เมื่อเทคโนโลยีต่าง ๆ เข้ามามีบทบาทแทนมนุษย์มากขึ้น ในงานหลาย ๆ อย่างมีการใช้ระบบ automation, machine learning, data analytics หรือ AI เข้ามาทำงานแทนการทำงานของพนักงานในองค์กรเพราะใช้ต้นทุนในระยะยาวที่ถูกกว่า รวดเร็วและแม่นยำกว่า แต่อย่างไรก็ดี เรายังมีความเชื่ออยู่เสมอว่า ชิ้นหนึ่งของงานที่สำคัญในองค์กรซึ่งเทคโนโลยีหรือหุ่นยนต์คงมาทำงานแทนมนุษย์ได้ยากมากคือ การสร้างและพัฒนาวัฒนธรรมองค์กร แต่จะเกิดอะไรขึ้นถ้าสิ่งที่เคยคิด มันไม่เป็นเช่นนั้นอีกต่อไป
.
ปกติแล้วการประเมินวัฒนธรรมองค์กรของแต่ละแห่งมักใช้แบบสอบถาม (Employee Survey) เป็นเครื่องมือหลัก พนักงานแสดงความคิดเห็นผ่านข้อคำถามต่าง ๆ ถึงค่านิยม (Core Values) หรือสิ่งที่แต่ละคนให้ความสำคัญ แต่ในระยะหลัง เริ่มมีข้อกังขาว่า สิ่งที่พนักงานตอบในแบบสำรวจจะตรงกับพฤติกรรมจริงๆหรือไม่ หรือคำตอบนั้น ๆ อาจเพียงสะท้อนความคิดเห็นในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ หรือเป็นเพียงสิ่งเท่าที่ระลึกได้ในช่วงเวลานั้นเท่านั้น (Episodic Memory) ซึ่งทำให้เห็นภาพรวมของวัฒนธรรมองค์กรที่บิดเบือนไปจากความเป็นจริง
.
จึงเกิดงานวิจัยชิ้นหนึ่งซึ่งเป็นความร่วมมือระหว่างนักวิจัยของ Stanford’s Graduate School of Business และ Berkeley’s Haas School of Business โดยใช้ Big-Data และ Machine Learning มาในการวิเคราะห์วัฒนธรรมองค์กรโดโดยเทคโนโลยีดังกล่าวจะเข้าไปวิเคราะห์ข้อความการสื่อสารทางอีเล็คโทรนิคในองค์กร ไม่ว่าจะเป็น email, Slack และการรีวิวของพนักงานผ่าน Glassdoor (application ที่ชาวอเมริกันส่วนใหญ่ใช้ในการรีวิวองค์กรของตัวเองอย่างอิสระ) โดยระบบจะไปศึกษาภาษาที่ใช้ในข้อความเหล่านั้นว่าสะท้อนหรือขัดแย้งกับวัฒนธรรมที่เป็นอยู่อย่างไร เช่น การใช้คำว่า “we” อาจสะท้อนความเป็นทีมมากกว่าคำว่า “I” เป็นต้น การใช้คำสบถ คำบ่น หรือคำชมเชย เป็นต้น ซึ่งคำเหล่านี้สามารถสะท้อนวิธีคิดหรือพฤติกรรมจริงของพนักงานที่ตรงกว่าการใช้แบบสำรวจแล้วให้พนักงานเป็นผู้ตอบได้ในเวลาอันรวดร็ว และยังสามารถติดตามความสามารถในการปรับตัวของพนักงานให้เข้ากับวัฒนธรรมเมื่อเวลาผ่านไป
.
โดยการวิจัยนี้ทำกับพนักงานประมาณ 600 คนขององค์กรแห่งหนึ่งในระยะ 5 ปีติดต่อด้วยกัน พบว่าสามารถประเมินและรายงานมิติเชิงวัฒนธรรมองค์กรต่าง ๆ เช่น การสรรหาคนให้ตรงกับวัฒนธรรมองค์กร ระบบจะทำการวิเคราะห์การกรอกข้อมูลในใบสมัครและจะทำนายผลออกมาว่าผู้สมัครสามารถไปได้ดีกับวัฒนธรรมองค์กรได้หรือไม่ เช่น
- การประเมินความเหมาะสมต่อวัฒนธรรมองค์กร (Culture Fit) โดยใช้ machine learning ในการระบุภาษาที่ใช้ที่อาจสะท้อนถึงความเข้ากันได้ถึงพฤติกรรมของบุคคลและค่านิยมขององค์กร
- การวิเคราะห์ความเข้ากันได้เชิงวัฒนธรรมหลังการควบรวมกิจการ โดยวิเคราะห์เนื้อหาemail ก่อนและหลังการควบรวมกิจการและสำรวจว่ารูปแบบนั้นส่งผลต่อผลงานในเชิงบวกหรือลบอย่างไร
- การวิเคราะห์ความคล่องตัวในการปรับเปลี่ยนตำแหน่งงาน (Career Mobility) โดยใช้ machine leaning ในการวิเคราะห์การใช้ภาษาใน email เพื่อดูถึงความเหมาะสมในการปรับโอนย้ายพนักงานไปสู่ตำแหน่งงานต่างๆที่มีความต้องการ
.
อย่างไรก็ตามในการวิจัยครั้งนี้มีการเก็บรักษาความลับส่วนบุคคลอีกทั้งดูแลประเด็นเชิงจริยธรรมเป็นอย่างดีตลอด 5 ปี ซึ่งขณะนี้เริ่มมีการให้บริการนำเทคโนโลยีมาใช้ในองค์กรมากยิ่งขึ้น ซึ่งการล่วงความเป็นส่วนบุคคลน่าจะเป็นประเด็นที่ถูกตั้งคำถามหากไม่สามารถจัดการได้อย่างดี
.
.
…..
A Cup of Culture
……
แหล่งที่มาของบทความ
- https://www.comp-culture.org/
- บทความ The New Analytics of Culture จาก Harvard Business Review, January–February 2020 Issue
