În salarizare, cele mai periculoase erori ale IA par corecte

Salarizarea este unul dintre puținele procese de afaceri în care fiecare greșeală poartă un nume, o sumă și o dată. De aceea, IA în salarizare merită o discuție mai atentă, deoarece cea mai mare parte a discuțiilor se concentrează pe ceea ce detectează IA. Întrebarea mai dificilă este ce schimbă IA atunci când nimeni nu supraveghează.

Am lucrat șaptesprezece ani în domeniul financiar, mai întâi ca director financiar, apoi dezvoltând o infrastructură de salarizare transfrontalieră. În acest timp, am învățat să privesc automatizarea ca pe un schimb: renunți la munca manuală vizibilă și, în schimb, accepți comportamente invizibile ale sistemului.

Ce prevede, de fapt, regulamentul

Potrivit Actului UE privind inteligența artificială, IA utilizată la locul de muncă prezintă un risc ridicat atunci când contribuie la luarea unei decizii referitoare la o persoană: cine este angajat, promovat sau concediat, cum îi este repartizată munca, cum îi este evaluată performanța sau cum se modifică termenii muncii sale. Aceste decizii influențează locul de muncă și veniturile unei persoane, așadar compania care utilizează instrumentul trebuie să mențină controlul uman și să păstreze o evidență a modului în care a fost luată fiecare decizie. Calculul salariilor nu se încadrează implicit în această categorie, deoarece aplicarea tarifelor convenite la orele aprobate este o operație aritmetică. Riscul devine ridicat când datele de salarizare încep să contribuie la decizii despre oameni sau când un instrument comercializat drept „salarizare” începe pe nesimțite să ia astfel de decizii.

În SUA, Institutul Național de Standarde și Tehnologie (NIST), o agenție federală cunoscută pentru stabilirea standardelor tehnice și de securitate, a publicat încă din 2023 un Cadru de gestionare a riscurilor asociate IA, pe care organizațiile îl pot adapta cu ușurință la propriile circumstanțe. Acesta le oferă companiilor un ciclu practic în patru etape, la care voi reveni mai jos.

Până unde poate ajunge IA în siguranță în salarizare astăzi

La prima vedere, IA în salarizare pare o pereche de mâini mai rapidă. Însă superputerea IA — și, în același timp, blestemul ei — este automatizarea impecabilă, fără întreruperi și care creează dependență. Odată ce sistemul este în funcțiune, e greu să observi și să corectezi toate modurile în care îi afectează pe beneficiarii săi finali — oamenii care muncesc. De aceea, IA în resursele umane este considerată cu risc ridicat: afectează direct mijloacele de trai ale oamenilor, succesul lor la locul de muncă și perspectivele lor profesionale.

Majoritatea instrumentelor de salarizare parcurg un traseu scurt. Mai întâi verifică și pregătesc, compară, semnalează și redactează. Apoi încep să facă recomandări, sugerând suspendarea unei plăți sau verificarea unei facturi, în timp ce o persoană ia decizia. În a treia etapă, când instrumentul ia măsuri care afectează locul de muncă, statutul sau veniturile unei persoane, ar trebui să se oprească și să-i redea decizia acesteia. Dificultatea este că etapele se confundă între ele. Semnalarea unui număr neobișnuit de ore este o verificare inofensivă de reconciliere în prima etapă, dar o evaluare a performanței în a treia. Modelul nu se schimbă între cele două etape; se schimbă modul în care o persoană folosește rezultatul său.

Unde ajută cu adevărat IA

Un rezultat pozitiv al salarizării automatizate este reducerea semnificativă a erorilor — de până la 78%, potrivit lui Blair McQuillen de la Ignite HCM, o firmă de consultanță în salarizare. Un instrument bazat pe IA, conceput pentru a reduce erorile de salarizare, efectuează, în esență, următoarele operațiuni pentru a scana și corecta sistemele de salarizare:

• Detectarea anomaliilor presupune folosirea algoritmilor de învățare automată pentru a compara statele de plată cu înregistrările istorice și a semnala creșteri bruște ale plăților, înregistrări duplicate și deduceri neobișnuite.
• Validarea datelor în timp real înseamnă că IA analizează atât datele curente despre angajați (de exemplu, prezența înregistrată automat), cât și sistemele-sursă (de exemplu, fișele de pontaj), semnalând erorile de copiere și lipire manuală.
• Prevenirea predictivă a erorilor urmărește să anticipeze erorile înainte de finalizarea statelor de plată.
• Conformitatea poate fi, de asemenea, automatizată într-o anumită măsură de agenții IA. Aceștia monitorizează personalul și calculele salariale și alertează imediat departamentul de resurse umane, chiar înainte de efectuarea unui audit trimestrial. Pentru a permite IA să contribuie la conformitate în rolul unui avertizor, este necesar să-i fie definite fără echivoc capabilitățile și să se asigure implicarea efectivă a oamenilor în luarea deciziilor.
• Prognozarea bazată pe IA anticipează modul în care schimbările organizaționale sau fluctuațiile pieței vor afecta costurile salariale și bugetele.

Potrivit Raportului OpenLadger, o interfață API de contabilitate integrată, bazată pe IA, companiile au obținut închideri financiare cu 19% mai rapide și o respectare a bugetului cu 34% mai bună.

Când valorile de referință învață din greșelile tale

Majoritatea soluțiilor de IA pentru salarizare sunt promovate prin capacitatea lor de a învăța continuu. În timp, sistemul își formează o imagine despre cum arată salarizarea obișnuită în organizația ta și compară fiecare procesare cu aceasta. Acest lucru este cu adevărat util, dar tot aici începe și eșecul pe nesimțite.

Un sistem care învață ce este „normal” din datele istorice învață și erorile din acele date. Să presupunem că o deducere a fost aplicată incorect timp de șase luni. Sistemul de detectare nu o mai semnalează, deoarece, după șase luni în care s-a repetat aceeași greșeală, aceasta nu mai pare neobișnuită.

Munca transfrontalieră accentuează problema. Când plătești contractori din multe țări, în monede diferite și prin metode de plată variate, ceea ce pare „neobișnuit” este adesea legitim: o etapă importantă a unui proiect, schimbarea canalului de plată, o colaborare unică sau deschiderea unui nou coridor de plată. În timp, un model optimizat să reducă alertele fals pozitive va începe să le suprime și pe cele adevărate.

Când o plată este suspendată, semnalată sau ajustată, cineva trebuie să explice de ce: contractantului care așteaptă banii, unui auditor câteva luni mai târziu și, în cele din urmă, unei autorități de reglementare.

Trei modalități de a automatizarea salarizării ușor de auditat

1. Separați sarcinile. Un singur asistent care preia date, clasifică lucrătorii, calculează plățile, verifică respectarea cerințelor și trimite fluturașii de salariu este ușor de achiziționat, dar greu de auditat, deoarece, atunci când rezultatul este greșit, nu puteți afla care etapă a produs eroarea. Unii furnizori de servicii de salarizare trec deja la arhitecturi cu mai mulți agenți, în care componente separate se ocupă de preluarea foilor de pontaj, clasificarea lucrătorilor, calcularea plăților, verificarea respectării cerințelor și comunicare, iar fiecare componentă înregistrează date într-un jurnal de audit comun. Această configurație costă mai mult de implementat, dar își justifică prețul de la prima ocazie în care o autoritate de reglementare întreabă cum s-a ajuns la o anumită decizie. Puteți parcurge lanțul pas cu pas.
2. Încadrați acțiunile în funcție de reversibilitate. Un model cu intervenție umană, devenit obișnuit în tehnologia pentru resurse umane, împarte acțiunile automatizate în trei categorii: executare automată, escaladare și blocare. Eu aș stabili categoriile folosind un singur criteriu: costul unei greșeli. Acțiunile cu risc scăzut și reversibile, precum trimiterea de mementouri, solicitarea de documente și verificarea formatării, pot fi executate automat. Pentru acțiunile cu risc mediu, precum suspendarea unei plăți în așteptarea unor clarificări sau solicitarea de clarificări privind o factură, IA ar trebui să pregătească dovezile, iar o persoană să ia decizia. Acțiunile ireversibile și orice acțiune care afectează mijloacele de trai ale cuiva trebuie să rămână în afara atribuțiilor sistemului: încetarea unei colaborări, schimbarea statutului unui lucrător, reținerea unei plăți din motive de conformitate. Testul pe care îl folosesc se reduce la o singură întrebare: dacă s-ar dovedi că această acțiune a fost greșită, am putea să o anulăm înainte ca persoana vizată să observe? Dacă răspunsul este nu, decizia trebuie aprobată de o persoană.
3. Stabiliți guvernanța înainte de a extinde utilizarea. Cadrul NIST de gestionare a riscurilor legate de IA, menționat mai devreme, se bazează pe patru funcții: Guvernanță, Cartografiere, Măsurare și Gestionare. În domeniul salarizării, acestea se traduc în patru întrebări. Cine își asumă responsabilitatea pentru rezultat: departamentul de salarizare, cel financiar, cel de conformitate sau furnizorul? Conform AI Act, obligațiile implementatorului revin organizației care operează sistemul, așa că „furnizorul” nu este un răspuns acceptabil, indiferent câte produse poartă acum insigna „pregătit pentru AI Act al UE”. Care dintre instrumentele pe care le folosiți utilizează efectiv IA, având în vedere cât de multă învățare automată este acum inclusă în programe cumpărate ca soluții bazate pe reguli? Cât de des intervin oamenii pentru a anula deciziile IA — un indicator pe care l-aș urmări cel mai atent, deoarece o rată de intervenție apropiată de zero rareori înseamnă că modelul este impecabil și adesea înseamnă că oamenii au încetat să mai verifice rezultatele? Și care este soluția de rezervă dacă modelul nu este disponibil în timpul închiderii perioadei de salarizare sau dacă rezultatele sale nu mai sunt de încredere? Mai știe cineva din echipă să proceseze manual salariile? Pentru liderii din domeniul resurselor umane și al salarizării care intenționează să utilizeze IA la scară largă, merită să construiască din timp o astfel de structură.

Era IA le oferă companiilor ocazia să facă munca mai puțin spectaculoasă: să inventarieze instrumentele care utilizează IA, să creeze jurnale care consemnează raționamentul, nu doar rezultatele, să desemneze responsabili pentru fiecare decizie automatizată și să revizuiască periodic indicatorii privind intervențiile umane.

Până când vor intra în vigoare obligațiile privind sistemele cu risc ridicat, auditorii nu vor întreba „Folosiți IA?”, ci „Arătați-mi de ce a fost efectuată, suspendată sau modificată această plată”. Companiile care pot răspunde în câteva minute își vor putea extinde cu succes automatizarea.