Dat AI helpt bij het toekennen van declaraties is geen geheim meer. Maar bij IBM helpt Watson Compensation Advisor (WCA) leidinggevenden inmiddels bij het al dan niet toekennen van salarisverhogingen.
Namens de Centrale Ondernemingsraad van het internationale techbedrijf stemden or-secretaris Marc Born en -voorzitter Martin Vuijk in 2019 onder voorwaarden in met de toepassing. Maar waakzaamheid blijft. “We zouden graag bij de SER een gebruikersgroep starten met ondernemingsraden van bedrijven die AI voor HR gebruiken.”
Tekst: Ton Bennink | Leestijd 3 minuten
Geef je medewerkers salarisverhoging? En zo ja hoeveel? IBM’s WCA ondersteunt leidinggevenden door veertig datapunten voor salarisverhoging te combineren. Born: “IBM gebruikt eigen data en voegt daar cijfers uit openbare, betrouwbare bronnen als het CBS aan toe. IBM kijkt onder andere naar salarissen bij vergelijkbare bedrijven, de prestaties van de medewerker, kennis en vaardigheden, groeipotentieel en het risico op vertrek. Dan rolt er een advies uit.”
WCA adviseert en neemt geen beslissingen. De manager hoeft dat advies niet over te nemen. Born: “De helft van de Nederlandse IBM-managers gebruikt WCA. Al is het maar om het eigen oordeel te toetsen. De rest gebruikt deze vorm van AI nog niet. Die varen hun eigen koers en dat kan gewoon, want het gebruik is vrijwillig.”
WCA is zelflerend. Born: “IBM past WCA wereldwijd toe en in bijvoorbeeld Amerika heerst veel meer het winner takes all-principe. Alles of niks. In Nederland hebben wij een meer egalitaire cultuur. Sommige managers weken af en gaven een kleine salarisverhoging. Het systeem ziet de lokale afwijkingen, leert daarvan en past zich aan. Een voordeel is dat WCA objectief is en geen vriendjespolitiek kent. Mensen krijgen geen salarisverhoging op basis van hun blauwe ogen.”
De medezeggenschap wil nog meer transparantie over de evolutie van het systeem. Het is voor Born en Vuijk onduidelijk welke datapunten het algoritme jaarlijks toevoegt of juist weer afvoert. Vuijk: “Neem risico op vertrek. Is het erger dat een projectmanager vertrekt dan een ondersteunende, niet-technische collega? En hoe weeg je prestaties? Je moet ook kijken hoe een medewerker functioneert bij een klant. Dan kan het best zijn dat hij of zij een tijd niets verkoopt, maar wel investeert in een relatie. Een clubje mensen van de hoofdvestiging in Amerika bepaalt jaarlijks al die datapunten en weegt ze ten opzichte van elkaar. Wij willen als or graag weten hoe dat tot stand komt.”
De or wil ook meer transparantie over WCA voor de werknemer. Born: “Nu moet de medewerker zijn leidinggevende zelf vragen om de uitkomst in WCA. Wij willen dat iedere collega automatisch een ‘foto’ uit WCA krijgt van zijn beoordeling door AI. Want als je begrijpt wat het AI-systeem doet, dan ontstaat inzicht en vooral vertrouwen.”
Vuijk en Born benadrukken dat IBM garant staat voor ethisch AI-gebruik en dat de gebruikte data altijd van de klant zijn en blijven. Ook als WCA de markt op gaat. “IBM verkoopt geen data en heeft een zeer strenge internationale ethische commissie die daarop toeziet”, aldus Born.
AI neemt niet alleen een deel van de advisering rond salarisverhogingen over. Ook elders op het werk wint het terrein. Zoals bij de ondernemingsraad zelf. IBM’s medezeggenschap kent inmiddels een forse interactieve databank rondom diverse thema’s met onder andere jurisprudentie van de Ondernemingskamer en de nieuwste wet- en regelgeving in de medezeggenschap.
Vuijk en Born snappen dat IBM AI toepast bij salarisverhoging, maar denken ook aan een oude les van HR-goeroe Kilian Wawoe. Born: “Die zei tegen ons dat alle paarden moeten eten. Niet alleen de renpaarden, maar ook de werkpaarden en oude paarden. Anders gaan die dood. Heb dus waardering voor alle werknemers in elke baan of rol en zorg via AI voor passende salarisverhogingen.” Vuijk: “Wij zouden graag over deze vragen bij de SER een gebruikersgroep starten met ondernemingsraden van bedrijven die AI gebruiken.”
Het SER-advies over artificiële intelligentie en werk gaat over de kansen en risico’s van AI voor de arbeidsproductiviteit, de kwaliteit van werk, de werkgelegenheid en inkomensongelijkheid. De nadruk ligt op het grijpen van kansen, het beheersen van risico’s en het meenemen van mensen, zodat iedereen met AI leert omgaan. De uitdaging is om AI in te zetten voor de oplossing van complexe vraagstukken en voor de verhoging van de kwaliteit van werk.
