Vous vous questionnez sur la rémunération activée avec l'IA? Commencez ci 

Commencez par démystifier l’IA pour votre équipe. Cela peut être intimidant pour les personnes qui ne sont pas familières avec ce type d’outil. Les séances de formation devraient aborder les bases du fonctionnement de l’IA, où elle peut ajouter de la valeur et comment elle s’intègre à vos processus existants. Par exemple, votre équipe pourrait assister à l’événement AI Essentiels de Mercer pour que les RH s’acclimatent davantage à la technologie. L’objectif est de faire en sorte que l’IA ressemble moins à une boîte noire et plus à un coéquipier serviable. 

L’IA évolue rapidement, ce qui signifie que les connaissances de votre équipe doivent suivre le rythme. Encouragez l’apprentissage continu par le biais d’ateliers, de webinaires et même de certifications. Créez un environnement où les membres de l’équipe peuvent expérimenter, apprendre et devenir plus confiants dans leur propre littératie en IA. Envisagez de désigner un membre de l’équipe, ou un rôle complet, pour vous concentrer spécifiquement sur la façon de garder une longueur d’avance sur les progrès de l’IA.

Concentrez-vous sur les tâches et les défis qui demandent beaucoup de temps, qui sont répétitifs ou qui sont sujets aux erreurs humaines. Ce sont des occasions idéales pour l’IA de donner un coup de main. Commencez par les domaines qui ont un impact immédiat et élargissez-vous à partir de là.

Tous les outils d’IA ne sont pas égaux, alors prenez le temps de faire vos recherches. Quels problèmes essayez-vous de résoudre? Quels résultats espérez-vous atteindre? Recherchez des applications qui correspondent aux objectifs de votre organisation et qui intègrent des fonctionnalités comme l’analyse prédictive, les connaissances sur les compétences ou le suivi automatisé du rendement.

La bonne nouvelle, c’est que vous n’aurez peut-être pas besoin de partir de zéro. De nombreuses plateformes RH ont déjà des fonctionnalités d’IA intégrées. Commencez par là : c’est une excellente façon de plonger vos orteils dans l’IA sans vous engager dans une révision technologique massive. Si cela vous semble écrasant, un expert de l’équipe d’analyse des données de Mercer peut vous aider à prioriser, à sélectionner et à vous familiariser avec les solutions. 

Une chose pour laquelle l’IA excelle, c’est de vous aider à communiquer avec les employés de manière plus significative. Par exemple, des outils axés sur l’IA peuvent être utilisés pour simplifier les politiques des RH et répondre aux questions des employés de première ligne, ce qui rend l’expérience des employés moins universelle et plus adaptée aux besoins uniques des employés.

L’astuce ici est de prioriser les domaines où l’IA peut ajouter une valeur immédiate. Si votre équipe est constamment submergée par des processus manuels ou a du mal à comprendre les montagnes de données, ce sont de bons points de départ. Cela vous aidera à gagner rapidement avant de vous attaquer aux choses les plus importantes. Vous pouvez toujours communiquer avec votre équipe Mercer pour déterminer le meilleur point de départ et la meilleure stratégie pour votre organisation.  

Au fur et à mesure que vous expérimentez dans votre bac à sable, documentez les apprentissages, identifiez les lacunes dans vos données, itérez en fonction des commentaires et développez graduellement vos initiatives. Cette approche minimise non seulement les risques, mais crée également une base solide pour mettre à l’échelle l’impact de l’IA dans l’ensemble de votre organisation. En commençant petit et méthodiquement, vous créerez une stratégie pratique et agile qui évolue avec les besoins et les capacités de votre équipe.

Une fois que vous avez établi votre bac à sable et que vous avez commencé à bâtir une feuille de route pour le succès, vous pouvez l’élargir pour vous concentrer sur des cas d’utilisation plus larges de l’IA. Vous trouverez ci-dessous une liste de façons dont l’IA peut aider à gagner des récompenses.

• Administration des avantages sociaux : Simplifier les processus d’inscription, gérer les demandes de renseignements courantes et assurer la conformité aux réglementations changeantes.
• Analyse de la rémunération : Identifier les écarts de rémunération, optimiser les structures salariales et prédire les tendances futures en matière de rémunération.
• Gérer les ajustements de rémunération : Tirez parti de l’IA pour favoriser une plus grande cohérence des niveaux de salaire pour les nouveaux employés et simplifier la prise de décision dans l’ensemble de votre population d’employés pour le processus d’ajustement salarial annuel. Par exemple, Mercer offre des solutions d’IA de la rémunération et du mérite pour aider les équipes à tirer parti de l’IA pour de meilleures décisions de rémunération.
• Vérifications de l’équité salariale : Détecter et traiter les disparités salariales pour assurer l’équité et la conformité aux règlements en matière de transparence.
• Gestion du rendement : Automatisez le suivi du rendement, identifiez les employés les plus performants et alignez la rémunération sur les contributions.
• Optimisation de la description de poste : Générer ou affiner les descriptions de poste pour assurer l’alignement avec les besoins organisationnels et les cadres de compétences.
• Récompenses personnalisées pour les employés : Adapter les programmes d’avantages sociaux et de reconnaissance aux préférences individuelles en fonction des renseignements fondés sur les données.
• Analyse de la rétention et du roulement du personnel : Utiliser des analyses prédictives pour identifier les employés à risque et répondre de manière proactive à leurs préoccupations.
• Planification de la main-d’œuvre : Prévoir les besoins futurs en matière de talents et aligner les stratégies de rétribution sur les objectifs commerciaux à long terme.
• Analyse des sentiments des employés : Analyser la rétroaction pour évaluer la satisfaction des employés à l’égard des programmes de rémunération globale et déterminer les points à améliorer.

La gouvernance de l’IA n’est pas quelque chose que les équipes peuvent affronter seules. Rassemblez une équipe interfonctionnelle qui comprend des experts en ressources humaines, en technologies de l’information et en droit pour créer une approche équilibrée. Chaque groupe apporte une perspective unique, de la conformité aux lois sur la confidentialité des données à la gestion des risques techniques.

Même les meilleurs outils d’IA peuvent refléter ou amplifier l’injustice s’ils ne sont pas surveillés. C’est pourquoi une surveillance continue est essentielle. Intégrer des mécanismes pour assurer l’objectivité dans vos modèles d’IA, que ce soit par le biais d’audits réguliers ou en tirant parti d’experts externes.

Choisissez un domaine ou un projet spécifique pour votre projet pilote — quelque chose de gérable, mais percutant. Par exemple, vous pourriez commencer par simplifier vos descriptions de poste ou utiliser l’IA pour analyser les tendances de rémunération et identifier les écarts de rémunération.

Pendant le projet pilote, recueillez les commentaires de votre équipe et de vos employés. Y a-t-il des lacunes dans vos données? Votre équipe manque-t-elle des connaissances ou des compétences clés? Les outils sont-ils faciles à utiliser et à fournir les informations ou les efficacités attendues? Utilisez cette rétroaction pour affiner votre approche avant de l’élargir.

Examinez régulièrement l’impact de l’IA sur vos processus de récompenses. Gagnez-vous du temps? Améliorer la précision? Améliorer la satisfaction des employés? Plus vous mesurez, mieux vous pouvez optimiser.

L’IA et la dynamique de la main-d’œuvre évoluent constamment. Soyez prêt à vous adapter aux nouvelles technologies, méthodologies et besoins des employés. Les organisations qui réussissent avec l’IA sont celles qui restent flexibles et ouvertes au changement.