процедур, позволяя пользователю сосредоточиться на одном действии за раз.
• Мультимедийная поддержка: Принцип, который уже упоминался, но его важность для функционирования системы сложно переоценить. Визуальные и аудиоматериалы облегчают восприятие сложной информации, делают обучение более интерактивным и запоминающимся, что особенно актуально для различных стилей обучения.
• Постоянно обновляемая база знаний: EPSS функционируют на основе актуальной информации. Механизмы обновления и пополнения базы знаний (часто с участием самих пользователей или экспертов) обеспечивают релевантность и достоверность предоставляемых данных и рекомендаций.
• Возможность постоянного совершенствования знаний: Система не только помогает выполнить текущую задачу, но и способствует непрерывному развитию пользователя. Через модуль TUTOR и доступ к обучающим ресурсам, сотрудники могут постоянно углублять свои компетенции, адаптируясь к меняющимся требованиям и новым вызовам.

Эти принципы формируют основу для создания интеллектуальной, динамичной и адаптивной среды, которая не просто информирует, но и активно участвует в процессе формирования и развития профессиональных навыков.

История и эволюция EPSS

Зарождение концепции EPSS

Идея поддержки человека в процессе выполнения работы существовала задолго до появления компьютеров, однако формальное осмысление и технологическое воплощение концепции электронных систем поддержки исполнения (EPSS) стало возможным лишь с развитием информационных технологий. Важной вехой в этом процессе стала новаторская работа Глории Гери (Gloria Gery), которая в 1991 году представила свою книгу «Electronic Performance Support Systems: How and Why to Remake the Workplace Through the Strategic Application of Technology». Эта работа стала манифестом, четко сформулировавшим суть EPSS и их потенциал для преобразования рабочего процесса.

Гери была убеждена, что традиционные методы формального обучения, несмотря на их значимость, часто оказываются недостаточными для обеспечения устойчивого повышения производительности в динамичных организационных условиях. Она видела, что сотрудники забывают большую часть пройденного обучения вскоре после его завершения, и что разрыв между «знать» и «уметь делать» остается значительным. EPSS, по ее мнению, представляли собой необходимую альтернативу, фокусирующуюся не столько на предварительном обучении, сколько на поддержке производительности «здесь и сейчас». Она выступала за стратегический переход от модели, где обучение предшествует работе, к модели, где поддержка производительности интегрирована непосредственно в рабочий процесс.

Корни же самой идеи «помощи на рабочем месте» уходят еще глубже. Уже в 1970 году Томас Гилберт (Thomas Gilbert) и Мартин Раммлер (Martin Rummler) из The Praxis Group в своих исследованиях заложили основы для концепций, позднее воплощенных в EPSS. Они активно изучали, как внешние вспомогательные средства (job aids) могут улучшить человеческую производительность, снижая потребность в запоминании и фокусируясь на поддержке фактического выполнения задач. Эти ранние идеи, хоть и не были технологически продвинутыми, сформировали методологическую базу для понимания того, как можно эффективно поддерживать работника в процессе его деятельности.

Ранние этапы развития и связь с DSS

На заре своего развития, в начале 2000-х годов, концепция компьютерных информационных систем формирования знаний и поддержки принятия решений на базе EPSS активно исследовалась как средство углубления функционала систем поддержки принятия решений (DSS). В то время DSS уже были достаточно развиты и широко применялись для анализа данных и выработки обоснованных решений. Однако их основным фокусом был именно процесс принятия решений, а не непосредственное выполнение задач или обучение пользователя в процессе работы.

EPSS появились как ответ на потребность в расширении этого функционала. Если DSS предоставляли данные и аналитические модели, то EPSS добавляли к этому активное обучение, пошаговые инструкции и контекстно-зависимую помощь. Это был переход от «системы, которая помогает мне решить» к «системе, которая помогает мне делать и учиться в процессе». Ранние EPSS часто строились как надстройки или расширения существующих DSS, обогащая их интерактивными элементами, обучающими модулями и более дружелюбными интерфейсами, чтобы сделать сложные системы более доступными и эффективными для широкого круга пользователей. Таким образом, EPSS не конкурировали с DSS, а дополняли их, создавая более целостную и мощную платформу для повышения общей производительности организации. Неудивительно, что именно такой синергетический подход позволил достичь беспрецедентного уровня поддержки пользователей в их повседневной работе.

Задачи и функции EPSS в современных организациях

Повышение производительности и эффективности

В условиях современного бизнеса, где ключевыми метриками успеха являются скорость, точность и адаптивность, электронные системы поддержки исполнения (EPSS) выступают в роли мощного катализатора, значительно повышающего производительность и общую эффективность организаций.

Как же EPSS достигают этого?

• Минимизация ошибок: Предоставляя «точно в срок» контекстно-зависимую помощь и пошаговые инструкции, EPSS снижают вероятность человеческих ошибок. Например, в сложных программных интерфейсах или при выполнении критически важных операций, система может подсвечивать поля, давать подсказки по вводу данных или предупреждать о потенциальных неверных действиях, тем самым предотвращая дорогостоящие ошибки.
• Сокращение времени на решение проблем: Вместо того чтобы тратить время на поиск информации в руководствах, звонки коллегам или обращение в службу поддержки, сотрудник может мгновенно получить необходимую информацию или инструкцию прямо в интерфейсе EPSS. Это резко сокращает «время простоя» и позволяет быстрее перейти к решению задачи.
• Ускорение освоения новых задач: Когда сотрудник сталкивается с новой задачей или незнакомым процессом, EPSS предоставляет ему всю необходимую поддержку для ее выполнения без длительного формального обучения. Это особенно ценно в условиях быстро меняющихся технологий и бизнес-процессов, позволяя персоналу быстро адаптироваться к новым требованиям.
• Улучшение общей производительности труда: Совокупность вышеперечисленных факторов приводит к тому, что каждый сотрудник становится более самостоятельным, компетентным и быстрым в выполнении своих обязанностей. Это транслируется в повышение эффективности всей команды и организации в целом. EPSS позволяют сотрудникам выполнять задачи с минимальным внешним вмешательством или обучением, что существенно влияет на общую производительность.

Поддержка принятия решений и непрерывное обучение

Помимо непосредственного повышения производительности, EPSS играют критически важную роль в поддержке принятия решений и обеспечении непрерывного развития персонала, что является фундаментом для устойчивого роста и инноваций.

• Предоставление «точно в срок» (just-in-time) помощи и актуальной информации: В динамичных бизнес-средах, где решения должны приниматься быстро и быть максимально обоснованными, EPSS выступают как надежный источник мгновенной поддержки. Они могут предложить:
  • Контекстные рекомендации: Например, менеджер по продажам, работающий с клиентом, может получить рекомендации по продукту или скрипт разговора, основанный на истории взаимодействия.
  • Доступ к критически важным данным: Система может оперативно предоставить актуальные рыночные данные, финансовые показатели или информацию о конкурентах, необходимую для принятия стратегического решения.
  • Пошаговые руководства для сложных ситуаций: Если ЛПР сталкивается с редкой или сложной проблемой, EPSS может предложить алгоритм действий, основанный на лучших практиках или экспертных знаниях.
• Обеспечение возможности постоянного совершенствования знаний пользователя: EPSS не только помогают решить текущую задачу, но и активно способствуют развитию компетенций. Это достигается через:
  • Доступ к поисковым базам знаний: Сотрудники могут самостоятельно углублять свои знания по любой интересующей теме, используя структурированные и легкодоступные ресурсы.
  • Мультимедийную поддержку: Интерактивные видео, симуляции и аудиоуроки делают процесс обучения более увлекательным и эффективным.
  • Пошаговые руководства и контекстную помощь: Даже когда задача уже выполнена, пользователь может повторить шаги или изучить дополнительные материалы, чтобы лучше понять принципы работы и закрепить новые навыки.
  • Непрерывное обучение «в потоке работы»: Главное отличие EPSS заключается в том, что обучение происходит не в отрыве от работы, а непосредственно во время ее выполнения. Это означает, что новые знания и навыки приобретаются и сразу же применяются на практике, что значительно повышает эффективность обучения и его закрепление.

Таким образом, EPSS создают экосистему, где каждый сотрудник имеет постоянный доступ к знаниям и инструментам, необходимым для высокоэффективной работы и непрерывного профессионального роста, что является одним из столпов современного компетентностного подхода в управлении персоналом.

Преимущества и потенциальные проблемы внедрения EPSS

Ключевые преимущества EPSS

Электронные системы поддержки исполнения (EPSS) привносят в организационные процессы ряд существенных преимуществ, которые делают их одним из наиболее перспективных направлений в развитии информационных технологий для бизнеса. Среди них выделяются два ключевых аспекта:

1. Системная интеграция различных технологий (констатирующих, моделирующих, обучающих, советующих), что обеспечивает комплексную поддержку пользователя.
   • Снижение когнитивной нагрузки: Пользователю не нужно переключаться между разрозненными системами для получения данных, моделирования, обучения или консультации. Все необходимое доступно в едином интерфейсе, что существенно экономит время и снижает умственное напряжение.
   • Повышение точности и полноты информации: Интеграция гарантирует, что данные для констатации, моделирования и обучения всегда актуальны и согласованы, поскольку они поступают из общих или синхронизированных источников.
   • Целостный цикл поддержки: EPSS обеспечивает полный цикл поддержки: от предоставления фактов (констатирующие), через анализ «что-если» (моделирующие), к формированию навыков (обучающие) и выработке оптимальных стратегий (советующие). Это позволяет эффективно решать задачи любой сложности.
   • Усиление синергии: Взаимодействие различных модулей системы создает эффект синергии, где сумма частей превышает целое. Например, результаты моделирования могут мгновенно использоваться для обновления обучающих сценариев, а экспертные советы — для корректировки текущих задач.
2. Улучшение адаптивных свойств системы к требованиям конкретного пользователя.
   • Индивидуализация опыта: EPSS способны подстраиваться под уникальные потребности, уровень подготовки и даже психологические особенности каждого сотрудника. Это делает взаимодействие с системой более естественным и продуктивным.
   • Учет психологических особенностей и менталитета: Например, для новичков система может предлагать более подробные пошаговые инструкции и больше визуальной поддержки, тогда как для опытных пользователей — быстрые ссылки и сводные данные. Также могут учитываться предпочтительные стили обучения (визуальный, аудиальный, кинестетический).
   • Гибкая настройка технологических и обучающих систем: EPSS позволяют настраивать интерфейс, сложность контента, темп обучения и формат предоставления информации. Это способствует созданию персонализированных траекторий развития, где каждый пользователь получает именно ту поддержку, которая ему необходима в данный момент.
   • Повышение вовлеченности и мотивации: Когда система «понимает» пользователя и предлагает релевантную помощь, это значительно повышает его удовлетворенность работой и мотивацию к обучению и развитию.

Потенциальные проблемы и барьеры внедрения

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение EPSS не лишено определенных сложностей и потенциальных проблем, которые необходимо учитывать при планировании и реализации таких проектов:

1. Высокая стоимость внедрения: По состоянию на 2019 год и по сей день, одна из основных проблем внедрения EPSS, особенно в таких регионах, как Россия, — это значительные финансовые затраты.
   • Разработка и лицензирование: Создание или приобретение сложного программного обеспечения, интегрирующего множество функций, требует значительных инвестиций.
   • Кастомизация и интеграция: Адаптация EPSS под специфические бизнес-процессы и интеграция с уже существующими ИТ-системами (ERP, CRM, HRM) часто являются дорогостоящими и трудоемкими проектами.
   • Обучение и поддержка: Первоначальное обучение администраторов и конечных пользователей, а также постоянная техническая поддержка и обновление системы также влекут за собой расходы.
2. Сложность интеграции с существующими системами: Современные организации используют множество разрозненных информационных систем. Интеграция EPSS с этим «зоопарком» систем может быть крайне сложной задачей, требующей разработки множества коннекторов, API и адаптеров. Неудачная интеграция может привести к сбоям, потере данных и снижению общей эффективности.
3. Необходимость создания устойчивой ИТ-инфраструктуры: Для эффективного функционирования EPSS требуются мощные серверные ресурсы, надежные сети передачи данных, а также адекватные меры по обеспечению информационной безопасности. Отсутствие такой инфраструктуры может привести к низкой производительности системы, частым сбоям и недоступности критически важной поддержки.
4. Трудности в управлении знаниями: EPSS критически зависят от качества и актуальности лежащих в их основе знаний.
   • Структурирование контента: Знания необходимо не просто собрать, но и структурировать таким образом, чтобы они были релевантны задачам исполнения, а не только формального обучения. Это требует глубокого анализа рабочих процессов и потребностей пользователей.
   • Актуализация знаний: Бизнес-процессы, технологии и регламенты постоянно меняются. Поддержание актуальности базы знаний EPSS — это непрерывный процесс, требующий значительных ресурсов и четкой методологии.
   • Экспертная валидация: Для обеспечения достоверности информации необходимо вовлекать экспертов предметных областей в процесс создания и проверки контента, что может быть ресурсоемким.

Преодоление этих барьеров требует тщательного планирования, адекватного финансирования и стратегического подхода к управлению изменениями в организации. Однако потенциальная выгода от внедрения EPSS в виде повышения производительности и адаптивности персонала часто оправдывает эти усилия.

Смежные концепции: Системы управления знаниями (СУЗ) и Системы поддержки принятия решений (СППР/DSS)

Системы управления знаниями (СУЗ)

В современном информационном ландшафте, где знание является ключевым активом, концепция Систем управления знаниями (СУЗ) занимает центральное место. СУЗ — это не просто хранилище информации, а комплексный IT-инструмент, предназначенный для автоматизации процесса сбора, хранения, организации, распространения и использования корпоративных знаний. Они охватывают как явные знания (документы, базы данных), так и неявные (опыт сотрудников, ноу-хау).

Детализация: СУЗ представляют собой интегрированный подход к выявлению, сбору, организации и распространению знаний с целью улучшения принятия решений, повышения продуктивности и стимулирования инноваций в организации. Их архитектура включает не только технологические платформы, но и четко определенные процессы создания, накопления, обмена и использования знаний.

Влияние на эффективность и производительность:

• Сокращение времени на поиск информации: По данным исследований, СУЗ могут сократить время, затрачиваемое сотрудниками на поиск необходимой информации, до 3,9 часов в неделю. Это приводит к значительному увеличению производительности рабочей силы, иногда почти на 10%.
• Ускорение адаптации новичков: Новые сотрудники получают быстрый доступ к корпоративной базе знаний, что значительно сокращает кривую обучения и позволяет им быстрее выйти на требуемый уровень производительности.
• Повышение качества принимаемых решений: Наличие всеобъемлющей и актуальной информации способствует более глубокому анализу и, как следствие, более обоснованным и качественным техническим и управленческим решениям.
• Сохранение институциональной памяти: СУЗ предотвращают потерю критически важных знаний при увольнении или ротации сотрудников, сохраняя ценный опыт внутри организации.

Механизмы распространения знаний в СУЗ:
Знания в СУЗ должны быть не только доступны, но и регулярно распространяться среди тех, кому они необходимы. Для этого используются различные механизмы:

• Внутренние порталы и интранеты: Централизованные платформы для публикации новостей, документов, политик и процедур.
• Корпоративные блоги и форумы: Площадки для неформального обмена опытом, обсуждения проблем и генерации идей.
• Системы управления проектами: Интеграция знаний непосредственно в проектные задачи и документацию.
• Разграничение полномочий: Обеспечение модели доступа к знаниям с четким определением прав на ввод, просмотр, редактирование и удаление информации, что гарантирует ее безопасность и достоверность.

Системы поддержки принятия решений (СППР/DSS)

Системы поддержки принятия решений (СППР или DSS — Decision Support Systems) — это класс программных инструментов, специально разработанных для помощи менеджерам и другим пользователям в анализе больших объемов данных и выработке оптимальных решений в сложных, многофакторных и часто плохо структурированных ситуациях. В отличие от транзакционных систем, СППР не автоматизируют рутинные операции, а предоставляют интеллектуальные инструменты для анализа, моделирования и поддержки человеческого интеллекта.

Детализация: СППР помогают руководителям анализировать данные, прогнозировать результаты различных сценариев и принимать обоснованные выборы. Они достигают этого путем интеграции данных из различных источников, применения аналитических моделей и предоставления удобного пользовательского интерфейса для взаимодействия с этими моделями.

Ключевые компоненты СППР:

• База данных (Database): Хранит релевантные данные, как внутренние (из ERP, CRM), так и внешние (рыночные исследования, данные конкурентов).
• Модельный менеджер (Model Manager): Содержит набор аналитических моделей (статистические, финансовые, оптимизационные, имитационные), которые могут быть использованы для обработки данных и прогнозирования.
• База знаний (Knowledge Base): Может содержать экспертные правила, сценарии, лучшие практики, которые помогают интерпретировать результаты анализа и формулировать рекомендации.
• Пользовательский интерфейс (User Interface): Обеспечивает интуитивно понятное взаимодействие пользователя с системой, визуализацию данных и результатов анализа.

Преимущества СППР:

• Улучшение качества и скорости принятия решений: Предоставляя более полную и точную информацию, а также инструменты для ее анализа, СППР позволяют принимать более обоснованные решения быстрее.
• Оптимизация процессов управления: Системы помогают выявлять узкие места, неэффективные процессы и возможности для улучшения.
• Снижение издержек: За счет автоматизации анализа данных и расчетов, СППР сокращают время, затрачиваемое на принятие решений, и минимизируют ошибки.
• Автоматизация повторяющихся и рутинных решений: Для стандартных ситуаций СППР могут быть настроены на автоматическую выработку рекомендаций или даже принятие решений.

Взаимосвязь и различия EPSS, СУЗ и СППР

Хотя EPSS, СУЗ и СППР имеют общую цель — повышение эффективности и производительности организации через управление информацией и знаниями — они обладают уникальными фокусами и функциями, которые делают их взаимодополняющими, но не взаимозаменяемыми.

Взаимосвязь:

• Общая база знаний: Все три системы могут использовать общую или интегрированную базу знаний. СУЗ может быть хранилищем всех корпоративных знаний, из которых EPSS и СППР черпают необходимую информацию.
• Поддержка обучения: EPSS и СУЗ тесно связаны в аспекте обучения. СУЗ предоставляет структурированный контент, а EPSS использует его для контекстного и «точно в срок» обучения на рабочем месте.
• Информационная основа для решений: СППР и EPSS обе опираются на данные и модели для поддержки принятия решений. СППР фокусируется на анализе, EPSS — на практической помощи в реализации решения и обучении.
• Синергия: В идеальной экосистеме, СУЗ обеспечивает фундамент знаний, СППР помогает принимать стратегические решения на основе этих знаний, а EPSS поддерживает сотрудников в выполнении этих решений и освоении новых навыков.

Принципиальные различия:

Характеристика	EPSS (Electronic Performance Support Systems)	СУЗ (Системы Управления Знаниями)	СППР (Системы Поддержки Принятия Решений)
Основная цель	Поддержка исполнения задач и непрерывное обучение непосредственно на рабочем месте.	Сбор, хранение, организация и распространение всех корпоративных знаний.	Анализ данных и выработка оптимальных решений в сложных ситуациях.
Фокус	Действие и обучение в процессе (Learning-by-doing, Just-in-Time Support). Повышение производительности.	Знания (Knowledge), их доступность и использование.	Решения (Decisions), их обоснованность и качество.
Ключевой функционал	Контекстно-зависимая помощь, пошаговые инструкции, встроенные обучающие модули (TUTOR), симуляции.	Базы знаний, порталы, вики, форумы, инструменты для классификации и поиска информации.	Аналитические модели, инструменты для прогнозирования, визуализация данных, сценарный анализ.
Взаимодействие	Активное, интегрированное в рабочий процесс. Система проактивно предлагает помощь.	Пассивное, по запросу. Пользователь сам ищет нужные знания.	Интерактивное, но ориентированное на анализ. Пользователь активно работает с моделями и данными.
Преимущество	Мгновенная помощь, обучение на рабочем месте, снижение ошибок, ускорение адаптации.	Сохранение опыта, сокращение времени на поиск, повышение качества информации.	Улучшение качества решений, оптимизация управления, сокращение времени на анализ.
Пример	Пошаговое руководство по новой функции ПО, интерактивный тренажер для сложной операции.	Корпоративная база данных с документацией, FAQ, внутренний форум экспертов.	Система для прогнозирования продаж, инструмент для оптимизации логистических маршрутов.

В конечном итоге, EPSS, СУЗ и СППР представляют собой разные грани управления информацией и знаниями, каждая из которых вносит свой уникальный вклад в общую эффективность организации. Их совместное использование позволяет создать мощную и синергетическую среду, где сотрудники получают всестороннюю поддержку на каждом этапе своей профессиональной деятельности.

Тенденции и перспективы развития EPSS: Интеграция с новейшими технологиями

Интеграция с искусственным интеллектом (ИИ)

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал одним из главных драйверов технологического прогресса, способствуя развитию других цифровых технологий и преобразуя множество сфер человеческой деятельности, включая обучение и поддержку производительности. Интеграция ИИ в EPSS открывает совершенно новые горизонты для повышения эффективности и персонализации.

Как ИИ-системы поддержки производительности повышают эффективность:

• Помощь и обратная связь в режиме реального времени и с учетом контекста: ИИ способен анализировать действия пользователя, его текущую задачу, предшествующий опыт и даже эмоциональное состояние, чтобы предоставить максимально релевантную и своевременную поддержку. Например, ИИ-помощник может заметить затруднения пользователя с определенным ПО и немедленно предложить соответствующее обучающее видео или пошаговую инструкцию.
• Обучение «в потоке работы»: ИИ значительно усиливает этот ключевой принцип EPSS. Вместо того чтобы прерывать рабочий процесс для обучения, ИИ встраивает микрообучающие модули, подсказки и рекомендации непосредственно в интерфейс используемых приложений. Это позволяет сотрудникам осваивать новые навыки и знания, не отвлекаясь от выполнения своих прямых обязанностей.
• Персонализация контента: ИИ может анализировать индивидуальные потребности и предпочтения обучающихся, их темп освоения материала, сильные и слабые стороны. На основе этого анализа он адаптирует сложность контента, формат подачи информации и темп обучения, что приводит к повышению вовлеченности сотрудников (по данным McKinsey, до 30%) и улучшению результатов обучения (до 25%).
• Автоматизация рутинных задач: Агенты ИИ могут брать на себя выполнение трудоемких и повторяющихся задач, таких как создание базового контента, отслеживание прогресса обучения, формирование отчетов и аналитика. Это освобождает время сотрудников для более стратегических и творческих задач. В контексте обучения, ИИ-агенты могут, например, генерировать тестовые вопросы или адаптировать учебные материалы под различные аудитории.

Роль машинного обучения (МО) в EPSS

Машинное обучение (МО) является одной из ключевых ветвей ИИ, которая позволяет системам реализовывать анализ данных без использования жестких детерминированных алгоритмов. Вместо этого, МО строит модели, которые обучаются на больших объемах данных, выявляя скрытые закономерности и делая прогнозы. Эта способность к самообучению имеет огромное значение для EPSS.

Применение МО для анализа данных и построения прогностических моделей:

• Персонализация: МО может анализировать поведение пользователей, их прошлые запросы, ошибки и успехи, чтобы предложить наиболее релевантные ресурсы или рекомендации. Например, в электронной коммерции МО прогнозирует следующий шаг клиента или оптимизирует время отправки персонализированных сообщений (что в одном из кейсов увеличило оборот от писем на 14–30%). В EPSS МО может прогнозировать, какие знания или навыки потребуются сотруднику в ближайшем будущем, и проактивно предлагать соответствующие обучающие материалы.
• Оптимизация процессов: Анализируя данные о производительности и взаимодействии с системой, МО может выявлять неэффективные участки в рабочих процессах и предлагать улучшения.
• Постоянное совершенствование поддержки: Способность МО постоянно обучаться на новых данных означает, что EPSS становится умнее и эффективнее с течением времени. Чем больше данных проходит через систему (действия пользователей, запросы, обратная связь), тем точнее становятся ее прогнозы и тем более релевантную поддержку она может предоставить.
• Выявление пробелов в знаниях: Модели МО могут анализировать производительность сотрудника и идентифицировать области, где ему не хватает знаний или навыков, предлагая целенаправленное обучение.

Большие данные (Big Data) и их значение

Технологии больших данных стали неотъемлемой частью современной IT-инфраструктуры, предоставляя возможность обработки и анализа огромных массивов информации, которые традиционные системы не могли бы эффективно обрабатывать. Для EPSS большие данные имеют решающее значение.

Характеристики больших данных:
Традиционно большие данные описываются тремя «V»:

• Объем (Volume): Огромные объемы информации, измеряемые в терабайтах, петабайтах и даже эксабайтах. EPSS генерируют и потребляют большие объемы данных о взаимодействии пользователей, их прогрессе в обучении, запросах на помощь, производительности.
• Скорость (Velocity): Необходимость мгновенного анализа и обработки данных по мере их поступления. В контексте EPSS это означает предоставление поддержки и обратной связи в реальном времени.
• Разнообразие (Variety): Данные поступают из различных источников и в разных форматах: структурированные (базы данных), неструктурированные (текст, видео, аудио), полуструктурированные (логи). EPSS должны уметь работать со всеми этими типами для предоставления комплексной поддержки.

К этим трем часто добавляют еще две «V»:

• Достоверность (Veracity): Относится к качеству и надежности данных. Для эффективной работы EPSS критически важно использовать достоверные данные для обучения и поддержки.
• Ценность (Value): То есть полезность данных для организации. EPSS использует большие данные для извлечения ценных инсайтов, которые помогают улучшить производительность и оптимизировать процессы.

Технологии больших данных обеспечивают фундамент для функционирования ИИ и МО в EPSS, позволяя обрабатывать и анализировать разнообразную, обширную и быстро поступающую информацию, необходимую для интеллектуальной поддержки и принятия решений.

Генеративный ИИ и другие тренды

Развитие машинного обучения, особенно в области нейронных сетей, привело к появлению генеративного ИИ (ГИИ). Это мощное направление способно не только анализировать, но и создавать новый контент — тексты, музыку, изображения, видео. ГИИ открывает беспрецедентные возможности для EPSS:

• Автоматизация создания и адаптации учебных материалов: ГИИ может генерировать тексты для обучающих модулей, создавать интерактивные элементы, диаграммы, симуляции, а также адаптировать существующий контент под различные форматы и уровни сложности. Это значительно сокращает время и ресурсы, необходимые для разработки учебных материалов.
• Резюмирование сложных рекомендаций: ГИИ может быстро анализировать большие объемы информации и представлять сложные рекомендации или выводы в краткой, легко усваиваемой форме, облегчая обмен знаниями.
• Создание интерактивных помощников: ГИИ-модели могут лежать в основе продвинутых чат-ботов и виртуальных ассистентов, способных вести естественный диалог с пользователем, отвечать на вопросы и предоставлять динамическую помощь.

Помимо генеративного ИИ, существуют и другие важные тенденции развития ИИ, которые влияют на EPSS:

• Компьютерное зрение: Может использоваться для анализа действий пользователя в реальном времени (например, в производственной среде) и предоставления моментальной обратной связи или инструкций, если он отклоняется от стандартной процедуры.
• Предиктивная аналитика: ИИ с помощью предиктивной аналитики может заранее выявлять потенциальные пробелы в навыках сотрудников или прогнозировать, какие новые компетенции потребуются в будущем, проактивно предлагая соответствующее обучение. Например, если в организации планируется внедрение новой технологии, ИИ может заранее сформировать персонализированные учебные планы для сотрудников, которым предстоит с ней работать.

Эти тенденции позволяют EPSS создавать по-настоящему индивидуализированные пути обучения и поддержки, где ИИ адаптирует сложность, контент и темп под каждого пользователя, снижая когнитивную нагрузку и эффективно развивая необходимые навыки. Будущее EPSS неразрывно связано с дальнейшей интеграцией этих передовых технологий, превращая их в интеллектуальных, самообучающихся помощников, способных кардинально изменить подход к работе и обучению в организациях.

Заключение

Электронные системы поддержки исполнения (EPSS) представляют собой одну из наиболее значимых инноваций в сфере информационных технологий, направленных на повышение эффективности человеческого труда и организационной производительности. Проведенный анализ продемонстрировал, что EPSS выходят за рамки традиционных обучающих программ или систем поддержки принятия решений, интегрируя в себе лучшие практики из обеих областей и создавая уникальную синергию.

Мы проследили эволюцию EPSS от зарождения концепции в работах Глории Гери до современного понимания их как комплексных систем, способных системно объединять констатирующие, моделирующие, обучающие и советующие технологии. Ключевая особенность EPSS – предоставление контекстно-зависимой помощи «точно в срок» и возможность непрерывного обучения непосредственно на рабочем месте – выделяет их среди смежных систем, таких как СУЗ и СППР, с которыми они, тем не менее, образуют взаимодополняющую экосистему.

EPSS решают критически важные задачи в современных организациях, включая повышение производительности за счет минимизации ошибок и сокращения времени на решение проблем, а также поддержку принятия решений и обеспечение постоянного совершенствования знаний пользователя. Несмотря на очевидные преимущества, внедрение EPSS сопряжено с такими вызовами, как высокая стоимость, сложность интеграции и необходимость эффективного управления знаниями.

Однако будущее EPSS выглядит весьма многообещающим благодаря их активной интеграции с новейшими технологиями. Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные уже сегодня преобразуют EPSS, делая их более адаптивными, персонализированными и проактивными. Генеративный ИИ обещает революционизировать создание и адаптацию контента, а предиктивная аналитика позволит выявлять и устранять пробелы в навыках еще до их возникновения.

В условиях постоянной цифровой трансформации и возрастающей потребности в гибкости и адаптивности рабочей силы, EPSS становятся не просто полезным инструментом, а стратегически важным активом. Их способность обеспечивать непрерывное обучение и мгновенную поддержку в потоке работы будет играть ключевую роль в формировании компетентных и высокопроизводительных команд будущего. Дальнейшее развитие EPSS, несомненно, будет связано с углублением их интеллектуальных способностей и расширением интеграции с передовыми технологиями, что позволит организациям достигать беспрецедентных уровней эффективности и инновационности.

Список использованной литературы

1. Alter, S.L. Decision Support Systems: Current Practice and Continuing Challenges. Reading, MA: Addison- Wesley, 1980.
2. Bonczek, R.H., Holsapple, C.W. and Whinston, A.B. Foundations of Decision Support Systems. New York: Academic Press, 1981.
3. Keen, P.G.W. and Scott-Morton, M.S. Decision Support Systems: An Organizational Perspective. Reading, MA: Addison-Wesley, 1978.
4. Simon, H.A. The New Science of Management Decision. New York: Harper & Row, 1960.
5. Sprague, R.H., lr and Carlson, E.D. Building Effective Decision Support Systems. Englewood Cliffs, N1: Prentice Hall, 1982.
6. Андрианов Д.Л. и др. Имитационное моделирование и сценарный подход в системах принятия решений // Проблемы теории и практики управления. 2007. №5. С. 74-75.
7. Андрианов Д.Л., Селянин А.О. и др. Информационно-аналитическая система мониторинга, анализа и прогнозирования социально-экономического развития и финансового состояния субъектов Российской Федерации // Сборник докладов конференции «Методология регионального прогнозирования». М.: СОПС, 2008.
8. Владимиров И.Т. Организационные структуры управления компаниями // Управление изменениями. 1999.
9. Дик В.В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки. М.: Финансы и статистика, 2001.
10. Забежайло М.И. Интеллектуальный анализ данных -новое направление развития информационных технологий // Информационные процессы и системы. 1988. №8. С. 6-15.
11. Искусственный интеллект. Кн. I. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.
12. Ладенко И.С. Логические методы построения математический моделей. Новосибирск: Наука, 1980.
13. Международный журнал Программные продукты и системы. 2005. № 1.
14. Методология исследования развития сложных систем. Л.: Наука, Ленинград, отд-ние, 1979.
15. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели. М.: Мир, 1991.
16. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект-основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988.
17. Растригин Л.А. Адаптация в сложных системах. Рига: Зинайт, 1981.
18. Романов А.Н. Одинцов Б.Е. Автоматизация аудита. М.: ЮНИТИ, 1999.
19. Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Компьютеризация аудиторской деятельности. М.: ЮНИТИ, 1996.
20. Тоценко В.Г. Методы и системы поддержки принятия решений. Алгоритмический конспект. Киев, 2002.
21. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998.
22. Фогель Л., Оуэне А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. М.: Мир, 1969.
23. О компьютерных информационных системах формирования знаний и поддержки принятия решений на базе EPSS (Electronic perfomance support system) // swsys.ru. URL: http://swsys.ru/index.php?page=article&id=860 (дата обращения: 04.11.2025).
24. Что такое tps; mis; epss; ipss; eis; gpss; dss-системы? // muiv-vuz.ru. URL: https://www.muiv-vuz.ru/question/chto-takoe-tps-mis-epss-ipss-eis-gpss-dss-sistemy.html (дата обращения: 04.11.2025).
25. Тенденции развития периферийного искусственного интеллекта в автоматизации технологических процессов // Хабр. URL: https://habr.com/ru/articles/748880/ (дата обращения: 04.11.2025).
26. Тенденции развития технологий – Искусственный интеллект // wipo.int. 2019. URL: https://www.wipo.int/wipo_magazine/ru/2019/02/article_0001.html (дата обращения: 04.11.2025).
27. Искусственный интеллект: тренды развития до 2030 г // SBS Consulting. URL: https://sbs-consulting.ru/iskusstvennyj-intellekt-trendy-razvitiya-do-2030-g/ (дата обращения: 04.11.2025).
28. СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-tendentsii-razvitiya-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 04.11.2025).
29. Тенденции на рынке искусственного интеллекта // TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%A2%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BA%D0%B5_%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B0 (дата обращения: 04.11.2025).
30. Большие данные и машинное обучение: что такое Big Data and Machine Learning // ranepa.ru. URL: https://www.ranepa.ru/ob-akademii/novosti-media/novosti-instituta/bolshie-dannye-i-mashinnoe-obuchenie-chto-takoe-big-data-and-machine-learning (дата обращения: 04.11.2025).
31. Машинное обучение и большие данные // Future Skills. URL: https://futureskills.ru/competencies/mashinnoe-obuchenie-i-bolshie-dannye (дата обращения: 04.11.2025).
32. Системы поддержки принятия решений: всё про СППР, Decision Support Systems, DSS // КОРУС Консалтинг. URL: https://korusconsulting.ru/articles/sistemy-podderzhki-prinyatiya-resheniy-vse-pro-sppr-decision-support-systems-dss/ (дата обращения: 04.11.2025).
33. Система управления знаниями: что это и чем она помогает бизнесу // Shtab. URL: https://shtab.app/blog/chto-takoe-sistema-upravleniya-znaniyami (дата обращения: 04.11.2025).
34. Рейтинг систем управления знаниями 2023 // RUWARD. URL: https://ruward.ru/knowledge-management-systems-rating/ (дата обращения: 04.11.2025).