实时数据驱动：合同工薪酬设定的新范式

编者按：本文为Brightfield首席执行官Jesse Levin的投稿文章，所表达观点仅代表作者本人。

就在数周前，雇主们还身处50年来最紧张的劳动力市场。报告显示，新冠疫情在4月抹去了2050万个工作岗位。然而，疫情对劳动力市场的影响并不均衡。像沃尔玛和CVS这样的必需企业正急需招聘员工以应对汹涌的需求，而另一批组织——从沃尔特·迪士尼世界到特斯拉——则宣布裁员或强制休假。

一旦经济复苏，许多企业领导者将面临在极度不确定的环境中招聘的挑战。许多人已经开始将目光投向由合同工或零工经济劳动者组成的扩展劳动力队伍，以填补关键岗位空缺。

平衡风险与机遇的紧迫性，正在制造一种动态，常常使采购主管与业务负责人意见相左。不确定性意味着企业可能不愿做出长期投资。但在合同工成本可能比全职员工高出30%至100%的时代，采购主管有理由质疑是否存在更经济的解决方案。

与此同时，CFO和CIO们陷入两难境地：一方面，招聘经理追求快速产出，对成本关注不足；另一方面，采购主管紧盯成本，却可能对特定岗位所需的技术与技能组合缺乏充分理解。

以科技行业雇主为例，他们必须在为所需技能支付过高薪酬，或雇佣成本较低但资历不足的工人之间做出抉择。快速行动的需求只会加剧问题，迫使企业在权衡中倾向于过度支付。

人工智能（AI）有助于打破这种成本与质量的妥协。单个流程负责人往往缺乏数据来考量所有变量——技能相对价值与稀缺性、所需速度、类似合同的现行费率——而AI可以提供关于技能市场的更多维视角。这种洞察可以指导雇主决定如何招聘和支付薪酬。

但AI的效用取决于其依赖的数据。五年前，我们这家劳动力市场分析公司组建了一个联盟，让企业共享其合同工的薪酬费率。拥有获取硬数据的渠道，为CFO提供了替代依赖轶事数据来确定合同工合理薪酬的方案。

一家金融服务公司每年在临时IT人员上花费1.2亿美元，却对市场费率或内部战略缺乏清晰认识。通过使用AI评估其信息技术能力并确定不同类型临时工的市场费率，该公司确定了预计每年可节省850万美元的调整方案。

曾经难以想象的是，AI如今使雇主能够规避历史上阻碍确定技能人才市场清算价格的权衡——也几乎不可能让他们在需要的时间以合适的价格找到具备合适技能的工人。因此，越来越多的公司现在将资金分配到高技能或战略重要岗位，并更好地了解这些技能的市场费率。

随着合同工定价透明度的提高，劳动力市场变得更加高效。公司了解特定技能在公开市场的价值，工人获得与其技能相匹配的薪酬，人才供应商也能更轻松地将工人安置到合适的岗位。

这种实时数据至关重要，尤其是在一个以快速变化变量为特征的环境中——从公司需求到劳动力市场价格。它还有助于构建动态系统，以分析数据并与相关方共享。

随着AI的发展，我们从未像现在这样有能力构建和改进这些数据系统，从而提供这些系统产生价值所需的输入。通过这种方式，AI正在开辟新天地，使企业能够在危机中做出有意识的人才决策，并利用日益增长的合同工队伍——在正确的时间和价格获得所需技能。