Donar als treballadors informació sobre la compensació

La informació salarial condiciona decisions importants: a quines feines es presenta la gent, si negocia o no, i si val la pena seguir una trajectòria professional determinada. Però, a diferència del preu de la majoria de béns, el preu del treball sovint és difícil de trobar i d’interpretar, especialment per als treballadors que es troben a l’inici de la seva carrera, canvien de sector o es traslladen de lloc.

La IA és un nou tipus de recurs del mercat laboral. En lloc d’exigir que un treballador cerqui en diversos llocs web, interpreti pàgines salarials disperses o faci una pregunta socialment arriscada, un model pot sintetitzar informació salarial i oferir una referència en segons. Els treballadors ja utilitzen ChatGPT d’aquesta manera i, de mitjana als EUA, envien gairebé 3 milions de missatges al dia preguntant sobre salaris, compensació o ingressos.

El nostre últim informe de recerca⁠(s'obre en una finestra nova) analitza com els nord-americans utilitzen ChatGPT per reduir la bretxa d’informació salarial. Acudeixen a ChatGPT sobretot per a dos tipus d’ajuda: traduir la paga en una referència útil i entendre quant podria pagar de manera realista un càrrec, una empresa, una trajectòria professional o una idea de negoci. Entre els missatges etiquetats de referència salarial, el càlcul de la paga representa el 26% de les preguntes, seguit del càrrec específic (19%), l’emprenedoria (18%), un càrrec específic en una empresa (11%) i les preguntes sobre ocupació o carrera (11%). Ho hem determinat mitjançant una anàlisi que preserva la privacitat, fa servir classificadors automatitzats i mai no implica que cap persona vegi missatges individuals.

El patró d’aquestes preguntes és important. Les cerques salarials relacionades amb ocupacions es concentren en camps com les arts, el disseny, l’entreteniment, l’esport i els mitjans; la direcció; la sanitat; el transport; les vendes; i les operacions empresarials i financeres. En relació amb l’ocupació, la cerca salarial està sobrerepresentada en ocupacions de més qualificació i menys transparents, com ara els camps creatius, la direcció, la sanitat i els llocs d’informàtica i matemàtiques, cosa que suggereix que la demanda és més forta allà on la paga és més difícil de prendre com a referència, més negociable o més important per a la mobilitat professional. Observem un patró similar en les preguntes relacionades amb l’emprenedoria, que es concentren en el treball creatiu i les petites empreses de serveis, àmbits on sovint no hi ha cap referència salarial publicada.

En tots els sectors, la cerca salarial augmenta allà on la paga és més dispersa i on els salaris són més alts. Dit d’una altra manera, els treballadors semblen buscar informació salarial sobretot quan és més important encertar la resposta i quan la paga és més difícil d’interpretar. Per això això importa més enllà de la simple consulta de salaris. Entendre malament els ingressos potencials pot mantenir els treballadors en feines pitjor pagades, debilitar el poder de negociació, retardar canvis professionals o desincentivar la inversió en educació i formació. Una millor informació no pot eliminar la incertesa, però pot facilitar la formació d’una visió raonable del que paga una feina i, per tant, ajudar la gent a prendre decisions millors.

Per entendre millor com els nostres models serveixen els treballadors, l’informe també presenta WorkerBench, una nova iniciativa per avaluar ChatGPT en tasques del mercat laboral que són valuoses per als treballadors. En aquest primer punt de referència, vam avaluar GPT‑5.4 en comparació amb els salaris medians de l’OEWS de 2024 a escala nacional d’ocupació i a nivell metropolità. En la mostra observada, el model és molt precís: la cobertura és alta, el biaix és petit i gairebé totes les estimacions numèriques s’ajusten molt a la referència.

La informació sobre la paga és econòmicament important, però sovint és difícil o delicat obtenir-la. Els treballadors ja utilitzen ChatGPT per afrontar aquest problema, especialment en les parts del mercat laboral on la incertesa és més alta i on el que hi ha en joc és més significatiu. El nostre objectiu és continuar millorant fins a quin punt aquesta ajuda pot ser útil i fiable, anant més enllà de les referències nacionals cap a les preguntes sobre geografia, empresa, nivell i compensació que els treballadors fan realment cada dia.