Veja como as empresas podem usar a inteligência artificial para a gestão de remuneração
As empresas podem se beneficiar significativamente da IA (inteligência artificial) ao implementar uma gestão mais eficiente da remuneração dos funcionários. Essas tecnologias podem fornecer insights valiosos e automatizar processos que podem ajudar as empresas a tomar decisões analíticas e estratégicas sobre a remuneração de seus colaboradores.
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Aqui estão algumas maneiras pelas quais as empresas podem aproveitar a Inteligência Artificial para a gestão da remuneração:
- Análise de dados salariais: A IA pode analisar grandes conjuntos de dados sobre salários e remuneração em diferentes setores, localizações geográficas e níveis de experiência. Isso permite que as empresas comparem seus próprios pacotes de remuneração com o mercado e façam ajustes necessários para garantir a competitividade. Além disso, a IA pode identificar discrepâncias salariais, permitindo que as empresas e lideranças tomem medidas para promover a equidade salarial.
- Recomendação de remuneração: Com base em dados internos e externos, a IA pode recomendar intervalos salariais adequados para diferentes cargos dentro da organização. Algoritmos de IA podem levar em consideração fatores como habilidades, experiência, desempenho e contribuição para sugerir uma remuneração justa e competitiva para cada funcionário. Isso ajuda as empresas a evitarem discrepâncias salariais internas e a oferecerem pacotes de remuneração alinhados com o valor que cada funcionário agrega.
- Avaliação de desempenho baseada em dados: A IA pode ser usada para avaliar o desempenho dos funcionários de forma mais objetiva e precisa. Algoritmos podem analisar dados de desempenho, metas alcançadas, feedbacks dos clientes e outras métricas relevantes para determinar o desempenho individual. Com base nesses insights, as empresas podem recompensar de forma adequada os funcionários que se destacam, oferecendo aumentos salariais, bônus ou outros incentivos financeiros ou não. Isso promove uma cultura de meritocracia e motivação dentro da organização.
- Análise de retenção de talentos: A IA pode ajudar as empresas a identificar quais funcionários têm maior probabilidade de deixar a empresa com base em vários indicadores, como níveis de engajamento, histórico de promoções, satisfação no trabalho e movimentos no mercado de trabalho. Com essa informação, as empresas podem ajustar as remunerações de maneira estratégica para reter os principais talentos. A IA também pode fornecer insights sobre as preferências de remuneração dos funcionários, como pacotes de benefícios ou oportunidades de desenvolvimento profissional, para que as empresas possam adaptar suas estratégias de retenção.
- Planejamento orçamentário e previsão: A IA pode auxiliar no planejamento orçamentário, permitindo que as empresas prevejam as necessidades futuras de remuneração e aloquem recursos financeiros de forma mais eficiente. Algoritmos de IA podem analisar dados históricos, projeções de crescimento da empresa, inflação salarial e outros fatores para prever as despesas futuras com remuneração e fazer ajustes adequados no orçamento.
Em resumo, a IA oferece às empresas uma visão mais abrangente e precisa das práticas de remuneração, permitindo que tomem decisões mais analíticas, precisas e estratégicas. Ao utilizar a IA para a gestão da remuneração, as empresas podem promover a equidade salarial, reter talentos-chave, motivar os funcionários e alocar recursos de forma mais eficiente, resultando em uma gestão mais eficaz e sustentável da remuneração dos funcionários.
By ChatGPT
Pois é, tudo isso o que está acima foi a resposta que um programa de IA me deu em segundos quando questionei sobre como as empresas poderiam se beneficiar desta nova tecnologia na gestão de remuneração. E, honestamente, achei ótimo. Eu talvez incluísse oportunidades adicionais como análises de custos e de disponibilidade de talentos regionalmente ou até globalmente, além do mapeamento de especificidades legais entre diferentes setores e até entre países. Mas estes são detalhes que em não invalidam a coerência do que foi proposto pela ferramenta.
Mas aí pensei: “Vou fazer perguntas mais objetivas para saber até onde ele vai”.
Perguntei sobre como estruturar uma metodologia de avaliação de cargos para a construção de estratégias de remuneração mais eficazes (incluindo critérios a serem considerados e a lógica de gradação destes fatores). Também pedi que fosse montada uma estrutura de faixas salariais por níveis de cargos, solicitei referências de trilhas de carreira e até levantei referências salariais para cargos específicos.
Sobre as referências salariais, ele foi muito mais preciso para cargos de contribuição individual, errando bastante nos valores de cargos gerenciais e executivos (que de fato variam muito por diferentes critérios). Mas não vai demorar para que o algoritmo consiga segmentar os dados por perfil e porte das empresas.
Fora este ponto específico, as respostas foram sempre bastante coerentes! Claro que há espaço para interpretação, para adequação à realidade e cultura de cada empresa e ainda demandam do usuário um trabalho complementar para tangilibilizar as recomendações. Mas realmente me impressionou a assertividade em um tema que até então era de domínio muito restrito de profissionais especializados.
Bom, agora que a parte conceitual de “como fazer” está ao alcance de todos, é só mergulhar nesse mar de conhecimentos e dar um salto na sua estratégia de remuneração.
Fernanda Abilel é professora na FGV e sócia-fundadora da How2Pay, consultoria focada no desenho de estratégias de remuneração.
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