Với sự trợ giúp của AI, một số công ty đang đưa ra nhiều cấu trúc và chiến lược hơn cho cách trả lương cho nhân viên.
Một khảo sát năm 2025 của Korn Ferry cho thấy khoảng một phần tư trong số 5.717 công ty được khảo sát đang sử dụng AI để hỗ trợ xác định mức lương. Mặc dù chỉ 22% các công ty được khảo sát cho biết họ đang sử dụng AI để so sánh lương với bên ngoài, nhưng 63% cho biết họ đang cân nhắc sử dụng công nghệ này.
Ruth Thomas, chiến lược gia về lương thưởng tại công ty phần mềm Payscale, cho biết khi các công ty sử dụng AI để phân tích lượng lớn dữ liệu liên quan đến lương thưởng, nó có thể giúp thúc đẩy tính minh bạch về lương thưởng và cung cấp cho đội ngũ nhân sự một công cụ bổ sung để hiểu các thị trường việc làm mới và đang thay đổi.
Đồng thời, các nhân viên nhân sự vẫn nên kiểm toán và giám sát các công cụ dữ liệu do AI điều khiển để giữ an toàn cho thông tin bí mật và tránh các lỗi dữ liệu có thể dẫn đến sai lệch lương thưởng, Gord Frost, chuyên gia hàng đầu về giải pháp khen thưởng toàn cầu tại công ty tư vấn toàn cầu Mercer, cho biết.
Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể hỗ trợ lấp đầy khoảng trống lương thưởng
Tại Payscale, công ty sử dụng kết hợp mô hình AI và dữ liệu lương do bộ phận nhân sự đóng góp để giúp khách hàng định giá công việc, Thomas cho biết.
Công cụ thực hiện việc này, Payscale Verse, đặc biệt hữu ích khi dữ liệu bị hạn chế do công việc mới trong ngành hoặc có yêu cầu hiếm về địa điểm, quy mô công ty, trình độ học vấn hoặc trình độ kinh nghiệm, Thomas cho biết.
“Đôi khi công việc của chúng tôi rất đặc thù, và chúng tôi gặp khó khăn trong việc tìm kiếm ứng viên phù hợp”, Kristen Damerow, chuyên gia phân tích nhân sự tại SmithGroup, một công ty kiến trúc sử dụng dịch vụ của Payscale, cho biết.
Ngoài ra còn có Payscale Peer, một bộ dữ liệu được xây dựng từ thông tin lương, bao gồm dữ liệu lương bổng từ hơn 5.400 tổ chức, Thomas cho biết. Dữ liệu này được lấy hàng ngày từ các hệ thống thông tin nhân sự hoặc các nền tảng phần mềm giúp các công ty quản lý hoạt động. Dữ liệu này được nhà tuyển dụng báo cáo 100%, khác với dữ liệu đăng tuyển mà các nhà cung cấp dịch vụ lương khác sử dụng, bà nói thêm.
Peer có thể cho người dùng Payscale biết thị trường hiện đang trả lương cho một số vị trí nhất định, thay vì mua khảo sát lương từ nhà cung cấp khảo sát, nơi thông tin có thể đã lỗi thời. Thomas cho biết nếu một nhà quản lý lương bổng đang cố gắng đặt mức lương cho một công việc hoàn toàn mới nhưng không có nhiều dữ liệu về vị trí đó, Payscale Verse sẽ sử dụng dữ liệu và mô hình AI của Payscale Peer để tìm các vị trí tương tự ở các địa điểm khác nhau. Sau đó, thuật toán AI sẽ lấy những chênh lệch đó và đề xuất mức giá thị trường phù hợp với công việc mới.
Bằng cách sử dụng AI, các nhà quản lý lương bổng có thể nhanh chóng và hiệu quả hơn trong việc so sánh mức lương theo địa điểm, ngành nghề và quy mô. Ví dụ: nếu một công ty không chắc chắn nên trả bao nhiêu cho một chuyên gia trải nghiệm văn hóa trong ngành khách sạn, Payscale có thể lấy dữ liệu từ một lĩnh vực tương tự, chẳng hạn như du lịch và lữ hành.
Thomas nói với BI rằng sau khi Payscale Verse đề xuất mức lương phù hợp, công ty sẽ quyết định có chấp nhận hay không. Bà cho biết các công ty đã chấp nhận khoảng 88% kết quả phù hợp do AI của Payscale đề xuất, so với 12% được chấp nhận trước đó khi Payscale bắt đầu sử dụng công nghệ này.
Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp tự động hóa các nhiệm vụ nhân sự
Frost cho biết AI cũng có tiềm năng tự động hóa các công việc thường xuyên và lặp đi lặp lại của các chuyên gia nhân sự, chẳng hạn như gửi dữ liệu lương cho các cuộc khảo sát lương thưởng hàng năm và thu thập dữ liệu chuẩn để so sánh mức lương giữa các công ty và vị trí.
Ví dụ, Frost cho biết bằng cách tiếp cận kịp thời và mạnh mẽ hơn với dữ liệu thị trường bên ngoài, các nhóm khen thưởng – chịu trách nhiệm thiết kế, triển khai và quản lý các chương trình ghi nhận đóng góp của nhân viên – sẽ có thể phản ứng nhanh chóng với những thay đổi trên thị trường nhân tài bằng cách điều chỉnh lương theo thời gian thực.
Frost cho biết các chuyên gia nhân sự có thể hiểu rõ hơn những yếu tố nào trong tổng thể chương trình khen thưởng của họ có tác động lớn nhất đến việc giữ chân và hiệu suất của nhân viên, sau đó tập trung đầu tư vào các chương trình phù hợp nhất với các nhóm nhân viên khác nhau.
Ông nói thêm rằng một nhóm nhân sự cũng có thể sử dụng AI để tạo ra các chủ đề thảo luận được cá nhân hóa cho các nhà quản lý, giúp họ giải thích các quyết định về lương và chương trình lương của công ty một cách nhất quán hơn với nhân viên trong toàn tổ chức.
Cân nhắc rủi ro
Mặc dù AI có thể giúp xác định mức lương, nhưng sự giám sát của con người vẫn rất quan trọng.
Thomas cho biết trước khi dữ liệu được thêm vào cơ sở dữ liệu của Payscale, nó được xác thực bằng một loạt các bước phát hiện giá trị ngoại lai tự động. Bà nói thêm rằng các chuyên gia đánh giá cũng thường xuyên kiểm tra dữ liệu.
“Tất cả các công cụ của chúng tôi đều được xây dựng với mục tiêu minh bạch về lương bổng”, Thomas nói. “Payscale nỗ lực giúp các tổ chức hiểu được nguồn gốc của dữ liệu và cách chúng tôi sử dụng dữ liệu để có được thông tin về lương.”
Sự gia tăng của AI trong lĩnh vực lương bổng cũng dẫn đến những câu hỏi mới về cách các nhà cung cấp đang xây dựng và sử dụng các công cụ. Thomas cho biết các chuyên gia nhân sự nên làm việc với các nhà cung cấp của họ để đảm bảo rằng họ hiểu cách mỗi nhà cung cấp đang sử dụng AI trong các giải pháp quản lý lương bổng của mình.
“Trách nhiệm thuộc về người sử dụng lao động để đảm bảo rằng họ nhận thức được bất kỳ sự thiên vị tiềm ẩn nào trong các giải pháp của nhà cung cấp”, Thomas nói. Ví dụ: nếu một mô hình AI được đào tạo dựa trên dữ liệu lương, lịch sử cho thấy nam giới kiếm được nhiều tiền hơn phụ nữ cho cùng một công việc, nó có thể vô tình đề xuất mức lương thấp hơn cho nhân viên nữ.
Frost cho biết các chuyên gia nhân sự cần nhận thức được những rủi ro khi sử dụng AI, đặc biệt là khi liên quan đến việc bảo mật thông tin khi so sánh dữ liệu nhân viên hoặc sử dụng các công cụ phân tích lương.
“Đây là những loại trách nhiệm mà các nhóm khen thưởng toàn diện rất coi trọng, và mặc dù AI là một công cụ mạnh mẽ có thể hỗ trợ quá trình này, nhưng tầm quan trọng của yếu tố con người không thể bị bỏ qua”, Frost nói.
Dịch từ How AI can help HR price competitive employee compensation packages
