เครื่องมือจัดการความรู้


SNA(Social Netwerk Analysis)--การวิเคราะห์เครื่อข่ายสังคม

ความสัมพันธ์ระหว่างพนักงานอาจมีความสำคัญพอๆกับฐานความรู้เฉพาะของพวกเขา การวิเคราะห์เครือข่ายสังคม (Social Network Analysis – SNA) ช่วยเพิ่มโอกาสสูงสุดแก่บริษัทในการรวบรวมความฉลาด

มองแวบแรก ดูเหมือนนี่เป็นเพียงงานเพื่อสร้างเครือข่ายธรรมดาๆทั่วไปงานหนึ่งที่เหล่านักวิทยาศาสตร์ 300 คนจากบริษัท Mars ผู้ผลิตอาหารสำเร็จรูปยักษ์ใหญ่ มารวมตัวกันในห้องจัดเลี้ยงที่ลาสเวกัสเมื่อเดือนมิถุนายนปีที่แล้ว แต่ละคนติดป้ายชื่อ เดินไปเดินมา แต่หัวข้อในการสนทนาแทนที่จะเป็นการพูดคุยเกี่ยวกับบรรจุภัณฑ์ใหม่ของ M&M หรือส่วนประกอบของอาหารสัตว์ กลับเป็นการที่เหล่านักวิทยาศาสตร์เหล่านั้น เดินไปทั่วห้องประชุมคล้ายกับนักขายที่กระตือรือร้น ป้ายชื่อแบบ RFID-Enabled ของพวกเขา สว่างขึ้นทุกครั้งที่พวกเขาได้พบกับคนที่ยังไม่รู้จัก และดวงตาของพวกเขาก็เบิกโพลงเมื่อมองไปยังdiagram ที่แสดงรูปแบบเครือข่ายสังคมของพวกเขาบนจอขนาดใหญ่ที่ติดตั้งอยู่บริเวณหลังห้องจัดเลี้ยง diagramดังกล่าวจะขยายออกเหมือนกับโมเลกุลขนาดยักษ์ทุกครั้งที่ผู้จัดการพูดคุยกับบุคคลที่เขายังไม่รู้จัก เพื่อเป็นการกระตุ้นการสร้างเครือข่าย

บริษัท Mars ได้ตั้งรางวัลสำหรับผู้ที่มีการติดต่อสื่อสารมากที่สุด เหล่านักวิทยาศาสตร์ซึ่งเป็นกลุ่มคนที่มักจะเก็บตัว จากหลากหลายส่วนงานในลอสแองเจิ้ลลิส และนิวเจอซี่ กำลังจับมือ พยักหน้าและแลกเปลี่ยนนามบัตรกัน ยินดีต้อนรับสู่การสร้างเครือข่ายสังคมสำหรับ geek (คนที่เก่งแต่ไม่มีทักษะในการทำงาน) กิจกรรมพิเศษนี้เป็นผลสืบเนื่องมาจากการศึกษาโครงสร้างสังคมเป็นเวลาหนึ่งปีของฝ่ายวิจัยและพัฒนาบริษัท Mars ผู้บริหารระดับสูงต้องการปรับปรุงความสามารถของบริษัทในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ และมีความกังวลใจกับการที่นักวิทยาศาสตร์ของพวกเขาไม่มีเครือข่ายเพียงพอกับผู้ร่วมงานภายนอก ดังนั้นเพื่อเป็นการค้นหาว่าใครทำงานกับใคร และเหล่านักวิทยาศาสตร์ได้ความคิดใหม่ๆมาได้อย่างไร พวกเขาจึงตัดสินใจทำแผนที่ผู้เชี่ยวชาญของกลุ่มโดยใช้กระบวนการที่เรียกว่า การวิเคราะห์เครือข่ายสังคม (Social Network Analysis –SNA) ในการสำรวจความคิดเห็นแบบออนไลน์ ผู้จัดการฝ่ายวิจัยและพัฒนาถูกถามรายชื่อบุคคล 15 คนที่พวกเขาทำงานด้วยอย่างใกล้ชิด และใครที่พวกเขาขอคำแนะนำ รวมทั้งรายละเอียดของเครือข่ายผู้เชียวชาญของพวกเขาในอนาคต ด้วยการทำงานร่วมกันกับ รศ. Rob Cross มหาวิทยาลัยเวอร์จิเนียและผู้เชียวชาญด้าน SNA ทำให้บริษัทสามารถทำแผนที่เครือข่ายและตรวจสอบข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการที่นักวิทยาศาสตร์ทำงานร่วมกันและแยกกันได้

John Helfrich ประธานอาวุโสฝ่ายวิจัยและพัฒนา Masterfoods USA กล่าวว่า Mars ได้ใช้ผลจาก SNA นี้เพื่อแก้ปัญหาความสัมพันธ์ระหว่างนักวิจัยสำคัญๆ ทำให้บริษัทสามารถแยกแยะได้ ยกตัวอย่างเช่น นักวิทยาศาสตร์คนไหนมีภาระมากเกินไป (มีคนขอความช่วยเหลือมากเกินไป) และการทำงานเพื่อขจัดความจำเป็นในการเข้าพบผู้อาวุโสเพื่อขออนุมัติในเรื่องต่างๆ “นี่เป็นการเร่งนวัตกรรม” Helferich กล่าว หลายบริษัทที่ผิดหวังกับแนวทางการจัดการความรู้แบบดั้งเดิม เช่นบริษัท Mars กำลังมองหาวิธีในการที่จะทำให้เกิดการไหลเวียนความรู้ภายในองค์กรของพวกเขามากยิ่งขึ้น การดูจากชาร์ตรายงานบริษัท มักจะไม่ได้บอกความจริงว่าใครเป็นผู้ถืออำนาจต่อการตัดสินใจ ใครเป็นผู้ให้คำแนะนำที่ดีที่สุด และวิธีการที่พนักงานแบ่งปันข้อมูลเพื่อความสำเร็จ ซึ่งสิ่งเหล่านี้ถือเป็นความจำเป็นเร่งด่วน เนื่องจากผู้มีความรู้เหล่านี้กำลังจะเกษียนในอีกสิบปีข้างหน้า กระบวนการวิเคราะห์เครือข่ายสังคมจะให้ภาพที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการที่พนักงานและแผนกต่างๆทำงานร่วมกัน และสามารถช่วยบริษัทในการจำแนกผู้เชี่ยวชาญคนสำคัญภายในองค์กร “SNA จะบ่งชี้ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นที่พึ่งสำคัญ และยังช่วยบริษัทในการค้นหาความรู้ด้านเทคนิคสำคัญภายในองค์กร ซึ่งมีความจำเป็นในการผลิตยาใหม่ๆ การริเริ่มผลิตภัณฑ์ใหม่ และการอยู่เหนือคู่แข่ง” David DeLong ผู้เขียนหนังสือเรื่อง Lost of Knowledge : Confronting the Treat of an Aging Workforce และนักวิจัยของ MIT’s AgeLab กล่าว SNA ไม่ได้มาแทนที่ เครื่องมือ KM แบบดั้งเดิม เช่น ฐานความรู้ หรือท่า (portals) แต่ SNA สามารถให้จุดเริ่มต้นหรือแนวทางแก่บริษัทเกี่ยวกับวิธีการที่ดีที่สุดในการเริ่มต้น KM และ SNA เพียงอย่างเดียวไม่สามารถให้ข้อมูลที่ชัดเจนได้ว่าทำไมคนถึงมีพฤติกรรมอย่างที่พวกเขาเป็น

Hal King, CEO บริษัทวิจัยตลาด King, Brow & Partners กล่าว “SNA เป็นเครื่องมือ KM ที่วิเคราะห์ในทิศทางเดียว ซึ่งยังต้องการการสนับสนุนจากหลักสถิติประชากร (demographics) และที่สำคัญที่สุดยังต้องอาศัยทัศนคติ (attitudes)” ถึงแม้ SNA จะเป็นส่วนประกอบของกลยุทธ์ KM ขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม SNA ก็สามารถช่วยบริษัืทในการบ่งชี้ผู้นำคนสำคัญ จากนั้นก็กำหนดวิธีการทำงาน เช่น “สังคมแห่งการปฏิบัติ” เพื่อให้ผู้นำเหล่านั้นสามารถส่งต่อความรู้ที่พวกเขามีให้กับเพื่อนร่วมงานได้ SNA สู่สังเวียนความร่วมมือ การวิเคราะห์เครือข่ายสังคม เริ่มต้นจากการเป็นทฤษฎีทางสังคมซึ่งพัฒนาโดยเหล่านักวิทยาศาสตร์ผู้สำรวจรูปแบบสังคมในช่วงปี ค.ศ. 1930s หนึ่งในนักวิจัยเหล่านั้นคือ จิตแพทย์ชาวเมืองนิวยอร์คชื่ิอ Jacob Moreno ผู้คิดค้น “แผนภาพการสื่อสาร (sociogram)” ซึ่งเป็น diagram จุดและเส้น ที่แสดงความสัมพันธ์ และการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมระหว่างคน เหล่านักวิทยาศาสตร์และนักคณิตศาสตร์ได้คิดค้นเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวคิดนี้มากว่าหลายทศวรรษ การค้นหาความจริงเกี่ยวกับวิธีการที่คนเข้าทำงานได้อย่างไร เป็นผู้นำได้อย่างไร รวมทั้งการพัฒนามิตรภาพอย่างไร จากนั้นพวกเขาก็ทำแผนที่การไหลเวียนของข้อมูลภายในเครือข่ายสังคม

ในช่วงเริ่มต้น SNA ได้รับความสนใจจากนักปรัชญา นักสังคมวิทยา และนักสถิติ ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์ในรูปแบบของตัวเลขและลักษณะที่สามารถมองเห็นได้ด้วยสายตา Valdis Krebs ปรมจารย์ด้าน SNA ผู้เคยทำงานกับ IBM และต่อมาตั้งบริษัทซอร์ฟแวร์ SNA ของตัวเอง ชื่อ Orgnet.com ได้นิยาม SNA ว่าคือ “การทำแผนที่และวัดความสัมพันธ์และการไหลเวียนระหว่าง คน กลุ่ม องค์กร คอมพิวเตอร์ หรือข้อมูลอื่นๆ หรือ เป็นแ่ก่นแท้ของการประมวลความรู้” หลายปีที่ผ่านมา ด้วยความช่วยเหลือจาก Krebs และผู้ศรัทธาใน SNA คนอื่นๆ โลกแห่งความร่วมมือได้ตื่นขึ้นมาเห็นประโยชน์ของวิทยาศาสตร์ทางสังคมอันลี้ลับนี้อีกครั้งหนึ่ง บางความสนใจเกิดขึ้นเพราะความผิดหวังกับความพยายามในการสร้างฐานความรู้ KM ซึ่งได้รับการเพิกเฉยจากพนักงาน “เรากำลังมองเห็นว่าหลายบริษัทต้องการภาพของบุคคลที่เป็น knowledge broker (ผู้เชื่อมโยงองค์ความรู้จากหลายกลุ่มผู้เชียวชาญไปยังผู้ใช้ที่ต้องการ) ภายในองค์กรของพวกเขา”

Cross กล่าว การเกิดเวปบล๊อค (blog) เวปไซต์เพื่อช่วยเหลือแบบออนไลน์ และเวปไซต์การสร้างเครือข่ายสังคม เช่น Friendster และ LinkedIn เป็นการช่วยส่งเสริมโครงร่าง SNA ด้วยเช่นกัน “ปัจจุบันมีการติดต่อสื่อสารในรูปอิเลคทรอนิคมากมาย จึงเป็นการง่ายขึ้นในการบันทึกว่าใครกำลังคุยกับใคร”

Stanley Wasserman ผู้เชีี่ยวชาญด้านสังคมศาสตร์ จิตวิทยา และสถิติ มหาวิทยาลัยอินเดียน่า และหัวหน้านักวิทยาศาสตร์บริษัืท Visible Path บริษัทซอร์ฟแวร์เกี่ยวกับการวิเคราะห์เครือข่ายสังคมกล่าว “มันเป็นสิ่งที่เป็นธรรมชาติในการตรวจสอบและพยายามทำความเข้าใจจากเครือข่ายเหล่านี้” หลายบริษัทที่สนใจลองใช้ SNA สามารถใช้ซอร์ฟแวร์ซึ่งแบ่งออกเป็นสองหมวดง่ายๆ ได้แก่ โปรแกรมที่ติดตามอีเมลล์และการสื่อสารอิเลคทรอนิคแบบต่างๆ และ โปรแกรมที่ทำงานจากข้อมูลที่รวบรวมจากการสำรวจความคิดเห็นของพนักงาน โดยแบบสำรวจความคิดเห็น มีแบบฉบับการถาม ในรูปแบบที่ให้พนักงานระบุรายชื่อของคนที่พวกเขาติดต่อด้วยมากที่สุดทั้งภายในและภายนอกองค์กร รวมทั้งรายละเอียดเกี่ยวกับบุคคลที่ให้คำแนะนำที่ดีและความถี่ที่พวกเขาติดต่อสื่อสารกัน หลายบริษัทอาจต้องเจอกับการต่อต้านจากพนักงานผู้ไม่ต้องการให้เครือข่ายของพวกเขาถูกกำหนดเป็นแผนที่ แต่ดูตัวอย่างจากบริษัท Mars สิ่งที่พวกเขาทำในการลดการต่อต้านดังกล่าวก็คือการให้สัญญาในการเก็บความลับเกี่ยวกับการให้ข้อมูล และการเสนอรูปแบบต่างๆของเครือข่ายส่วนตัวของพวกเขา

SNA สามารถเป็นเครื่องมือวินิจฉัยที่เป็นประโยชน์ ในหลากหลายอุตสาหกรรมและอาชีพ ตั้งแต่บริษัทด้านกฎหมาย บริษัทผลิตยา ไปจนถึงบริษัทที่ให้บริการด้านการเงิน แต่การปฏิบัติ SNA ยังค่อนข้างใหม่ในสังเวียนความร่วมมือ และการหาค่า ROI อาจเป็นสิ่งที่ท้าทาย “เราใช้ SNA เพื่อหาว่าเราติดต่อกันอย่างไร” Vic Gulas, MWH Global กล่าว “ความท้าท้ายก็คือการเชื่อมโยงการปฏิบัติงานจริงของบริษัทเข้ากับ SNA” นอกจากนี้ยังมีการใช้ SNA ด้วยกลยุทธ์และเป้าหมายที่ต่างกัน ยกตัวอย่างเช่น บริษัทเภสัชกรรมใช้ SNA เพื่อช่วยในการหานักวิทยาศาสตร์คนสำคัญ และการค้นหาวิธีการเพื่อพัฒนาความคิดสำหรับยาตัวใหม่ๆ ตัวแทนภาครัฐอาจใช้เทคนิคนี้เพื่อปักหมุด (pinpoint) ผู้ปฏิบัติงานระดับสูงที่อาจใกล้เกษียน เพื่อการวางแผนอย่างรวดเร็วในการโอนถ่ายความรู้ และธนาคารเพื่อการลงทุน อาจใช้ระบบนี้เพื่อหาวิธีการที่ดีกว่าในการให้บริการแก่ลูกค้าและการต่อรอง ”การสูญเสียความรู้เป็นปัญหาที่มองไม่เห็น ดังนั้นหลายบริษัทจึงไม่เห็นภัยของมันเสมอไป” DeLong กล่าว “SNA จะทำให้ปัญหานี้ถูกมองเห็นได้” การค้นหาช่องว่าง SNA สามารถทำให้เห็นภาพของการขาดความสัมพันธ์ (หรือ ความร่วมมือ)ชัดเจนยิ่งขึ้น

เมื่อสองปีก่อน ผู้บริหารด้านไอทีบริษัท MWH Global มองดูความพยายามในการกระจายอำนาจจากศูนย์กลางและตระหนักว่าพวกเขาต้องทำการเปลี่ยนแปลง เป็นเวลากว่าหลายปีที่บริษัทได้ขยายการเจริญเติบโตผ่านกลุ่มคน โดยมีพนักงานกว่า 6,000 คน และ สำนักงาน 150 แห่งทั่วโลก องค์กรด้านไอที 3 แห่ง ทำงานในพื้นที่ต่างกัน ทำงานร่วมกันเกี่ยวกับระบบ ERP โครงสร้างไอทีและโครงการสำคัญอื่นๆ บริษัทตัดสินใจจัดระบบใหม่ ทำให้พนักงานด้านไอทีทั้งหมด 160 คนซึ่งอุทิศตนเพื่อการบริการด้านไอทีภายในบริษัทต้องมารายงานตัวที่พื้นที่เดียว เป้าหมายคือการทลายยุ้งฉางแห่งความรู้ และทำให้พนักงานที่อยู่ในยุโรป เอเชีย และอเมริกาได้พูดคุยกันเพื่อปรับปรุงบริการและสร้างประสิทธิภาพร่วมกัน แต่ก่อนที่จะทำการจัดระบบใหม่นี้ Gulas ผู้เป็นหัวหอกในโครงการกระจายอำนาจไอทีจากศูนย์กลาง ได้ตัดสินใจใช้ SNA เพื่อดูว่ากลุ่มมีการติดต่อกันอย่างไร และ การทำ SNA ได้เสร็จสิ้นลงในปีค.ศ. 2003 และผลที่ได้ ก็แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่ากลุ่ม ERP ถูกตัดออกจากกลุ่มไอทีอื่นๆอย่างไร ด้วยการทำงานแบบแยกโดดเดี่ยวจริงๆ การวิเคราะห์พบว่ามีความร่วมระหว่างพนักงานด้านไอทีในยุโรปและเอเชียมากกว่าภายในกลุ่มพนักงานแผนก ERP เพียง 20 คนซะอีก และเนื่องจากความแบ่งแยกนี่เอง ทำให้มีความร่วมมือระหว่างผู้ใช้ซอร์ฟแวร์ ERP เพียงน้อยนิด และกลุ่ม ERP ได้รับกิติศัพท์ในเรื่องการทำงานด้วยยาก “บางทีคนก็ไม่เชื่อว่าพวกเขาถูกตัดขาดจากหน่วยงานอื่นขององค์กร แต่ในกรณีของเรา ภาพมันฟ้องชัดเจนกว่าคำพูด” Gulas กล่าว Cross ผู้ช่วยเหลือ Gulas ในการทำแผนที่เครือข่ายสังคมด้วยซอร์ฟแวร์แบบ web-based กล่าวว่าเทคนิคนี้สามารถช่วยบริษัทเช่น MWH Global ให้เข้าใจว่าใครคือผู้ที่ติดต่อสื่อสารดีที่สุดในองค์กร รวมทั้งใครที่มีภาระล้นที่สุด ผลที่ได้อาจทำให้แปลกใจ “คนมักค้นหาการขาดความสัมพันธ์ในสายงาน ความห่างไกลในด้านร่างกาย และแม้แต่ระหว่างคนที่ทำงานเกี่ยวกับโครงการสำคัญ” ซึ่งบางสิ่งที่กล่าวมาก็อาจเกิดขึ้น แต่ยังมีอีกหลายสิ่งที่อาจเป็นสาเหตุของความเสียหายที่แท้จริงขององค์กร

ที่ Mars โครงการ SNA แสดงข้อมูลการขาดการติดต่อสื่อสารที่ดีระหว่างแผนกอาหารขบเคี้ยวในนิวเจอซี่ และแผนกอาหารในลอสแองเจิ้ลลิส “เราพบการติดต่อระหว่างสองกลุ่มนี้เพียงน้อยนิด และการขาดการติดต่อสื่อสารนี้ได้นำไปสู่การผลิตอะไรบางอย่างที่ซ้ำซ้อนกัน” Caroline Ruzicka ผู้ที่ต่อมาเป็นผู้จัดการการวิจัยกลุ่มและการพัฒนา ของ Materfoods USA กล่าว จากหลักฐานที่ชัดเจนเกี่ยวกับการขาดการติดต่อสื่อสารกระตุ้นให้บริษัทพยายามแก้ปัญหา ปัจจุบัน พนักงานได้รับการคาดหวังให้ติดต่อกับเพื่อนร่วมงานที่กำหนด และผลจากการปฏิบัติของพวกเขาถูกวางรากฐานให้เป็นส่วนหนึ่งของความสำเร็จของการทำเครือข่ายสัมพันธ์ นอกจากนี้ Gulas ยังได้ทำการแก้ปัญหาตามที่ระบบ SNA ฟ้องให้เห็น บริษัท MWH มีแผนที่จะจัดระบบใหม่ในกลุ่มการทำงาน แทนที่จะเป็นการจัดระบบใหม่ในทีมงานในส่วนภูมิภาค ยกตัวอย่างเช่น บริษัทเคยมีพนักงานทั่วโลกทำงานเกี่ยวกับเทคโนโลยีข่าวสาร เช่น Lotus Domino แต่ทว่าพวกเขาเหล่านั้นมักทำงานแบบอิสระ และไม่ค่อยรู้ว่าผู้ร่วมงานคนอื่นในประเทศต่างๆกำลังทำอะไร ปัจจุบันบริษัทมีผู้จัดการเพียงคนเดียวที่ดูแลขอบเขตและสั่งการทั่วโลก เพื่อปรับปรุงการติดต่อสื่อสารในกลุ่ม ERP บริษัืท MWH ตัดสินใจยกเลิกทีมงานที่แคลิฟอร์เนีย บริษัทอยู่ในระหว่างการอัพเกรดซอร์ฟแวร์ J.D. Edwards และเล็งเห็นโอกาสในการสร้างทีมงานผสม ประกอบด้วยพนักงานจาก ERP และพนักงานไอทีในส่วนอื่นๆ ทั้งนี้เพื่อทลายอุปสรรค สมาชิกบางคนในทีม ERP ได้รับการมอบหมายในโครงการอัพเกรดสำคัญ ซึ่งต้องทำงานร่วมกันกับพนักงานด้านไอทีจากแผนกต่างๆ หนึ่งปีหลังจากการใช้ SNA ครั้งแรก Gulas ตัดสินใจทำการวิเคราะห์อีกครั้ง เพื่อวัดความก้าวหน้่าที่เกิดขึ้น ผลที่ได้แสดงให้เห็นว่าความสัมพันธ์และการติดต่อสื่อสารในกลุ่มไอทีได้รับการปรับปรุง และ คนรู็ว่าใครกำลังทำอะไรมากขึ้น นอกจากนี้ จากการทำ SNA ครั้งแรกแสดงให้เห็นว่าพนักงานไอทีรู้จักพนักงานอื่นในองค์กร 29 คน ในขณะที่การทำ SNA ครั้งที่สอง แสดงให้เห็นว่าพวกเขารู้จักคนในองค์กร 39 คน จากผลของการทำ SNA Gulas ช่วยจัดการประชุมในการสร้างทีม ซึ่งนำคนจากยุโรป และส่วนอื่นๆขององค์กรที่ไม่เคยพบกันมาก่อนมาไว้ด้วยกัน เขาใช้ ข้อมูลจาก SNA ในการพิสูจน์ “สังคมกลยุทธ์ด้านความรู้” สำหรับการบริหารโครงการและการบริหารการบริการลูกค้า ซึ่งพนักงานอาวุโสส่วนใหญ่ไม่มีความรู้เรื่องนี้ Gulas กล่าวว่ากลุ่มของเขาทำงานได้ดีขึ้นหลังจากทำ SNA เป็นการปรับปรุงความร่วมมือ และทำให้สามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้ประมาณ 8 เปอร์เซนต์ “มันเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้เราแน่ใจว่าพนักงานของเรามีการพูดคุยกัีน”

อันตราย : ความรู้ที่กำลังจะหายไป หาก SNA เป็นเครื่องมือที่ดีในการหาว่าใครที่คนจะไปขอข้อมูล มันก็จะช่วยทำให้เห็นปัญหาสำคัญหากผู้เชี่ยวชาญเหล่านั้นกำลังจะเกษียน ปัญหาที่น่าเป็นห่วงก็คือในปี ค.ศ. 2010 คนทำงานมากกว่าครึ่งของสหรัฐฯจะมีอายุเิกิน 40 ปี และผู้มีความรู้หลายสิบล้านคนจะอายุครบ 60 ในปีนี้ และจะเกษียนอายุในปีหน้า ด้วยการทำแผนที่เครือข่ายสังคมในองค์กร บริษัทสามารถรู้ล่วงหน้าได้ว่าใครมีความรู้ที่สำคัญ เพื่อหาวิธีในการโอนถ่ายความรู้มายังพนักงานที่อายุน้อยกว่าก่อนที่จะสายเกินไป ในกรณีตัวอย่าง หน่วยงานศูนย์กลางด้านไอทีของรัฐบาลแคนาดา ที่มีพนักงาน 1,600 คน ตัดสินใจทำ SNA เพื่อดูว่าทักษะไหนที่ควรรักษาไว้และพัฒนา พวกเขาทำเช่นนี้มีเหตุผลเพราะว่าพวกเขาจะสูญเสียผู้บริหารอาวุโสประมาณ 40 เปอร์เซนต์จากการเกษียนอายุภายใน 5 ปี การใช้ซอร์ฟแวร์ SNA ทำให้พวกเขาสามารถตัดสินได้ว่าใครมีความรู้และประสบการณ์ที่สำคัญที่สุด และมันเป็นเครื่องมือที่ดีกว่าในการวางแผนการรับช่วงต่อ ถึงแม้ว่าการวางแผนรับช่วงต่อจะไม่ได้เป็นวาระสำคัญสำหรับคุณ แต่ข้อมูลจาก SNA ก็จะช่วยกระตุ้นพนักงานปัจจุบันของคุณ ที่การประชุมบริษัท Mars ที่ลาสเวกัส นักวิทยาศาสตร์ได้รับแจกหนังสือเล่มเล็กบรรจุแผนที่เครือข่ายส่วนตัวรวมทั้งแนวคิดในการขยายเครือข่ายเหล่านั้น หลังจากนั้น พวกเขาได้รับรับการกระตุ้นให้สร้างเครือข่ายภายนอกองค์กรเพื่อเพิ่มความเป็นไปได้สำหรับความคิดใหม่ๆ ปัจจุบัน

การสร้างเครือข่ายได้ถูกบรรจุเป็นหนึ่งในกระบวนตรวจสอบการพัฒนาและปฏิบัติงาน และนักวิทยาศาสตร์ต้องกำหนดเป้าหมายในการขยายเครือข่ายของพวกเขา ผู้บริหารบริษัท Mars ยอมรับว่าข้อมูลที่ได้จาก SNA เป็นข้อมูลที่เซนซิทิฟ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเข้าสู่การปฏิบัติหน้าที่ของพนักงาน ผู้ที่ผลการวิเคราะห์พบว่าเป็นผู้ได้รับการติดต่อด้วยสูงมักเป็นคนเก่ง และในทางกลับกัน คนที่มีการติดต่อด้วยน้อยมักเป็นที่เก่งน้อยกว่า “เรามองบุคคลที่แตกต่างออกไปจากกลุ่มเพื่อหาเหตุผลว่าทำไมพวกเขาจึงถูกแบ่งแยก” Ruzicka กล่าว ในตอนแรก นักวิทยาศาสตร์ไม่เต็มใจตอบแบบสำรวจความคิดเห็นเท่าไหร่นัก แต่เนื่องจาก Mars ระมัดระวังเกี่ยวกับผลการสำรวจ มีเพียง Ruzicka และ Helferich เท่านั้นที่เห็น (เกี่ยวกับใครที่แตกต่างไปจากกลุ่ม เป็นต้น) และเนื่องจากข้อมูลจากการสำรวจครั้งนี้ไม่ได้ถูกนำมาใช้เพื่อลงโทษ ในที่สุดเหล่านักวิทยาศาสตร์ก็ต้อนรับโครงการนี้อย่างเต็มใจ “เมื่อพวกเขามีโครงร่างเครือข่ายของตนเอง พวกเขาก็ต้องการทำเครือข่ายเพิ่มขึ้นอีก และในท้ายที่สุด สิ่งที่พวกเราทำก็คือการพยายามรักษาพนักงานไว้และการเพิ่มนวัตกรรม”

 

โดย Susannah Patton – CIO Magazine 15 มิ.ย. 2548

คำสำคัญ (Tags): #km
หมายเลขบันทึก: 64286เขียนเมื่อ 30 พฤศจิกายน 2006 03:12 น. ()แก้ไขเมื่อ 14 มิถุนายน 2012 06:09 น. ()สัญญาอนุญาต: จำนวนที่อ่านจำนวนที่อ่าน:


ความเห็น (0)

ไม่มีความเห็น

พบปัญหาการใช้งานกรุณาแจ้ง LINE ID @gotoknow
ClassStart
ระบบจัดการการเรียนการสอนผ่านอินเทอร์เน็ต
ทั้งเว็บทั้งแอปใช้งานฟรี
ClassStart Books
โครงการหนังสือจากคลาสสตาร์ท