1. קורס ניהול ידע מחזור 43, ייפתח ב-24/10/19, לפרטים והרשמה ניתן לפנות ל yamit@kmrom.com 

2. קורס השתלמות חדש ב-ROM: כתיבה דיגיטלית שירותית, הקורס ייפתח ב-30/10/2019, לסילבוס ופרטים נוספים לחצו כאן

3. כנס האיכות, מסלול ניהול ידע יתקיים ב-27/11/2019, לפרטים נוספים לחצו כאן

4. כנס KMDM 2019 יתקיים ב-12/12/2019, לפרטים נוספים, לחצו כאן

5. שמחים ליידע, כי ד"ר מוריה לוי חזרה מהובלת שיחות באוסטרליה בנושא מילון מונחים לניהול ידע (ISO). הכנת טיוטת המונחים הסתיימה, והיא תשולב במילון מונחים מורחב של משאבי אנוש ותופץ להערות המדינות. מקווים בקרוב.

6. שנה טובה לכל עמיתי ניהול ידע ולכל בית ישראל :-)

"המספר הקסום שבע, פלוס או מינוס שתיים: מגבלות מסוימות על יכולתנו לעבד מידע (באנגלית: The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information)[1] הוא אחד המאמרים המצוטטים ביותר בתחום הפסיכולוגיה. הוא פורסם בשנת 1956 על ידי הפסיכולוג הקוגניטיבי ג'ורג' ארמיטג' מילר מן המחלקה לפסיכולוגיה באוניברסיטת פרינסטון, ופורסם בירחון Psychological Review. המאמר לכאורה טוען כי מספר האובייקטים שיכול אדם ממוצע להחזיק בזיכרון עבודה הוא 2 ± 7. למסקנה זו מתייחסים לעיתים בכינוי "מספר 7 הקסום של מילר" (Miller's magic 7). " (וויקיפדיה, כאן)

זוהי פסקת הפתיחה של הערך "המספר הקסום שבע, פלוס או מינוס שתיים", באנציקלופדיה החופשית וויקיפדיה. (ראו כאן). בקיצור, מאמרו של מילר מ-1956, מתאר את מגבלת זיכרון העבודה של האדם, הזיכרון לטווח קצר שלנו, למספר פריטים שניתן לעבד ולזכור ברגע נתון, ומגדיר את כמות הפריטים הזו כך: 2 ± 7 . הטענה היא כי אדם מתקשה לזכור מעל 9 פריטים שלמד ברגע נתון. ומחקרים חדשים, לאחרונה, מדברים על מספר פריטים נמוך עוד יותר... חשוב לציין, כי מדובר לאו דווקא בפריטים בודדים, אלא גם ב"משפחות" של פריטים שאנו יכולים לזכור. וגם, כדאי לציין, שלכל כלל יש גם חריגים.

ומה לזיכרון העבודה המוגבל שלנו ולניהול ידע?

כדאי להתחשב במגבלות זיכרון העבודה האנושי בעת בניית פריטי ידע, רשימות תכולה, תפריטים, קטלוגים ודפי נחיתה ואתר, למשל,

•  לקחת פריטים ולאגד אותם תחת משפחות /נושאים בכדי לצמצם רשימות ארוכות
•  לקבץ פריטים דומים תחת מספר קטגוריות
•  לבנות עצי החלטה ותפריטי ניווט שלא יחרגו ממגבלת 2 ± 7 פריטים לעץ או לענף
•  לתכנן את מספר הנושאים / הכפתורים על גבי דף אינטרנט.

מקורות: 

וויקיפדיה

למידה - תהליך של רכישה, הרחבה או שיפור של ידע, הבנה, יכולת או מיומנות (וויקיפדיה).

כשמדברים על העברת ידע, ניתן להסתכל על אופן ההעברה כעל תהליך למידה - הידע מונגש באופן מסוים, אפקטיבי או פחות, ומגיע אל צרכן הידע על מנת שילמד ממנו, יבין אותו ואף יזכור אותו.

ואולי לא?
כלומר, למידה היא תהליך שעלול להיווצר ולהפיק תועלת בכל מקום שיש בו ידע, אך האם המטרה המוגדרת בהעברת ידע, תהיה תמיד לייצר למידה?

השאלה שאנחנו צריכים לשאול היא – האם הידע נדרש עבור פעולה בזמן אמת?

דמיינו מקרה בו אתם מחפשים מידע על פתרון תקלה, מבקשים פתרון עבור לקוח שפנה אליכם בבקשה לשירות, או אפילו פונים לספר מתכונים על מנת לאפות לראשונה עוגת טריקולד.

כנראה שבמקרים כאלו, התשובה תהיה כן, נדרשת פעולה מידית.
במקרה כזה, כדאי שנפעל בדרך יעילה יותר – שימוש באלגוריתמיקה.

אלגוריתם - דרך שיטתית וחד-משמעית לביצוע של משימה מסוימת, במספר סופי של צעדים (וויקיפדיה).

אלגוריתם זה לא משהו של מתכנתים?
אלגוריתמיקה נחשבת לענף בתחום מדעי המחשב, אבל היא הדרך היעילה ביותר לייצר פעולות גם על ידי בני אדם.

המוח האנושי צורך כמות אנרגיה גדולה מאוד - עד עשרים אחוזים מהאנרגיה בגוף כולו.
על מנת שנוכל לחסוך במשאבים ולייעל את העבודה, עלינו לדלג כמה שניתן על תהליכי עיבוד והבנה ולהשתמש בפקודות מעשיות, פשוטות ומניעות לפעולה. בעצם, להפעיל את המנגנונים הפשוטים והטכניים יותר במוח, שבעצם צורכים מאתנו פחות מאמץ קוגניטיבי.

בידע שנכתב לצרכי למידה, קיימת לרוב חלוקה היררכית כך שהחשוב והנפוץ יופיע מתחילתו ועד סופו, ובנפרד יופיע (אם בכלל) השולי והנדיר.
מכיוון שידע שנועד לפעולה מידית משרת מקרה נתון, אין משמעות לכמה נפוץ המקרה. לכן, יהיה על מנהל הידע לצייר את המסע הנדרש מהמשתמש "במשיכת קולמוס אחת" מתחילתו ועד סופו על כל הסתעפויותיו ולו הקטנים והנדירים ביותר.

אלגוריתם שנכתב עבור פעולת מחשב ומשוקף באמצעות שפת תוכנה כלשהי, דורש הקפדה על מספר אלמנטים ביתר דיוק. כל סטייה מסדר הפעולות הנכון או חוסר באלמנט ולו הקטן ביותר, עלול לגרום לעצירת פעולתו של כל התהליך (error), או לחלופין לייצר תוצאה שגויה.

נחזור לוויקיפדיה: "נדרשות מאלגוריתם שתי דרישות שמבטיחות את איכות ביצועיו:
נדרש כי לכל קלט שהוא מקבל האלגוריתם יגיע אל סופו בשלב כלשהו, וכי לאחר שיסיים, התשובה אותה יחזיר היא התשובה הנכונה."

הנחיה לא ברורה עלולה לגרום למשתמש לעצור ולהפסיק להשתמש בידע. כך בעצם לא להגיע אל סופו.
הנחיה שגויה או הנחיה שאינה נמצאת במקומה, תגרום לביצוע פעולה שגויה.
טווח הנזק של פעולה שגויה הוא רחב כמובן ועלול לנוע בין היווצרות של תקלה פשוטה יחסית לבין הפסד כספי או אפילו סכנת חיים אם מדובר למשל על מידע רפואי.

הדרך השיטתית שמספק לנו האלגוריתם היא מפתח להעברת ידע יעילה ואפקטיבית.

איך נבנה ידע באופן אלגוריתמי?

• נקודת מוצא – נכון כשלב ראשון להגדיר את רמת הידע המוקדם שהמשתמש מגיע אתה לרגע בו הוא משתמש במידע. האם המתכון יבקש מאתנו רק לטגן בצל או בעצם יפרט לנו את סט הפעולות הנדרשות על מנת לטגן את הבצל?
  מומלץ לא להקל ראש ולא לקחת בחשבון שרבים מהדברים הם מובנים מאליהם. אין מקום להשאיר חלקים בתהליך ליד הדמיון או להנחיות כמו "המשך כרגיל".
  במקרים בהם כבר נכתבו תהליכי משנה רלוונטיים, חשוב להקפיד ליצור בניהם את החיבור.
  נקודת מוצא זו תשפיע על רמת הפירוט.
• בניית התהליך כתרשים זרימה – כל אלגוריתם מבוסס על תרשים זרימה.
  ההצגה הוויזואלית עבור המשתמש יכולה להופיע בדרכים שונות, אבל תרשים הזרימה הוא זה שמתווה את הדרך ועל בסיסו מוצג המידע שמנחה את המשתמש.
• הצגת הנחיות כרשימה עוקבת – מידע שיוצג ויזואלית בשלבים סדורים (שלב 1, שלב 2 וכו'), מרמז למשתמש על התחלה וסוף ומייצר ביטחון בידע. הדבר מאפשר למשתמש להתקדם צעד צעד עם ההנחיות ולזהות בקלות יחסית היכן הוא נמצא בכל שלב.
• צמתי החלטה שלמים – אלגוריתם חייב להתייחס לכל מגוון האפשרויות הקיימות ולא רק לחלקן.
  אם למשל ההנחיה היא לבקש פרט מסוים מלקוח שעומד מולנו, צריך שיהיה ברור כיצד נתקדם אם יש לו את הפרט הנדרש וכיצד נתקדם אם אין לו.
  מצד שני...אל תגזימו במקרי קצה, כדי לא לבלבל את הקורא. החליטו מתי אתם מפנים לנספח, או אפילו לבעל תפקיד, ולא כוללים את המידע בגוף הידע עצמו.
• הבחנה בין סוגי התוכן ויצירת בידול ויזואלי בניהם –

       o התוכן במסגרת סט הנחיות יכול להכיל:
          - הנחיות

          - תתי הנחיות (תתי ההנחיה של "עדכן את השינוי במערכת" יכול להיות תהליך המציג את אופן השימוש במערכת)

          - הסבר / הערה הקשורה להנחיה

          - תוצאה – מה יקרה לאחר שהפעולה תבוצע
    o על מנת שהמסע של המשתמש יהיה הקל והנוח ביותר
    o עליו לראות את ההנחיות בצורה ויזואלית בולטת ואחידה. יתר סוגי התוכן יכולים להופיע כקישורים המשתלבים בהנחיה המקורית,        כהערות המעוצבות אחרת מההנחיות עצמן, כמידע שייפתח בלחיצה / במעבר עם העכבר על הטקסט וכו'.

עדכונים
אחד האיומים הגדולים על ידע כתוב, הוא הרגע שבו נדרש לבצע שינוי / להוסיף ידע.
המפתח במקרה כזה הוא זיהוי השלב הקריטי.
חוסר תשומת לב או הכנסת מידע למקום שרק "נראה מתאים", יוביל אותנו ל-error או לתוצאה לא רצויה.

המידע החדש יכול להיכנס בשלמותו למקום מסוים והוא יכול להתחלק למספר חלקים שכל אחד מהם יופיע במקום אחר.
הוא יכול לייצר שינוי בידע הקיים (לפעמים אפילו שינוי נרחב יחסית), כהכנה לכניסת המידע החדש.

לסיכום
הזעקה הנשמעת מכיוונם של צרכני המידע, היא זעקה לפשטות ולקוהרנטיות. הדבר עומד ביחס הפוך למאמץ של מנהל הידע שמצידו יצטרך לעבוד קשה יותר על מנת לזקק ולפשט ידע לצורתו האלגוריתמית והמניעה לפעולה.
בעולם שהולך ומתהווה, הידע משמש יותר ויותר גם מכונות ולא רק בני אדם.
לכן, הבניית המידע ואלגוריתמיקה משחקות תפקיד משמעותי בכל מידע שימושי כלשהו המוביל לפעולה. ולא רק במחשבים.

המאה ה-21 הובילה עמה מהפכה משמעותית, דרכה אפשר לראות את השינויים שנעשו ברמת הנגישות הציבורית למידע. בעקבות ההאצה המהירה של נפלאות האינטרנט, וכן התקשורת הטכנולוגית הניידת, אנו רואים שינויים אדירים במרכזי המודיעין הגלוי (OSINT) , בתחומי מודיעין הביטחוני, הפוליטי והעסקי.

המהפכה הזאת משפיעה באופן משמעותי על הדרך שבה אנשים רוכשים מידע וידע ולכן חשוב כל כך להבינה.

נתחיל מהתחלה...

מהו OSINT?
OSINT הם ראשי התיבות ל: Open Source Intelligence.

מדובר בתחום של עיבוד מידע הכולל איתור, בחירה ואיסוף מידע ממקורות המצויים בציבור באופן גלוי ונגישים לרובו, וניתוח אותו מידע במטרה ליצור מידע מודיעיני צבאי, מדיני או עסקי.

בשנים האחרונות, הרלוונטיות של OSINT גדלה בתחום ניהול הידע.

למעשה, הOSINT, מעניק לנו כמויות מידע גדולות אשר לרוב באות לידי שימוש על ידי אנליסטים מודיעיניים (מודיעין עסקי, כלכלי, חברתי, צבאי בטחוני וכו'), לזיהוי סיכונים פוטנציאליים חבויים, או בהמלצות לקבלת החלטות אסטרטגיות.

איפה אפשר למצוא OSINT?
תחשבו על זה לרגע. כל חיפוש שנעשה על ידינו באינטרנט – הריהו OSINT.

כשאתם משננים את הפעילויות הרלוונטיות הנכונות עבורכם ביום יום – זהו גם OSINT.

וגם כשאתם פותחים את החדשות, או בודקים מידע אחרון על מוצר ו/או שירות שברצונכם לרכוש; אני שמחה לבשר לכם - גם זה OSINT. כולנו חשופים למודיעין ולמידע הגלוי.

אז איפה הבעיה? כל אחד הרי יכול להשתמש בOSINT ככלי.

זוהי הנחה רווחת.

שהרי בעידן הזה, כל המידע פרוש לאצבעותינו המתקתקות בזריזות, לא?

וכאן הטעות. עם כל היתרונות של העידן הטכנולוגי שלנו, יש גם catch; לא קטן; חבוי.

מקור הבעיה בכך שיש יותר מדי מידע ואפילו הצפה ("Information Explosion").

שהרי, בחסות איזה מניע ואינטרס נוצרה כל מערכות ומסגרות ניהול הידע?

בחסות כמויות המידע, והקושי בלמצוא את המידע הספציפי המבוקש, בקלות, ביעילות ובזריזות יחסית.

על מנת לכרות (to mine) את המידע הרלוונטי לנו , נכון להשתמש בכלי ניהול ידע; באופן ספציפי בכלי כריית מידע (נקראים כלי text mining or data mining).

ערכו של המודיעין הגלוי
המטרה העיקרית של מודיעין גלוי אפקטיבי, הוא כריית המידע הנכון עבורנו.

ההצלחה העיקרית שלו היא השילוב בין מידע איכותי וכמותי. אם נוכל לכרות את כמות המידע שמתאימה לנו, כך נהיה יותר יעילים. ומה למעשה בשם אחד? ניהול ידע.

לדוגמה – סקרי שוק והשוואות בין שווקים לצורך שיווק מוצר .

על מנת לשווק מוצר חדש עלינו לבדוק האם ישנה דרישה בשוק למוצר? במידה וכן, איזה גילאים צורכים הכי הרבה ממנו? באיזה אזור יקנו ממנו יותר? האם הוא יהיה קל לתפעול על ידי האוכלוסייה המגודרת? האם הוא תלוי מגדר? גיל? יכולות מוטוריות? ועוד.

ככל שיהיו לנו יותר נתונים סטטיסטיים (כמות) וככל שיותר נדע יותר את דעת קהל היעד שלנו (איכות), כך המוצר/שירות/פתרון שלנו יצליח יותר ויניב לנו יותר פירות.

הOSINT קיים ברשתות החברתיות

אסטרטגיה של ניטור מידע וידע ברשתות החברתיות היא התחלה טובה כדי לגלות מה אנשים שונים בקהילות השונות חושבים על החברה שלך, על סוג מוצרים, וספציפית על המוצר שלך.

המשמעות החבויה במילה "חברתית" – היא בהכרח גם המילה – "ציבורי". כלומר מעבר לכך שהרשת החברתית היא כלי חברתי, שבו אנשים מתקהלים למען שיתוף – הוא ציבורי, ונגיש. כלומר אחוז מאוד גבוה מהמידע הזה הוא לא פרטי. (כמובן שיש גם מידע פרטי, אבל הוא לא נחשב כחלק מהמידע הגלוי כמובן).

כמובן שגם בעולם המודיעיני בטחוני הרשתות החברתיות מספקות מודיעין גלוי. לדוגמה, במידה והצבא מחפש אדם מסוים, אשר מסית. הצבא יכול להשתמש ברשת החברתית בכדי לאתר אותו, לראות מה הוא כותב בפרופיל הפייסבוק שלו, לחפש נקודות "צ'ק אין" שלו, תמונות שמעידות על מיקומו, חבריו בפייסבוק ועוד.

כלומר, רשתות חברתיות בשילוב עם OSINT, מאיצות את התהליך של גילוי ושיתוף של מידע וידע.

שילוב שכזה הופך את התהליך לקל יותר ומהיר יותר, ליעיל יותר ופותח בפנינו עולם שלם של מידע וידע, שהיה ככל הנראה בלתי נראה בשימוש בכלים מסורתיים ושגרתיים יותר.

יתרונות וחסרונות

יתרונות

•  זול – OSINT הוא כלי משמעותית זול יותר ביחס לכלי איסוף מידע מסורתיים
• שיתוף והפקת מידע – מידע יכול להיות חוקי ומשותף לכולם; מקורות נגישים הם תמיד זמינים, ולרוב מעודכנים ביותר בכל נושא שהוא
• מידע שנאסף ממקורות פומביים הוא משאב משמעותי למודיעין בתחום הביטחוני והן בתחום העסקי

חסרונות 

•  ישנן כמויות מידע גדולות בסביבת המודיעין הגלוי וויסות של החומרים הרלוונטיים ביחס למידע לא רלוונטי – היא משימה לא פשוטה
•  OSINT מצריך מעורבות אנושית - ויסות המידע מצריך הרבה עבודה אנליטית אנושית, כדי לברור מידע מהימן לעומת מידע לא רלוונטי.

מהיכרותי האישית עם עולם הOSINT, אציין כי הוא יכול להיות כלי יעיל מאוד לניהול ידע, ניתן להשתמש בו בכל עת, הוא זמין, חוקי, נגיש, ונוח.

ובשורה התחתונה – למה שלא ננצל את כל המידע המדהים הזה כדי ליעל ולשפר את הארגון שלנו?

מקורות

https://www.expertsystem.com/osint/ 
https://en.wikipedia.org/wiki/Open-source_intelligence#History 

שם האירוע: כנס האיכות
מיקום האירוע: דיויד אינטרקונטיננטל, קאופמן 12 תל אביב
תאריכים: 26-27/11/2019
לפרטים נוספים: לחצו כאן

שם האירוע: KMDM

מיקום האירוע: רחוב המאה ועשרים 6, ראשון לציון
תאריכים: 12/12/2019
לפרטים נוספים: לחצו כאן

כנסים בעולם:

שם האירוע: KM World 2019
מיקום האירוע: Washington DC, United States
תאריכים: 04-07/11/2019
לפרטים נוספים: לחצו כאן

הספר, Deep Work: Rules for Focused Success in a Distracted World, הינו ספר שנכתב בשנת 2016 על ידי Cal Newport מרצה למחשבים באוניברסיטת GeorgeTown. הספר מתאר את התפיסה שפיתח בהיותו חוקר פוסט-דוקטורט על דרך למיקוד החשיבה, ייעול ושיפור תוצרים. התפיסה מגובה בהסברים, מחקרים ודוגמאות. גם אם הוא קיצוני בתפיסות המוצעות- עדיין יש מה ללמוד ממנו ושווה קריאה.

מפת הספר:

בעולם אין כנראה שחור ולבן.
גם אם אתם לא מנתקים מחר את פעילות המדיה החברתית ומאמצים את יתר הפעילויות המוצעות, יש כאן בהחלט מקום לחשיבה, ויתר מכך- ליישום ברמה זו או אחרת. אני בהחלט מתכוונת לשים לב ולהמשיך לראות כיצד אני מצליחה לשפר היקף והיבט עבודה עמוקה.
כדאי :-)
 

עבודה עמוקה מוגדרת כעיסוק בפעילויות מקצועיות תוך ריכוז וללא הסחות דעת, בדרך הדוחפת את היכולות הקוגניטיביות לגבול עליון.
עבודה שכזו מתאפיינת ביצירתיות, יכולה לייצר ערך, לשפר מיומנות אישית, וקשה להעתיקה.
היא מאפשרת הגעה למה שמכונה בספרות המקצועית "זרימה" (flow) ולכן, לא רק פרודוקטיביות, אלא גם אושר.
אנו עדים ליצירת אקלים לעבודה עמוקה במקומות שונים, דוגמת "שבועות החשיבה" ש- Bill Gates נהג לאמץ לעצמו פעמיים בשנה (ויתכן ואף ממשיך בכך).

עבודה עמוקה עומדת כנגד לעבודה רדודה, אותה ניתן לבצע ללא חשיבה, באופן רוטיני, ולעיתים גם תוך הסחות דעת.
דוגמאות לעבודה רדודה כוללות מענה ל emails, פגישות סטטוס ועדכון, שיח ללא מטרה.

עבודה עמוקה חשובה משתי סיבות:

1. אנחנו חיים ופועלים בכלכלה מבוססת מידע וידע. יתר על כן- אנו בהשתנות מתמדת. כדי להצליח בכלכלה בעלת מאפיינים שכאלו, אנו חייבים לשכלל את יכולות הלמידה המורכבת- ועבודה עמוקה היא הבסיס ללמידה יעילה ומועילה שכזו.
2. בעידן הדיגיטל כל אדם חייב לייצר ערך מוסף משמעותי. ראשית, כך יוכל להגיע לקהלים רחבים יותר גלובלית. אך אם לא יעשה זאת, יתכן וימצא את עצמו לא רלוונטי, כאשר הטכנולוגיה רצה, והמכונות מתחילות להיות חלופות לעבודתו.
   היא נדרשת בעידן החדש כדי להתמחות מהר בנושאים מורכבים חדשים וכדי לייצר תוצרים מהירים וברמת גימור איכותית גבוהה ביותר.

טענת המחבר: עבודה עמוקה מתחילה להיות יותר ויותר נדירה, בו בזמן שנדרשת יותר.

עבודה עמוקה היא מיומנות הניתנת לפיתוח על ידי כל אחד.

לצורך אלו עלינו:

1. ללמוד להתרכז לזמן רב ככל האפשר ללא הסחות דעת;
   הריכוז מסייע לפתח את החשיבה הקוגניטיבית, את היצירתיות ואת הערך.
   יש להבין כי ריבוי עבודה לכשעצמו אינו מדד להצלחה.
2.  ללמוד לקבל משוב וליישמו לתוך למידה ומימוש
   ללא משוב, אנו נוטים לאזורי נוחות והתנהגויות שהכי קלות לביצוע בכל רגע נתון.

חזרה

פיתוח יכולת העמקה כולל-
שלב מקדים: הבנה כי עבודה מעמיקה היא בעלת ערך וכדאי לשאוף אליה.
שלבי תכנון-

1. החלטה כיצד לשלב עבודה עמוקה ברוטינת העבודה הרגילה
   בחירת אסטרטגיה למשל על ידי הקטנת זמן העבודה הרדודה; על ידי הגדרת זמנים קבועים לעבודה מעמיקה אל מול זמנים לעבודה רדודה (שימו לב שנדרש מינימום זמן לעבודה מעמיקה כדי שתהיה אפקטיבית); על ידי יצירת הרגלים של העמקה שמשתרשים ומתרחבים עם הזמן; על ידי ניצול הזדמנויות לעבודה עמוקה; ועוד.
2.  יצירת רוטינות של עבודה עמוקה
   יצירת רוטינות של מקום ומשך; רוטינות המונעות בריחה מהעבודה העמוקה (דוגמת דלת סגורה); רוטינות למדידת העבודה העמוקה וניטורה; רוטינות תומכות המאפשרות עבודה עמוקה (דוגמת כוס קפה).
3.  תנאים נדיבים
   תנאי עבודה מיטביים המאפשרים את העבודה העמוקה ומעודדים אותה. יכול להתבטא בסביבה החיצונית (דוגמת חדר במלון מול הנוף) או בתנאים פסיכולוגיים- כאלו שעושים לנו כיף בעבודה.
4. עבודה בשיתוף
   עיקרון זה אינו פשוט, שכן עבודה עם אחרים יכולה להסיח את דעתנו מעבודה עמוקה. העבודה העמוקה צריכה להיות רובה לבד, ובמשרדים נפרדים (לא OPEN SPACE) אך תוך שילוב, מעת לעת של עבודת חשיבה משותפת לזמן מוגבל.
5. התייחסות לעבודה העמוקה כפעילות עסקית (business)
   כולל מיקוד רק בחשוב באמת; מדידה של ההעמקה; ניטור מתמיד (שמזמין); תיקון ושיפור.
6. עצלנות
   דוגמת על מטלות רגילות בעת עבודה עמוקה, כדי לאפשר יותר מקום לעבודה העמוקה (כך גם המוח נח ממטלות אחרות). מתכתב גם עם סעיף 3 לעיל- להיות נדיבים לעצמנו על משימות שאנחנו לא אוהבים לבצע.

אל תגזימו; אחרי שאתם מסיימים- הפסיקו לעבוד בכלל. תנו לגוף ולמוח מנוחה- והתייחסו לסובבים ולמשפחה.

חזרה

יישום עבודה מעמיקה אינו דבר שמספיק להחליט שמבצעים ולתכנן איך.
נדרש להתאמן כדי להצליח; לאמן את המוח כדי להצליח ליישם ולמשכי זמן ארוכים.

המלצות לאימון:

•  אל תיקחו הפסקות מהסחת דעת; קחו הפסקות מזמן מיקוד
  שימו לב שמתאים גם אם העבודה דורשת עבודה רדודה מרובה. תחמו את הזמן לעבודה הרדודה
• כאשר אתם מתמקדים- הימנעו מכל דבר אחר. אל תקראו מיילים או WHATSAPP-ים
•  התאמנו גם בבית על הפרדה בין זמן לפעילויות רדודות כמו אינטרנט אל מול פעילויות מעמיקות
•  יצרו לעצמכם תאריכי יעד (deadlines) שאפתניים שיכריחו אתכם לעבוד טוב ומהר
• צרו לעצמכם זמנים של מדיטציה למוח. פעילות פיזית של הליכה, נהיגה, שחייה או מקלחת, בהם אתם חושבים רק על בעיה מקצועית מוגדרת אחת יחידה
•  כשאתם שמים לב שמתחילה הסחת דעת, הזכירו לעצמכם במה אתם מתמקדים ושניתן לחזור בהמשך לנושאים האחרים
• נתחו את הצורך המקצועי שאתם מבקשים לקדם, ופרקו אותו לרכיביו. התמקדו כל פעם רק במרכיב אחד
• התאמנו בשיפור זיכרון; תוך שכך, גם בלי שהתכוונתם, אתם מאמנים את יכולת הריכוז

חזרה

Newport אינו מגדיר פעילות מדיה חברתית; הוא מתייחס בכלליות לשימוש בכלי האינטרנט: העברת זמן ב FACEBOOK, INSTAGRAM, TWITTER ובכלל שוטטות באינטרנט.

עדיף- לעזוב הכל.

ניתן גם לנקוט בגישה פחות קיצונית:
זהו את הגורמים שמגדירים הצלחה ואושר בחייכם המקצועיים והאישיים. אמצו שימוש בכלי מדיה חברתית רק אם אכן היתרונות הגלומים בו בהקשר של הצלחה ואושר, גוברים על החסרונות הכרוכים בשימוש בהם.
נהלו את השימוש בכלים אלו באופן מובנה. הימנעו מלהתמכר לשימוש בכלי המדיה.

חזרה

לא מספיק לייצר זמנים חיוביים לעבודה עמוקה.
יש להשקיע מאמץ גם בהקטנת העבודה הרדודה וניקוזה.
ניקוז אינו ביטול כולל, שכן עבודה מעמיקה מעייפת את המוח ואנו כנראה זקוקים גם לעבודה האחרת.

המלצות:

• התייחסו לזמן שלכם בכבוד; תכננו כמה מושקע בכל סוג עבודה ותכננו זאת מראש
• נתחו לכל פעילות מהם המרכיבים העמוקים ומה המרכיבים הרדודים
• ראו איזו עבודה רדודה ברת ויתור ואינה נדרשת. אם יש לכם מנהל, שבו אתו, וחשבו אתו במשותף האם יש עבודה שהיא רדודה ואינה באמת נדרשת
• תחמו את זמן העבודה הכולל כל יום, כדי שתצטרכו להספיק את כל הנדרש, ובזכות זה תקטינו את הזמן המושקע בעבודה רדודה
•  נהלו יותר טוב את זמן הטיפול במייל: אל תענו לכל פניה ולכל מייל; כשאתם עונים- השקיעו זמן לחשוב ולכתוב לעמית עמו אתם בשיח מה נדרש כדי להשלים התכתבות זו באופן תכליתי. ימקד, יעמיק ויקצר את השיח; בזמן טיפול במיילים אל תבצעו משימות אחרות וכך תקצרו את זמן הטיפול במיילים.

חזרה

מחויבות לעבודה עמוקה אינה ערך. היא כלי עבודה מעשי להתמודדות בעולם המתחדש. חשבו על זה והחליטו בעצמכם.