6 procesos de compensación que pueden beneficiarse de la inteligencia artificial

Maite Sáenz19 abril 20235min
A medida que exploramos las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que están detrás de las inteligencias artificiales conversacionales (chatbots) descubrimos mayores aplicaciones para cada uno de los procesos de gestión RH. El menos explorado hasta la fecha es, quizá, el de la compensación y los beneficios, pero como explica Greg Roche, VP de compensación en UnitedHealth Group, en el artículo “AI and pay: Enriching your compensation strategy with artificial intelligence”, “la gestión del desempeño también se está convirtiendo en un ámbito donde las aplicaciones de IA ayudarán a delimitar las revisiones salariales anuales”.

 

Como punto de partida, pongamos el ejemplo de cómo ChatGPT describe el puesto de un técnico de compensación y beneficios y las tareas que le asigna:

 

Descripción →

Tareas →

 

Y continuemos con lo que podría suponer la aplicación de este mismo ejercicio a procesos concretos de compensación y beneficios como los siguientes:

Descripciones de puestos

El punto de arranque más pragmático para empezar a trabajar la relación entre compensación e IA es el de la descripción de puestos. Como buena herramienta basada en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), basta con introducir la nomenclatura de un puesto para que ChatGPT nos arroje un resultado que, aunque mejorable, ya es un punto de partida que facilita el trabajo.

Análisis de puestos

Una vez diseñado el sistema para que la IA haya descripciones de puestos y los equipare, el siguiente paso puede ser crear un bot conversacional que pregunte a los empleados sobre sus responsabilidades diarias. “Podría realizar entrevistas estructuradas entre grandes poblaciones de empleados para preguntar qué tareas hacen y qué no hacen en sus descripciones de trabajo actuales -explica el experto-. La recopilación de estos datos y la identificación de patrones ayudarán al equipo de compensación y a todas las funciones de recursos humanos a tener una mejor idea de qué habilidades y experiencias se utilizan en el trabajo”.

Equiparación de puestos

Tal y como explica Greg Roche, hacer coincidir los títulos de trabajo en la empresa adquirida con nuestra arquitectura de trabajo existente es una de las tareas que siempre hay que abordar en las fusiones y adquisiciones. Este proceso manual que requiere mucho esfuerzo de los equipos de compensación puede facilitarse diseñando un modelo de IA sobre familias de puestos, funciones y niveles. Deje que AI lea las descripciones de trabajo de la empresa adquirida y proporcione la mejor combinación en su catálogo de trabajo. Por supuesto, un equipo de compensación deberá validar los resultados y «entrenar» el modelo para que sea más preciso”.

Perfiles retributivos

Aprovechando los datos sobre los puestos y correlacionándolos con los datos del mercado interno y externo, un gerente podría describir el rol que le gustaría conocer y obtener una recomendación sobre su nivel retributivo de manera inmediata.

Análisis de equidad salarial

La periodicidad anual de este proceso puede pasar a ser continua con un modelo de IA que escanee la información de la masa salarial e identifique las tendencias de equidad salarial. “No es difícil imaginar a un asistente de inteligencia artificial revisando los ajustes de un gerente a medida que los introduce en el HCM y recomendando un ajuste diferente para evitar problemas de equidad salarial”.

Encuestas salariales

Los asistentes de IA aplicados a estos estudios no sólo permitirán a las empresas acceder a un mayor volumen de datos en mucho menor tiempo. Lo más importante será que, al dejar que la IA coteje la información sobre los trabajos de una empresa con los trabajos de la empresa el output resultante aportará mayor coherencia y fiabilidad de los datos de mercado.

Fotografía: 123rf.

 


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