Künstliche Intelligenz revolutioniert Gehaltsstrategien
In der dynamischen Landschaft der Mitarbeitervergütung setzen immer mehr Unternehmen auf künstliche Intelligenz (KI), um ihre Strategien strukturierter und zielgerichteter zu gestalten. Eine Umfrage von Korn Ferry aus dem Jahr 2025 zeigt, dass etwa ein Viertel der 5.717 befragten Unternehmen KI zur Festlegung von Gehältern einsetzt. Obwohl nur 22 % der Firmen aktuell KI für externe Gehaltsbenchmarks nutzen, planen 63 % deren Einsatz in naher Zukunft.
Ruth Thomas, leitende Vergütungsstrategin bei Payscale, beschreibt, wie KI bei der Analyse großer Datenmengen Transparenz schafft und den HR-Teams als zusätzlicher Hebel für den wachsenden und sich verändernden Arbeitsmarkt dient. Gleichzeitig betont Gord Frost, globaler Leiter für Belohnungslösungen bei Mercer, die Notwendigkeit menschlicher Überwachung, um Datenschutz und Datengenauigkeit zu gewährleisten.
Payscale verwendet eine Kombination aus KI-Modellen und von HR bereitgestellten Gehaltsdaten, um Kunden bei der Stellenbewertung zu unterstützen. Payscale Verse erweist sich als nützlich, wenn spezifische Daten, etwa für neue oder spezialisierte Positionen, schwierig zu finden sind. Ergänzt wird dies durch Payscale Peer, ein täglich aus HR-Systemen aktualisiertes Gehaltsdaten-Set, das vollständig von Arbeitgebern berichtet wird. Es zeigt Echtzeit-Trends im Markt und ist damit aktueller als traditionelle Gehaltsumfragen.
Frost hebt hervor, dass KI HR-Teams ermöglicht, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und Gehälter in Echtzeit anzupassen. Dies schließt auch die Automatisierung von Routinedatenabfragen ein, was die Effizienz in der Gehaltsstrukturierung steigert. Auch die persönliche Ansprache zu Vergütungsentscheidungen kann durch KI-gestützte Vorlagen konsistenter gestaltet werden.
Trotz der zahlreichen Vorteile von KI bleibt der menschliche Faktor ausschlaggebend. Um falschen Empfehlungen, die durch voreingenommene Daten zustande kommen könnten, vorzubeugen, appelliert Thomas an Unternehmen, ihre KI-Modelle gründlich zu prüfen und mit den Anbietern im Austausch über deren Funktionsweise zu stehen.
Die Balance zwischen Technologiefortschritt und menschlichem Einblick bleibt entscheidend, um faire und transparente Gehaltsstrukturen sicherzustellen.
