מעניקים לעובדים תובנות על שכר ותגמול

מידע על שכר משפיע על החלטות חשובות: לאילו משרות אנשים מגישים מועמדות, האם הם מנהלים משא ומתן והאם כדאי להם לבחור במסלול קריירה מסוים. אבל בניגוד למחירם של רוב המוצרים, לעיתים קרובות קשה למצוא מידע על מחיר העבודה ולהבין אותו — במיוחד לעובדים בתחילת דרכם, למי שעוברים לתחום אחר או למי שמשנים את מקום מגוריהם.

בינה מלאכותית היא משאב מסוג חדש בשוק העבודה. במקום שעובד יצטרך לחפש בכמה אתרים, לפענח נתוני שכר המפוזרים בדפים שונים או לשאול שאלה שעלולה ליצור אי־נעימות, מודל יכול לשלב מידע על שכר ממקורות שונים ולספק נתון להשוואה בתוך שניות. עובדים כבר משתמשים כך ב־ChatGPT: בארצות הברית נשלחות אליו בממוצע כמעט 3 מיליון הודעות ביום עם שאלות על שכר, תגמול או הכנסות.

דוח המחקר⁠(נפתח בחלון חדש) האחרון שלנו בוחן כיצד אמריקאים משתמשים ב־ChatGPT כדי לצמצם את פערי המידע על שכר. לרוב הם פונים ל־ChatGPT לשני סוגי עזרה: המרת נתוני שכר לבסיס שימושי להשוואה, והבנה מציאותית של פוטנציאל ההשתכרות בתפקיד, בחברה או במסלול קריירה מסוים, או של ההכנסה שרעיון עסקי עשוי להניב. מבין ההודעות שסווגו כבקשות לנתוני שכר להשוואה, 26% מהשאלות עוסקות בחישוב שכר, ואחריהן שאלות על תפקיד מסוים (19%), יזמות (18%), תפקיד מסוים בחברה (11%) ומקצוע או קריירה (11%). הגענו לממצאים האלה באמצעות ניתוח ששומר על הפרטיות ומשתמש בכלי סיווג אוטומטיים, ללא כל צפייה אנושית בהודעות בודדות.

לדפוס העולה מהשאלות האלה יש חשיבות. חיפושי שכר לפי מקצוע מתמקדים בתחומים כמו אומנות, עיצוב, בידור, ספורט ומדיה; ניהול; בריאות; תחבורה; מכירות; ופעילות עסקית ופיננסית. ביחס לחלקם בתעסוקה, חיפושי שכר נפוצים יותר במקצועות הדורשים מיומנות גבוהה יותר ושבהם שקיפות השכר נמוכה יותר, כגון מקצועות יצירתיים, ניהול, בריאות ותפקידים בתחומי המחשוב והמתמטיקה. הדבר מצביע על כך שהביקוש למידע הוא הגדול ביותר במקומות שבהם קשה יותר למצוא בסיס להשוואת שכר, יש יותר מקום למשא ומתן עליו או שהוא משמעותי יותר למעברים בקריירה. אנחנו רואים דפוס דומה בשאלות הקשורות ליזמות, שמתמקדות בעבודה יצירתית ובעסקי שירותים קטנים — תחומים שבהם לעיתים קרובות אין נתוני שכר מפורסמים שאפשר להשוות אליהם.

בהשוואה בין ענפים, חיפושי שכר נפוצים יותר ככל שפערי השכר גדולים יותר וככל שרמות השכר גבוהות יותר. במילים אחרות, נראה שעובדים מחפשים מידע על שכר בעיקר כשיש חשיבות רבה יותר לקבלת תשובה מדויקת וכשקשה יותר להבין מהו השכר הצפוי. לכן החשיבות של הנושא חורגת מעצם חיפוש המידע על שכר. הבנה שגויה של פוטנציאל ההשתכרות עלולה להשאיר עובדים במשרות בשכר נמוך יותר, לפגוע בכוח המיקוח שלהם, לעכב שינויים בקריירה או להרתיע אותם מהשקעה בהשכלה ובהכשרה. מידע טוב יותר לא יכול לבטל את אי־הוודאות, אבל הוא יכול להקל על גיבוש הערכה סבירה של השכר שאפשר לקבל בעבודה, וכך לעזור לאנשים לקבל החלטות טובות יותר.

כדי להבין טוב יותר כיצד המודלים שלנו משרתים עובדים, הדוח מציג גם את WorkerBench, יוזמה חדשה להערכת הביצועים של ChatGPT במשימות הקשורות לשוק העבודה שיש להן ערך לעובדים. במבחן ההערכה הראשון הזה בחנו את GPT‑5.4 מול נתוני השכר החציוני של OEWS לשנת 2024, לפי מקצוע ברמה הארצית וברמת המטרופולין. במדגם שנבדק, המודל מדויק מאוד: שיעור הכיסוי גבוה, ההטיה קטנה וכמעט כל האומדנים המספריים קרובים מאוד לנתוני הייחוס.

למידע על שכר יש חשיבות כלכלית, אבל לעיתים קרובות קשה להשיג אותו או שהניסיון להשיגו כרוך ברגישות. עובדים כבר משתמשים ב־ChatGPT כדי להתמודד עם הבעיה הזאת, במיוחד בחלקים של שוק העבודה שבהם אי־הוודאות היא הגבוהה ביותר ולהחלטות יש ההשלכות המשמעותיות ביותר. המטרה שלנו היא להמשיך לשפר את התועלת והאמינות של העזרה הזאת — להרחיב את המענה מעבר לנתוני ייחוס ארציים, לשאלות על מיקום גאוגרפי, חברה, דרג ותגמול שעובדים שואלים בפועל מדי יום.