Development of Knowledge Management Theories: Classical Approaches and Modern Concepts

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article analyzes classical and contemporary approaches to knowledge management (KM) within organizations. It examines key theoretical concepts in this field from the mid-20th century to the present day, noting the transformation of understanding knowledge as an economic resource. Among current KM technologies are big data analytics, artificial intelligence (AI) applications, and machine learning. Organizational approaches to KM have also evolved, with the incorporation of crowdsourcing and open innovation. Case studies of successful applications of modern KM technologies are presented from both Russian and international companies. By utilizing a suite of KM technologies, particularly AI-driven information analysis, organizations can leverage accumulated experience within the business environment and forecast future changes. Open innovation technologies enable the expansion of the knowledge base. Combining traditional training methods with personalized approaches in a digital environment allows organizations to achieve more effective management of their intellectual capital. This, in turn, accelerates innovative development, creating a more resilient and adaptable organizational structure.

About the authors

A. I. Yurasova

Moscow Metropolitan Governance Yury Luzhkov University

Email: yurasova.ai@yandex.ru
1st year PhD student in Management 28 Sretenka ulitsa, Moscow

References

  1. Big Data and Neural Networks Increased the Efficiency of "Magnit". Magnit: [website], 15.02.2022. Available at: https://www.magnit.com/ru/media/press-releases/bolshie-dannye-i-neyroseti-uvelichili-effektivnost-magnita-/?clckid=7d836a39 (accessed: 27.05.2025). (In Russ.).
  2. Bocharov I. M. Upravlenie Znaniyami v Tsifrovoy Ekonomike: Teoretiko-Metodologicheskie Aspekty [Knowledge Management In The Digital Economy: Theoretical And Methodological Aspects]: monograph. 2nd ed. Moscow: Dashkov i K° Publ., 2021. 96 p. (In Russ.).
  3. Kelchevskaya N. R., Kolyasnikov M. S. Big Data in Strategic Knowledge Management for a Company Following Industry 4.0 trends. Leadership and Management, 2020, no. 7 (3), pp. 405-426. doi: 10.18334/lim.7.3.110662. (In Russ.).
  4. Lukina E. M. The Development of the Economy of Knowledge is a Necessary Condition for Economic Growth in the Modern World. Aktual'nye problemy ekonomiki i upravleniya, 2021, no. 1 (29), pp. 82-86. (In Russ.).
  5. Lunev A. P., Tomashevskaya Yu. N., Koshkarov A. V. Knowledge Management in Higher Education: Theory and Practice. Management Sciences, 2022, no. 12 (2), pp. 86-97. doi: 10.26794/2304-022X-2022-12-2-86-97. (In Russ.).
  6. MTS Increases Service Speed in Stores with the Help of Big Data. Banki.ru. Available at: https://www.banki.ru/news/lenta/?id=10643188 (accessed: 17.05.2025). (In Russ.).
  7. Mukhacheva A. V. The Concept of Open Innovations of Henry Chesbrough. In K. S. Kostikov [et al.] (eds.). Rossiya Molodaya: Sbornik Materialov XVI Vserossiyskoy Nauchno-Prakticheskoy Konferentsii s Mezhdunarodnym Uchastiem, 16-19 April 2024, Kemerovo. [Young Russia: Proceedings of the XVI All-Russian Scientific and Practical Conference with International Participation, April 16-19, 2024, Kemerovo]. (Pp. 1-8). Kemerovo: Kuzbassky State Technical University named after T. F. Gorbachev, 2025. (In Russ.).
  8. A New Level. How, Thanks to Big Data, the Medicine of the Future Is Coming to Moscow. Lenta.ru, 25.10.2022. Available at: https://lenta.ru/articles/2022/10/25/bigdata/ (accessed: 17.05.2025). (In Russ.).
  9. T. Lopuhina (transl.), Humanitarian Technologies Center (publ.). Peter Drucker: The Age of Social Transformation. Humanities Portal: [website]. Available at: https://gtmarket.ru/library/articles/2506 (accessed: 27.05.2025). (In Russ.).
  10. The President's Address to the Federal Assembly. President of Russia: [website], 29.02.2024. Available at: http://www.kremlin.ru/events/president/transcripts/messages/73585 (accessed: 16.02.2025). (In Russ.).
  11. Prokazina N. V. Management in Conditions of Uncertainty: New Approaches to the Development of Managerial Culture. Central Russian Journal of Social Sciences, 2022. vol. 17, no. 5, pp. 80-97. (In Russ.).
  12. Safonov M. S. Omnimodality vs Multi-channeling. Knowledge Management Systems - From the Past to the Future. Economics: Yesterday, Today and Tomorrow, vol. 8, no. 5A, pp. 11-26. (In Russ.).
  13. Ustinova L. N., Ustinov A. E., Salakhov R. L. Evolution of Views on the Development of the Intellectual Capital Concept. Kreativnaya ekonomika, 2023, vol. 17, no. 1. pp. 55-70. doi: 10.18334/ce.17.1.116773. (In Russ.).
  14. Howe J. [Transl.]. Crowdsourcing: The Power of the Crowd as a Business Development Tool. Moscow: Alpina Publisher, 2012. 296 p. [Original title: "Crowdsourcing: Why the Power of the Crowd Is Driving the Future of Business."]. (In Russ.).
  15. Shugaev G. Sber Implemented Its Own Graph Platform. Lenta.ru: [website], 31.03.2025. Available at: https://lenta.ru/news/2023/03/31/grfpltf/ (accessed 17.05.2025). (In Russ.).
  16. Yakimova Z. V. Corporate Knowledge Management in the Context of Personnel Policy of the Organization. In Gumanitarnye Сhteniya: Materialy Vserossijskoj Nauchno-prakticheskoj Konferentsii (Vladivostok, 22 Oktyabrya 2021 g.) [Humanitarian Readings: Proceedings of the All-Russian Scientific and Practical Conference (Vladivostok, October, 22 2021)]. Is. 3. (Pp. 199-207). Khabarovsk: Forpost Nauki Publ., 2022. (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».