Предоставление работникам информации о компенсациях17.03.2026 00:00

Информация о заработной плате формирует важные решения: на какие вакансии люди откликаются, стоит ли им вести переговоры и стоит ли продолжать определенный карьерный путь. Но в отличие от цен на большинство товаров, стоимость труда часто трудно найти и сложно интерпретировать — особенно для работников, которые находятся в начале своей карьеры, меняют сферу деятельности или переезжают в другое место.

ИИ представляет собой новый тип ресурса на рынке труда. Вместо того чтобы заставлять работника искать информацию на нескольких сайтах, интерпретировать разрозненные страницы с данными о зарплате или задавать социально рискованный вопрос, модель может синтезировать информацию о зарплатах и выдать ориентир за считанные секунды. Работники уже используют ChatGPT таким образом, отправляя в среднем около 3 миллионов сообщений в день в США с вопросами о зарплатах, компенсациях или доходах.

В нашем последнем исследовательском отчете⁠ рассматривается то, как американцы используют ChatGPT для преодоления информационного разрыва в оплате труда. Чаще всего они обращаются к ChatGPT за двумя видами помощи: переводом выплат в применимый ориентир и пониманием того, сколько реально может платить та или иная роль, компания, карьерный путь или бизнес-идея. Среди размеченных сообщений с запросами о бенчмаркинге зарплат расчет выплат составляет 26% вопросов, за ними следуют вопросы по конкретной роли (19%), предпринимательству (18%), конкретной роли в компании (11%), а также вопросы о профессии или карьере (11%). Мы определили это с помощью анализа с сохранением конфиденциальности, который использует автоматические классификаторы и никогда не предполагает просмотр отдельных сообщений людьми.

Характер этих вопросов имеет значение. Поиск зарплат, связанный с профессией, сосредоточен в таких сферах, как искусство, дизайн, развлечения, спорт и СМИ; менеджмент; здравоохранение; транспорт; продажи;, а также бизнес и финансовые операции. По сравнению с занятостью в целом, поиск данных о зарплате превышает средние показатели в более квалифицированных и менее прозрачных сферах, таких как творческие профессии, менеджмент, здравоохранение, а также компьютерные и математические роли. Это говорит о том, что спрос наиболее силен там, где оплату труда труднее сопоставить с рынком, где она более подвержена переговорам или более важна для карьерного роста. Мы наблюдаем аналогичную картину в вопросах, связанных с предпринимательством, которые сосредоточены на творческой работе и малом сфере услуг — областях, где часто нет опубликованных ориентиров по заработной плате.

В разных отраслях поиск зарплат возрастает там, где оплата труда более дифференцирована и где зарплаты выше. Другими словами, работники, судя по всему, ищут информацию о зарплате тогда, когда правильный ответ имеет большее значение, а саму зарплату труднее оценить. Именно поэтому данная проблема выходит за рамки простого поиска зарплаты. Непонимание потенциального заработка может удерживать работников на низкооплачиваемой работе, подрывать переговорную силу, задерживать карьерный рост или отбивать охоту инвестировать в образование и обучение. Лучшая информированность не может устранить неопределенность, но она может облегчить формирование разумного представления о том, сколько стоит труд, и тем самым помочь людям принимать более правильные решения.

Чтобы лучше понять, как наши модели служат работникам, в отчете также представлен WorkerBench — новая инициатива по оценке ChatGPT в задачах на рынке труда, которые ценны для работников. В этом первом бенчмарке мы оценили GPT‑5.4 по сравнению со средними зарплатами OEWS за 2024 год на национальном уровне и уровне мегаполисов. В наблюдаемой выборке модель обладает высокой точностью: охват высок, погрешность мала, а практически все числовые оценки очень близки к эталонным значениям.

Информация об оплате труда имеет экономическое значение, но ее часто трудно или деликатно получить. Работники уже используют ChatGPT для решения этой проблемы, особенно в тех сегментах рынка труда, где неопределенность наибольшая, а ставки наиболее высоки. наша цель — продолжать повышать полезность и надежность этой помощи, выходя за рамки национальных ориентиров и переходя к вопросам географии, компаний, уровней должностей и компенсаций, которые работники действительно задают каждый день.

Автор