Delavcem omogočamo vpogled v informacije o plačah

Informacije o plačah vplivajo na ključne odločitve: za katera delovna mesta se iskalci prijavljajo, ali se pogajajo in ali se določena karierna pot splača. Toda v nasprotju s ceno večine dobrin je cena dela pogosto težko dostopna in težko razložljiva, zlasti za delavce, ki so na začetku kariere, prestopajo na drugo področje ali ki se selijo v drug kraj.

Umetna inteligenca je nova vrsta vira na trgu dela. Namesto da bi moral delavec iskati po več spletnih mestih, razlagati razpršene strani s podatki o plačah ali postaviti občutljivo vprašanje, lahko model sintetizira informacije o plačah in v nekaj sekundah poda merilo zmogljivosti. Delavci že uporabljajo ChatGPT na ta način, saj v ZDA povprečno na dan pošljejo skoraj 3 milijone sporočil z vprašanji o plačah, nadomestilih ali zaslužku.

Naše najnovejše raziskovalno poročilo preučuje, kako Američani uporabljajo ChatGPT za premoščanje vrzeli v informacijah o plačah. Na ChatGPT se najpogosteje obrnejo po dve vrsti pomoči: za pretvorbo podatkov o plačilu v uporabno merilo zmogljivosti in za razumevanje, koliko lahko določeno delovno mesto, podjetje, karierna pot ali poslovna ideja realistično prinese. Med označenimi sporočili o primerjalni analizi plač vprašanja o izračunu plačila predstavljajo 26 % vprašanj, sledijo vprašanja o določenem delovnem mestu (19 %), podjetništvu (18 %), določenem delovnem mestu v podjetju (11 %) ter vprašanja o poklicu ali karieri (11 %). To smo ugotovili z analizo, ki ščiti zasebnost, temelji na avtomatiziranih klasifikatorjih in ne vključuje pregleda posameznih sporočil s strani človeka.

Vzorec teh vprašanj je pomemben. Iskanje plač glede na poklic je osredotočeno na področja, kot so umetnost, oblikovanje, zabava, šport in mediji; management; zdravstvo; prevoz; prodaja; ter poslovne in finančne dejavnosti. Glede na zaposlenost je iskanje plač nadpovprečno zastopano v poklicih z višjo stopnjo usposobljenosti in manjšo preglednostjo, kot so ustvarjalna področja, management, zdravstvo ter računalniški in matematični poklici, kar kaže, da je povpraševanje najmočnejše tam, kjer je plačilo težje oceniti z merilom zmogljivosti, bolj predmet pogajanj ali pomembnejše za karierno mobilnost. Podoben vzorec opažamo pri vprašanjih, povezanih s podjetništvom, ki so skoncentrirana v ustvarjalnem delu in malih storitvenih podjetjih, torej na področjih, kjer nekega merila plače pogosto sploh ni.

V vseh panogah iskanje plač narašča tam, kjer se plače bolj razlikujejo in kjer so višje. Z drugimi besedami, zdi se, da delavci informacije o plačilu iščejo predvsem takrat, ko je bolj pomembno dobiti pravilen odgovor in ko je plačilo težje razbrati. Zato je to pomembno tudi širše od samega preverjanja plač. Napačno razumevanje potencialnega zaslužka lahko delavce zadrži v slabše plačanih delovnih mestih, oslabi njihovo pogajalsko moč, odloži karierne premike ali odvrača od vlaganja v izobraževanje in usposabljanje. Boljše informacije ne morejo odpraviti negotovosti, lahko pa olajšajo oblikovanje realistične predstave o tem, koliko je določeno delo plačano, in tako pomagajo ljudem pri sprejemanju boljših odločitev.

Da bi bolje razumeli, kako naši modeli pomagajo delavcem, poročilo uvaja tudi WorkerBench, novo pobudo za evalvacijo ChatGPT pri nalogah na trgu dela, ki so za delavce pomembne. V tem prvem merilu zmogljivosti smo GPT‑5.4 primerjali z medianami plač OEWS za leto 2024 na ravni nacionalnih poklicev in metropolitanskih območij. V opazovanem vzorcu je model zelo natančen: pokritost je visoka, pristranskost majhna, skoraj vse številčne ocene pa so zelo blizu merilu zmogljivosti.

Informacije o plačah so ekonomsko pomembne, vendar jih je pogosto težko ali občutljivo pridobiti. Delavci ChatGPT že uporabljajo za reševanje tega problema, zlasti v tistih delih trga dela, kjer je negotovost največja in kjer imajo odločitve največje posledice. Naš cilj je še naprej izboljševati uporabnost in zanesljivost te pomoči ter preseči nacionalna merila zmogljivosti in se osredotočiti na vprašanja o geografskih razlikah, podjetjih, ravneh delovnih mest in plačah, ki jih delavci dejansko zastavljajo vsak dan.