[EP.2] Defining the Value: Garbage In = Garbage Out

[EP.2] Defining the Value: “Garbage In = Garbage Out” เมื่อ AI อัจฉริยะ ตกม้าตายเพราะข้อมูลตั้งต้น 

ลงทุนระบบ AI ไปเยอะแค่ไหน แต่ป้อนข้อมูลตั้งต้นที่ไม่มีคุณภาพ ก็จะได้ “ความผิดพลาดราคาแพง” กลับมาเหมือนกัน

ต่อจากตอนที่แล้วที่เราคุยกันว่า “การจัดโครงสร้างองค์กร” ก็เปรียบเสมือนการสร้างถนนให้รถวิ่ง วันนี้ Pasona ขอพาทุกท่านมาดูสิ่งที่สำคัญไม่แพ้กัน นั่นคือ “เชื้อเพลิง” ที่เราจะเติมใส่ลงไปในรถซูเปอร์คาร์ AI ของเรา 

ในโลกของ Data และ AI มีกฎเหล็กข้อหนึ่งที่ใครก็หนีไม่พ้น คือ “Garbage In, Garbage Out” (ขยะเข้า = ขยะออก) 

แปลง่าย ๆ ว่า… ต่อให้ลงทุนระบบ AI หลายล้านบาท แต่หากเราป้อนข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพให้ AI ไป สิ่งที่ได้กลับมาก็คือ “ความผิดพลาดราคาแพงเท่า ๆ กัน” เพราะมันคือผลลัพธ์ที่องค์กรไม่ต้องการ  

ในงาน HR เอกสารที่มักเป็น “จุดตาย” ของเรื่องนี้ ก็คือ สิ่งที่เราคุ้นเคยที่สุด แต่กลับถูกมองข้ามมากที่สุด นั่นคือ “ใบพรรณางาน” ซึ่งเรามักทับศัพท์กันด้วยคำว่า “Job Description” หรือเรียกสั้น ๆ ว่า “JD” นั่นเอง 

ทำไม JD แบบเดิมๆ ถึงใช้กับโลกยุคใหม่ไม่ได้? 

เรามักคุ้นเคยกับการทำ JD แบบ “Copy & Paste” หรือเขียนแบบกว้าง ๆ ไว้ก่อนเพื่อความยืดหยุ่น แต่เมื่อเรานำสิ่งนี้ไปให้ AI ช่วยงาน (เช่น ให้ AI Screen Resume หรือทำ Job Matching) ปัญหาที่มักเกิดขึ้นคือ: 

• กับดักความคลุมเครือ: JD เขียนว่า “ประสานงานทั่วไป” -> AI อาจคัดเลือกคนที่เก่งงานธุรการมาให้ ทั้งที่จริง ๆ ท่านต้องการคนที่มีทักษะ “เจรจาต่อรองทางธุรกิจ” (Business Negotiation) 

• กับดักความล้าหลัง: JD เขียน Task เดิม ๆ ที่ทำมา 10 ปี -> AI ก็จะหาคนที่เก่งในโลกยุคเก่าเข้ามา ซึ่งอาจไม่ตอบโจทย์ Business Model ใหม่ของท่าน 

• กับดักค่างานที่ไม่ชัดเจน: เมื่อ JD ไม่สะท้อนเนื้องานจริง การประเมินค่างาน (Job Evaluation) ก็จะผิดเพี้ยน นำไปสู่การจ้างคน “Over/Under Qualified” โดยไม่รู้ตัว 

JD ที่ดี… ไม่ใช่แค่กระดาษ แต่คือ “บทบัญญัติ” ของเนื้อหาการทำงาน 

สิ่งที่เราต้องทำคือ การเปลี่ยน JD จาก “รายการสั่งงาน” เป็น “พิมพ์เขียวแห่งคุณค่า” ในฐานะที่ปรึกษาด้านงานบุคคล Pasona มักจะเน้นย้ำกับลูกค้าเสมอว่า การทำ JD ไม่ใช่แค่งานเอกสารเพื่อให้ผ่าน ISO แต่คือกระบวนการ Job Analysis (วิเคราะห์งาน) เพื่อตอบคำถาม 3 ข้อนี้ให้ชัดเจนก่อนบันทึกข้อมูลให้เป็นระบบ 

1. WHY: ตำแหน่งนี้มีขึ้นเพื่ออะไร? (Purpose) 
2. WHAT: ผลลัพธ์ที่คาดหวังคืองานชิ้นไหน? (Key Result Areas) 
3. HOW: ต้องใช้ทักษะหรือสมรรถนะอะไรถึงจะทำได้สำเร็จ? (Competency) 

JD ที่ผ่านการวิเคราะห์มาอย่างดี ผลลัพธ์ที่ตามมาจะเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง ลองมามองในมิติของงาน HR เพียง 3 อย่างกันก่อนก็ได้ ว่า JD จะช่วยอะไรเราได้บ้าง 

• ด้านการสรรหา (Recruitment): AI Matching จะแม่นยำขึ้นมหาศาล เพราะ Keywords ใน JD สะท้อนทักษะ (Competency) ที่ต้องใช้จริง ไม่ใช่แค่ชื่อตำแหน่งที่กว้างเกินไป 

• ด้านการวัดผล (Performance): หัวหน้างานและลูกน้องจะคุยกันรู้เรื่องขึ้น เพราะ JD ระบุ “ผลลัพธ์ที่คาดหวัง” (Key Results) ไว้อย่างชัดเจน ตัดปัญหาดราม่าเรื่อง “ขอบเขตงานฉัน-งานเธอ” ระหว่างบุคคลหรือหน่วยงานออกไปได้ 

• ด้านการพัฒนาคน (Development): เมื่อเรารู้ว่าตำแหน่งนี้ต้องใช้ทักษะอะไร เราก็จะรู้ทันทีว่าพนักงานคนปัจจุบันขาดอะไร (Skill Gap Analysis) ทำให้จัด Training ได้ตรงจุด ไม่หว่านแหหรือจัดแบบเหมารวมโดยไม่เกิดผลลัพธ์ในงานตามมา 

ดังนั้น เมื่อเรานิยามทั้ง WHY, WHAT และ HOW 3 ข้อนี้ชัดเจน เราก็จะสามารถทำ Job Evaluation (JE) เพื่อตีตรา “มูลค่างาน (Job value)” และ “ระดับตำแหน่งงาน” (Grading) ของตำแหน่งนั้นได้อย่างยุติธรรม 

Job Evaluation (JE): ตาชั่งที่ยุติธรรม ต้องเริ่มจากตุ้มน้ำหนักที่ได้มาตรฐาน 

อีกหนึ่งประเด็นสำคัญที่มองข้ามไม่ได้ คือการทำ ประเมินค่างาน (Job Evaluation) เพื่อกำหนดระดับตำแหน่ง (Job Grade) และค่าตอบแทน ลองจินตนาการว่าเราต้อง “ชั่งน้ำหนัก” ความยากง่ายของงาน เพื่อจ่ายเงินเดือนที่เป็นธรรม… เราอยากให้ทุกคนลองนึกภาพตามแบบนี้ดูว่าถ้า JD เขียนไว้แบบหลวมๆ ไม่มีหลักให้จับชัดเจน เราจะเอาเกณฑ์อะไร เอาน้ำหนักที่ไหนไปประเมินค่างานเหล่านั้นได้?  

• ถ้า JD ไม่ระบุขนาดความรับผิดชอบ:ตำแหน่ง Manager ที่คุมลูกน้อง 2 คน กับคุม 50 คน อาจถูกตีค่างานให้มีน้ำหนักเท่ากัน 

• ถ้า JD ไม่ระบุความซับซ้อน: งาน Routine กับงาน Strategy อาจถูกมองว่า “ยุ่ง” เท่ากัน ทั้งที่ Value ที่ตอบแทนให้องค์กรต่างกัน 

ดังนั้น การทำ JD ที่ดี จึงเป็นสารตั้งต้นที่ขาดไม่ได้ในการทำ Job Evaluation (JE) เพื่อให้มั่นใจว่า สิ่งที่บริษัทลงทุนและจ่ายค่าตอบแทนพนักงาน และทุกขั้นเงินเดือนที่พนักงานได้รับ มาจากการประเมินเนื้องานที่ “เป็นธรรม” และ “พิสูจน์ได้” จริง 

Pasona Logo

บริการที่ปรึกษาของ Pasona จะช่วยท่านเปลี่ยนมุมมองจาก “เอกสาร (Paper)” บันทึกให้เป็น “ระบบ (Procedure)” 

อย่าปล่อยให้ AI ต้องเดาสุ่มจากการป้อนข้อมูลที่ผิดพลาด ทีมงานของเราพร้อมเข้าไปช่วยท่านรื้อระบบและวางรากฐานใหม่ด้วยบริการดังต่อไปนี้ 

1. Job Analysis & Design: ลงพื้นที่สัมภาษณ์เพื่อวิเคราะห์เนื้องานจริง (Real World Function) ปรับปรุงเนื้อหาให้สอดคล้องและเขียน JD ใหม่ที่กระชับและตรงกับความเป็นจริงขององค์กร 
2. Job Evaluation (JE): ประเมินค่างานด้วยหลักการสากล เพื่อให้มั่นใจว่า “งานหนัก งานยาก งานซับซ้อน” จะได้รับผลตอบแทนที่สมน้ำสมเนื้อ 
3. Job Grading: จัดระดับชั้นของตำแหน่งงานให้เป็นมาตรฐาน เพื่อรองรับการเติบโต (Career Path) ในอนาคต 

การลงทุนเขียน JD ให้ดีเพียงครั้งเดียว คือการติดกระดุมเม็ดแรกที่ถูกต้อง ซึ่งจะส่งผลให้ AI หาคนได้แม่นยำขึ้น ประเมินผลได้ยุติธรรมขึ้น และที่สำคัญ… ท่านจะได้คนที่ “ใช่” ในราคาที่ “แฟร์” ต่อไปในอนาคต 

 ——————————————————–

ในตอนหน้า (EP.3) เมื่อเราได้ค่างานที่ชัดเจนแล้ว Pasona จะพาท่านไปคุยเรื่องที่อ่อนไหวที่สุด นั่นคือ “เงินเดือนและความเป็นธรรม” (Compensation Strategy) ว่าเราจะออกแบบอย่างไรให้พนักงานรู้สึกว่า “ที่นี่แฟร์” โดยที่องค์กรยังแข่งขันได้