Надаємо працівникам інформацію про оплату праці

Інформація про оплату праці впливає на важливі рішення: на які вакансії люди подаються, чи ведуть переговори про зарплату і чи варто обирати певний кар’єрний шлях. Але на відміну від ціни більшості товарів, ціну праці часто важко знайти й складно правильно інтерпретувати — особливо для працівників на початку кар’єри, тих, хто змінює сферу діяльності або переїжджає.

ШІ є новим типом ресурсу ринку праці. Замість того щоб працівник шукав інформацію на кількох сайтах, інтерпретував розрізнені сторінки із зарплатами або ставив соціально незручне запитання, модель може узагальнити дані про оплату праці й за кілька секунд повернути орієнтовний показник. Працівники вже використовують ChatGPT саме так: у середньому в США щодня надсилають майже 3 мільйони повідомлень із запитаннями про заробітну плату, компенсацію або доходи.

У нашому новому дослідницькому звіті розглядається, як американці використовують ChatGPT, щоб подолати нестачу інформації про оплату праці. Найчастіше вони звертаються до ChatGPT за двома видами допомоги: щоб перевести дані про оплату праці в практичний орієнтир і щоб зрозуміти, яку оплату реально можуть приносити певна посада, компанія, кар’єрний шлях або бізнес-ідея. Серед повідомлень, позначених як запити щодо орієнтирів заробітної плати, розрахунок зарплати становить 26 % запитань, далі йдуть конкретна посада (19 %), підприємництво (18 %), конкретна посада в певній компанії (11 %) та запитання про професію або кар’єру (11 %). Ми визначили це за допомогою аналізу, що зберігає конфіденційність і використовує автоматизовані класифікатори без участі людей у перегляді окремих повідомлень.

Структура цих запитань має значення. Пошук інформації про зарплати за професіями особливо зосереджений у таких сферах, як мистецтво, дизайн, розваги, спорт і медіа; управління; охорона здоров’я; транспорт; продажі; а також бізнес- та фінансові операції. Порівняно із загальною зайнятістю, пошук зарплат частіше трапляється у висококваліфікованих і менш прозорих професіях, таких як творчі сфери, управління, охорона здоров’я, а також комп’ютерні й математичні спеціальності, що свідчить про те, що попит найбільший там, де зарплату важче оцінити, де вона здебільшого є предметом переговорів або де вона важливіша для кар’єрної мобільності. Ми спостерігаємо подібну закономірність і в запитаннях про підприємництво, які зосереджені у творчій роботі та малому сервісному бізнесі — сферах, де часто немає оприлюднених орієнтирів зарплати.

У різних галузях пошук інформації про оплату праці зростає там, де зарплати більш варіативні й де вони вищі. Інакше кажучи, працівники найчастіше шукають інформацію про оплату там, де правильна відповідь має більше значення і де зарплату складніше оцінити. Саме тому це важливо не лише для пошуку зарплати. Неправильне розуміння потенційного доходу може утримувати працівників на менш оплачуваних посадах, послаблювати їхню переговорну позицію, відкладати кар’єрні зміни або стримувати інвестиції в освіту й навчання. Краща інформація не може усунути невизначеність, але може допомогти сформувати реалістичне уявлення про те, скільки приносить певна робота, і таким чином допомогти людям ухвалювати кращі рішення.

Щоб краще зрозуміти, як наші моделі допомагають працівникам, у звіті також представлено WorkerBench — нову ініціативу з оцінювання ChatGPT у завданнях ринку праці, важливих для працівників. У цьому першому бенчмарку ми оцінили GPT‑5.4 за медіанними зарплатами OEWS 2024 року на рівні професій у країні та на рівні мегаполісів. У досліджуваній вибірці модель демонструє високу точність: покриття високе, похибка невелика і майже всі числові оцінки дуже близькі до еталонних значень.

Інформація про оплату праці є економічно важливою, але часто її важко отримати або вона є конфіденційною. Працівники вже використовують ChatGPT, щоб вирішити цю проблему, особливо в тих сегментах ринку праці, де невизначеність найвища, а ставки найбільші. Наша мета — продовжувати вдосконалювати корисність і надійність цієї допомоги, виходячи за межі загальнонаціональних стандартів і зосереджуючись на питаннях географії, компаній, рівнів і компенсацій, які працівники ставлять щодня.