Nhiều doanh nghiệp "âm thầm" tham vấn AI khi quyết mức lương của người lao động

Các khảo sát về tiền lương cho thấy mức tăng lương trung bình dự kiến trong năm tới vào khoảng 3,5%, tương đương những năm gần đây. Tuy nhiên, khoảng cách giữa những người được tăng lương nhiều và ít có xu hướng rộng hơn. Và điều này ngày càng phụ thuộc vào cách các mô hình học máy đánh giá giá trị của họ.

Theo Wall Street Journal, ngày càng nhiều doanh nghiệp sử dụng các công cụ AI để thu thập dữ liệu từ các trang tuyển dụng, theo dõi mức lương mà những công ty khác đang đưa ra cho các vị trí tương tự và xác định mức giá thị trường của lao động. Xu hướng này được thúc đẩy bởi sự mở rộng của các quy định về minh bạch tiền lương, khi ngày càng nhiều doanh nghiệp phải công khai khoảng lương trong các tin tuyển dụng.

Bên cạnh đó, các công ty cung cấp dịch vụ bên thứ ba cũng bắt đầu sử dụng AI để phân tích và đối sánh tiền lương, giúp doanh nghiệp xác định chi phí cần thiết để tuyển dụng và giữ chân nhân sự ở từng vị trí.

Với người lao động, điều này có thể là tin tốt nếu mô hình AI cho rằng họ đang được trả thấp hơn thị trường. Nhưng với những người đang có mức lương cao, AI có thể khiến kỳ vọng về một đợt tăng lương lớn trở nên khó khăn hơn, ngay cả khi họ là những nhân viên có thành tích nổi bật.

 AI ĐƯỢC TRẢ LƯƠNG THẤP, AI LƯƠNG CAO LÀ DO ... AI

Stello AI là một trong những doanh nghiệp đang phân tích khối lượng lớn dữ liệu về tiền lương để hỗ trợ các công ty xác định mức trả cho nhân viên. Công ty kết hợp nhiều nguồn dữ liệu, từ thông tin lương được công bố trong các tin tuyển dụng, dữ liệu trên những diễn đàn trực tuyến như Glassdoor đến dữ liệu mua từ các công ty cung cấp dịch vụ bảng lương.

Khi bắt đầu làm việc với một khách hàng mới, một trong những nhiệm vụ đầu tiên của Stello là đánh giá mức lương của toàn bộ nhân viên và đưa ra khuyến nghị. “Chúng tôi nói chính xác cho bạn biết nên trả cho nhân viên bao nhiêu”, Amee Parekh, CEO Stello AI, cho biết.

Theo bà, một nhóm nhân sự đặc biệt được chú ý là những người có thành tích cao nhưng đang bị trả thấp hơn mặt bằng thị trường.

“Đây là những nhân viên có thành tích cao nhưng đang được trả thấp. Nếu bạn có ngân sách để tăng lương, đây là những người đầu tiên cần được điều chỉnh”, bà nói.

Theo Parekh, sự quan tâm ngày càng lớn của doanh nghiệp đối với công bằng tiền lương là một yếu tố thúc đẩy xu hướng này. Tuy nhiên, lý do thực tế hơn là nguy cơ mất nhân sự. Những người có thể nhận mức lương cao hơn ở nơi khác thường có khả năng rời công ty.

Phân tích của Stello đồng thời xác định một nhóm khác: những nhân viên đang được trả cao hơn mặt bằng thị trường.

Đây có thể là những người từng chuyển việc đúng thời điểm thị trường lao động thuận lợi và thương lượng được các gói thu nhập cao, trong khi mặt bằng tuyển dụng hiện nay đã giảm xuống.

Theo Parekh, việc một nhân viên được trả cao hơn thị trường không đồng nghĩa doanh nghiệp sẽ sa thải người đó. Bà cho biết chưa từng chứng kiến trường hợp một nhân viên bị sa thải đơn thuần vì có mức lương quá cao.

Một phần nguyên nhân là doanh nghiệp phải tính đến chi phí tuyển dụng và đào tạo người thay thế. Khoản tiết kiệm từ việc trả lương thấp hơn có thể không đủ bù đắp chi phí tìm kiếm và đưa một nhân sự mới vào công việc.

Tuy vậy, với nhóm này, triển vọng tăng lương có thể không cao. Việc tiếp tục chứng minh giá trị đóng góp trở nên quan trọng hơn khi doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để xác định vị trí tiền lương của từng nhân viên.

KHÔNG CÒN CHIA ĐỀU NGÂN SÁCH TĂNG LƯƠNG

Theo Tauseef Rahman, lãnh đạo giải pháp tưởng thưởng nhân lực tại Mỹ của Marsh, các nhà quản lý tốt sẽ cần giải thích rõ với những nhân viên đã nằm ở mức cao trong khung lương tại sao mức tăng năm nay thấp hơn. Theo ông, doanh nghiệp có thể chuyển trọng tâm sang trao đổi về lộ trình thăng tiến, thay vì chỉ tăng lương.

Khảo sát của Marsh với hơn 1.000 doanh nghiệp tại Mỹ cho thấy mức tăng lương theo thành tích trung bình dự kiến trong năm 2027 là 3,2%, chiếm phần lớn trong tổng ngân sách tăng lương 3,5%.

Khảo sát của The Conference Board cũng cho kết quả gần tương tự.

Những con số này cho thấy doanh nghiệp có xu hướng lựa chọn kỹ hơn người được tăng lương, thay vì chia đều ngân sách cho toàn bộ nhân viên.

Diana Scott, lãnh đạo Trung tâm Nhân lực Mỹ của The Conference Board, cho biết doanh nghiệp đang phân hóa nhân sự rõ hơn và sử dụng ngân sách tăng lương có chủ đích hơn. Cách phân bổ đồng đều cho tất cả nhân viên không còn phổ biến như trước.

Đáng chú ý, AI cũng đang trở thành một trong những năng lực được doanh nghiệp cân nhắc khi quyết định tăng lương.

Khảo sát của The Conference Board cho thấy các công ty có xu hướng tưởng thưởng cho những nhân viên thể hiện khả năng sử dụng AI tốt. Bên cạnh đó, những kỹ năng khó thay thế bằng công nghệ như năng lực lãnh đạo, khả năng phán đoán và kỹ năng tương tác với con người cũng được đánh giá cao.

AI BUỘC DOANH NGHIỆP PHẢI ĐỊNH NGHĨA LẠI GIÁ TRỊ CÔNG VIỆC

Một vấn đề phức tạp hơn đang xuất hiện khi AI thay đổi cách doanh nghiệp đo lường năng suất. Trong nhiều công ty dịch vụ chuyên nghiệp, số giờ làm việc có tính phí từ lâu được sử dụng như một chỉ số quan trọng để đánh giá năng suất. Nhưng nếu AI giúp một nhân viên hoàn thành một nhiệm vụ trong một giờ thay vì ba giờ, liệu tiền lương của người đó có giảm theo số giờ làm việc hay không?

Ở chiều ngược lại, nếu AI giúp nhân viên bán hàng xác định và tiếp cận được nhiều khách hàng tiềm năng hơn, liệu họ có nên được trả nhiều hơn vì tạo ra kết quả lớn hơn?

Đây là những câu hỏi mà các doanh nghiệp đang phải xem xét khi AI ngày càng được đưa vào công việc.

Lesley Uren, CEO Korn Ferry Consulting, cho biết một hướng tiếp cận là gắn thu nhập chặt hơn với tác động và kết quả mà nhân viên tạo ra, thay vì quá phụ thuộc vào những chỉ số về hoạt động như số giờ làm việc vốn thường được sử dụng như đại diện cho năng suất.

Tuy nhiên, việc đo lường tác động không đơn giản, bởi không phải mọi đóng góp đều có thể dễ dàng quy đổi thành con số.