מיפוי ממוחשב לבריאות אירגונית

אחד ה”חורים השחורים” בכלכלה הוא האופן בו ניתן לאמוד נכסים לא מוחשיים. אין ספק כי זה מצב בעייתי לארגונים שכן שווי חברה מורכב מנכסיה המוחשיים, כגון נדל”ן, ציוד משרדי, מוצרים ועוד ומנכסיה הלא מוחשיים, כגון מוניטין, קניין רוחני ויש שיגידו הכי חשוב – משאבי אנוש.
טכנולוגיות חדשות בתחומי למידת מכונה (Machine Learning), מדעי נתונים (Data Science), אינטרנט של הדברים (IoT) ואבטחת נתונים עומדות לשנות מצב זה ולאפשר לארגונים לאמוד בצורה מדויקת יותר את הנכסים הלא מוחשיים שלהם. אדגים את השימוש בטכנולוגיות האלו לאחד המרכיבים העיקריים לנכסים לא מוחשיים, משאבי אנוש.
בדרך כלל שווי השוק של חברות גבוה בהרבה מהשווי בספרים, בייחוד כשמדובר בחברות הייטק גדולות כמו: SAP, Microsoft ו-Oracle. ארגונים אלה משקיעים משאבים רבים במאמץ להעריך את שווי הנכסים הלא מוחשיים, שמהווים כ-80% מערך החברה, ובכלל זה המשאב האנושי המהווה מרכיב עיקרי בנכסים אלו, וזאת על בסיס התפיסה שארגון עם עובדים מיומנים ומחויבים הוא ארגון בריא.
הדרך המקובלת להערכה של משאבי האנוש היא באמצעות סקרים. סקרים אלו מתבצעים בדרך כלל בארגונים גדולים בתדירות שבין פעם לארבע פעמים בשנתיים. אמנם באמצעות הסקרים ניתן לקבל כיוון כללי ובוודאי להשוות מגמות בבריאות הארגון, אבל לשיטה זו מגרעות רבות:
מחיר: עלויות גבוהות לחברות הייעוץ המרכיבות את שאלון הסקר ומנתחות אותו, ועלות זמן מילוי השאלון. אם ניקח לדוגמא חברה כמו SAP שלה למעלה מ-80,000 עובדים – אם רק מחצית מהעובדים יקדישו זמן למילוי השאלון (חצי שעה בממוצע) הרי שעל מנת לקבל משוב מעובדי החברה בוזבזו כ-20,000 שעות שהם כ-9 שנות אדם!
זמינות: התדירות של הסקרים היא כאמור לכל היותר פעמיים בשנה, במועדים שנקבעו מראש. בעוד שבהרבה מקרים הצורך להבין את בריאות הארגון נובע מאירועים לא צפויים, כגון: החלפת הנהלה, שינוי במדיניות החברה או אפילו המצב הכלכלי הכללי במשק. כך שבפועל המשובים לאו דווקא משקפים את המצב לפני/אחרי אירוע משמעותי שקרה במשק או בארגון.
זמן תגובה: הכנת סקר, הפצתו, איסוף התשובות וניתוחם אורכים זמן רב. כך שלמעשה מרגע ההחלטה לערוך את הסקר ועד קבלת התשובות יכולים לחלוף מספר חודשים, כך שגם אם הסקר משקף הלך רוח, עדיין הוא משקף הלך רוח שאינו עדכני.
לכל אלו צריך להוסיף בעיות אובייקטיביות של שמירה על פרטיות העובדים מצד אחד, ונטרול תשובות לא כנות.
במצב כזה שקשה לאמוד בצורה טובה את הנכסים הלא מוחשיים של החברות, אין פלא שנעשים מאמצים מחקריים לתת תשובות טובות ומשלימות לשיטות הקיימות.
לאחרונה נערך מחקר לאומדן הבריאות הארגונית באמצעות טביעת אצבע אלקטרונית. המחקר משותף לאקדמיה ולתעשייה ונערך על ידי פרופסור רועי גלברד, מבית הספר למנהל עסקים באוניברסיטת בר-אילן, פרופסור אברהם כרמלי, מביה”ס לניהול ע”ש קולר באוניברסיטת תל אביב, וחטיבת המחקר של חברת SAP.
אז איך בעצם עובד התהליך? בתהליך האומדן מפרקים את המדדים לגורמים מסבירים. למשל את מדד המחויבות של העובד מרכיבים גורמים מסבירים כגון: שייכות, איזון עבודה ומשפחה וחיוניות. את כל אחד מהגורמים המסבירים ניתן לפרק לביטויים (Manifestations), לדוגמא את הגורם המסביר חיוניות ניתן לפרק לביטויים כגון אנרגיה, תפקוד, כוח ומצב רוח.
עתה עלינו להעריך את הביטויים הנ”ל באמצעות מעקב אחרי החיישנים השונים ושימוש במערכות המידע של הארגון. לדוגמא הערכת ביטוי כמו מצב רוח ניתן לבצע באמצעות ניתוח רגשות (Sentiment Analysis) של התכתבויות בארגון, וסיכומו בצורה אוטומטית בכדי לשמור על פרטיות העובד. לצרכי ניתוח הרגשות אנחנו משתמשים בכלי עיבוד שפה טבעית (NLP). כלים אלו דוגמים את ההתכתבויות ומציפים מילים משמעותיות, המופיעות בצורה חריגה במסמך לעומת מסמכים אחרים. אופי המילים וצירופי המילים מרמזים על הרגשות, אם היו כאלו, כפי שהתבטאו בהתכתבות.
בצורה כזו ניתן לעקוב אחר רגשות העובדים בחברה בזמן אמת, ובנוסף לבצע חתכים על פי קבוצות ארגוניות כגון חטיבה, קבוצת פיתוח או קבוצות דמוגרפיות על פי גיל או מין.
חשוב לציין כי למרות שהמחקר מצריך ניתוח של התכתבויות בין עובדים, התוצאות מתקבלות עם תובנות ברמה קבוצתית המבטאות את המגמה הקיימת באוכלוסיות שונות בארגון ואין התייחסות ברמה הפרטנית לעובד הבודד, כך שאין כאן פגיעה בפרטיות. בנוסף, לצורך שמירת הפרטיות משתמשים בטכניקות אבטחת מידע ופרטיות דוגמת k-anonymity ו-Differential Privacy, שנועדו לא רק לתת הנחיות כיצד לסכם את המידע והתובנות כך שהפרטיות לא תיפגע אלא גם לכמת את הסכנה לפגיעה בפרטיות, כדי להגיע לסטנדרט מסוים שלא ייפול מהשיטות הידניות הנוכחיות. שיטות אלו ממסכות את מאפייני הישות, לדוגמא העובד, בד”כ על ידי החלפת ערכי מאפייניו כך שסיכום הערכים לא יפגע, אך לא ניתן יהיה לחזור לערך המקורי בצורה שתאפשר זיהוי של העובד בהסתברות נתונה. כך לדוגמא בהסתברות של 99% לא ניתן לזהות את העובד.
דוגמא טיפוסית לשימוש בשיטות הנ”ל לטובת הארגון היא כאשר ממונה מנהל חדש לקבוצת פיתוח. בסיטואציה כזו למנהל חשוב לקבל משוב על תפקודו, והעובדים מעוניינים לכוון אותו כך שסביבת העבודה תהיה נעימה ויצרנית, אבל אין דרך טובה וכנה להעביר ביקורת בונה. הסיכויים שיערך סקר לפני כניסת המנהל ואחרי כחודש בתפקיד קלושים. וכך “קצר בתקשורת” שקיים לעיתים קרובות במינויים מסוג זה, יכול להשפיע בצורה ניכרת על תפקוד הקבוצה כולה ועלול להתגלות רק בשלב מאוחר כאשר הנזק רב.
מיפוי ממוחשב של המדדים הרלוונטיים יכול לאותת למחלקת משאבי האנוש על בעיות קיימות, ויאפשר להם להתערב ולהנחות את המנהל כיצד לשפר את ההתנהלות שלו מול הצוות להצלחת כל המעורבים.
היות ומדובר בגישה חדשה למדידת הבריאות האירגונית, המבוססת על מדדים זמינים בכל רגע נתון על פי חתכים שונים, חשוב ליצור ממשק משתמש מותאם לכמויות המידע האדירות המנותחות על ידי המערכת. צריך לאפשר למידע להיות נגיש לאנשים הנכונים כל הזמן ועל מגוון מכשירים בשילוב עם מערכת התראות וסיכומים אוטומטית. מערכות ענן עם בסיסי נתונים מותאמים לעבודה בזמן אמיתי, דוגמת בסיסי נתונים מובני זיכרון (In Memory Database) משולבים עם בסיסי נתונים מבוזרים דוגמת Hadoop, נותנים מענה לצורך זה.
תצוגת הנתונים היא בדרך כלל תצוגה מדורגת, כאשר המסך הראשי מציג לוח מכוונים (Dashboard) באמצעותו ניתן לראות במבט אחד אם קיימת בעיה .
במידה וקיימת בעיה, ניתן להתעמק במדדים הבעייתיים בתצוגה מפורטת. חשיבות מיוחדת צריכה להינתן לקישור בין החיוויים השונים. הדוגמא הבאה למסך משלבת הצגה של ערכי מדדים שונים עם אירועים משמעותיים שהתרחשו בארגון ונושאי השיחה הפופולריים.
חשוב לציין שהשיטות הנ”ל דורשות תיקוף – נושא בעייתי במיוחד, היות והמידע הדרוש בדרך כלל אינו זמין, והשימוש בו לצרכי תיקוף, בניגוד לשימוש לצרכי ייצור, עשוי לפגוע בפרטיות.
אחת הדרכים להתמודד עם הבעיה וכך גם נעשה בחלק מהמחקרים, הוא להשתמש במאגרי מידע קיימים. מאגר מפורסם הוא מאגר ההתכתבויות של חברת אנרון האמריקאית, שקרסה וכחלק מישוב התביעות נגדה אולצה לפרסם את ההתכתבויות בשרת הדואר שלה, כך שהוא מהווה כיום את אחד ממאגרי ההתכתבויות הפתוחים לציבור הגדולים בעולם.
לסיכום הראינו כיצד טכנולוגיות חדשות במדעי הנתונים מתמודדות עם בעיה אמיתית הקיימת בכל הקשור לאומדן נכסים לא מוחשיים. לארגון אין את הכלים לאבחון בריאותו האירגונית, אשר משליכה בצורה משמעותית על שוויו. מעקב וגילוי מוקדם של חריגות אינו מתבצע כרגע למרות שמושקעים מאמצים וכספים רבים בנסיון לקבל תמונה ברורה. הפתרון הקיים עונה על הצורך רק באופן חלקי ולכן היד עוד נטויה…

ד"ר רן ביטמן - SAP Innovation Center Israel

תגובות סגורות